衣服客製化廠商的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列評價、門市、特惠價和推薦等優惠

HANON：娃娃服飾縫紉書. 應用設計篇

為了解決衣服客製化廠商的問題，作者藤井里美 這樣論述：

　　這是娃娃服作家「HANON」的裁縫技法書。 　　除了有20cm娃娃尺寸(Middie Blythe等)、 　　22cm娃娃尺寸(Neo Blythe等)、40cm娃娃尺寸(U-noa Quluts等) 　　3種不同尺寸的設計講究的服裝之外， 　　也刊載了靴子、布娃娃、包包的製作方法。

衣服客製化廠商進入發燒排行的影片

環保服裝產品服務創新指標之建構

為了解決衣服客製化廠商的問題，作者胡琪崚 這樣論述：

現今伴隨的服裝市場之供需呈現複雜及多樣化，由於環境變化以致服裝永續議題的興起，環保服裝成為另一項發展，相對於一般服飾而言，環保服裝為永續型態發展，在服務產業發展與管理中，必然受到嚴峻考驗。若紡織企業於服務項目中設置環保服裝產品服務創新指標，有利於提供中小型企業及民間企業之產業鏈運用，創造互助營運的效果。藉由文獻調查有關環保服裝得知，大多數研究僅限於研發環保纖維與紡織企業管理研究居多，但對於環保服裝產品服務創新構面探討甚少，因此本研究旨在探討環保服裝產品服務創新指標之建構。 本研究目的首先是建構出環保服裝產品服務創新指標，其次分析環保服裝產品服務創新指標之各層級權重，

所獲得之結果冀以提供紡織企業、服飾業者或設計師等，未來規劃環保服裝產品時之參考。研究方法採用修正式德菲法、模糊分析層級程序法，建構出「環保服裝產品服務創新指標權重調查問卷」。德菲法部份，調查學者及實務專家計12位；模糊分析層級程序法權重部份，調查學者及實務專家計15位。所得數據資料採用平均數、標準差做為瞭解專家學者之意見分佈情況；以Power Choice® v2.5.1軟體中之多準則協同決策支援分析功能，利用軟體分析出模糊與解模糊權重值指標權重與排序。 研究結果得知如下：1、環保服裝產品服務創新指標，於環保產品新創性構面共3個主要指標18個題項；顧客產品服務構面共2個主指標11個

題項；服務傳遞系統構面共2個主指標11個題項；創新科技運用構面共2個主指標13個題項。2、環保服裝產品服務創新指標之模糊權重構面與指標分析結果，首重服務創新指標之創新科技運用構面，次要為環保產品新創性、再者為顧客產品服務、最後為服務傳遞系統構面。另環保產品新創性構面首重為關鍵技術、顧客產品服務構面首重為互動管道、服務傳遞系統構面首重為環保輸送、創新科技運用構面首重為創新科技。3、環保服裝產品服務創新指標之解模糊權重題項分析結果，環保產品新創性構面題項構面為提供客戶服裝售後區域性回收服務、顧客產品服務構面題項首重為進行環保服裝與科技結合之跨域協同設計、服務傳遞系統構面題項首重為環保輸送增加包裝容

積率與減少產品過度包裝服務、創新科技運用構面題項首重為建置環保服裝再生物料或回收再利用系統。 本研究最終提出環保服裝產品於服務創新細項指標及題項內涵，藉以提供紡織企業部門及服裝設計師等相關，有一實質上的參考內容與依據，如此不但可瞭解環保服裝產品的永續程序，而在服務創新中新增加永續的程序，又可確保供應商的品質，另外審查委員專家群代表性更是產品服務創新規劃成功與否的關鍵因素。針對未來研究，建議研究者運用模糊德菲法為首要操作模糊理論，亦可以朝向結合實證研究的分析，如此將可更清楚知道消費者對於環保服裝產品服務創新指標內容看法，以作為再創環保服裝產品服務創新的規劃參考指標。

