【MMDays】用寫程式改善政府效能,台灣辦得到嗎?
【MMDays】用寫程式改善政府效能,台灣辦得到嗎?
2012.06.26 | 科技

在美國求學時,我曾經在美國國慶日的時候,到 San Jose 看國慶煙火。附近居民扶老攜幼,拿著板凳把公園擠得水洩不通,美國國慶煙火不分地點,大家都愛看,很多人也順便從家裡帶來準備好的食物就地野餐,或是到旁邊的園遊會攤子,買一些食物就這樣吃了起來。然而,最令我印象深刻的,不是漂亮的煙火,而是散場後讓我感到驚訝的一個景象:一個黑人家庭,屁股大到坐飛機時需要買兩個機位的黑人媽媽,大聲喝令旁邊跑來跑去嬉鬧的小孩子,要他們把周圍的垃圾收拾好、撿起來丟到垃圾桶,然後我就看著這個黑人家庭,一路撿垃圾、一路走回家,他們撿的大部分垃圾都不是他們自己製造的。而他們走回去的那條路,被他們撿得乾乾淨淨,不需要其他人再打掃。

這才是教育。

我曾經開玩笑地跟身邊的朋友提出一個隨便想到的 idea:想要系統化的評量人民的公德心,應該可以看一個簡單的指標:「下水道蓋子旁邊的煙頭數量。」每年做個抽樣統計一下就知道了,然後我還取了個名字叫「煙頭指標」。不過講歸講,其實也只是揶揄一下那些亂丟垃圾的人。

會想起這個故事,是因為前幾天我在 TEDxTaipei 上面看到一個很棒的演講: Jennifer Pahlka:如何用程式打造更好的政府?

這是一段不過短短 12 分鐘的演講,內容是說 Jennifer Pahlka 發起的一項計畫「 Code for America 」,這個計畫每年邀請一些科技人士及才華洋溢的設計師,請他們休假一年,這段休息期間去他們最痛恨的「政府」做事,讓他們在政府部門開發應用程式,探索一些改善社會、改善政府效能的可能性。

演講中舉出一個例子:去年 2 月波士頓大雪,把消防栓都埋住了,當地政府對此毫無作為,眼睜睜看著一支支消防栓被大雪掩蓋。所幸,此時 Code for America 正好有一個團隊在波士頓政府做事,於是開發了一個 app,讓使用這個 app 的人可以去「認養消防栓」,認養的意思是說:如果你的消防栓被雪埋住了,你願意去把它挖出來,你甚至於可以為你的消防栓取個名字。這個 app 非常容易撰寫,上線後也如星火燎原般地擴散。遠在夏威夷的一個政府 IT 部門員工注意到了這個 app,立刻把同樣的 idea 應用在當地的「海嘯警報器」上面,讓當地的人去認養和維護海嘯警報器,確保居民的安全。西雅圖政府也如法炮製,利用同樣的 idea 讓當地居民去清理堵塞的排水孔。

一個小小的 app,竟然發揮了這麼大的效用。

Code for America 因此是一個很棒的行動計畫,這群人想要透過網路、透過 app、透過鍵盤,改善自己的國家和政府,而且他們已經有成功的故事。台灣也有有志之士,發起了類似的 Code for Tomorrow 計畫。不過比較令人憂心的地方在於,我發現到,這個行動計畫成功的重點不在政府,而是在於人民的素質,所以我想到了文章開頭的故事。內心疑惑著:「台灣人究竟願不願意以這樣的方式來維護自己的公共環境?然後改善政府效能?如果台灣人平常連維護公共環境的公德心都沒有,類似的行動計畫是否死路一條?」

到 「 Google 搜尋滿地垃圾 」,就馬上可以發現台灣人的公德心還有很大的進步空間:演唱會、燈會、跨年晚會 … 每次留下來的都是堆成山的垃圾。

美國人看到自己的國家快爛了,會開始反省,如何改善自己的社會、以及改善自己的政府。台灣人看到自己的國家快爛了,會趕快想辦法去當外國人。

這就是最根本的差異:人民對於自己的國家沒有向心力,凡事先以自私自利為出發點,導致環境的破壞、利益團體的惡鬥、以及癱瘓的政府。

當美國已經想到以「軟體」結合「公德心」來改善自己的社會和國家時,台灣剛好兩個都比較缺乏。所以我認為台灣要迎頭趕上這波「用軟體和網路改變政府」的熱潮,還有很長的一段路要走。台灣的軟體產業不發達,軟體從業人員的薪資比起硬體廠商的薪資差了不少,能夠發揮的舞台也很有限,這也連帶造成這些軟體從業人員得先考慮找到工作、填飽肚子,而不是先考慮參與 Code for America 這種富有理想性的行動計畫,很遺憾,馬斯洛的需求理論在這裡同樣適用。但是我依舊衷心地希望 Code for Tomorrow 能夠像 Code for America,在社會中發揮一些正向的力量,雖然沒有公德心的人,腦子不可能一天就被清洗乾淨,但是身為與網路一起長大的世代的一份子,我還是相信「軟體」和「網路」終將扮演改善我們社會的重要角色,雖然台灣起步很晚,但是並不絕望。

也希望台灣政府能深切瞭解到,「軟體」和「網路」正以不可思議的方式和力量在改變整個世界,軟體與硬體不同,不但變換無窮,對於社會造成的效應也有許多不可預測的特性,而相信以台灣人的創意,如果有一個良好的軟體產業和網路環境,絕對可以用非常快速和低成本的方式,發展出一些令人意想不到、但是卻讓我們社會更好的強大力量,如果政府能增加投入在軟體產業和網路環境的資源,把對於傳統電子產業的關愛,移轉一些些到軟體產業上,不僅產業可以轉型升級,連帶著社會也可以獲得改變,甚至於最後也回過頭來改善了政府的效能。

我們絕對需要一股這樣「軟性的力量」,來改善社會。

出自 Mr./Ms. Days (MMDays)

關鍵字: #app
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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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