【#是不是有梗才叫好設計？】
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日本設計師好朋友 Drill Design 最近在日本展出了他們幫鋼鐵加工工廠「井口産業株式会社」設計的全新戶外傢俱品牌「High Collar」。
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這個品牌有三個產品系列，分別是戶外餐桌椅組「POOL」、角落長凳組「TERRACE」、邊桌邊椅組「CASCADE」，應用在各種不同的戶外情境中。這個品牌有一個共通點，利用懸臂結構（cantilever）設計讓椅腳取代桌腳，因此釋放出桌下空間，整體造型看起來更為簡潔，這個品牌也因為得力於結構設計可以延伸出不同造型，因此三個系列都可以依照空間需求客製化延伸尺寸，不會受限於發售的座椅數量。我就很想買一組POOL放在自家陽台。
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提到傢俱設計能有客製化延展性，Drill Design 提到背後設計的想法讓我非常心有戚戚焉。
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一開始廠商希望Drill Design 設計一些「有梗的設計傢俱」，所謂的梗，不外乎就是設計一些機構讓產品具有變形的能力，可以移動、折疊、組合等變化形式，讓使用者能自由依照自己的需求來變化家具樣貌，藉以達成個人化的目的。
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會有這樣的風潮肇因於1960年代後期，歐洲設計師設計了很多類似這樣的傢俱，引起世界很多設計媒體競相報導轉發，設計師也獲得知名度，亞洲設計師也看了這樣的作品心生嚮往，開始想設計類似的家具。不過回首歷史，Drill Design 觀察到，像是Joe Colombo 設計的「Multichair」、「Tube Chair」，可以變化出十幾種不同造型，也被MOMA 收藏為現代家具，但像這樣的設計卻無法普及到大眾生活裡，最後只能成一種藝術收藏。
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Drill Design 認為，倒也不是不能設計一些具有複合功能的家具，一般人對於家具的使用情境想像較為貧乏，最好是以模組化的思考，預先幫他想好一些可以加上去的配件，給予一些自由度就好，這樣比較能讓產品有機會被普羅大眾使用。Joe Colombo 或許也認知到這件事，後來他設計的「Boby Wagon」就賣得很好，使用者只需要依照自己的需求增加層數就好，直到現在都還是有消費市場。
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好設計到底是什麼？是否有梗才叫做好設計？怎樣的設計才能長久販售？
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簡單的設計當然是可以長久販售的方法之一，但先把使用情境設計好，在一些情境中給予消費者適當的自由度，依照他的需求讓他們去購買配件，這樣會比直接給他100%自由度的產品來得能拓展市場。
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「High Collar」也是在這樣的邏輯下所設計出來的全新家具品牌。實在好喜歡Drill Design的設計哲學啊！

官網
https://highcollar.tokyo/

#DrillDesign #HighCollar

【中鋼AI現場2：如何靠微米級控制力年省成本千萬？】熱浸鍍鋅AI應用大解密

微米級鍍鋅厚薄如何控制的恰到好處？既要賦予足夠耐蝕性，又要不超量用鋅降成本，秘訣是用AI達成精準生產控制，再用影像辨識找瑕疵，維持鋅層表面品質

文/翁芊儒 | 2021-03-04發表

攝影／洪政偉

生活中隨處可見鍍鋅類產品，凡是有耐腐蝕需求的鋼鐵加工製品，包括作為建材使用的浪板、擔當汽車門面的汽車鈑金、每天都要打開的電冰箱，還有高階電腦伺服器外殼、傢俱、彩色底板、滑軌、風管等等，都可能是運用中鋼的熱浸鍍鋅鋼捲，加工製作而成。

熱浸鍍鋅鋼捲，是中鋼的塗鍍產品中的其中一項，年產量約有87.5萬噸。中鋼軋鋼三廠第二熱浸鍍鋅課課長羅萬福就指出，每一批出產的鋼捲，都需根據中下游客戶需求，客製化調整鍍鋅膜厚，或是進行化成處理，在鋼捲表面進行鉻酸鹽、耐指紋處理等動作，來因應不同加工製品所需的特性。

