这个时代从不辜负人
它只是磨练我们
磨练每一个试图改变命运的平凡人
中国
也许是最古老的“匠人之国”
今天
匠人文化正在回归
新审美
新技艺
新链接
造就了中国当代的新匠人
他们对美好生活的追求
是产业变革崭新的驱动力
在灯火阑珊处
寻找寂寞劳作的新匠人
让他们的故事和产品
成为时代最美好的一部分
2018吴晓波 频道“十年二十人” 嘉宾名单
1）初看“十年二十人”
看《 吴晓波频道 》最近的一个专题节目“十年二十人”，一个在做创业经济学家对“大佬”的采访确实和电视节目主持人还是有很多的区别的。问的问题点到为止，然后互相确认眼神，明白话语其中含义。还没读过吴晓波的《激荡十年，水大鱼大》，但这个从宏观到企业给中国经济把脉的人确实很有意思。
2）“十年二十人”嘉宾名单
一开始我在网上搜索居然没搜出嘉宾名单，非常的奇怪。
但是从节目背板中看出端倪 可能会有 褚时健 、吴小莉、雷军……
吴晓波有次提到张瑞敏，应该会有。（背板上有些有，有些没，最后一期总结。吴晓波说可以采访褚时健，但自身没能访问。背板有可能是节目筹划时列表想访或能访到的人。。。）
看到8月8日才知道原来二十人是虚数。要采访很多人。。。。（2018/8/21结束，一共采访22人。）
1）2018/03/21 柳传志 –联想
2）2018/03/28 刘强东 –京东
3）2018/04/03 胡玮炜 –摩拜
4）2018/04/10 梁建章 –携程
5）2018/04/17 徐小平 –真格基金创始人、新东方联合创始人
6）2018/04/24 沈南鹏 –红杉资本
7）2018/05/01 江南春 –分众传媒
8）2018/05/08 董明珠 –格里
9）2018/05/15 曹德旺 –福耀玻璃
10）2018/05/22 周斌 –恒天财富
11） 2018/5/29 李书福 –吉利
12） 2018/6/6 张维功 –阳光保险
13） 2018/6/13 曹国伟 –新浪
14）2018/6/20 潘石屹 –SOHO
15）2018/6/27 吴国平 –无锡灵山小镇·拈花湾
16）2018/7/4 周鸿祎 –360
17)2018/7/11 李东生 –TCL
18)2018/7/18 丁磊 –163
19）2018/7/24 徐立 –商汤科技
20）2018/8/1 冯仑 –万通实业
21)2018/8/8 程维 –滴滴
22）2018/8/14 车建新 –红星美凯龙
23）2018/8/21 总结
一个为经济写史的人。
https://www.douban.com/note/670750465/
名片尺寸规范
https://baike.baidu.com/item/名片/888813?fr=aladdin
稿件部分
1、名片标准尺寸：90mm×54mm 90mm×50mm 90mm×45mm。
但是加上出血上下左右各2mm，所以制作尺寸必须设定为：
94 × 58mm 94mm×54mm 94mm×49mm。
另外：
横版:90*55mm<方角> 85*54mm<圆角>
竖版:50*90mm<方角> 54*85mm<圆角>
方版:90*90mm 95*95mm
2、如果成品尺寸超出一张名片的大小，请注明您要的正确尺寸，上下左右也是各2mm的出血。
3、色彩模式应为 CMYK，影像档 350dpi 以上。
4、稿件完成时不需画十字线及裁切线。
内容部分
1．文案的编排应距离裁切线3mm以上，以免裁切时有文字被切到。
2．稿件确认后，应将文字转换成曲线或描外框，以免输出制版时因找不到字型而出现乱码。
3．文字输入时请不要设定使用系统字，若使用会造成笔划交错处有白色节点。同时请不要将文字设定为套印填色。
颜色部分
1．不能以萤幕或列印的颜色来要求成品的印刷色，档案制作时必须依 照CMYK色票的百分比来决定制作填色；
2．同一图档在不同次印刷时，色彩都会有些差距，色差度在上下百分之十以内为正常；
