我們無法停止壓力，但可以控制壓力對我們的影響。

活用FREEDOM模型與SOS法則。以科學的方式管理壓力，改變大腦對壓力的反應方式，讓保護生命的「生存腦」與理性思考的「學習腦」成功合作，與壓力共生，完成想追求的目標。

❇️SOS技巧

是藉由專注自身最重視的事來管理壓力，有點類似於你努力專心一致把某件事情做好。在專注的過程中，一定需要選擇一件事來集中注意力，同時避免自己分心。運用SOS進入專注狀態的特殊之處在於，你選擇關注的單一目標必須是此時此刻在你生活中最重要的事。

專注於自己目前最重視的事物，能夠有效緩和壓力反應。當我們認為或覺得自己必須解決問題，就會產生壓力。執行SOS，等於向大腦警鈴確保你有能力清晰思考、專心執行手中的任務，並且準備好面對任何挑戰。

1️⃣步驟一：跳脫現狀(Step back）

跳脫現狀指的是重新投入當下，也就是關注周遭環境以及大腦與身體的情況。跳脫現狀的第一步，是要重新連結大腦思考中樞與大腦警鈴之間的溝通管道。

以下這些常見方法有助於跳脫現狀：
·清空大腦中的一切想法（就像把黑板擦乾淨一樣）
‧放慢心理和生理活動的步調
‧閉上雙眼，專心聆聽
‧欣賞美的事物
‧從一數到十
‧刻意深呼吸三次

2️⃣步驟二：重新定位(Orient）

重新定位指的是將注意力完全集中在單一想法上。這個想法可以是影像、感官體驗、情緒、價值觀或目標，只要是此刻在你生活中最重要的事即可。專注於單一想法可以啟動思考中樞，也就是大腦的額葉，進而緩和大腦警鈴。

重新定位的常見範例包括：
‧ 家長享受地看著孩子玩耍
‧ 畫家專注於畫筆的觸感
‧ 高爾夫球選手一心想著下一次揮桿
‧ 領導者暫停手邊的工作，感謝自己的團隊
‧ 教師重新閱讀學生充滿說服力的作文
‧ 用餐的人仔細品嚐美味食物
‧ 歌手專心感受唱歌時的喜悅
‧ 機長在降落時想像安全落地的畫面
‧ 你想著最喜歡的地點或對象

你為自己重新定位的目標必須非常明確，而且必須和你人生中美好且安全的事物有關。在重新定位的過程中，你並沒有要試圖修正或解決任何問題，只是單純欣賞你人生中擁有的美好，並且從中感受到意義和自信。

3️⃣步驟三：自我檢查（Self-check）

自我檢查指的是用一到十來衡量你目前的壓力和自我控制指數。

你可以運用以下兩種簡單而實用的量表：

✅壓力指數(1-10分)：
1-4分為處於毫無壓力的最佳狀態；5-7分為確實有壓力但可控制；8-10分為最難以承受的壓力。

壓力沒有好壞之分，單純只是身體和大腦為了協助你維持安全而產生的生理反應。就算「十」是你有史以來感受過最高的壓力，偏高的壓力指數也不是什麼你無法應付的危機，只是大腦認知到你正面臨嚴峻的處境。你只需要做足準備來應對挑戰就行了。

若你的壓力指數落在「一」或「二」，就像經過一夜好眠、充分休息後醒來的狀態，你會感覺到心平氣和、愉悅活力、煥然一新。

✅自我控制指數(1-10分)：
1-4分為控制程度偏低、未經思考就反應；5-7分為部分程度的自我控制、嘗試先思考再反應；8-10分為高度自我控制、非常清晰地思考。

自我控制就是清晰思考的能力，高達「九」或「十」的自我控制表示思緒極為清晰，沒有因為任何源自大腦警鈴的擔憂、憤怒、恐懼或懷疑情緒而分心。「一」則表示你感到困惑，感受到壓力，或發現自己在面臨壓力時會不經思考就做出反應。

評估自己的壓力和自我控制指數，有助於啟動大腦的思考和記憶中樞，而不只是依照警鈴的指揮產生反應。如果「跳脫現狀」和「重新定位」仍無法緩解壓力，檢查自己的壓力和自我控制指數可以喚醒大腦的思考和記憶中樞，接著啟動清晰思考的流程。