比如說，部分高階電腦、伺服器的外殼，不會再進行烤漆，而是直接裸用鍍鋅後的鋼片，對這些廠商來說，就會要求鍍較薄的鋅層，才能維持產品表面品質美觀。相對來說，生產建材浪板的廠商，對鋼捲表面品質的要求就較低，而且考量到浪板恐架設在環境不佳的地方，反而要用越厚的鋅層，來製造高耐蝕性的產品。

由於不同客戶要求的鍍鋅模厚都不同（內行說法會用鍍鋅模重，以「公克／每平方公尺」來計），如何精準控制鋅層厚薄，就成為中鋼熱浸鍍鋅廠的一大挑戰。

中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭指出，不同產品有不同規格的鍍鋅膜厚，若鍍的太多、高於客戶需求的厚度，由於鋅是高成本的原料之一，就會造成成本的浪費；若鍍鋅層不符合產品規格，又將導致客戶無法使用或加工後續問題，造成品質客訴。「如何控制的剛剛好，讓客戶審核過關，又能省成本，這是我們的目標。」

開發控制鍍鋅膜厚的自動調參AI，年省成本1,600萬元

為了更精準控制鍍鋅膜厚，來減少生產浪費，中鋼用AI開發了控制鍍鋅膜厚的製程調參AI，試圖解決製程中的大量複雜參數，如何影響鍍鋅膜厚的問題。這類製程調參AI，也正是製造業最典型的AI應用之一。

鄭際昭解釋，要將鍍鋅厚度控制的恰如其分，並不容易，因為鍍鋅層厚薄的生產參數，包括氣刀開口大小、與鋼帶的距離、氣刀的氣壓、鋼帶厚度、鋼帶溫度、產線速度等多重變因，都會影響鍍鋅膜厚。

過去，這些複雜參數的調整，都靠老師傅的經驗來人工調參，羅萬福表示，由於不同老師傅之間又有不同的經驗法則，雖然留存了一本本抄滿生產參數的筆記，但後人看不懂也難以吸收，造成經驗傳承的斷層，「這對於面臨員工退休潮的中鋼來說，是很大的問題。」

而且，過去調整完參數後，需要等鋼帶經過100～200公尺的冷卻，才有辦法進行線上鋅層厚度量測，若量測當下發現鋅層過厚或過薄，回頭調整生產參數時，中間就已經多生產了上百公尺的鋼捲，換句話說，從參數調整到成品量測之間，存在冷卻的時間差，「中間多鍍的鋼帶，就會造成浪費。」鄭際昭說。

為了克服這兩大問題，中鋼約從2年前開始投入製程調參AI的研發，先自動化蒐集生產參數，累積上萬筆大數據資料後，建立了一個AI模型，來歸納在不同參數組合下，所造成的鍍鋅膜厚變化。

去年初上線這項應用後，將參數帶入AI模型中，就能即時預測出鍍鋅膜厚，雖然比不上直接量測的數據精準，但是，以此來即時修正生產參數，能避免冷卻期間造成的鋅層浪費，對於鍍鋅膜厚的控制，也比人為設定更準確。

羅萬福指出，傳統人工調參仍然有約20%會失準，但投入AI後，約只有3%結果失準，準確率達到97%左右，更能減少約4.5%的鋅層的浪費。換算下來，一年就能省下1,600萬元的成本，帶來上千萬元的效益。

建立檢驗區瑕疵辨識AI，降低人工目檢負擔

除了鍍鋅膜厚的生產控制面臨挑戰，熱浸鍍鋅廠的另一大難題，則位於檢驗室中，以人工檢測鍍鋅鋼捲的表面缺陷時，具有一定程度的漏檢率。

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，而且，不只要識別鋼捲單面的缺面，更要透過鏡面反射，同步識別雙面的缺陷，格外考驗員工眼力，「所以我們都找年輕人來看，眼力比較好。」羅萬福笑著說。

