元智大學工業工程與管理學系學位論文
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全球消費用顯示器市場已趨於飽和狀態，使得消費用顯示器的毛利率逐漸下滑，而醫療用顯示器規格要求高於一般的顯示器商品，進入門檻也較高，故其毛利率也高於一般消費用顯示器，因此各大廠商也慢慢轉向醫療用顯示器開發上。開發醫療螢幕校色器配合螢幕監控系統可隨時掌握顯示器狀態，大幅提升產品品質及服務品質，也讓產品更具競爭力。 在決策過程中許多評估準則不易量化及決策者的主觀判斷等因素，都具有相當程度的不確定性與模糊性，進行各項準則方案評估時如能建立其階層結構，將有助於決策者對事物之了解及判斷，使複雜問題得以簡化。本研究之三種不同方案的校色器，其所適用之顯示器機種、開發成本、開發技術困難度、市場廣泛程度及獲利能力等都不相同，評估準則也較不易量化。故本研究使用模糊理論(Fuzzy Set)應用於德菲法(Delphi Method)及層級分析程序法(Analytical Hierarchy Process, AHP)中，先篩選出重要次準則，再決定層級架構準則權重，遴選出最佳策略方案。本研究也使用重心法及α截集兩種解模糊方法進行探討，利用α截集敏感度分析觀察在不同模糊程度下，各準則權重值的模糊區間變化，將決策者主觀判定及模糊性，利用風險偏好程度加以分析，讓本研究更貼近企業組織決策時的真實性。 根據本研究結果顯示，組織內對於醫療螢幕校色器的開發準則中，對於「價格優勢」、「創新服務」、「新興市場」、「國際認證」及「專利技術」準則最為重視。此外，決策環境的改變會造成決策者部分權重排序改變，敏感度分析之結果顯示，當決策者對於環境改變影響其風險承擔的能力時，對於策略方案的評選也會跟著改變。
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在實務中，專案經理人考慮之專案排程問題目標往往是多方面，這些目標尤以專案執行時間長短最為重要，此因素攸關專案執行效率。本研究即以此因素做為考量，具代表性目標為專案完工時間 (project makespan)；同時也考慮專案作業之重要程度，優先考量其關鍵作業之完工時間，此目標為總權重流程時間 (total weighted flow time)。因此本研究所求解專案排程問題即為兩目標之最小化。 本研究提出兩個離散化粒子群演算法 (D-PSO及W-PSO) 求解此問題，兩者分別參考二進制PSO (BPSO) 及慣性權重PSO (IWA-PSO) 之概念。演算法之測試題採用國際測試題庫PSPLIB，其測試題皆由標準專案產生器ProGen產生。研究中設計多項實驗進行檢測，並建立雙目標整數規劃模式，採取逐步增加完工期限限制方式使用Gurobi最佳化軟體求解小型問題之柏拉圖前緣。實驗以各演算法對每題測試題進行10次演算。 實驗包含檢測學習因子參數、個體粒子最佳解選擇策略、初始母體產生策略及區域搜尋法。實驗中顯示學習因子 (c1, c2) = (3, 2) 演算效果最佳；個體粒子採用混和策略效果較好，此策略令粒子分別使用線性權重、柴比雪夫權重(weighted Tchebycheff)、nadir distance及hyper volume ratio法；D-PSO之初始母體產生策略應為隨機選擇法 (random)，W-PSO則以權重抽樣最短作業時間 (WSSPT) 較佳，且兩者中DPSO-random略顯較好；區域搜尋法則以D-PSO採用機率式選擇法 (DPSO-Prob.) 為最佳。
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維持個人生理健康的重要性，越來越受到人們的注意及重視，隨著這股風氣的盛行，造就了許多富有創意及更為便利的方法，致使人們更為普遍的監測及管理個人生理健康。不斷發展和普及的智慧型手機，具備了相機及各式各樣的感應器，使得各式的行動應用程式皆能隨時運行其中，甚至能夠無所不在的獲取生命特徵。然而，隨著普遍且可用的健康相關應用程式大量出現，人們廣泛地在智慧型手機或平板電腦上運行這些應用程式，進行生理特徵的取得，如：心跳、血壓、體溫、心電圖…等。這些獲取到的資訊，根據其變化趨勢，得以約略地評估使用者的健康程度。 健康程度的評估質量，仰賴於生命特徵資料取得的準確性上，而錯誤的生理資料極有可能推論出誤導性的結論，並產生出嚴重的後果。在本論文中，我們將於不同的運動強度下，針對前五名熱門的心跳量測應用程式進行準確性的評估。本研究將以心跳量測應用程式作為範例，進行健康監測應用程式的評估，並提供一富有洞察力的資訊，給予即將以手機應用程式作為健康監測工具的人們，一份有力的參考依據。