3．底纹或底图颜色的设定不要低于5%，以免印刷成品时无法呈现；
4．影像、照片以CMYK模式制作，TIFF档案格式储存，勿以PSD之档案格式输入。如果使用CoreIDRAW设计名片，请将所有输入之影像图、POWERCLIP之物件、分离之下落式阴影及使用透明度或滤镜材质填色，再转一次点阵图。色彩设定为CMYK32位元，解析度350dpi，反锯齿补偿透明背景使用色彩描述档皆打勾，以避免有时必须旋转组版输出而造成马塞克影像。如以调整节点之方式缩小点阵图，也请再转一次点阵图，以避免输出时部分被遮盖。
绘图部分
1．所有输入或自行绘制之线条色块等图形，其线框粗细的设定不可小于0.1mm，否则印刷成品将会有断线或无法呈现之状况。
2．线框如果设定“随影像缩放”，请在完稿后仔细再检查一下，否则输出印刷时怕会形成不规则线框。
3．当渐层之物件置入图框精确剪裁时，请将其转为点阵图，因为置入之图框若与其他物件群组后再做旋转，其渐层方向不会一起旋转。
4．任何渐层物件皆不可设定“边缘宽度”，因为输出机的解译不同，有时会造成渐层边缘填色不足。
其它部分
1．最常用的是250克哑粉纸的价格。常用可选择的纸张还有200g、250g等特种艺术纸印刷。
3．双面双折名片标示折线及正反面，特殊尺寸亦同。
以上注意事项完成后必须做最后的检查，在CorelDRAW档案的选项中点选“文字资讯”，便可显示图档的所有资料，若所有文字都已转曲 线，则文字统计的项目会显示：这个文件中没有文字物件。点阵图物件应为勘入的CMYK－32位元，填色及外框是否完全为CMYK之色彩模式，外框是否仍有设定“随影像缩放”供大量精美模板，且不断更新，涵盖各行业。旨在通过强大的功能和简易的操作方式，让不懂任何图像处理技术和设计技巧的人，也可在几分钟内制作一张精美名片。
Vi （视觉识别系统）
https://baike.baidu.com/item/Vi/10156?fr=aladdin
VI全称Visual Identity, 即企业VI视觉设计，通译为视觉识别系统。是将CI的非可视内容转化为静态的视觉识别符号。设计到位、实施科学的视觉识别系统，是传播企业经营理念、建立企业知名度、塑造企业形象的快速便捷之途。企业通过VI设计，对内可以征得员工的认同感，归属感，加强企业凝聚力，对外可以树立企业的整体形象，资源整合，有控制的将企业的信息传达给受众，通过视觉符码，不断的强化受众的意识，从而获得认同。VI为企业CIS中的一部分，企业CI包含三个方面。分为BI、MI、VI，三方面为行为识别，企业理念识别和视觉识别。
那些高喊“工业4.0”口号的企业沉默了
企业为何陷于试点困境？
企业开展工业4.0试点，是希望将试点推广到整个公司层面。然而多数情况下，由于无法预测从独立试点向整个企业层级扩展的关键要求，试点往往沦为一次性项目。因此，工业4.0（和工业物联网）仍处于困境之中。
结合与众多客户在生产一线的合作经验，以及大量的真实学习场景，我们发现，以下三个步骤可帮助企业将试点成功扩展至公司层面。
首先是高层支持和恰当的运营模式。公司高层应定义业务部门、IT和运营团队的角色和职责，然后，各个团队应与数字和分析专家一道，集思广益、协同合作。
其次要仔细选择用例。公司应首先识别出最能创造价值和最容易实施的用例，它们可成为技术能力和潜在影响的标杆。其次，将这些用例融入公司业务之中，确保分析洞见能被经理、主管和运营者所用（因为他们是完善工厂运营的决策者），而不是只停留在会议室里。
最后要确保IT/OT融合（编者注：信息技术与运营技术融合）的基础平台具有可扩展性。
前两步虽然很重要，但是概念上也相对简单，只是偶尔在实践中会遇到一些挑战。可能成为较大障碍的是IT/OT融合的第三步。IT/OT的复杂性确实很难应对，主要原因在于大部分工厂的OT和IT之间的特定关系还不够成熟。这也就是我们所谓的IT/OT融合的最后一公里问题。
