2019.3.15
昨日阅读2小时，累计阅读1677小时。

昨日阅读时间1小时，总阅读时间111小时。

昨天阅读1小时，累计阅读648小时。

昨天阅读1小时，累计阅读515小时

昨日阅读1小时，2019年累计阅读75小时。继续分享《现场改善》
问题的可视化
现场的问题需要可视化，否则就不能“检测”出异常情况，也就无法管理好整个流程了。所以，可视化管理的第一原则就是要曝光问题。
如果冲床上的模具坏了，生产出不合格品，但又无人知道的话，那么过不了多久，不合格品就会堆积如山。但是如果机器装有自働化装置——只要一有不合格品发生，即能自动停止生产，那么只要机器停止作业，我们就会立即发现问题。
有时，宾馆里的旅客会到前台讨要阿司匹林，或者询问附近有哪些好的餐馆，如果宾馆不能满足这些要求，那么异常情况就发生了。如果宾馆的管理者可以把顾客经常有的问题整理出来，那么他就可以发现服务中不周到的、亟待解决的地方。
这就是可视化管理，即让所有员工能够看到异常——经理、主管以及工人，从而立刻采取解决措施。
现场产生的大部分信息，都需要经过层层传递，才能到达最高管理者那里，在这一过程中，信息变得越来越抽象，并且越来越远离事实。如果采取了可视化管理，管理者一到现场就能看到问题所在，也就能当场作出指示。可视化管理也能让员工更方便地解决这些问题。
制造企业的现场最好能够做到：一旦检测到异常就停止生产。大野耐一曾说过，一条永不停止的生产线，要么是太完美（当然，这是不可能的），要么就是极差劲。一旦生产线停止，每一个人都会意识到有问题发生，并且会在之后的工作中尽量避免同样的问题再次发生。生产线停止是现场可视化管理的典型例子之一。
我的感受：
1、现场的问题，如何可视化？问题都被看见了，才好着手解决。可视化第一步就是要曝光问题，怎么曝光问题呢？找到问题的出发点，听到员工的心声；
2、发现问题的人应该是谁？每个人都有义务发现问题，在现场的人应该能很及时发现问题；
3、问题上报。问题发现后，应该怎样传递到管理者那里。还能保证问题不失真。

坠机幕后：波音与空客的龟兔赛跑

https://mp.weixin.qq.com/s/NFchJ0HtXt_xsdGDGj1txQ

昨日阅读1小时，累计阅读46小时。

昨日读0.5小时  累计188小时  

今天315
3月15日
昨天阅读2小时，累计阅读955小时。
单词挑战第3月第25天
Potholing    n.探勘地上坑洞（运动）； 挖洞； 挖坑；
Cave exploration, or potholing, as it has come to be known, is a relatively new sport.

1.背单词1个 - O
2.飞鸟式36个*2 - O
3.Code Practices 0.5 hr - X
4.论坛收集资料30分钟*4 - O
5.Cloud Zhuang45minutes*2 - O

昨日阅读2小时，累积阅读372小时<br>
单词复习
atomic <br>
silt <br>
inclusive <br>
reservation<br>
transcript <br>
reasonable
瘦身健体13382步<br>

16问搜狗陈伟：搜狗逼真AI合成主播背后的“热”技术

https://mp.weixin.qq.com/s/o6Va1ETvT67XibBs_dl4QQ

昨天阅读3小时，累计阅读617小时

昨天阅读1小时，累计阅读88小时

「边缘计算」是个新风口吗？

https://mp.weixin.qq.com/s/oxbHqG00bP8GHQTa30XC3g

《财富》深度专访：脸书“换脸”