但是，人力識別缺陷的方法，仍有其侷限，除了不是所有缺陷都能肉眼識別，人也一定會眨眼，無法不間斷盯著鋼捲檢驗，加上鋼帶一直在動態傳輸，都提升了識別缺陷的難度。羅萬福舉例：「以前比較誇張的狀況，檢驗員還會因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線慢慢看，但這樣會增加出貨的時間，造成產線的負擔。」

為此，中鋼導入了另一個同為製造業的典型AI應用，訓練出瑕疵檢測模型，透過影像辨識技術，在即時的鋼帶影像畫面中自動標記缺陷的位置、形狀、大小、嚴重程度，抓出缺陷後，再經由人工複查是否確實。換句話說，過去要由人工全檢所有鋼捲的查驗流程，現在能以AI自動辨識來取代，人工只需複查經AI標示出缺陷的鋼帶區域即可，不僅大幅省下查驗人力，更提升了缺陷識別的的準確率。

羅萬福指出：「過去用人工檢驗，會有一定的漏檢率，可能5%～10%，真的很難每一個缺陷都看到。」但在加入AI後，幾乎不再發生漏檢，瑕疵辨識準確率提升到95%以上，進一步提升了鋼捲品質。

人工查驗除了有漏檢的風險，更大的問題，則是在於沒有一套記錄的機制，將鋼帶表面的查驗記錄保存下來。

「以前遇到客戶說，在100公尺的地方有一個缺陷，你們怎麼沒看到？我們就只能認了，因為沒有記錄。」羅萬福指出，沒有記錄機制，就無法得知缺陷到底是發生在自家工廠，還是客戶的工廠中。

但現在，透過AI檢查鋼捲表面，自動標示出缺陷位置與種類後，將這些紀錄留存下來，未來遇到客戶反應類似情形，就能提供當初查驗留存的缺陷地圖（Defect Map），來證明工廠出貨時的品質無虞。

「所以我們不只是導入AI，還把整套記錄建立起來。」羅萬福說。

目前，檢驗區的瑕疵辨識AI已經在去年正式上線，但這項技術，還不足以完全取代人工查驗，除了缺陷處需人工複查，部分非表面瑕疵的缺陷，比如鋼片側面成波狀等形狀缺陷，還是需要靠人眼來識別。

進料區也設瑕疵辨識AI，找出上游廠缺陷鋼捲

除了在後段的檢驗區導入瑕疵辨識AI，中鋼也正在將該技術導入前段進料區。這是因為，部分在後段檢驗到的鋼捲表面瑕疵，可能不是在熱浸鍍鋅廠造成，而是在前一廠區製成鋼捲時，就已經生成。

羅萬福指出，一般來說，鋼品表面的缺陷可能是在傳送鋼帶的過程中，因下方滾輪沾附不明物體，而在鋼帶表面殘留印跡，「不外乎是壓痕、刮痕、或是一些污染，」當發現這些缺陷，就得去找出造成缺陷的來源，並確實清除乾淨，確保下一捲鋼捲的生產過程不會留下缺陷。

然而，在後段檢驗區查驗出缺陷，回頭在製程中查找缺陷來源時，若缺陷並不是在熱浸鍍鋅廠區生成，可能需要花費更多時間來判定缺陷來源。不只如此，熱浸鍍鋅產線從頭到尾大約要經歷2,000公尺的加工運送，若是在前一廠就已經產生嚴重缺陷，原本就不合格的鋼捲，又多進行了近2,000公尺的製程，對鍍鋅原料來說也是種浪費。