將大數據由「潮流」化為「營收」的8個法則：由理論落實到工作現場

為了解決衣服客製化廠商的問題，作者高橋範光 這樣論述：

《排除妄想的大數據實踐術》全新封面版 為什麼「大數據」是史上最常被打搶的熱門技術！ 為什麼專家得到的結論，到了實務現場卻根本行不通？ 本書不討論資訊技術，只是用大量的例子告訴你， 該如何讓大數據在你的公司產生真正的效果！ 　　一家日本的餐廳想知道增加熟客的來店比率是否有助於提升業績！公司總部的大數據專家把熟客的定義為一周來店三次的客人。打算對他們推出促銷方案，但是實際進行時發現一周來店三次的客人根本沒有幾個，於是只好改變熟客的定義！ 　　一家公司聘用了外部的資料科學家，來進行資料分析，得到的結果興沖沖的和現場的銷售人員分享！但對方的回應是：你的資料有問題，和現況完全不符！ 　　由於大數據

是科技浪潮的代表性名詞，因此大家對它的作用存在很大的幻想，期望它對公司產生快速而巨大的影響。 　　當你聽到大數據在行銷領域的運用，是不是想到類似「啤酒」與「尿布」的例子？公司檢視來自網路及實體通路收銀機的銷售資料，發現買尿布的男客人，同時買啤酒的機率很高。因此公司立刻通知通路人員，把尿布與啤酒放在一起，營業額於是快速成長。 　　很可惜，企業在大數據的運用上，立竿見影的發現很少出現，要透過層層的梳理，才可以找到有效的運用。因此在利用大數據的過程中必須處理一連串的問題，化解一連串的迷思才能替公司帶來實際的效果。 　　而且，大數據的用途多半相對平實。日本軟銀（SoftBank）的電信服務，在9

5%以上的區域通訊良好，但是少數地方會傳回通訊不良的訊號，於是公司針對極少數通訊不良的地方進行改進，最後在同業中，因為這些小幅的改進而贏得更高的滿意度。 　　同樣的，日本著名的旋轉壽司店，利用食品在轉盤上行進的距離，來決定新鮮度，再配合來店客數，預估大約15分鐘後可能的點餐量，並據以出餐，同時滿足成本及品質控制。 　　幾年之內，全球會有500億部可以連網的終端設備。不斷由賣場、辦公室，甚至是噴射引擎內部傳送訊息，讓大數據的分析具有3V的特徵（Volume：大量；Variety：多樣性；Velocity：即時）。不過在資料運用處於核心的人類對如何利用大數據來提升營運效率，卻還沒有準備好。

　　以下情況充斥於企業界，讓大量的數據無法對公司的營運產生效用： 　　1 認為只要蒐集資料數據就能搞定一切。 　　2 要追求與眾不同的事實、新奇的發現。 　　3 只看數據，不去看現場狀況。 　　而本書則以明確的模式及具體的案例，告訴你如何把大數據由「雲端」的天上拉回人間的「收銀機」。 本書特色　　　　　　　　　　　 　　◆從尖端趨勢到實務操作全說明： 　　物聯網（IoT）的發展將對企業營運產生重大的影響，預估全球將有500億個終端連網裝置運行。如果電力問題可以克服，那麼日本的工具機廠商，可以立刻獲得銷售往全球各地機具的使用情況，有那些零件要更換；德國則據以發展工業4.0，即在德國本土，以

無人工廠，大量客製化生產產品；氣象預報可以每平方公里為預報單位，每幾分鐘就更新數據。而連鎖店則可以隨時得知店內有多少顧客上門、待了多久、有多少人沒有買東西。 　　除了最先進的技術發展，本書也說明在大量資訊產生時，如何利用資訊產生有助於提升營運績效的具體做法。包括「活用計畫專案」與「定型化專案」兩個階段。活用計畫專案是以資料科學家為中心，為了達成目的而蒐集、分析數據，再導出成為結果的啟發專案。其過程包括樣本的假設成立、數據的蒐集、假設驗證、樣本的最終確定（得出對策）。「定型化專案」則是以「活用計畫專案」得到的啟發為基礎，在事業現場實施對策並創造成果的專案。其分為對策的導入和監控成果兩個部分。

　　◆用實際案例來說明大數據運用的過程： 　　本書用完整的案例來說明大數據研究及運用的過程。其中一個案例為在商店街展店的餐廳「定食屋change」。 　　「定食屋change」的漢堡定食是店內固定的熱門菜單，另外也提供數種午餐菜單。由於會有假日的營業額比平日差的情形，該店的目標是「要設法增加平日午餐的營業額」。因此，定食屋change的店家利用每日點餐明細的資料而開始活用大數據。 　　於是，立刻開始進行「大數據活用計畫專案」。成立假設、活用可能取得的數據、進行各種分析的結果，發現了「連續兩天來吃漢堡定食的所有客人，隔天都不會來店裡消費」的傾向。 　　這是以前從未注意到的新發現，從這個結

