2019年1月15日 星期二

‧ 2019\01\15\3S MARKET Daily 智慧產業新資

3S Market deliver Smart and Valuable information for Business
3S Market 傳遞 智慧應用與價值的商業資訊

Data Acquisition System (DAS)


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．大數據的十大應用領域，看看你用到了哪個？

Big Data Applications | Big Data Analytics Use-Cases | Big Data Tutorial for Beginners | Edureka


來源：51CTO.com 作者：风车云马编译

如果提到「大數據」時，你會想到什麼？


　　圖蟲創意
　　
如果提到「大數據」時，你會想到什麼？也許大部分人會聯想到龐大的伺服器集群；或者聯想到銷售商提供的一些個性化的推薦和建議。

如今大數據的深度和廣度遠不止這些，大數據已經在人類社會實踐中，發揮著巨大的優勢，其利用價值也超出我們的想像。本文就來介紹大數據的十大應用領域。
　　

1.瞭解和定位客戶
這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，透過大數據技術創建預測模型，從而更全面地瞭解客戶，以及他們的行為、喜好。
　　
利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出，客戶何時會有Baby；電信公司可以更好地預測客戶流失；沃爾瑪可以更準確的預測產品銷售情況；汽車保險公司能更真實的瞭解客戶實際駕駛情況。
　　
滑雪場利用大數據，來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請；或者收到客製化服務的簡訊提醒；或者告知你最合適的滑行線路⋯⋯。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些資訊，與家人和朋友相互評比和競爭。
　　
除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。
　　

2.瞭解和優化業務流程
大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。透過定位和辨識系統，來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據即時交通路況數據優化運輸路線。
　　
人力資源業務流程，也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司透過在員工工牌裡，植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現，呼叫中心表現最好的員工——他們制訂了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。
　　
如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上，粘貼RFID標籤，萬一不小心丟失，就能迅速定位它們。假想一下未來，可能創造出貼在任何東西上的智慧標籤。

 它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度、濕度、運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的資訊和模式，那麼孕育其中的「小數據」，著重關注單個產品。
　　

3.提供個性化服務
大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智慧手錶或智慧手環等，可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智慧手環，可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠品質等。

 Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站，都使用大數據分析工具和算法，為用戶匹配最合適的對象。
　　

4.改善醫療保健和公共衛生
大數據分析的能力，可以在幾分鐘內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智慧手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗，將不再局限於小樣本，而是包括所有人！
　　
蘋果公司的一款健康APP ResearchKit，有效將手機變成醫學研究設備。透過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的準確度。
　　
大數據技術也開始用於監測早產兒，和患病嬰兒的身體狀況。透過記錄和分析，每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。
　　
更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測，流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據，與有些社交媒體的數據結合起來分析。

 比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，儘管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力，越來越為人所知。
　　

5.提高體育運動技能
如今大多數頂尖的體育賽事，都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，透過影像分析跟蹤，美式足球落點，或者棒球比賽中每個球員的表現。

 許多優秀的運動隊也在訓練之外，跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現，做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。
　　
還有一件非常酷的事情是智慧瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器，能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。
　　

6.提升科學研究
大數據帶來的無限可能性，正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。
　　

7.提升機械設備性能
大數據使機械設備更加智慧化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝影機、全球定位系統，以及強大的電腦和感測器，在無人干預的條件下，實現自動駕駛。

 Xcel Energy在科羅拉多州啓動了「智慧電網」的首批測試，在用戶家中安裝智慧電表，然後登錄網站，就可即時查看用電情況。「智慧電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。

 在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工，佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。
　　

8.強化安全和執法能力
大數據在改善安全和執法方面，得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據，來檢測詐欺交易等等。
　　
2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。
　　

9.改善城市和國家建設
大數據被用於改善我們城市，和國家的方方面面。目前很多大城市致力於建構智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所，都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。
　　
加州長灘市正在使用智慧水表，即時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器，和交通攝影機的數據，來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。
　　

10.金融交易
大數據在金融交易領域，應用也比較廣泛。大多數股票交易，都是透過一定的算法模型進行決策的，如今這些算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些算法模型，也會隨著市場的變化而變化。

這裡列出的10個類別，代表了大數據應用最多的領域。隨著大數據分析工具成本的降低，和人們可接受度的提高，大數據會更加普及到日常生活中，未來將會出現哪些新的應用領域，我們值得期待。