「如果可以在進料區就先檢測出來，就能馬上可以判斷，這一捲鋼捲還要不要繼續生產。」羅萬福說。

而且，越早發現缺陷，也能越快通知上游工廠找出生產流程的問題，不只能避免產出更多有瑕疵的鋼捲，快速撤查出同一批生產的瑕疵品，也能減少其他下游廠誤用瑕疵品的可能性。

因此，中鋼正在開發前段進料的瑕疵辨識AI系統，但不是只用於找出缺陷而已，而是要與後段檢驗區瑕疵辨識系統所拍到的畫面，進行整合比對，來檢視前端所發現的缺陷，是否就是造成後段缺陷的原因，藉此建立缺陷演化分析的AI模型。

這個AI模型，能用來判斷進料時不同類型的瑕疵，經鍍鋅製程後是否還會留存下來，當模型越準確，就能判斷前段缺陷的危害程度，來節省更多的浪費。

「這就是我們的產業專業知識，去定義出這個缺陷類型是不是刮痕、這道刮痕鍍鋅後還能不能看得見、這捲鋼捲能不能繼續生產？」羅萬福說。

羅萬福表示，若在後段檢驗區發現鋼捲瑕疵，一噸鋼捲就要損失200美元以上，一捲鋼捲約20噸重，換算成臺幣，就會損失12萬元以上，「能即時找出缺陷，預先判斷要不要繼續生產，就是成本控管的關鍵。」

若用一句話來解釋熱浸鍍鋅方法，就是將鋼捲放入鋅槽，使其雙面都沾附鋅液，讓鋼片表面附著一層薄薄的鋅，能耐腐蝕。不過，實際上要生產出一捲捲數噸的熱浸鍍鋅鋼捲，需要經過一連串複雜的處理流程，先後進入進料區、退火區、鍍鋅區、調質整平區、塗覆區、檢驗區、出料區，才能完成熱浸鍍鋅的作業。

中鋼開發的AI應用，位於生產流程中的進料區、鍍鋅區與檢驗區。在進料區與檢驗區，運用了AI瑕疵檢測技術，來取代部分人工查驗作業，在鍍鋅區，則運用了AI製程調參的技術，找出不同生產條件下的最佳化製程調參作法。

１ 進料區：進行的解捲、剪裁、焊接的步驟，先運用解捲機，將入料的鋼捲攤開，剪裁後，再利用焊接機，把兩個鋼捲接在一起，形成一個連續鋼捲，類似於將兩個捲筒式衛生紙的紙面連起來的樣子。

2 退火區：透過溫度變化，達成特定產品所需的機械性質，比如高強度鋼，需要在特定製程條件下才能生產而成。

3 鍍鋅區：鍍鋅區主要配備一個鋅槽，並透過氣刀來將多餘的鋅液刮除，藉此來控制鋅的膜厚（公克／每平方公尺），中鋼可生產單面每平方公尺40～200公克的熱浸鍍鋅鋼捲，越薄的鍍鋅層，用於越高階的產品，也越考驗鍍鋅的技術。

4 調質整平區：運用調質軋延機將剛鍍完鋅的光滑鋼板，依據客戶的需求，加上特定的表面紋路，比如部分要求高粗糙度的鋼板，就會以調質軋延機賦予特殊的表面。

5 塗覆區：在鋼品表面進行特殊處理，比如在用於家電外殼的鋼板上，進行耐指紋處理；又或是在用於抽屜滑軌的鋼板上，塗上高潤滑塗劑，確保鋼板能承受超過一萬次的拖拉。

6 檢驗區：查驗每一捲鋼捲表面是否有瑕疵。檢驗室內設置了鋼捲的垂直檢驗區及水平檢驗區，前者需透過鏡面反射，同步識別鋼捲雙面缺陷，後者則能從不同角度發掘瑕疵。

7 出料區：依據客戶對鋼捲寬度與重量的需求，將鋼捲裁邊修改成特定尺寸，再分捲成不同噸數的鋼捲，或是將鋼捲焊接成超過原尺寸的鋼捲來出貨。

AI瑕疵辨識如何取代人工目檢

作業流程？

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲雙面的缺陷。但是，過去的作業流程，存在一定漏檢率，更可能因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線重複檢驗，而延遲出貨時間，造成產線負擔。（如圖示：人工目檢1、2）