果中就能知道「如果針對連續兩天吃漢堡定食的客人，設法讓他們隔天也來消費的話，就能確實增加營業額」。因此，可以說「大數據活用計畫專案」暫時是達成目標了。 　　雖然「大數據活用計畫專案」本身是順利結束了，但這時候其實尚未出現成果。這是因為要在現場實踐的「讓連續兩天來吃漢堡定食的客人，隔天也會來店」的對策還沒有落實。因此，要落實對策付諸實踐、檢驗成果的就是「大數據定型化專案」。這個專案所進行的就是「導入和監控」以及「成果」這兩項。 　　例如，以「定食屋change」的情形來說，如果沒有決定要如何辨別「連續兩天吃漢堡定食的人」，以及如何應對的話，那麼這個對策就無法運作。因此，如何辨別「連續兩天吃漢

堡定食的人」、如何促使目標顧客隔天來店消費，還有如何掌握實際上連續3天來店的人、在結帳時該如何應對等，這些事項都要一一給予定義。而且，在掌握到進行此對策的成果之前，都是屬於這個專案的範圍之內。 　　本書以具體的步驟來說明大數據研究的運用，讓讀者可以確實遵循。 　　◆全面的實作經驗分享，讓你少走冤枉路： 　　由於大數據的運用成為風潮，因為形成許多新的專業工作，如分析資料的「資料科學家」，由於許多企業沒有相關的專業人士，因此常常用外聘的方式進行。這些外聘人士往往與公司內部人士，特別是現場人員的溝通不足，因此取得的研究往往無法推動。為了避免以上問題發生，本書建議在組成大數據相關專案時，要將現場的

人員納入聽取其意見。 　　而在許多大數據方案的進行過程中，大家都會有以下的看法：如果只是用數據來證明「大家都能感受得知的事實」，就談不上有什麼價值。但是，假如對大數據抱持過度幻想，想盡辦法要找出「無法找到的事實」，就會步上一條辛苦的道路。 　　作者指出大數據並不是要強行從數據中找出在工作現場大家都感受不到的傾向，而是要證實現場的專家或老手等一部分的人所感受得知的傾向。也就是說，要將內隱知識（tacit knowledge）變成外顯知識（explicit knowledge）。面對數據分析時如果沒有瞭解這一點，就只會白白浪費時間了。 　　本書作者輔導過大量企業進行大數據的研究，在本書中分享

他們的迷思與經驗，讀者不必重蹈覆轍。   作者簡介 高橋範光（たかはし　のりみつ） 　　日本首創專研大數據的線上雜誌『大數據雜誌』總編輯，change股份公司的董事。 　　於東京工業大學研究所專攻經營工學及集團決策模型等領域。畢業後進入外資公司Cosulting Firm Andersen Consulting（現在的埃森哲）。從事於業務系統開發、Web系統開發、市場行銷投資回報率（ROI）分析等跨領域的IT諮詢顧問工作。2005年進入change股份公司服務，從事於超過100家IT&系統開發企業的人才培育。現在專注於資料科學家的培育及數據解析諮詢。除了在『日經情報戰略』連載有關大數

據的文章，也在日本航空等多家企業開設有關大數據的研習、講座等，積極投入工作。 譯者簡介 蔡姿淳 　　淡江大學日文系畢業。曾任出版社編輯，目前為專職文字SOHO，從事翻譯、採訪與企畫等文字相關工作。 鄭睿芝 　　淡江大學日文系畢業，曾任職時代外語、健峰企管顧問公司，現為專職翻譯。譯作有《免捏御飯糰》、《蛋營養‧常備蛋料理100道》、《狗狗這樣吃，癌細胞消失！》等書。   前言 序章 大數據從熱門話題邁向「活用」的階段 0－1 利用大數據能夠做什麼？ 0─2 大數據帶給我們瑰麗色彩的未來！？ 0─3 要思考的並非「做或不做」，而是「如何去做」 第1章 理解大數據這項「工具的特性

