Category: Thinking

Retro Tech Revival 已不再只是怀旧或收藏者的话题，而正在成为一种 务实的产品开发策略。对于重视 offline-first、高可靠性与长期运维的团队来说，这种思路在当下显得尤为重要。 在充满订阅制、云锁定和无止境通知的时代，越来越多的用户开始意识到： 我们需要真正可靠、可以长期使用的工具。 本文将从软件与硬件两个层面，系统梳理 Retro Tech Revival → 可实际构建的产品创意。

Retro Tech Revivalは、もはや懐古趣味やコレクターの世界の話ではありません。現在では 実践的なプロダクト開発戦略 として再評価されており、特に offline-first・高信頼・長期運用を重視するチームにとって重要な考え方になっています。 サブスクリプション、クラウドロックイン、終わりのない通知に囲まれた現代において、多くのユーザーは次のように感じ始めています。 本当に信頼できて、長く使えるツールが欲しい 本記事では、Retro Tech Revival → 実際に作れるプロダクトアイデア を、ソフトウェアとハードウェアの両面から整理します。

Retro Tech Revival ไม่ได้เป็นเรื่องของนักสะสมหรือพิพิธภัณฑ์อีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็น กลยุทธ์การพัฒนาผลิตภัณฑ์อย่างจริงจัง โดยเฉพาะสำหรับทีมที่สร้างระบบแบบ offline-first ระบบที่ทนทาน และเชื่อถือได้ ในโลกที่เต็มไปด้วย subscription, cloud lock-in และ notification ไม่รู้จบ ผู้ใช้จำนวนมากเริ่มถามหาบางอย่างที่ดูเก่า—แต่ดีกว่า เครื่องมือที่เป็นเจ้าของได้จริง ระบบที่เชื่อถือได้ และผลิตภัณฑ์ที่ยังใช้งานได้แม้ไม่มีอินเทอร์เน็ต บทความนี้จะพาไป map แนวคิด Retro Tech Revival → ไอเดียผลิตภัณฑ์ ที่สามารถลงมือสร้างได้จริง ทั้งในฝั่งซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์

Retro tech revival isn’t about collectors or museums anymore. It’s becoming a serious product strategy—especially for teams building offline‑first, durable, and trustworthy systems. In a world of subscriptions, cloud lock‑in, and endless notifications, users are quietly asking for something older—but better. Tools they can own. Systems they can trust. Products that keep working. This post […]

引言 在中国及周边市场经营再生资源（废金属）业务时，经营者经常会问： “现在该不该多收铜？钢铁库存要不要压？” 真正重要的，并不是精准预测价格，而是： 在不确定的市场中，持续做出风险可控的正确决策。 本文从中国市场的实际出发，介绍一种 不依赖投机、不依赖复杂金融模型 的金属价格预测方法。

はじめに 日本のリサイクル事業（スクラップ業）では、次のような悩みをよく耳にします。 「今、銅スクラップや鉄スクラップを積極的に買っていいのか？」 重要なのは、価格を完璧に当てることではありません。 毎日の意思決定を、少しずつでも合理的にすること が最大の目的です。 本記事では、日本市場の実情に合わせて、投機やトレードをしない価格予測の考え方 を解説します。

บทนำ เจ้าของธุรกิจรีไซเคิลในประเทศไทยจำนวนมากมักตั้งคำถามว่า: “จะรู้ได้อย่างไรว่าควรซื้อเศษทองแดงหรือเศษเหล็กตอนนี้ดีไหม?” คำตอบที่ถูกต้องไม่ใช่การทำนายราคาให้แม่น 100% แต่คือ การตัดสินใจได้ดีกว่าเดิมทุกวัน ด้วยความเสี่ยงที่ควบคุมได้ บทความนี้อธิบายแนวทางการคาดการณ์ราคาที่เหมาะกับ บริบทธุรกิจรีไซเคิลในประเทศไทย ใช้ได้จริง ไม่ต้องเป็นนักเทรด และไม่ต้องใช้ข้อมูลราคาแพง

Introduction Many recycling business owners ask the same question: “How can I predict copper or steel prices so I don’t buy at the wrong time?” The honest answer is this: You don’t need perfect prediction. You need better decisions than yesterday. This article explains a practical, business-oriented approach to predicting metal prices—designed specifically for recycling […]

当一个系统被称为“智能”，但其行为却不可预测时，带来的成本不仅是技术问题，而是会扩散到整个组织。 近年来，AI 与自动化系统在中国被广泛应用于 制造业、客服中心、物流、电商平台、企业内部系统以及公共领域。许多系统在立项和展示阶段看起来“先进”“智能”，但一旦进入真正的生产环境（7×24 小时运行），最关键的问题便暴露出来。 那不是“智能程度”，而是 可靠性（Reliability）。 本文将从 系统架构与工程实践 的角度，解析为什么不可靠的智能系统反而比简单系统成本更高，以及中国企业应如何设计真正可长期运行的 AI 系统。

システムが「スマート」だと主張しても、挙動が予測できなければ、そのコストは技術的問題にとどまらず、組織全体に波及します。 近年、日本企業でも AI や自動化システムが 製造業、コールセンター、物流、社内システム、公共分野 に広く導入されています。多くのシステムが「スマート」「次世代」として導入されますが、実運用（production）に入った途端、最も重要な要素が欠けていることが明らかになります。 それは 知能（Smartness）ではなく、信頼性（Reliability） です。 本記事では、信頼できないスマートシステムがなぜ単純なシステムよりも高いコストを生み、日本企業が長期運用に耐えるシステムをどう設計すべきかを解説します。