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關於「ZEROCK」的專欄文章

19 篇文章

共 19 篇文章(顯示 12 篇)

配管圖、設備圖、建築圖轉成3D的AI|五種行業的分工與確認重點
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配管圖、設備圖、建築圖轉成3D的AI|五種行業的分工與確認重點

機械廠、設備廠商、土木營造、建築業與配管工程業者,同樣說要「把2D圖面轉成3D」,目的與難處卻各不相同。舊圖面轉DXF、報價的數量計算、施工前的管線衝突確認,哪些可以交給AI、哪些必須由人確認,本文依行業整理,並以日本國土交通省的基準與調查等一手資料佐證。

2026-10-03濱本 隆太
價格談判的做法|從成本盤點到四項費目的提案
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價格談判的做法|從成本盤點到四項費目的提案

日本有90.7%的中小供應商已經坐上談判桌,真正談成的轉嫁率卻只有54.2%。卡住的不是機會,而是根據。本文依據公平交易委員會指引的原文,整理出四項費目的拆法、為什麼不該把自家成本表交給客戶,以及建立提案金額的四種做法。

2026-09-22濱本 隆太
檢圖檢查表30項|用流程擋下圖面的疏漏
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檢圖檢查表30項|用流程擋下圖面的疏漏

檢圖一旦屬人化,老師傅看五分鐘就抓到的問題,新人出三次圖還是漏掉。這不是專注力的問題,是沒有流程。本文把該看的項目拆成尺寸、公差、可加工性、採購、法規與紀錄五群共三十項,並附上可填寫到核准欄的檢查表。

2026-09-20濱本 隆太
圖面要保存幾年|用條文核對PL法10年與取適法2年
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圖面要保存幾年|用條文核對PL法10年與取適法2年

大家都說「圖面留十年」,但日本沒有任何法律規定圖面本身的保存年限。十年這個數字是從製造物責任法反推出來的,交易紀錄依取適法是兩年,帳簿書類依法人稅法是七年,依據各自不同。本文回到條文整理,並附上可以直接拿去應付稽核的保存年限台帳。

2026-09-20濱本 隆太
加工件詢價單怎麼寫|隨圖附上的12項與退回的消法
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加工件詢價單怎麼寫|隨圖附上的12項與退回的消法

「圖面寄出去了,報價卻回不來」,多半是因為缺了加工廠沒辦法自己回答的資訊。一般的詢價單範本只寫到品名、數量、交期,加工件真正需要的欄位一個都沒有。本文整理該隨圖附上的十二項,並附上可以直接寄出的表單。

2026-09-20濱本 隆太
加工工時怎麼估|準備、加工、量測與工時費率的加總法
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加工工時怎麼估|準備、加工、量測與工時費率的加總法

搜尋「加工工時估算」,跑出來的幾乎都是切削條件公式。但報價需要的不是主軸轉速,而是把準備、加工、量測加起來換算成時數,再乘上工時費率。本文說明逐道工序的加總方式,以及如何整理成能拿給客戶看的依據,並附上計算表。

2026-09-20濱本 隆太
排版與良率怎麼算|決定材料費的定尺與間距
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排版與良率怎麼算|決定材料費的定尺與間距

排版的計算,光是「拿面積去除」對不起來。間距、夾持餘量、切口寬度,還有定尺的尺寸,共同決定了一張板能取幾件,而那個數字才是單件材料費。本文整理良率的正確算法,以及能當成報價依據拿給客戶看的計算表。

2026-09-20濱本 隆太
收到客供圖面先看的12點|版次與保密的陷阱
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收到客供圖面先看的12點|版次與保密的陷阱

客戶給的圖面直接丟到現場,就會發生用舊版做、看不懂的指示照著往下做、事後才發現有返還義務這些事故。本文整理從收件到開工之間該確認的十二點,並附上受領台帳。版次與保密,是最容易漏掉的兩項。

2026-09-20濱本 隆太
FDE從逐字稿建立本體論的步驟|把名詞與動詞的辭典變成AI能追溯的形式
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FDE從逐字稿建立本體論的步驟|把名詞與動詞的辭典變成AI能追溯的形式

透過訪談、觀察、民族誌、KJ法、影片分析蒐集到的「那家公司的名詞與動詞」,維持辭典的形式AI代理無法使用。FDE實務系列第六篇寫從逐字稿與觀察記錄抽出名詞、動詞、關係、狀態、例外五項,變成AI能追溯的意義結構,也就是本體論(ontology)的步驟。談本體論的定義、Palantir把它放在產品核心的理由、在GraphRAG中的用法、交給AI的抽取與人負責的賦予意義之間的界線,以及與委外資料建模的差異。把辭典的擁有者放在現場端,是客戶能自行運作的條件。

2026-09-15濱本 隆太
解讀All-In「AI心理戰」這一集:從資料主權的角度
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解讀All-In「AI心理戰」這一集:從資料主權的角度

2026年9月11日上架的All-In Podcast,用96分鐘談了三件事:離開Anthropic的研究員貼文「AI可能在本世紀結束前殺光我們」引發的爭論;OpenAI宣布用1萬個代理、88小時解開Navier–Stokes問題,以及「是否搶跑了使用者研究」的質疑;還有Nike被踢出S&P 100。本文摘譯節目要點,用一手資料核對主持人引用的貼文與公告,並點出隔天Amodei就發表了調速文章,最後以對企業最實務的問題「交給AI的資料會流向哪裡」為核心,寫下我的解說。

2026-09-13濱本 隆太
為什麼日本能靠實體AI再次翻盤:從政策與數字來看
實體AI

為什麼日本能靠實體AI再次翻盤:從政策與數字來看

在生成式AI被認為落後一圈的日本,為什麼在實體AI(在現實世界中行動的AI)這個領域有機會翻盤?本文先攤開IFR統計裡日本落後的數字,再逐一讀日本政府的人工智慧基本計畫(第Ⅱ期)、AI機器人策略、日本成長戰略與官民投資路線圖,整理NVIDIA、Arm、日立、GENIAC從7月到9月的最新動態,以及2040年缺工1,100萬人的預測,全部以一手資料寫成。讀完「從緊耦合走向鬆耦合、從規模走向整合力與營運力」這兩個質性趨勢之後,最後宣布TIMEWELL也將投入實體AI。

2026-09-12濱本 隆太
降低AI程式代理成本的五種做法:讓資料留在國內
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降低AI程式代理成本的五種做法:讓資料留在國內

Claude Code、Codex、Grok Build這類程式代理越來越重,token費用開始成為經營層的議題。這篇只根據官方文件可確認的範圍,整理五種降低成本的做法:切換代理所連接的模型、OpenCode與Hermes Agent這類開源代理、來自中國、NVIDIA、Google等的開放權重模型、像SAKURA internet的AI Engine這類國內無伺服器推論服務,以及以DGX Spark或Mac Studio進行的地端運作。說明各自的陷阱,並為初學者解釋「把資料留在國內、同時降低成本」的AI閘道器這個思路。

2026-09-12濱本 隆太

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製造業(8)AI代理(6)資料主權(5)成本計算(3)FDE(3)圖面(2)圖面管理(2)本體論(2)GraphRAG(2)WARP(2)Anthropic(2)實體AI(2)開放權重(2)圖面AI(1)2D轉3D(1)
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