家務是婚姻的隱形殺手

那天搭計程車，要去永和比漾廣場找小孩，兩隻跟著阿嬤在那邊吃飯，我去接手帶他們看電影。

司機先生看起來溫文儒雅，講話很有禮貌，我們聊起小孩放寒假，媽媽好忙。
我順口問：「你應該結婚了吧？」
司機先生平靜地回答：「我正在離婚。」

他彷彿找到一個可以說話的人，開始跟我傾訴離婚的故事。
兩人結婚已經十多年，兒子今年五年級。
司機太太在一間公司做會計，老闆的兒子單親帶小孩，假日常約司機太太帶兒子一起出去玩。

司機先生：「他應該就在追我太太吧！」

司機先生說，這兩個月太太把兒子帶走，不給他看，好不容易盼來一次吃早餐的時間，兒子對他愛理不理，應該是被媽媽洗腦了，兒子竟然跟他說，爸你就趕快離一離……。司機先生很傷心，說：「隔幾天，我買了六千多塊的衣服送去給兒子，我一句話也沒說，衣服放下就離開。」

我就雞婆了：「你太太沒有權利不讓你看孩子，如果她一直阻擾你看孩子，可以先申請暫時處份，不然談離婚耗時費力，多久才能看孩子啊！」

司機先生說，他知道，但不想鬧上法庭。

我：「不不不，一般來說，不會直接上法庭，會先去調解庭，很多離婚在調解庭就完成了。如果你們一定要離婚，重點是好好分開，不要傷害孩子。這時候你們的一舉一動，孩子心中都在橫量，你有多愛我？買了衣服放下就走，也許他心中會解讀成爸爸不想跟我說話了。」

然後我忍不住以我一個「資深離婚家庭」的小孩身分來與他分析種種孩子的心理狀態。
然後我們又談到了離婚的原因，他一口咬定是老婆公司的小開在追太太，所以導致離婚。

我：那你們結婚十年來相處得如何？

司機先生說，也沒哪裡不好，太太跟媽媽全都住一起。
也就是婆媳一起，住了十多年。
我自己亂猜，也許婆媳有些問題，也許先生根本沒察覺？

然後我很無聊地問了一句：「你們家家事是誰做？」

司機先生想都沒想回答我一句：「我對家事沒有要求。」

要、求？
Excuse me ！！

一腳踩到我底線。
家事是大家的事，「要求」兩字，就是下意識認為「家事是太太的事，先生在一旁打分數」！

我最近最常掛在嘴邊的話就是：「家事是婚姻的隱形殺手。」
以我們家來說，一週洗衣服至少三次。
洗衣服不是三個字這麼簡單。
拆解下來它是「多重複合動作」。
包含了洗衣服、晒衣服、收衣服、摺衣服、收衣服等等動作。

單抽出任何其中一個元素也是複合動作。
洗衣服，要把女兒兩件一起脫黏在一起的衣服分開，或是把兒子T恤的手拉出來，不是團在裡面，要把內衣褲分開，有些衣服要放洗衣袋，如果有絲質衣物要另外手洗。

晒衣服也是，襪子要兩兩對好，衣服要翻面，針織衫不能直接用衣架，不然會肩膀的地方會凸起變形。

一位人妻（就是我）有多忙，除了洗晒衣服，
還要掃地、擦地，買菜、洗菜、做飯、洗碗、把碗歸位，
兩三週換一次床單被套（床都很重，每次換都費力）、
兩三天要刷一次廁所馬桶（要瘋了我們家廁所有兩間），
一個月或者更短時間要擦落地玻璃窗，
要洗後陽台、要給掃地機器人換抹布、清集塵盒，
要用除蹣機清理棉被，
要清潔洗衣機的集塵盒，
要去資源回收室做回收，瓶瓶罐罐得分清楚。
天氣好要晒棉被……

家事要「做完」不難，
但要「做好」需要有極大的耐性。

幸運的時候，偶爾一個月一兩次，我會請到不錯的鐘點清潔阿姨幫忙。
不幸的時候阿姨做的都沒有我快、我好。
慘的是大部分的家事還是我一人包辦，鬍子哥得空的時候可以分擔一些。

2017年行政院主計處數據顯示，雙薪家庭的職業婦女，每天做家事的時間是老公的2.7倍！
就是，老公如果花了1小時做家事，老婆就花了2小時又42分鐘。
這2小時又42分鐘不是一口氣可以完成的
它被打散在生活裡，於是人妻感覺無時不刻都在做家務……
職業婦女，白天要工作，晚上回家還有一堆家務，假日也不得閒
天啊，這什麼人生啊！
我又不是因為家務而誕生的！