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．從日本全家、羅森、711，理清未來「無人便利店」的發展脈絡

Japan's 1st AI unmanned convenience store





來源：日本物语 作者：Seamo Tsai 


2018 年過去了，關於「無人便利店」 的已經遠遠不像之前那麼熱鬧了，但是，這個事兒總要給出一個答覆，或者是推論。




「無人便利店」到底值得做嗎？會不會像「小黃車」 一樣只是站在風口的豬，等這陣風撤離了就留下無盡的蕭索呢？

日本擁有「無人便利店」的最佳土壤
1973年，日本伊藤洋華堂公司(Ito Yokado) 與美國南方公司簽訂地區性特許加盟協議，日本第一家7-ELEVEn在東京都江東區正式開業，標誌著日本便利行業的正式開始。



　　
僅僅用了短短的四十多年，即便再偏僻的鄉鎮也有產品齊全、服務優良的便利店，據不完全統計，日本特許經營協會發佈截止至2017年12月底，日本擁有55322家便利店 ，在日本，便利店已經超過超市，成為日常用品銷售比例最大的零售模式 ，電商在日本依然沒能像中國一樣佔有一席之地。

簡單的概括日本便利店的特點就是「雨後春筍」和「麻雀雖小五臟俱全」 。


眾所皆知，在日本，最佳實踐就是全家、羅森、711 ，這些在日本如毛細血管里的營養組織般的存在，全天24小時不間斷的為日本社會默默地輸送養料。



　
日本總人口1.2億人，世界第三大經濟體，人均GDP世界前十以內，主要是國民受教育程度極高，擁有極其豐富的便利店管理經驗，然而以主打「實體店」和「小型化」為主的「無人便利店」在日本也只是「雷聲大雨點小」 。


例如前段時間在東京JR赤羽站內試運行的AI無人商店 ，將「無人便利店」的概念炒熱後，之後就沒再掀起大的波瀾了。



　　
「無人便利店」無了誰？
個人並不看好無人便利店，從「無人便利店」在日本的無人問津，可以看出，「無人便利店」並沒有以一個高科技的面目，長期的存在於人類社會中，而是以「丟失靈魂」 為代價而存在的。

「高科技」沒有能夠讓「無人」高於「有人」，就在於，這項發明可能對於「人力」沒有清楚的認知，覺得「便利店」是因為「人力消耗」，它本可以發展的更好，殊不知，「便利店」是依靠「人力」，「人」才是便利店的靈魂，永遠不是商品 。



　　

我們可以算一筆「清楚賬」 ，都說零售行業的人力成本高，那估計是沒有單獨將「便利店」作為一個「獨立個體」 抽離出來造成的。

日本的7-ELEVEn，是全世界最大的便利店連鎖品牌，它的總人工成本只佔總營收的1.8%，店面租金佔據總營收的3.4%，也就是說店面租金，加上人工成本，佔據總營收不到5%， 可能在有些經濟發達的地區，的確面臨著人力成本上漲的趨勢，但基本上不太會因為人力成本上升而苦惱。

如果說有些便利店行業，還在拿人力成本上漲來說的話，即便是轉型成為「無人便利店」照樣會經營不下去，問題絕對不在人力成本上，多半是其他的原因導致的 。

你說，我們便利店就在乎這兩個點的人力，我想徹底砍掉可以嗎？的確可以，但是算了一筆「糊塗賬」。


去過便利店的所有人都會有這樣的經歷，小傷口破了皮開始流血，不需要去醫院，但是急需一個OK蹦，附近就有一家便利店，找了半天找不到，這個時候店員的存在就相當重要。



既然目標緻力於徹底砍掉人力，那麼和人有關的一切活動都要取消掉，因為便利店不光是收銀和擺貨，需要保潔、檢查補貨情況、檢查食品日期避免食物中毒。



　　

另外，便利店會被一些小偷小摸盯上，是十分正常的現象，這還是有人的情況，如果小偷盯上了「無人便利店」，偽造了一些購物卡和二維碼進行消費盜刷 ，這樣的手法會更加可怕。