IT/OT融合的“最后一公里”
在IT/OT融合的最后一公里中，五个问题共同阻碍着制造企业规模化应用工业4.0和工业物联网。
1.复杂多变的环境
一座典型的中等规模工厂通常拥有200多台独立设备，且分别购买于不同时期的不同供应商。每个供应商的自动化水平、软硬件平台以及通信协议均不相同，导致数据的收集、整合和场景化非常困难。不仅如此，一些设备制造商甚至将数据分析洞见作为需购买的增值服务，进一步阻碍了数据的可获得性。此外，工业自动化层的软硬件本身就极其复杂，包括了从制造执行系统（MES）、维修保养软件、生产计划软件、分布式控制系统（DCS）等从企业资源规划到产品生命周期管理的各个方面。
2.未连接的旧机器
我们在工厂里经常能看到没有互联的旧机器，这是因为重资产的置换周期通常需要数十年。复杂或极端的操作环境（比如油漆车间的复杂环境），进一步阻碍了数据的获取。因此，将这些资产连接起来是驱动物联网规模化的关键所在。与此同时，已联网的设备配备的往往是旧的软件系统，比如上世纪90年代末基于桌面的机器控制系统，数据通常被储存在离线的电子表格里。以我们研究的一个工厂为例，制造执行系统所获取的90%的数据每30天会被清理一次（向主要客户汇报所需的参数除外）。
3.安全性担忧
一些制造商不愿意把数据转移到云端，而是更青睐于可以在本地部署的物联网方案，这一类解决方案通常具备如下的一些能力：基于传感器数据进行边缘计算来进行流程控制，同时采用本地部署的方案进行预见分析。
4.OT在最后一公里缺乏规模化的能力
从根本上讲，要大规模实现工业4.0，须具备从独立工作的离散系统中提取、解读和协调数据的能力。无论是在企业内部还是与第三方搭建工业物联网平台，企业都必须找到具备相应能力的OT服务提供商——既能支持不同地点的多个工厂，又能协调从工厂可编程逻辑控制器（PLC）、传感器和历史数据库中获得的数据（和连接能力）。如果没有这一步，再完善的分析模型和用户界面也会因缺乏相应数据而无法交付预期的价值洞见。
5.IT和OT之间缺乏协作
其原因在于，IT和OT活动历来就缺少联系，特别是现场制造流程工程师所实施的活动。OT通常关注当前业绩、正常经营的可预测性以及如何避免正常工作的系统不被干扰。IT则更多地倾向于安全性以及如何获取可信赖的技术提供商——通常这些技术已被广泛应用。在用户管理和机器管理上的不同侧重通常会导致十分不同的问题解决方案。因此， IT和OT工作人员必须从一开始就相互协作。
清楚地认识到IT/OT融合的最后一公里问题，将有助于建立强大的技术基础，为工业4.0试点的全面推广提供支持。但在解决与文化、流程和优先事项等相关问题时，进行周密的规划也十分重要。在我们与制造商的合作中，影响价值持续获取的很多具体成功因素都更多地指向人，比如积极参与的领导者、作为合作伙伴的供应商以及拥有（和培养）适当技能的人才等。
应对IT/OT融合所面临的挑战
制造商要解决IT/OT的最后一公里挑战，必须思考这些问题：
我们是否充分理解潜在工业物联网价值链以及需弥补的差距？
在应对IT/OT融合的最后一公里挑战上，我们工厂的成熟度如何？如何更好地理解他们所面对的IT/OT挑战？
收集额外数据还是从当前99%的闲置数据中获取更多价值，我们应如何平衡针对二者的投资？
我们如何利用此前的工业自动化投资（比如对MES和DCS等系统的投资）更快、更大规模地建造物联网架构？
为使回报最大化，我们对IT/OT融合的最后一公里投资应有多少用于工厂（传感器、连接、边缘设备）？多少用于更广泛的物联网架构（平台、云、应用层）？
什么样的供应商生态系统最能满足我们的需求？
（本文作者Subu Narayanan为麦肯锡资深专家，常驻芝加哥分公司；Michael Coxon为麦肯锡全球副董事合伙人，常驻克利夫兰分公司。作者感谢Ani Bhalekar、Karel Eloot和Bodo Koerber对本文的贡献。）