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🤓真正有效的壓力管理不只是放鬆，而是明確感受到自己握有掌控權。

疫情期間難免有壓力，在家工作和學習需要發展出新的適應模式，上述方法說明頗為簡單易用，摘文和大家分享。

以上文字摘錄自《壓力管理大腦使用手冊：科學鍛鍊大腦最佳狀態，高壓下保持清晰思維》
作者： 朱利安．福特, 喬恩．沃特曼
了解更多👉🏻https://bit.ly/2TuzyEc

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大概是在1998~1999年我開了證券戶；那時候沒有App，買賣股票需要打電話給營業員，請他們下單。

我這種奈米級投資人，交易的金額少、問題又多，營業員常常愛理不理的。

後來，進化到電話語音下單，雖然不必看臉色，但登入系統前需要輸入一串帳號、驗證密碼、交易代碼…

在殺進殺出、分秒必爭的時刻，慢吞吞的電話語音，真的會讓人急死….

那時候獲得資訊的管道很有限，我都是跑去書局，買那種厚厚、內容密密麻麻的股票財報回來研究…

不知道你們有經歷過這樣的年代嗎？

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現在股票交易真的方便很多；券商都有自己的App，只要點開、按幾個按鍵就能線上完成交易。

前陣子，我開始使用「日盛Online」的免費App，它的操作介面非常友善，也有很多強大的功能，用得很順手，想介紹給大家。

「日盛Online」的App裡有一個獨家的「財報模範生」功能。

它特過六大指標：「營業率、EPS、ROE、殖利率、營收成長率、每股盈收」，透過模組量化計算，用分數(滿分100分)來反應公司的營運狀況，可以幫助你判斷一家公司的好壞。

根據六大指標的評分結果，「日盛Online」也會列出投顧推薦的Top 5個股和Top 20好股排名；你也可以輸入股票編號，查詢個股的綜合評分。

這套評分系統，基本上可以讓新手們避開地雷股、水餃股；下次有人報明牌給你的時候，也可以用它來查查這家公司的分數，看看到底可不可靠。

另外，股市小白最常犯的錯就是「亂追高」，為了做出理性的判斷，會很需要「合理股價」的功能。

日盛Online依據「四大財務模型」研發，並結合個股「成長率」、「產業特性」等財務數據，推算出個股目前的「合理股價」給投資人參考。

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我用過不少券商App，日盛Online的資料庫是我覺得整理得最清楚、最一目了然的；每一檔個股，都有可以查到以下六類的資訊：

「新聞」：可以查詢到個股的最新新聞。

「健診」：日盛證券提供個股的現狀評估。

「財報」：個股歷年股利、營益率%、EPS、營收狀況、獲利率(ROE、ROA)。

「合理股價」：合理股價評估、公司基本資料。

「籌碼面」：三大法人買賣超狀況。

「概念股」：個股歸類在哪些概念股。(你也可以透過這裡，查到概念股中的個股)

除了強大的資料庫，透過日盛證券下單，還有「條件單功能」，可以三個月內設定價格，當價格到了預設值，就會自動送單；這目前是市場上效期最久的券商，對中長線的投資者而言，可以省去長期盯盤的麻煩，也不用擔心太忙錯過了買進的時機！

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我不喜歡人云亦云的盲目投資，我喜歡自己做功課、找資料；「日盛Online」提供入門者很實用的資料庫，你現在就可以下載研究看。

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Sunny!日盛太陽獅
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AI加值智慧製造 鋼鐵傳產乘浪而起

芮嘉瑋／專欄 2021-01-28 02:45

2020年面對COVID-19(新冠肺炎)的襲擊，疫情籠罩之下各行各業幾乎空轉一年，投資購買設備及原料的腳步也都放緩，預期新的一年，隨著疫情穩定與經濟復甦，許多企業勢必加速添購設備和增加庫存料，鋼材需求可望隨著市場回升而轉強，且至少旺到第2季。

舉例來說，在汽車的構造上，有相當高的比例是使用鋼板，包括車門、引擎蓋、後車箱、底盤、車頂等，所以汽車業的好壞，間接影響了鋼材的需求。這2年汽車上游原材料反應了因電動車興起所展開的換車潮，從而鋼市好轉、鋼價高漲，幾乎各國都是如此。

