【培養好習慣】永遠以「自己」和「現在」為主角, 捨去用不到的雜物
【培養好習慣】永遠以「自己」和「現在」為主角, 捨去用不到的雜物
2013.02.17 |

如果說取捨是整理的第一步,那哪些東西該留?哪些又該捨?你的判斷基準會是什麼?很多人可能會說,「不能用的垃圾當然就直接丟啦!」所以壞掉的食物、過期的發票、破洞的衣服、無用的傳單,通通都可以輕易掃進垃圾桶裡。

但對於一些「還可以用,卻用不到」的東西,你會怎麼處理?免費拿到的購物袋、超商提供的免洗筷、路邊發送的原子筆、蛋糕附贈的保冷劑……面對這些東西,很多人會覺得「或許某天用得上,丟了實在可惜」而收起來,於是不知不覺中日積月累,生活空間中塞滿了這些「堪用的雜物」。

事實上,這些東西也應該全部捨棄。

以「會不會用到」做取捨,而不是「堪不堪用」
「把還能用的東西丟掉,不是很可惜嗎?說不定哪一天還會需要啊!」很多人可能都會這樣反問,但日本知名雜物整理諮商師山下英子,在大賣超過130萬本的《斷捨離》一書中表示,物品不用就沒有意義,許多在家中存放了好幾個月,甚至好幾年的物品,其實只不過因為不是生鮮食材才沒有爛掉,即便沒有壞,但就機能面來說早就腐敗了,本質上根本與「可回收垃圾」幾乎無異。

因此山下在《斷捨離行法》中明白指出,判斷一件物品該不該丟,基準非常簡單,那就是「不著眼於『堪用』或『不堪用』,而是『會用到』與『不會用到』」。

以此出發,任何事物都可以單純區分為以下兩種:

該留下的東西:以後還會用到,對現在的自己而言是「需要、適合而且愉快的東西」。

這些東西可能每天都會用到(例如喜愛的衣服)、或到了某個季節才會用到(例如戶外用品、聖誕樹等),不管是哪一種,自己都明確知道何時會拿出來使用;或是每次看到就會覺得幸福愉快的東西,例如特別珍愛的收藏、寫滿祝福的親筆賀卡等,以上都屬於會用到的東西。

該捨棄的東西:以後不會用到,對現在的自己而言是「不需要、不適合且不愉快的東西」。

不管是壞掉而無法修復的東西、已經完全耗損而無法使用的物品;或是雖然功能沒壞,但卻完全不會與不想用到的雜物(收在櫃中早已遺忘、或明知擺在那裡,卻視若無睹),這些用不到的東西對一個人的價值來說其實與垃圾無異,留下來也只是占空間而已,應該儘早捨棄。

以當下需求為取捨原點,而不是物品狀態 山下進一步解釋,上述對於物品分類的敘述,包含了兩個關於取捨時最重要的思考關鍵字:「自己」與「現在」,前者指出了評估物品存在意義時的「關係軸」,後者代表了物品對個人價值所在的「時間軸」。

所謂自己,是指必須將判別物品捨棄與否的焦點,從物品狀態轉移到自己身上,進而有意識地篩選出哪些東西應該留在身邊,而不是只因為「這個物品還能用」而留著。

而現在,則是必須從「現在需不需要」來決定這件物品對自己的價值,而不要執著於「過去」(當初買這個東西花了好多錢!),或希冀於「未來」(這件衣服我若減肥5公斤就能穿了)。 「捨,其實就是學會面對自我,」山下在《俯瞰力》一書中表示,任何進入我們生活之中的物品,當初一定都不會是廢物,然而隨著時間過去,或是需求改變,也可能是環境不同,有些東西必定會變得不再那麼合用。

取捨,就是釐清自己與物品之間當下的關係,進而察覺哪些東西才符合自己目前的需求。

如此,才能讓自己生活在每一樣東西都是精挑細選、且令人心情舒爽的環境中;反之,若將不屑一顧、置之不用,形同垃圾的東西,糊里糊塗地放置在生活空間中,等同讓自己活在垃圾場裡,只會徒然損耗自己的精神與能量,不只容易心情惡劣,更阻礙真正適合自己的新東西流入。

 

出自經理人網站

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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