導入AI後，透過影像辨識技術，員工現在已經可以坐在控制室，看系統自動抓出鋼捲表面缺陷，再進行人工複查。如此一來，不僅大幅省下查驗人力，更降低了缺陷識別的漏檢率。（如圖示：AI作法1、2）

除了在檢驗區導入，中鋼也正在開發進料區的瑕疵檢測AI，要提前檢驗出上游鋼廠造成的瑕疵，攔截瑕疵品進入產線加工，來減少鍍鋅原料浪費。（如圖示：AI作法3）

人工目檢１

人工垂直檢驗鋼捲

人工目檢２

人工水平檢驗鋼捲

AI作法１

以攝影機蒐集鋼帶表面影像

AI作法２

系統自動標示缺陷位置與種類

AI作法３

訓練進料區瑕疵辨識AI

附圖：過去得靠老師傅依據經驗法則來人工調參的作法，現在已經看不到了。以前，老師傅需將每一次的參數設定抄寫到筆記中（如圖所示），但現在透過AI，能更精準掌控特定生產參數下的鍍鋅膜厚。（攝影／洪政偉）
圖解熱浸鍍鋅生產流程
攝影-洪政偉
過去要查驗鋼捲，員工需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，且不只要檢查單面，透過鏡面反射，還得同步識別鋼捲另一面的缺陷。圖為垂直檢驗區的實際檢查流程。（攝影／洪政偉）
除了垂直檢驗，查驗人員也需水平檢驗鋼捲，從不同角度發掘鋼捲表面缺陷，比如沖模過程中，可能產生類似於污點的缺陷，即可在此檢驗出來。（攝影／洪政偉）
為了取代人工目檢，中鋼將攝影機裝設在垂直檢驗區的鋼帶底部，也就是圖中綠色雷射光點的位置；拍攝到的鋼帶表面影像，則會顯示到控制室的螢幕畫面中，同步進行影像辨識來查找瑕疵。（攝影／洪政偉）
在控制室內，員工可以直接從螢幕看見鋼捲表面檢查情形，若AI偵測到任何瑕疵，系統會同步標註出缺陷位置、形狀、大小、嚴重程度，提供明確的缺陷資訊，節省人力目檢的負擔。（攝影／洪政偉）
左邊螢幕是檢驗區瑕疵檢測系統，右邊螢幕則是進料區瑕疵檢測系統。目前，中鋼正在開發進料區瑕疵辨識AI，更要藉由與後段瑕疵辨識所拍攝畫面的比對，來建立缺陷演化AI分析模型。（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142941

【大阪】幾年前在八尾市 #姬野工作所 採訪，聽著看著 #人間國寶 姬野先生製作 #雪平鍋 不斷重複動作地在鍋面上敲打出，深度平均的一個印一個印加工痕時，就覺得這些痕跡還真是職人以汗水與時間鑿雕的精髓啊！

在這回造訪堺的 #實光刃物（JIKKO）時，同樣手工敲打的印記、美麗的穆罕默德紋，又一次有了讓人為職人手藝而感動的心情，幾乎用著膜拜的虔忱端詳這些刀刃。

由於 #仁德天皇古墳 就位於堺市，打造古墳帶動的製鐵產業也孕育了鋼鐵加工技術，這樣的技術時至今日，已然成為堺市的代表性產業。

實光刃物，創業於1901年。
儘管如今已經傳承到第四代社長、20多位員工（含製刀師），卻還不斷針對刀刃進行各種改良、研究，刀刃還曾獲得GOOD DESIGN肯定。
實光社長特別提到，實光賣出的刀刃，如果不能讓客人能用上至少10、20年，對於頂著實光這塊招牌出門的刀刃來說，可是絕對不行的！（笑）