https://mp.weixin.qq.com/s/xctQe30HcNtliZyiUtq9Mw

昨天阅读1小时，累计1021小时

昨日阅读时间2小时，总阅读时间5小时

拼多多最新财报中透露的关键两点

https://mp.weixin.qq.com/s/eDTgcaNrMI79ypwmL9zkuQ

今天读了3小时，累计666小时

当初不被看好的AirPods，如今成了苹果最重要的产品

https://mp.weixin.qq.com/s/UW1FKJ2IJ6J6ZRgyeKwD_w

「鞋王」百丽转型的600天

https://mp.weixin.qq.com/s/uVnm-vp-2gcfFxOzVks4Kg

今天学习和阅读约5小时，累计阅读约1875小时。
学习和投资心得：
投资之Smart β基金：
如果收益因子选取得当，从长期来看智慧β策略是能够跑赢传统β，甚至大部分α产品的。但有时也会因为实践经验不足、数据回测不到位，从而设计出失效的Smart β。在此主要介绍三款智慧β产品，这两款产品无论从设计原理上还是数据回测上都证明有效。
（一）基本面50、50AH优选。
传统的上证50指数是选取沪市市值最大、流动性最好的50只大盘蓝筹股，但它的弊端同沪深300一样，甚至更为明显。过去5年上证50年化收益率为9.77%，过去3年的年化收益率为6.07%。
不同于上证50的是，基本面50指数选取了营业收入、现金流、净资产和分红四个因子进行重组，而50AH优选则是根据A股和H股价格孰低原则购买便宜的股票，数据显示基本面50指数近5年的年化收益为16.67%，50AH优选近3年的年化收益为8.96%，都高于同期的上证50指数。
（二）标普A股红利机会指数
作为一再被推荐的优质红利指数，标普A股红利机会指数被誉为“最强指数”。这里谈下与Smart β的关系。
不同于传统的红利指数，红利机会指数不仅看重一只股票的分红，还看重分红是否优质和可持续。有些周期性的公司，在其行业顶部时往往慷慨分红，但其被纳入红利指数后，行业见顶衰退，股价大跌拖累整个指数。通过引入“质量因子”，红利机会指数能够有效规避类似的陷阱。跟踪该指数的有华宝标普中国A股红利机会指数（501029）。
国外共同基金业经历了好几十年的发展，呈现出一种显著的特征：指数投资占据了市场主流，并且指数越发地“智慧”化。随着中国证券市场走向成熟，各类ETF产品规模不断攀升，同时许多主动型产品却沦为“迷你基金”从而被清盘。
国外数据显示，大多数主动产品都跑输市场指数，却收取着高额管理费，其实在国内情况也是如此。而Smart β策略作为一种结合了两者优点的产品，无论在费率、设计、管理还是收益上都具有明显优势，完全可以说，智慧β的未来发展之路还很长，必能大有作为。

昨天阅读1个小时，累积阅读58个小时。

Modern bank regulation has two complementary parts: capital and liquidity requirements. The first states that, for a given quantity and riskiness of their assets and off-balance sheet exposures, a bank must have a minimum prescribed level of equity financing. By contrast, based on the structure of their liabilities, liquidity requirements specify the quantity of a bank’s assets that must be easily convertible into cash. That is, one part of the regulatory framework restricts liabilities given the structure of assets (capital requirements) and the other limits assets based on the composition of liabilities (liquidity requirements). (See, for example, Cecchetti and Kashyap.)

While the structure of capital regulation―especially in its risk-based form―is a creation of the last quarter of the 20th century, liquidity regulation is much older. In fact, the newly implemented liquidity coverage ratio (LCR) harks back to the system in place over 100 years ago. In the United States, before the advent of the Federal Reserve in 1914, both national and state-chartered banks were required to hold substantial liquid reserves to back their deposits (see Carlson). These are the reserve requirements (RR) that remain in effect in most jurisdictions today, the United States included.   

In this post, we briefly examine the long experience with RR as a way to gain insight regarding the LCR. We draw two conclusions. First, we argue strongly against using the LCR as a monetary policy tool in advanced economies with well-developed financial markets. Like RR, it is simply too blunt and unpredictable. Second, for the LCR to work as a prudential policy tool, it should probably be supplemented by something like a fee-based line of credit at the central bank.

20190315 昨日阅读3小时，累计阅读155小时

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今天阅读1小时，持续每天阅读累计154小时。