便利店覆蓋早就過飽和
在日本很早就有「便利店五萬家飽和論」 的說法，即本土只能容下5萬家的便利店，這是經過嚴密計算後得出的結論。

基本上在日本本土上，多出的五千多家便利店，只是去彌補「應急」的漏洞，從牙縫中分食物，因此對於現如今的便利店來說，輻射範圍基本上就是以「街區」為單位的，每天的人流量早就成為了「定數」 ，絕對不會出現大幅度波動。



　　

而「無人便利店」誕生的理念就是：拿了就走，走了自動付賬，減少顧客的「存留時間」，以此來提升客流量。

「無人便利店」的這一理念，從總邏輯上來看就已經錯了，客流量根本不會因為付款快捷而增多，依照輻射範圍來看，基本上就是「定量」了。


還有人搬出了「無人便利店」理貨員的概念，即一個理貨員能夠服務近三十家便利店，這樣的確可行，但數據過於龐雜，如果出現食品安全的問題 ，這可是這一個理貨員，所遠遠不能承擔的責任 ，那如果理貨員雇用過多，是不是能夠歸為「有人便利店」呢？




所以，「無人便利店」的願景，不能是朝向「無人」為奮鬥目標，而是典型的「小而美」的日本便利店，才是奮鬥目標。


以日本全家為例，全家平均在店就二個人，這兩個人沒有明確的收銀員和理貨員的區別，而是這兩個人並肩戰鬥，有什麼活就幹什麼活，靈機應變，負責起瑣碎的收銀、理貨、做鮮食、做熟食、打掃衛生、做廣告、整理貨架、檢查日期等等一切事物 ，真正的做到「化零為整」 。



　　
「鮮食」難以「無人」
許多「便利店」主打的便利就是能讓上班族能夠吃到物美價廉的「中午飯」或者是茶歇時間的「點心」。

而且每家便利店的特色不一樣，比如全家的關東煮，羅森的可樂殼，711的吸冰樂 。



　　

「無人便利店」就面臨「鮮熟食業務」的困擾，「無人便利店」無法為大家提供「鮮食業務」，因為只要有「鮮食」就需要有人來負責食品安全問題，如果需要有人，「無人」將不可能，如果壯士斷腕砍掉「鮮食業務」，那根本無法與其他「普通便利店」抗衡。

「打掃」更得有人
放上一張乾淨到潔癖 的「日本便利店」，地面都能反光，和鏡面一樣。



　　
對的，便利店店面的保潔相當重要，等同於「食品安全」，如果是保潔不過關，導致生蟲，爬出蟑螂等問題，那就等同於關門了 ，而對於店面的保潔和食物檢查日期一樣重要，這是時時刻刻都需要注意的「大問題」，如果沒有專門的人加以看管，將是一件非常「失算」 的決定。



　　
「無人便利店」技術比人工費便宜嗎？
問題來了，現在的「無人便利店」真的比人工費便宜嗎?

這事兒不一定，單從無人便利店中每個商品都要貼上的RFID標籤 來看，每張RFID標籤的成本為0.3元 ，而每張高頻RFID成本是1元 。




這樣高的單價，便利店根本用不起，超市賣大件的也用不上 。

綜上，關於便利店，許多人一直將它劃歸為「零售業」 ，或者乾脆在「無人便利店」來臨之時暴力的將之劃歸為「倉儲業」 ，其實這與便利店誕生的初心是剛好背道而馳的。



　　
日本便利店無論多小的門面，會耐心、平等的對待每一位客人，仔細分析每一個月的貨物銷量情況，以應對下個月的物品情況，每天給員工開早晚會，及時的收到用戶的反饋。


　　
如果說要給日本便利店定義一個行業，我更希望將其劃歸為「服務業」和「文化業」 ，這一點恐怕是只有被譽為「精神食糧」的圖書館才能做到吧！
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．LED 植物照明市場火熱 歐司朗加碼佈局

BEST LED GROW LIGHTS ON AMAZON 2018!