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Supply chains in the construction industry are recognized for their particularities, which at the same time make them susceptible to such issues as wastes, common stock-outs, and inefficient inventory management, etc. These issues are reflected in the historically low productivity and effectiveness levels of the industry across different countries. Several strategies have been developed in order to confront these issues and improve the overall performance of supply chains in different industries. Vendor-Managed Inventory (VMI) is one of them and it is well known for its capacity to reduce costs and increase the service levels for the companies that have implemented the strategy. The VMI model is a potential solution for many of the issues that affect the construction industry, although it has been barely considered by construction supply chain managers. Under this perspective the aim of this thesis is to provide a framework for construction firms that are interested in implementing VMI as their option to establish efficient and cost effective supply chains. The VMI framework provided in this thesis details the requirements, processes, and preparation needed to successfully implement VMI utilizing inferred knowledge from several case studies and previous experience in the construction industry. The contribution of this framework for the construction industry specially focuses in identify and evaluate the appropriateness of VMI for construction firm’s cases. The evaluation of the companies’ readiness for a potential VMI deployment is the main core of the framework and provides a great tool for the supply chain practitioners to make better decisions whether VMI is the precise solution for their supply chains or not.
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學生症候群為高德拉特博士所提出一種影響專案完成時間的現象，其症狀指作業執行者在執行專案作業時習慣於期限前才肯積極努力地執行作業以達成目標，常會造成作業直至期限前才被完成，進而影響後續作業的執行時間；然，以往文獻少有對此現象進行更進一步之探討，故本研究運用蒙地卡羅模擬法量化學生症候群為專案所帶來的影響。本研究首先研究一般專案作業，將專案之作業時間範圍用機率分配描述，並模擬專案作業在串流、分流與匯流等型態時，引發學生症狀的情形。模擬結果顯示學生症候群確實會造成專案相當程度之衝擊，倘能避免學生症候群發生，也就是盡量能在專案作業的早期即全力投入，則有益於提高專案如期完工機率。本研究並以某污水下水道專案為例，模擬分析發現，倘專案兩作業時間相當時，任一作業發生學生症候群對結果都會對專案時程造成嚴重影響；若兩作業時間差異懸殊時，則由作業時間較長一方的行為模式支配其結果。