」 1－1 為什麼大數據會受到注目呢？ 1－2 大數據的3個「Ｖ」 1－3 將大數據當成工具——第四個「V﹙Value價值﹚」 1－4 圍繞著大數據的社會環境 1－5 熟練運用工具的「資料科學家」 第2章 大數據的活用要以「目的」為前提 2－1 無法順利活用大數據的3個模式 2－2 沒有目的的大數據計畫就無法順利進行 2－3 向『魔球Moneyball』學習活用大數據的重點 2－4 在商業上活用大數據的4種模式 2－5 利用大數據開展「新經濟」 2－6 「增加銷售額」是活用大數據的第一步 2－7 大數據也有助於「提升品質」或「降低風險」 第3章 活用大數據的進階方法 3－1 理解活用大數據

的兩種設計 3－2 設計大數據活用計畫的程序 3－3 設計大數據固定化的程序 3－4 小動作串聯出大成果 第4章 活用大數據邁向成功的8個法則 4－1 大數據是工具，而非目的 【更深入的認知】大數據與IoT、Industrie4.0 4－2 「創意」是從資料中啟發而生 4－3 過度「深信不疑」就會分析錯誤 4－4 為了正確掌握實際情況，就得組合複數的資料 4－5 資料的查證不能只做一次就結束 【interview 1】資料的假說驗證當然要經過不斷的嘗試和錯誤 國際大學國際交流中心（GLOCOM）準教授中西崇文先生 4－6 大數據的關鍵就在細節處 4－7 除了分析，還要串聯現場的行動才能產生成

果 【interview 2】分析與成果是兩回事 GiXo股份有限公司CEO網野知博先生 4－8 傾聽現場的聲音，打動現場並持續進行 【interview 3】將現場想知道的數據可視化 akindo sushiro股份有限公司情報系統部長田中覺先生 第5章 透過大數據的活用，我們的生活會如何改變 5－1 持續活用大數據的未來會是什麼樣貌 5－2 大數據的活用在協調社會中能展現豐盛成果 【interview 4】將大數據當成表演 Rhizomatiks Research真鍋大度先生 結語 參考文獻   前言　　　　　　　　　　　　　 　　大約從2011年出現「大數據」（Big Data

）這個關鍵字以來，到目前為止，已經有許多和「大數據」相關的書籍出版上市。 　　在這段期間，大數據成了掀起熱潮的流行術語，被說成像是不可思議的魔法棒，和「大數據」有關的各類新聞幾乎每天都在報導，另一方面也逐漸開始進行了實際具體的議論。 　　然而，深入探討這議論的人還是少數，也一直處於認知度不高的狀態。而且，積極致力於應用大數據的企業也不多。至今蔚為話題、也被稱為魔法棒的「大數據」，為什麼活用它的企業會如此少呢？ 　　「因為資料的分析相當困難」，有人會提出這樣的意見吧，或許也有意見認為「並不保證一定成功，所以才無法全力進行」。 　　的確，雖然出現了許多論及大數據的概念或事例的書籍，或是針對

各種統計分析手法與實踐應用而寫的書籍，但卻很少有寫到「資料分析是簡單的」、「只要努力進行就必定成功」的著作。 　　事實上，大數據並不是魔法棒。但是，它的確是非常有效的工具。這項工具雖然在用法上需要耗費不少功夫，但只要能完整地善加運用就一定可以獲得成果。而且，隨著技術的進步，這項工具還能提供從適合初學新手到適合高階使用者的各種多元選擇。 　　筆者參與過許多為了培養從事大數據專案人才、資料科學家（data scientist）而舉行的演講或研討會，在本書中，就是根據累積至今的登台演說經驗，整理出在具體進行活用大數據方面容易陷入的錯誤要點，以及如何成功的know how祕訣。 　　為了能讓更多

人對大數據抱持關注、努力加以應用，因此書內記載的是以進行程序或方法的理解說明為主，完全不會出現任何計算公式。 　　那麼，接下來就開始進入大數據的世界吧。   筆者 序章：大數據從熱門話題邁向「活用」的階段 在報章或電視新聞中頻繁出現的「大數據」，雖說是一個掀起熱潮的流行術語，但最近活用的事例卻正在逐漸增加。序章中所觸及的內容，就是在不遠的未來，大數據將會帶來的未來面貌，以及我們應該思考的事項等相關方面。 0－1利用大數據能夠做什麼？ ◆利用大數據，打造出事先知道「會發生○○」的世界 假如能夠事先知道「會發生○○」，那我們的日常一切將有怎樣的變化呢？以天氣為例，如果可以「正確得知接下