隨著消費型態轉變，產品生命週期縮短，各行各業面臨客製化的挑戰，並在智慧工廠生產流程的訴求下，往往需要智慧機械、智慧製造設備以從事更複雜的生產工作，鋼鐵傳產業也不例外。然而，現有機器人或製造機台受限於原本功能單一又無法擴充的窘境，必須藉由人工智慧、物聯網、大數據等各種新興技術多元化功能的整合，以利製造業數位轉型升級，因應瞬息萬變的市場挑戰，凸顯「智慧製造」的概念是企業轉型升級的唯一出路。

何謂智慧製造？

經歷4次工業革命的演進，第4次工業革命被視為「工業4.0」，且因智慧製造是工業4.0的核心部件，在製造產業兩者幾乎可劃上等號，從而「工業4.0」常被稱為「智慧製造」。

在工業4.0的時代驅動下，現今製造業不斷與數種新興技術結合，從而工業4.0被定義為「製造技術中整合了網路安全(cybersecurity)、擴增實境(AR)、大數據、自主機器人(autonomous robots)、積層製造(additive manufacturing)、模擬(simulation)、系統整合(system integration)、雲端運算(cloud computing)和物聯網等技術使之具有自動化、聯網、數據交換以及智能工廠所需功能的系統平台」 。

因此，智慧製造實際上需要整合以上所述之各種關鍵領域技術的同步發展以建構出相應的產業生態體系，並在生產過程的每一個環節都能達到高度自動化、客製化與智慧化的先進製造模式，使生產環境具備自我感知、自我學習、自我決策、自我執行以及自我適應的能力，以適應快速變化的外部市場需求。

如何利用AI加持智慧製造

由於智慧製造包括連網(connection)、轉化(conversion)、虛擬(cyber)、認知(cognition)和自我配置(configure)等能力 ，其中利用機器學習、深度學習等AI技術使機器具備自我診斷並即時做出判斷的認知能力，就是AI之所以成為智慧製造核心技術之所在，它可以從大量原始數據中自動提取關鍵特徵及製造業中規律性的模式，進而學習過往曾經發生過的錯誤，以提前作預測及預警，藉此不僅可降低停機時間、提升製程效率，也可適時的根據產線作調整。

至於該如何利用AI加持智慧製造，讓我們看看國內鋼鐵龍頭中國鋼鐵股份有限公司(簡稱中鋼公司)，在其智慧生產技術中導入AI實現智慧製造的專利布局，提供製造業者掌握AI加值智慧製造，讓工廠轉型升級邁向智慧工廠。

中鋼發明一種透過人工智慧演算模組在生產製程中進行估測及控制的系統(TWI704019)，具體而言，係透過人工智慧演算模組所產生的估測鋼帶翹曲模型對鋼帶翹曲量進行估測，而該人工智慧演算模組係利用機器學習模組、深度學習模組或者使用一雲端伺服器模組評估該製程參數及該翹曲量。

該專利提供一種包含熱浸鍍鋅設備100、矯正機構130、感測模組150、人工智慧演算模組160以及最佳化演算模組165的熱浸鍍鋅鋼帶翹曲量估測系統。其中，該人工智慧演算模組160連接該感測模組150及該熱浸鍍鋅設備110，用以收集且評估該熱浸鍍鋅設備110中諸如產線速度、張力、鋼帶鋼種、鋼帶寬度、鋼帶厚度、鋼帶剛性等製程參數及翹曲量，進而可產生估測鋼帶翹曲模型，且該估測鋼帶翹曲模型包含一矯正干涉量，用以供矯正機構130矯正鋼帶。

經過大量數據的累積，該估測鋼帶翹曲模型還可以包含來自該最佳化演算模組165的製程參數最佳值，當類似或相同的製程參數(例如類似或相同鋼種)的鋼帶需要進行熱浸鍍鋅時，該估測鋼帶翹曲模型就會顯示諸如最佳張力、最佳產線速度、最佳矯正干涉量等製程參數最佳值，供操作者參考，從而獲得翹曲量最少且鍍鋅厚度一致的鍍鋅鋼帶。