家事看起來都不是「大事」。
要因為這種小事計較誰做得多誰做得少，顯得自己小裡小氣。
但是小事累積起來就成多事，久了難免不蘇胡，
人妻心酸：家是大家的，怎麼家事都是我在做？

一天兩天、一年兩年，累積個十年，是什麼光景？

回到司機先生。
別人的婚姻無法置喙。
下車前，我還是提醒要多關心小孩的狀態。
做不成夫妻，但還是父母。

婚姻要能維持好，方方面面的學問太多了。
不過，家務是婚姻的隱形殺手，我確信無誤！

各位人夫，吃完早餐順手把餐碗杯子都洗了，人妻肯定多愛你一點。

我話就說到這裡。

（有粉絲反應，婆媳問題才是殺手，呃，如果對婆婆不爽，你還說得出是婆婆。對家事不爽，要說是對掃把還是抹布呢？）

#請繼續鎖定 ＃未來媽媽
#在家務忙亂中寫出的劇本
# 一定要有愛不然怎麼活
#恭喜未來媽媽登上Netflix節目類第一名

數據如何幫助時尚業減少浪費

作者：Forbes China
文/Adrian Bridgwater

軟件工程師以及其他技術專業人士通常不會和時尚融合在一起，他們一般偏向於t卹、涼鞋(通常與襪子搭配)或運動鞋，而且在雨雪冰凍天氣喜歡穿短褲。對於大多數軟件工程師來說，一個大膽的時尚舉措可能就是決定把頭髮染成綠色或藍色。

不過，暫且把對技術人員的刻板印象放在一邊，科技和時尚領域的專家之間可能會出現一個新的交叉點。時裝業在產品浪費方面是出了名的糟糕……而科技想要拯救它。

BBC報導了一個最近的例子，一個時裝設計師幫助開發可回收的衣架。跨行業供應鏈應用的數據分析顯示了該行業的浪費規模，設計師羅蘭·穆雷認為，一次性衣架是時尚產業的“塑料吸管”。

通過與科學家合作，穆雷和他的團隊開發了一種新的衣架，由可回收塑料製成。衣架的問題不僅僅是顧客在購買後丟棄它們，顯然，一些時裝公司在將產品轉移到商店裡“更高檔”的衣架上之前，會將衣服放在廉價的衣架上（用過就會扔掉）。

衣架回收公司First Mile表示，衣架在垃圾填埋場需要1,000年才能分解。顯然，如果要打擊這種嚴重的浪費，我們需要更智能的供應鏈、更智能的城市分銷網絡、更智能地採用回收產品等。

服裝行業的“推動”模式

“時尚浪費”的問題更加嚴重。核心問題歸結為生產過剩和服裝行業生產太多衣服的事實。這是因為零售業(尤其是時裝業)一直以來都是“推動”模式，即生產設計師想要銷售的產品，而不是消費者想要購買的產品。

全球最大的服裝銷售網站Love the sale的創始人兼首席技術官David Bishop解釋說，他的公司致力於幫助零售商最大限度地回收過剩庫存。

Bishop 表示：“在時尚產品的供應鏈上，有很多地方已經成熟，可以進行優化和顛覆。鑑於我們目前生活在一個庫存過剩的世界，或許最實用的技術應用是將現有的高質量庫存與有需求的客戶相匹配，這些客戶往往不知道這些庫存是可以買到的。”

但是，當然，許多服裝品牌無法找到合適的途徑向所有可能有需要的人展示它們的產品，也沒有足夠大的數據集或產品目錄來使用先進的技術來“清理”它們的產品。

Bishop 說：“通過使用積壓產品的底層元數據，並將其與積極購買行為元數據匹配的消費者配對，我們可以更快地清空庫存。這使我們能夠與買家有效地合作，防止庫存過剩到不可避免的地步。”

儘管時尚產業試圖利用人工智能來分析時尚消費者的選擇，並預測他們接下來想要什麼，但生產過剩的問題還是真實存在的，僅在英國，每年就有價值1.4億英鎊(1.8億美元)的服裝被填埋。

