使用樹莓派感測器自動蒐集的數據較為客觀,較無偏頗問題。
使用UnitSmile將微笑量化成數字,進行後續的資料分析,轉換成數據與圖表提供給考核人員來進行考核評估。
藉由UnitSmile的自動蒐集情緒指數,即時顯示服務員微笑指數波動,讓管理人員做出最有效率的工作輪調、最適安排以及即時關懷。
員工微笑指數排行
NO | 員工名稱 | 微笑指數 |
---|---|---|
CHICHI | 12.08 | |
TAMMY | 8.45 | |
SAM | 6.67 | |
4 | AMY | 5.68 |
微笑打卡紀錄
員工名稱 | 員工編號 | 打卡時間 |
---|---|---|
CHICHI | 10744107 | 2018/12/15 11:08:09 |
AMBER | 10744105 | 2018/12/15 10:35:16 |
TAMMY | 10744106 | 2018/12/15 10:35:05 |
SAM | 10744107 | 2018/12/15 10:34:59 |
亞洲前4強
進入決賽
第4名
企業要如何在高度競爭的環境中求得一席之地,已成為各行各業相當重視的一個課題。
目前我國對於第三級產業服務員的績效考評滋生出一些問題,如數據過於主觀、考評制度過於僵化等,使得績效考核的真實目的難以實現。
本專案旨在分析目前服務員績效考核問題的基礎上,從商家、企業績效管理至服務員微笑出發,提出服務員「微笑指數」績效考評模式,注重服務員的笑容程度,並結合其工作必要,探討一種人性化的績效考評方式,尋求服務業科學合理的服務員績效考評路徑。
APP開發;
初審、比賽影片製作
前端、LOGO設計;
複審影片製作
樹莓派、訓練模型開發;
網站後端
報告;專案管理;
PPT、文件製作
10444108 資管四甲 林 欣慧 APP開發;初審、比賽影片製作
經過專題的一番磨練學習到很多新的技能和團隊合作的重要性,起初我們的想法還未能夠完整的說出要朝那個方向專研,謝謝我們的老師給我們很多方向讓我們經過討論後,想出這次的主題,是利用微笑辨識結合服務態度評比的一個系統,因為傳統的評比可能會受主觀意識的影響,而利用資訊自動化系統來收集微笑可以成為評比的輔助工具,也可以避免人工評比可能會產生的問題。
這次負責的主要是行動版APP的開發,原先我未接觸過APP的開發,而經由這次專題帶來的機會,讓我可以在短短的兩個月內熟悉不少開發的邏輯和思考,也讓自己可以充分的規劃好時間自學,並在組員的互助下展現完美的專題競賽,每個人各司其職做得盡善盡美,是大學生涯很難忘且非常有意義的一件事,謝謝專題讓我深深領悟到時間規劃和團隊合作的重要性,也讓我們先嘗到以後工作後需要的包容性及表達自己意見的重要。
10444219 資管四乙 莊 亞琦 前端、LOGO設計;複審影片製作
準備專題的這一年以來,接觸許多之前沒碰過的領域,再結合以前所學的程式語言進行開發,真的學習到許多。整個專題從無到有,經過許多討論與修正,才有了最後的成果。有時候做完後才發現不可行,必須從頭來過。雖然耗費許多時間,但也藉此機會增進了自己的能力,若下次再遇到相同問題,就能較快掌握方向並解決。
很感謝斯寅老師的支持與鼓勵,在我們無頭緒時給予我們很多指導與建議。感謝我的組員們,現在回想起來一路從初賽到複賽,有你們一起合作真的很棒。也感謝所有幫助我們以及一起奮鬥的朋友們,大家都辛苦了。
10444226 資管四乙 陳 怡蓁 樹莓派、訓練模型開發;網站後端設計
製作畢業專題的過程中,最大的困難莫過於技術方面與資料分析,因為我們在程式方面表現並沒有很突出,但真的幸好老師給了我們專題的方向還提供了樹莓派的擴充套件,讓我們可以直接去開發已建置好的影像辨識功能。要謝謝我的組員們願意體諒我程式開發的進度慢,也幫忙我分擔掉很多工作,讓我專心進行程式的部分。必須說開發樹莓派真的很麻煩,如果往後學弟妹要開發樹莓派,個人是認為不要讓太繁瑣的任務在樹莓派端完成。像我們樹莓派主要只做資料蒐集的動作,把蒐集到的結果直接丟到伺服器上,讓伺服器做後續的運算、分析等等。喔對了,一定要記得備份還有隨手寫一下修改日誌,不然會後悔哦~
畢業專題讓大家可以了解一個專案的起和落,讓大家發揮自己所長,這也是我大學生活中最重要和最認真的一次團隊合作,往後出社會工作團隊合作幾乎是不可避免的。技術可以自己找時間練,但團隊合作是需要別人配合的,藉由畢業專題讓我了解整個專案的分工與合作還有進程規劃,對於未來有很大幫助。
最後我要感謝我的3位組員還有指導我們的林斯寅老師,以及給予我們任何幫助的同學,非常非常謝謝你們!
10445106 資管四乙 劉 建笙 報告;專案管理;PPT、文件製作
謝謝老師的指導
謝謝組員的包容
讓我們才得以有今天的成績
這次的專題讓我們瞭解了一個系統的起始
我們學會做了需求分析
我們學會做系統架設
資管系的專題需要自己廣泛閱讀
但是這都是培養我們自學的能力
我很開心我們能夠擁有這次的機會
在畢業以前學習到這些技能
這些技能在以後職場都很實用的
謝謝組員們 謝謝老師們 謝謝老天爺
Use Google vision kit in raspberry pi
Set up training model by tensorflow
USE azure face aPI
Based on Android
carry out Data Analysis
Based on ASP.NET(C#)
結合監控設備,分析整個場域的情緒指數並歸類客戶與員工紀錄
藉由語意偵測進一步準確分析員工
獲取更多情緒數據並進行更準確的分析