再者，由於一般的鋼捲產品需要經過諸如煉鋼、熱軋和冷軋等許多生產階段，為了讓產品的機械性質符合預定的規範，過去往往依賴人為經驗調整生產階段的製程參數，然而，人為經驗難以即時反應生產線狀況，中鋼就此發明一種適用於一軋延系統之製程參數的調控方法(TWI708128)，當執行完一部分的生產階段以後，可以即時地計算下一個生產階段的製程參數，其中之製程參數的調控方法包括根據歷史資料建立一機器學習模型，後續並將測試資料輸入至機器學習模型以預測目前產品的機械性質等步驟。

在該專利之軋延系統的運作流程示意圖中，在步驟220，可根據這些歷史資料來建立一個機器學習模型221，此機器學習模型221是要根據生產參數來預測產品諸如拉伸強度、降伏強度和伸長率等的機械性質，換言之在訓練階段中生產參數是作為機器學習模型221的輸入，機械性質則作為機器學習模型221的輸出。機器學習模型221可以是卷積神經網路、支持向量機、決策樹或任意合適的模型。

在步驟230，對目前在線上的產品執行部分的生產階段。在步驟240中，將測試資料輸入至機器學習模型221以預測目前產品的機械性質，並判斷所預測的機械性質是否符合一規範。在步驟250中，依照預設生產參數進行下一個生產階段。

如果步驟240的結果為否，則執行一搜尋演算法以取得最佳的生產參數，並據此實施下一個生產階段(步驟260)。其中，執行搜尋演算法以取得調控後參數的步驟包括：設定一利益函數；將尚未完成生產階段的可調控參數與線上資料合併後輸入至機器學習模型以取得預測機械性質，並根據利益函數計算出預測機械性質的誤差值；以及取得最小誤差值所對應的可調控參數以作為調控後參數。

此外，中鋼亦發明一種設備監診方法(I398629)，係在設備故障監診分析流程的邏輯下導入類神經網路(neural network)之人工智慧，以便在決策分析時有效解決故障類型分類方面問題。

給台灣製造業的建議與展望導入AI技術、配合感測器收集各類數據以及大數據分析進行諸如產線異常診斷或品質監控，以維持機器正常運作無虞是智慧工廠有效運作的基礎。然而，智慧製造除了藉由智慧機械建構智慧生產線、透過雲端和物聯網分析資料、AI自主監測診斷調整產線產能之外，虛實整合系統(或稱網路實體系統，Cyber-physical systems)也是構成工業4.0創建智慧製造所需的功能之一，整合物理模型、感測器資料和歷史數據，在虛擬空間即時模擬呈現生產狀態，透過遠程監視或跟踪與工廠現有的資訊管理系統緊密整合，建立完整資訊生態系統才能透過AI即時彙整資訊進行決策。

未來製造業仍將是全球產業不可或缺的一環，隨著工業4.0的蓬勃發展，台灣製造業在邁向智慧製造過程中，所有智慧化的步驟都需要運用AI來執行分析、診斷、預測或決策等工作，欣見國內鋼鐵龍頭已率先落實AI加值智慧製造，然而若能整合虛擬(Cyber)，強化與工業物聯網之整合，更可提升透過AI提高組織運作效率及效能的目的。

過去製造業藉由大量生產與低價競爭已非決勝關鍵，如何協助國內產業在後疫情時代轉型升級，是當前的重要議題。持續強化在地製造業與資訊業領域的技術整合優勢，透過機器學習、類神經網路或深度學習等AI技術的導入，並與使用者/消費者連結形成完整的製造服務體系，將可望從傳統製造體系中依賴人為經驗、人力需求及規格一致的常態，轉換為自動化、客製化、智慧化和靈活彈性化的智慧製造。本文以鋼鐵龍頭之典範轉移為例，以期台灣所有製造產業均應具備智慧製造的軟硬實力，才能持續在全球製造體系中發光發熱。

附圖：鋼帶翹曲量估測及控制系統結構示意圖。芮嘉瑋
台灣專利號I708128之軋延系統的運作流程示意圖。芮嘉瑋

資料來源：https://www.digitimes.com.tw/tech/dt/n/shwnws.asp?cnlid=1&cat=140&id=0000602586_r1c6gnef7wl2247ink60m

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⚠️本影片所提之個股內容無不當財務利益關係，不具投資建議，投資人應獨立判斷，審慎評估並自負投資風險