數字化有助於減少時裝行業的浪費，其​​中一個方法是通過接單式生產（MTO）的概念，這種服裝更受消費者的青睞。

MTO技術專家PlatformE為設計師和品牌提供虛擬零件、材料、顏色、字體、尺寸、補丁和其他服裝生產的所有其他元素，允許他們與客戶一起設計，模擬並實際創建數百萬個設計組合，直到他們確定了想在生產中看到的東西。

實際上，這代表著每年可減少數百萬個樣品產品。通過對消費者情緒、預測分析和購買數據的測試，它甚至可以將可能不成功的產品線的生產最小化——其中許多最終會被填埋甚至燒掉。

總部位於英國倫敦的PlatformE為古馳(Gucci)等品牌提供3D定制工具，Gucci利用這項技術為個人消費者定制服裝。

通過軟件提高效率

PlatformE的聯合創始人兼總裁Goncalo Cruz解釋說，他的公司採用了以軟件為中心的方法來提高效率。

Cruz說：“為客戶和合作夥伴提供一個軟件開發工具包(SDK)，它連接和集成了一個由品牌、零售商和工廠組成的完全不同的系統，使我們的客戶能夠進行擴展，同時仍然可以靈活地使用他們喜歡的佈局、用戶界面(UI)和用戶體驗(UX)。”

任何客戶都可以為自己的時尚品牌“.com”或來源創建數字庫。基於雲的解決方案使品牌能夠訪問PlatformE託管的配件和服裝的3D數字數據庫。時裝設計師可以使用這個工具包為可定制的產品創建選項，公司將其概念化，然後上傳到基於軟件的“引擎”中。通過使用這些工具，零售品牌能夠衡量客戶偏好，並分析有意義的數據，如最流行的樣式、顏色、材料和其他變量。

雖然在後台創建一個抽象的邏輯是複雜的，它理解並集成了幾乎所有的生產系統，但Cruz堅持認為客戶(通常是一個設計師，但也可能是一個單獨的客戶)的體驗會因此被大大簡化。

Cruz表示：“從數字數據處理的一開始，複雜性就降低了，所有的產品排列——數以十億計——都是由PlatformE的引擎生成的，不需要創建一個單一的實體樣本。客戶可以可視化他們所選擇的產品，並根據3D分層概念生成的虛擬樣本或當時並不實際存在的圖像下訂單。然後，PlatformE的應用程序編程接口(API)將訂單轉換成工廠能夠理解的計算機語言，充當製造過程中不同參與者之間的數字中間人。這其實是一個購買激活的製造過程，在按需的基礎上工作，將生產過剩降低到0%。”

開創新潮流

但數據和軟件真的能改變時尚界嗎？是的，如果以一種智能的方式應用數據分析，它幾乎可以改變商業的所有方面。不是所有的購買習慣都會在一夜之間改變，也不是所有的供應鏈結構都會在一夜之間改變，但“一切皆服務”的趨勢是真實的，。

資料來源：http://www.forbeschina.com/business/45840

數據如何幫助時尚業減少浪費

作者：Forbes China
文/Adrian Bridgwater

軟件工程師以及其他技術專業人士通常不會和時尚融合在一起，他們一般偏向於t卹、涼鞋(通常與襪子搭配)或運動鞋，而且在雨雪冰凍天氣喜歡穿短褲。對於大多數軟件工程師來說，一個大膽的時尚舉措可能就是決定把頭髮染成綠色或藍色。

不過，暫且把對技術人員的刻板印象放在一邊，科技和時尚領域的專家之間可能會出現一個新的交叉點。時裝業在產品浪費方面是出了名的糟糕……而科技想要拯救它。

BBC報導了一個最近的例子，一個時裝設計師幫助開發可回收的衣架。跨行業供應鏈應用的數據分析顯示了該行業的浪費規模，設計師羅蘭·穆雷認為，一次性衣架是時尚產業的“塑料吸管”。

通過與科學家合作，穆雷和他的團隊開發了一種新的衣架，由可回收塑料製成。衣架的問題不僅僅是顧客在購買後丟棄它們，顯然，一些時裝公司在將產品轉移到商店裡“更高檔”的衣架上之前，會將衣服放在廉價的衣架上（用過就會扔掉）。

衣架回收公司First Mile表示，衣架在垃圾填埋場需要1,000年才能分解。顯然，如果要打擊這種嚴重的浪費，我們需要更智能的供應鏈、更智能的城市分銷網絡、更智能地採用回收產品等。