來的24小時內，日本全國會出現的天候或氣溫的變化」，那麼日常生活應當會變得非常便利。 「下午兩點起的40分鐘內，會有間歇驟雨，由於不是通勤時段，因此不用帶傘」，「明日傍晚六點會降雪達5公分，要準備長靴和防寒用品」，「明日會有強烈雷雨，一定要做好農作物的防護措施」等等，如此一來，在工作或日常生活上就能事先做出最適宜的措施計畫，應該也能大幅減少天災所造成的損害。 還有，假如變成「正確得知在接下來的二十四小時內，鐵路、公路、飛機、船舶等所有交通網絡中會發生什麼事」的話，將是怎樣的狀況呢？「這條高速公路從早上開始將持續5小時的塞車，因此抵達目的地的時間會是下午三點」，「明日山手線的上下車乘客人數是○○

萬人，尖峰時段有兩個，分別是早上8點後的兩個小時以及下午6點後的兩個小時。這段期間會調整發車班距，因此從涉谷車站到東京車站需要28分鐘。」 假如能事先得知像這樣的資訊，就可以調整上班時間或外出時間。而且，交通轉乘等的移動過程也會非常順利。如果你的工作是業務人員，就不會在重要的公事洽談時遲到；如果你是在物流公司上班，就能訂立出準確的配送流程。 不只是工作，個人的生活也一樣。以飲食生活為例，如果有一套系統能配合自己的身體狀況或健康狀態，提供最適合的餐廳和最適合的菜單建議，就可以預防肥胖或生活習慣病。 還有，假如有一項服務是能根據體溫、血壓、心跳數等生命徵象資料，給予最適當的睡眠或運動建議，應該就能

度過更健康的生活。或許，大家現在的衣櫃裡可能會有一些在特賣會時過度購物，買來後就放著沒穿的衣服吧。

台灣製造業再製造推動現況及實施障礙與驅動力研究

為了解決衣服客製化廠商的問題，作者卓彥均 這樣論述：

隨著國內五加二產業的推動，循環經濟的議題逐漸受到重視，循環經濟為一種封閉式循環系統，確保有限的資源能永續使用。循環經濟有許多不同的型態，其中再製造是循環經濟重要的一部分，亦是本研究的重點項目。再製造在歐、美、中、英已有相關成功案例及推動，特別是機械、汽車產業等。本研究主要以機械產業為調查對象，再針對汽車、電子、半導體產業等進行廣泛調查。各國已開始推廣及研究再製造，然而較少有台灣案例，且對於實施再製造驅動力及障礙面向之研究卻相當稀少。故本研究透過文獻蒐集與彙整，深入了解國內外再製造發展情形，及實行再製造的效益、障礙及成功關鍵因素。藉由文獻設計問卷題項，接著進行專家前測，根據專家回覆意見修改問卷

題項，再發放給國內製造業之企業進行問卷填寫。後續根據問卷分析結果擬定訪談題目，透過訪談瞭解再製造無法順利在國內推動的原因。最後彙整結果，提出相關建議供國內企業及政府做參考。根據問卷及訪談結果，機械產業較容易推動再製造，且多數屬於大型企業，成立時間主要超過20年以上，且為B2B商業模式之企業。多數受訪企業能理解再製造，但實際聽過再製造說法之企業並不多，可能原因包含再製造一詞是近年引進台灣，且政府未積極向企業及民眾做推廣宣導，以及定制相關法規與標準，導致多數企業並不熟悉再製造一詞。在驅動力因素部分，再製造需建立在消費端能接受再製品，以及能為企業節省成本為前提，且企業認為再製造能改善企業形象及增加銷

售機會，因近年因環保意識的提升，促使企業發展再製造；障礙因素部分包含零組件相容性，因產品為滿足客戶需求，客製化的設計而無法投入其他新品做使用，加上國內法規未有明確逆向回收規定、以及缺乏相關再製造法規之建立，導致企業與消費端不清楚再製造定義與流程，上述原因可能是企業不願推動再製造的原因。故政府應從既有法規調整，建立再製品認證機制及國家標準，給予企業相關補貼，積極向企業及大眾推廣相關知識。企業部分則是大型企業能聯合相關廠商及產業工會，共同制定再製品相關標準，並合作研發特定元件，針對再生料清楚標示及分類，讓再生料能有效循環使用。企業在推動再製造相關政策時，必須讓員工能清楚了解，並透過教育訓練提升其生

產技術，以及向民眾提供再製品透明與可信的資訊，使民眾逐漸接受再製品。