來源： OFweek半导体照明网

11月13日－16日，2018德國慕尼黑電子展（2018 Electronica）在德國慕尼黑舉行。在此次展會上，歐司朗除了展示半導體器件、Rinspeed Snap自動駕駛概念車、汽車照明、室內照明、戶外照明等解決方案之外，還針對智慧農業市場展示多種方案，可為垂直農業、水培溫室和小型園藝系統，提供從LED植物生長燈到完整解決方案等多項服務。




歐司朗植物照明業務拓展專家Meyer－Brenken向記者表示，「由於城市人口成長迅速，導致城市食物難以滿足人們的需求，而LED植物照明技術，可實現本地化生產，不僅可以提高效率、提高了作物產量，還能解決食品安全問題。」

LED在植物照明中的優勢
隨著現代化農業的不斷發展，植物照明的需求和能耗，在不斷擴大，對傳統植物照明燈具技術，也提出了新的挑戰。作為新一代光源，LED除了節能環保的特點外，較之傳統農業領域常用螢光燈或高壓鈉燈等光源，具有光譜可自由組合，顏色純度高，顏色豐富等優勢。

據歐司朗植物照明業務拓展專家Meyer－Brenken介紹，與傳統植物照明技術相比，LED技術具有更低的功耗，能夠節約大量的能耗成本。

 基於LED的植物照明解決方案，可以幫助種植者同時實現產量需求，和可持續性的目標，此方案可幫助種植戶增加25％的產量，降低50％的能源成本。特殊照明配置不僅可以優化產量和生長時間，更能提高作物所含的營養成分，並改善其口感和風味。



可見，LED植物照明可以根據不同的植物種類、目的與需求，設計成各種樣式的光源，精準控制所需的光譜，適用於各種照射方式與型式的植物工廠，這些是傳統光源所做不到的。

植物照明前景廣闊
隨著LED植物照明技術的不斷提升，其應用領域將越來越廣泛，包括摩天大樓頂層、垂直農場、溫室大篷、家裡、商場，甚至廢棄集裝箱等，都可以發展植物照明。

 據統計數據顯示，2015年至2020年LED植物照明市場CAGR將達27％。其中，到2025年食品需求增幅預計達到59％－98％。

根據對岸現有農業產業規模估算，未來5年，農用LED照明燈具及其控制裝備的需求量，將達到幾十億元，植物工廠和溫室補光，將是發展最快的LED照明領域，技術含量高，裝備智慧化系統性強，是農業半導體照明產業發展的重點。

 可見，隨著全球LED應用農業照明滲透率的提升，未來市場前景廣闊。



雖然LED植物照明具有廣闊的市場空間，但目前在具體應用上仍存在一些問題。由於LED植物照明需要綜合考慮光強度、光譜、管分布均勻性、效率、發熱等要素，並且植物生長需要特定的波段，不同的品種、生長週期對光的需求也會存在差異，因此植物工廠需要綜合植物種類、生長階段等內容，適時調整出最佳生長曲線。

歐司朗加碼佈局
作為一個新興的市場，LED植物照明的市場規模持續成長，引來大批照明企業開拓。而歐司朗作為國際照明巨頭，也加速佈局這個新領域。

今年，歐司朗全資收購了美國植物照明公司Fluence，專注於高端植物照明，主要服務於溫室大篷、垂直農場和科研領域。同時，歐司朗還雇用生物專家研發技術，應用到植物照明中。 「歐司朗比競爭對手能更強的地方，在於擁有很多的生物學家，可以根據客戶的需求，研究不同的作物所需要的光譜、光照的強度、光照時長溫度、濕度等等，這樣才能使得植物取得更好的質量、產量、生物週期以及新陳代謝，最終達到客戶所想要的效果。」Meyer－Brenken向記者表示。



目前，Fluence公司已經與美國航天航空局（NASA）、拜耳農業等建立了測略合作夥伴關係，正在開拓全球市場。比如，歐司朗為NASA提供互聯植物照明研究系統Phytofy RL，在航太飛行過程中，為太空人提供色拉類新鮮蔬菜。

 又如，與瑞典溫室農場合作，提高光照，將沙拉菜的生產週期縮短21％，並提高產品產量及品質，從而減少更多資源的浪費。

歐司朗植物照明系統，在今年廣泛應用於大麻及沙拉菜的種植，明年，歐司朗計劃把植物照明的應用範圍擴展到黃瓜、青椒和西紅柿的種植。

 從區域看，緯度45度以上的國家和地區，由於日照較少，對植物照明的需求更大，而歐司朗也會根據植物的發育特徵，分階段、分區域結合光配方進行培育，以提高各階段的生產效率和產量。並透過營養調控和光調控等手段，提高產品品質。
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