服裝行業的“推動”模式

“時尚浪費”的問題更加嚴重。核心問題歸結為生產過剩和服裝行業生產太多衣服的事實。這是因為零售業(尤其是時裝業)一直以來都是“推動”模式，即生產設計師想要銷售的產品，而不是消費者想要購買的產品。

全球最大的服裝銷售網站Love the sale的創始人兼首席技術官David Bishop解釋說，他的公司致力於幫助零售商最大限度地回收過剩庫存。

Bishop 表示：“在時尚產品的供應鏈上，有很多地方已經成熟，可以進行優化和顛覆。鑑於我們目前生活在一個庫存過剩的世界，或許最實用的技術應用是將現有的高質量庫存與有需求的客戶相匹配，這些客戶往往不知道這些庫存是可以買到的。”

但是，當然，許多服裝品牌無法找到合適的途徑向所有可能有需要的人展示它們的產品，也沒有足夠大的數據集或產品目錄來使用先進的技術來“清理”它們的產品。

Bishop 說：“通過使用積壓產品的底層元數據，並將其與積極購買行為元數據匹配的消費者配對，我們可以更快地清空庫存。這使我們能夠與買家有效地合作，防止庫存過剩到不可避免的地步。”

儘管時尚產業試圖利用人工智能來分析時尚消費者的選擇，並預測他們接下來想要什麼，但生產過剩的問題還是真實存在的，僅在英國，每年就有價值1.4億英鎊(1.8億美元)的服裝被填埋。

數字化有助於減少時裝行業的浪費，其​​中一個方法是通過接單式生產（MTO）的概念，這種服裝更受消費者的青睞。

MTO技術專家PlatformE為設計師和品牌提供虛擬零件、材料、顏色、字體、尺寸、補丁和其他服裝生產的所有其他元素，允許他們與客戶一起設計，模擬並實際創建數百萬個設計組合，直到他們確定了想在生產中看到的東西。

實際上，這代表著每年可減少數百萬個樣品產品。通過對消費者情緒、預測分析和購買數據的測試，它甚至可以將可能不成功的產品線的生產最小化——其中許多最終會被填埋甚至燒掉。

總部位於英國倫敦的PlatformE為古馳(Gucci)等品牌提供3D定制工具，Gucci利用這項技術為個人消費者定制服裝。

通過軟件提高效率

PlatformE的聯合創始人兼總裁Goncalo Cruz解釋說，他的公司採用了以軟件為中心的方法來提高效率。

Cruz說：“為客戶和合作夥伴提供一個軟件開發工具包(SDK)，它連接和集成了一個由品牌、零售商和工廠組成的完全不同的系統，使我們的客戶能夠進行擴展，同時仍然可以靈活地使用他們喜歡的佈局、用戶界面(UI)和用戶體驗(UX)。”

任何客戶都可以為自己的時尚品牌“.com”或來源創建數字庫。基於雲的解決方案使品牌能夠訪問PlatformE託管的配件和服裝的3D數字數據庫。時裝設計師可以使用這個工具包為可定制的產品創建選項，公司將其概念化，然後上傳到基於軟件的“引擎”中。通過使用這些工具，零售品牌能夠衡量客戶偏好，並分析有意義的數據，如最流行的樣式、顏色、材料和其他變量。

雖然在後台創建一個抽象的邏輯是複雜的，它理解並集成了幾乎所有的生產系統，但Cruz堅持認為客戶(通常是一個設計師，但也可能是一個單獨的客戶)的體驗會因此被大大簡化。

Cruz表示：“從數字數據處理的一開始，複雜性就降低了，所有的產品排列——數以十億計——都是由PlatformE的引擎生成的，不需要創建一個單一的實體樣本。客戶可以可視化他們所選擇的產品，並根據3D分層概念生成的虛擬樣本或當時並不實際存在的圖像下訂單。然後，PlatformE的應用程序編程接口(API)將訂單轉換成工廠能夠理解的計算機語言，充當製造過程中不同參與者之間的數字中間人。這其實是一個購買激活的製造過程，在按需的基礎上工作，將生產過剩降低到0%。”

開創新潮流

但數據和軟件真的能改變時尚界嗎？是的，如果以一種智能的方式應用數據分析，它幾乎可以改變商業的所有方面。不是所有的購買習慣都會在一夜之間改變，也不是所有的供應鏈結構都會在一夜之間改變，但“一切皆服務”的趨勢是真實的，。

資料來源：http://www.forbeschina.com/business/45840