放眼各種美麗的刀刃，忍不住請教實光社長「#一把刀刃通常從千円到萬円都有_但選刀的智慧在哪裡呢？」

實光社長不藏私地說，不同的刀之所以有不同價格，#最主要的差異點就是在於材質-\-\好的鋼材可以讓刀刃壽命長久，其次還有刀刃的角度、厚度、加工等，都是是否能成為一把好用、久用刀刃的要件。

要挑選好刀，原來還有一堆「眉角」，真是幫我這個三流廚藝的歐巴桑上了一課！平常進廚房通常是削削水果、煮煮簡單餐食居多←所以採訪完就買了一把水果刀回家，若您常開伙倒是可以買把三徳刀。

實光社長也提到，#實光的刀不但在日本有10萬家餐飲店使用，#在台灣也有講究刀具的料理人購入使用，還有來到門市買回台灣轉售的平台。不過，想必在台湾購入價格都不便宜吧？（十之八九又是日幣用台幣賣）

如果您想要入手品質講究的刀刃，又是精打細算一族的話，搭電車就可以直接到堺市的工場門市購買，#建議可以將實光排入您歸國前行程採購。

儘管刀刃是做為料理器具使用，看著摸著刀面上的各種迷人印記，實在忍不住為刀具的工藝之美，而讚嘆一句「這刀實在是好美啊！」
～INFO～
堺市堺区錦之町西1-1-9
阪堺電車綾ノ町駅、阪堺本線七道駅・堺駅、南海高野線浅香山駅・堺東駅
週一～五/10：00～18：00、週六/10：00～16：00
店內可刷卡
https://www.jikko.jp/
#大阪泉州ファム取材

本片：#戰鬥陀螺 #還原系列 #耀仔 #beybladeburst #鬼滅之刃 #無限列車 #炭治郎 #DemonSlayer #火之神神樂

封神的19集，炭治郎使用的新呼吸法終於做出來了
除了使用特殊配件來還原火焰特效
軸心更是用切磨機加工過的～～

究竟跟以前強了多少了，來一同見證吧！！！

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小非農遠超預期！非農唱反調神救援？集盛漲停關進分盤交易！加工絲只有一日行情？疫情宅經濟炒到造紙噴出？慧洋、四維航前高壓力過不去！2021/06/04【老王不只三分鐘】

01:51 美股四大指數昨天都收黑，其中科技股指數跌幅比較大，董哥您跟大家的賭注感覺要被家法了~
06:32 恭喜董哥，港股真穿頭啦！
12:05 陸股的部份，董哥有說上証跟A50指數就是看十日均線，不過這兩天好像守得很辛苦，該怎麼看？

17:38 回到台股，連續大漲一周之後開始回檔了，下周是不是要休息了啊？
24:28 董哥，家法時間來了，國際銅價從三陽開泰變成三聲無奈！
36:55 既然都講到中鴻了，為什麼有些鋼鐵股還是很強，有些像中鋼就漲不動？

49:38 小編有發現面板族群下周月均線又要扣抵急跌段耶！是不是又要噴了？
55:34 華航又爆出一百萬張的天量啦！高檔爆大量，凶兆已現嗎？
01:00:38 加工絲族群昨天超強的，一堆人都要當蜘蛛人，今天不知道墜樓了沒？

01:12:21 造紙族群算這幾天超強勢的族群了，是公園一堆人所以紙箱缺貨嗎？
01:19:51 散裝航運漲了二天之後回檔蠻重的，接下來該怎麼觀察？

01:25:38 最後不免俗，貨櫃航運董哥禮拜二有分享了實務操作，大家迴響很大，可以再多分享一下嗎？

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※王倚隆（老王）為浦惠證券投顧分析師，本影片僅為心得分享且不收費，本資料僅提供參考，投資時應審慎評估！不對非特定人推薦買賣任何指數或股票買賣點位，投資請務必獨立思考操作，任何損失概與本頻道、本公司、本人無責。※