引言
近年来，中国高校在数字化方面持续投入，
包括智慧校园建设、在线教学平台、科研信息系统、AI 应用探索等。
然而，在教学与科研的核心支撑系统中，
数字图书馆的实际使用体验正逐渐暴露出结构性问题。
问题并不在于资源数量不足，
也不在于图书馆员专业能力欠缺，
而集中体现在一个事实：
検索とアクセスを最初に改善する 大学図書館の戦略的価値を最短で回復する方法
はじめに
日本の大学では、
LMS、研究情報基盤、AI 活用、クラウド移行など、
さまざまなデジタル投資が進められています。
しかし、その一方で、教育・研究の基盤であるはずの
大学図書館のデジタル利用体験が、静かに課題を抱えています。
問題は、
- 資料が不足していることでも
- 図書館員の専門性が足りないことでもありません
แก้ “การค้นหาและการเข้าถึง” ก่อน ก้าวแรกที่เร็วที่สุดในการฟื้นคุณค่าห้องสมุดมหาวิทยาลัยในยุคดิจิทัล
บทนำ
มหาวิทยาลัยไทยกำลังลงทุนด้านดิจิทัลอย่างต่อเนื่อง
ไม่ว่าจะเป็น LMS, ระบบข้อมูลวิจัย, AI, หรือโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์
แต่มีระบบหนึ่งที่มักถูกมองข้าม ทั้งที่ส่งผลต่อการเรียนและการวิจัยโดยตรง คือ
ประสบการณ์การใช้งานห้องสมุดดิจิทัล
ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ห้องสมุด “ไม่มีทรัพยากร”
และไม่ได้อยู่ที่บุคลากร “ขาดความรู้”
Fix Discovery & Access First: The Fastest Way to Restore the University Library’s Strategic Value
Introduction
Universities are investing heavily in digital transformation — learning platforms, AI tools, research analytics, and cloud infrastructure. Yet one critical system is quietly failing its users:
the university library experience.
我们正在开发一个连接工厂与再生资源企业的废料交易平台
在制造业中，废料（边角料、下脚料）的处理和交易是每天都会发生的事情。
但现实中，很多流程仍然依赖人工沟通和长期形成的关系网络。
- 当天价格不够透明
- 需要反复电话、微信沟通
- 提货、结算协调成本高
- 交易记录分散、不易管理
工場とリサイクル事業者をつなぐ、新しいスクラップ取引プラットフォームを開発しています
製造業においてスクラップ（端材・廃材）の取引は日常的な業務です。
しかし実際の現場では、長年変わらない方法が今も使われています。
- 今日の相場が分かりにくい
- 電話や個別連絡に頼っている
- 引き取り調整に時間がかかる
- 取引履歴が整理されていない
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เรากำลังสร้างแพลตฟอร์มใหม่ สำหรับโรงงานที่ขายเศษวัสดุ และโรงงานรีไซเคิลในประเทศไทย
เศษวัสดุจากโรงงานเป็นเรื่องปกติของการผลิต
แต่ถ้าเคยดูแลเรื่องนี้จริง ๆ จะรู้ว่า “การซื้อ–ขายเศษ” ยังใช้วิธีเดิม ๆ มานานมาก
- ราคาวันนี้เท่าไร ไม่แน่ใจ
- ต้องโทรถามหลายเจ้า
- นัดรับของกันหลายรอบ
- เอกสารและการติดตามงานทำด้วยมือ
We’re Building a Better Way for Factories and Recyclers to Trade Scrap
Scrap trading keeps factories efficient and recyclers running — but if you’ve ever dealt with it directly, you know the process is often slower and more manual than it needs to be.
Prices are unclear.
Coordination takes time.
Too much depends on phone calls and personal contacts.
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如何使用 Python 开发 MES（制造执行系统） —— 面向中国制造企业的实用指南
在中国制造业推进 数字化工厂、智能制造、工业互联网 的过程中，
很多企业已经部署了 ERP、SCADA 或 PLC 系统，但仍然面临以下问题：
- 生产计划与现场执行脱节
- 生产数据依赖人工录入和 Excel
- 管理层无法实时掌握生产进度
- 设备数据“很多”，但无法转化为管理价值
造成这些问题的核心原因，往往是缺少真正的制造执行层系统（MES）。
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Python で MES（製造実行システム）を開発する方法 ― 日本の製造現場に適した実践ガイド ―
日本の製造業では、ERP や設備制御システム（SCADA / PLC）は導入されているものの、
- 生産実績がリアルタイムで見えない
- 現場では Excel や手書き帳票が残っている
- 設備データと生産指示が結びついていない
といった課題を抱える工場が少なくありません。
これらの課題を解決する中核となるのが
MES（Manufacturing Execution System：製造実行システム）です。
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