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精實服務：將精實原則延伸到消費端，全面消除浪費，創造獲利

為了解決suzuki維修廠的問題，作者JamesP.Womack、DanielT.Jones 這樣論述：

　　典暢銷書《精實革命》兩位作者精心之作　　★《金融時報》、《哈佛商業評論》強力推薦 　　最大的獲利關鍵，就在消費端！（想想Apple）　　漫步「消費現場」、「供給現場」，找出價值，去除浪費，就會有源源不絕的利潤！　　　　現代的消費者有許多高品質的商品可供選擇，也有愈來愈多管道可購得這些商品，還保證能解決我們每一項需求。但是，消費者的感受卻越來越糟！為什麼當我們的電腦或手機壞掉，要聯絡服務專線、客服中心時，都使我們覺得又累又氣？為什麼我們看醫生必須等候數小時？為什麼我們剛從修車廠取車，還沒開到家，「檢查引擎」的警示燈又亮起來？ 　　　　在經典暢銷書《精實革命》中，作者詹姆斯．沃馬克和丹尼爾

．瓊斯已經闡明了精實生產（Lean Production）原則──即去除生產流程中的浪費。在本書中，兩位作者則提出精實消費（Lean Consumption）原則，帶領讀者漫步消費的現場、供給的現場，說明如何將精實原則運用在消費端，去除其中的浪費。 　　　　很少有企業體認到，消費也是一種流程──即解決問題的流程，以一系列緊密連結的商品及服務，讓消費者滿意。在本書裡，作者提出「精實消費」的六大原則： 　　● 全盤解決問題。　　● 不要浪費時間（包括顧客所花費的金錢、時間和精力）。　　● 精準提供需要的商品。　　● 適時提供價值。　　● 適地提供價值。　　● 減少解決問題必須做的抉擇數量。 　　同

時也要應用價值溪流（value stream）、暢流（flow）、後拉（pull）等重要的精實觀念。本書列舉包含修車業、汽車經銷商、資訊服務業、鞋業、醫院、零售業、航空公司等各行各業，如何運用精實消費的原則，提供消費者真正想要的商品、解決顧客的問題，並且提供完整的解決方案，不浪費企業和消費者雙方的時間和精力。其結果是，企業成功地降低成本，又能讓顧客買得安心、用得快樂，為企業帶來源源不絕的獲利！ 作者簡介 詹姆斯．沃馬克 　　「精實企業體學院」（Lean Enterprise Institute，簡稱LEI，www.lean.org）的創立人兼總裁。「精實企業體學院」總部設於美國麻州布魯克林，

為一非營利為主的教育、研究組織，致力於將「精實化領域的知識」，編成可供實習的手冊，並將此套知識在全球各地傳授。 丹尼爾．瓊斯 　　「精實企業體學會」（Lean Enterprise Academy，www.leanuk.org）的創立人兼董事長，它的總部設在英國，為一非營利為主的教育、研究組織，其使命和美國的LEI相同，致力於將「精實化領域的知識」，編成可供實習的手冊，並在全球各地傳授。 　　詹姆斯．沃馬克（James P. Womack，美國）和丹尼爾．瓊斯（Daniel T. Jones，英國） 　　他們一同研究、分析全球產業趨勢已20餘年。他們合著有《改變世界的機器》（The Ma

chine That Changed the World）、《全方位觀照價值溪流》（Seeing the Whole: Mapping the Extended Value Stream）和《汽車的未來》（The Future of the Automobile）、《精實革命》（Lean Thinking，經濟新潮社出版）。 譯者簡介 褚耐安 　　　　台大歷史系畢業，曾任中時報系及自立報系記者、編輯、編譯。現為專職譯者，譯作甚豐。

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聲紋辨識應用於設備異音監控之研究

為了解決suzuki維修廠的問題，作者郭香蘭 這樣論述：

近年來製造業紛紛轉型智能化，常見的異常偵測為機構馬達振動監控、電流監控、溫度監控，以及工廠端的各種影像辨識。一般來說，常會運用人工智慧（Artificial Intelligence，AI）技術，包含機器學習與深度學習，用於作數據分析、物件偵測、影像辨識及自然語言處理等。工業4.0強調的「虛實整合」就是透過物聯網及雲端技術，收集設備機構的資訊及分析大數據，結合人工智慧，讓生產流程更靈活更有效率。智慧工廠聲紋監控較為少見，有鑑於設備馬達在接近損壞前，都會發出異音，本論文提出應用聲紋辨識來監控設備異音。 聲紋辨識大部分應用於人類語音聲紋辨識及音樂聲紋辨識，方式多數以頻譜圖（spec

trogram）作影像分析，人工智慧的模型訓練時間較長。本論文音頻正樣本為錄製主機風扇正常運轉的聲音，共5000筆，用加噪技術作音頻合併負樣本為主機硬碟異常警示音、主機風扇被排線干擾異音、主機記憶體異常警示音，共5000筆。將總樣本數10000筆音頻正負樣本轉換為六種取樣頻率的音頻，以梅爾頻率倒譜係數（Mel-Frequency Cepstral Coefficient，MFCC）及色度特徵（Chroma Feature，Chroma）擷取聲紋特徵數據。再將音頻特徵數據作平均及重複提取，藉以提升F1-Score。訓練樣本8000筆，測試樣本2000筆，以支援向量機（Support Vector

Machine，SVM）、隨機森林樹（Random Forest，RF）、雙向長短期記憶（Bidirectional Long Short-Term Memory，Bi-LSTM）與卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）來建立聲紋分類器模型。 實驗結果顯示當音頻的取樣頻率越高，測試模型分類的F1-Score越高，聲紋特徵數據重複提取與頻段平均，能提高F1-Score；MFCC在音頻取樣頻率為44100Hz，CNN的F1-Score為100%；Chroma在音頻取樣頻率為44100Hz，RF與Bi-LSTM的F1-Score為100%。 本

論文提出的樹莓派結合陣列式麥克風錄製音頻，不須更動設備機構，就能監控設備運轉時馬達及減速機異音。此聲紋辨識系統能輔助有經驗的維修人員，即時監控辨識設備機構運行時有無異常聲音，達到預警維修的功能。