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決策問題常在公司產業、政府決策中出現，當面臨重要決策時，往往需要群體專家共同參與，以選擇最適合之方案，此時多準則決策分析方法時常為最佳工具之一。本研究提出SMART及TOPSIS方法及其相關應用，使用兩個實例進行個案研究，一為決策資源資訊系統之遴選，此實例源自於發表之論文；二為校園內智慧型販賣機設點決策，做為本研究所提出探討之個案。 研究使用SMART與TOPSIS兩種決策手法，在決策過程中採用明確及模糊兩種數值表達形式。TOPSIS之概念，是藉由各方案對於正/負理想解之距離遠近比值，做出排序。研究中並探討TOPSIS在不同標準化方式與距離算法做差異性討論分析。 個案2之準則由決策小組，使用腦力激盪法及實際觀察方式建構初步目標層級架構及候選方案，準則內容經由Kano二維品質模式方法整合專家意見刪除相對不重要之選項，問卷皆由語意方式評分。模糊數能表達準則評分時不確定空間，更貼切表達決策者之真實意見，方案之間使用模糊數值表達之結果將會與準確數值結果較接近。數據計算結果經由三種解模糊方法排序機臺設置地點，結果為兩種決策手法之校園地點選擇優先順序皆一致，同時五個方案排序之間分數差距皆很明顯。
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決策分析在現今科技發達的時代越來越重要，在產業競爭、公共政策等問題處處可見，多準則決策模式更是經常使用的解決問題之工具：例如層級分析法、網路程序法、簡易多屬性排序技術、資料包絡分析法等等。本研究之主旨在於探討一些決策模式之特性，文中使用兩個案來比較分析這些方法。 一個案源自於已發表論文－水資源系統之評選，對此問題本研究將原論文中之8種方案，採用與文中相同層級準則結構與評選資料，應用VIKOR、PROMETHEE、Evamix以及Fuzzy VIKOR四種方法來對方案排序，其中Fuzzy VIKOR主要是探討相同數據與語意評估下，與明確值模式所產生結果之差異。另一個案為本研究所提出，利用某電子科技公司所發展之智慧型自動販賣機進行大型賣場樓層設置最佳化決策。此個案尋找一群專家及決策者，利用雙三角模糊數德爾菲法，來建立評選層級準則結構，並使用VIKOR及Fuzzy VIKOR將所有方案排序並做比較分析。 就個案一而言，本研究發現應用PROMETHEE時，由於其兩兩方案凌駕函數定義只計算贏的差值，對於負值的狀況，無論其值之大小皆以0計算，所計算得出之數值誤差較輸贏淨值計算方式為大，在Evamix方法中，其特色為將質化及量化數據分開計算。由於本研究個案二之數據由專家及顧客問卷所得均為質化之數據，故採用VIKOR與Fuzzy VIKOR方法來處理。研究結果顯示此兩種方法之數據具有相當高之一致性，亦即有相同方案排序。 關鍵詞：多準則決策、模糊德爾菲法、模糊理論、VIKOR、PROMETHEE
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策略供應商（以下稱供應商）是藉由長期合作的夥伴關係，企業可以獲得穩定的供貨及代工來源，可要求供應商交貨採取少量且頻繁的方式，以解決企業產品存貨的問題，減少存貨成本的積壓，並為了增加彼此信任，經由相互之間的溝通與資訊的分享，使其交期與品質有更好的表現。選擇供應商時首要著重在事前的評估工作，品質、成本、交期及服務同步展開，進行公平合理的績效評比，方能評選出優秀且適合配搭的廠商。 企業在管理供應商時，要能夠全面考量各項因素，以輔導供應商朝系統化方向改善，並以客觀的績效評估方式，輔助訂定供應商管理策略。資料包絡分析法(DEA)對實務管理很有幫助，一來它可以化繁為簡，將眾多成效指標統合分析，更提供了明確的標竿對象與經營或改善努力的目標與方向，並用效率分數呈現出來，讓決策者一目了然，本研究運用資料包絡分析法(DEA)，算出各供應商的效率，並依此做輔導前、後改善效率的評比，提供企業作為供應商績效評估的模式。
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企業間的競爭隨著科技日新月異，從個體對個體間的競爭轉變為供應鏈對供應鏈，而供應鏈成員的每個決策都會影響到整體系統，然而在產品多元化的環境下，消費者擁有更多的選擇機會，如何吸引消費者購買產品，並達到整體供應鏈利潤最大化且增加供應鏈成員利潤為本研究所要探討的目標。 在本研究當中，假設為單一製造商與單一零售商的單通道系統，在銷售期間，零售商願意接受消費者因為任何對產品不滿意而將產品退回，並全額退費，在銷售期結束後，零售商將退回的產品經過重新包裝，再由製造商以回購價買回尚未銷售與被退回的產品，並透過第三管道得到該產品的殘值。然而在現今大多數的製造商與零售商之間的關係為分散式管理，即各自以自身利潤最大化為目標，但是此方法卻不能使得整體供應鏈利潤為最大化，需透過集中式管理才能達到供應鏈協調，但是並非每個供應鏈成員皆可接受集中式管理 在本研究首先先探討集中式管理與分散式管理之間的不同，發現集中式管理可使整體供應鏈利潤最大化，但是沒有分配雙方利潤的機制，故提出會員制訂價、利潤分享與零售商加成訂價合約，透過這些合約訂定出製造商與零售商的最佳訂價策略，讓製造商與零售商在獲得比分散式管理多的利潤，並使整體供應鏈利潤最大化。最後對這三種合約進行分析與比較，並提出使用這三種合約的適用時機以提供給企業作參考價值。
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近年來數位單眼相機（DSLR）的功能越趨豐富同時價格亦逐漸降低，品牌與功能種類繁多讓顧客可依自己偏好來選購DSLR。這些現況表示廠商必須持續投注於新產品開發以因應市場需求變化，來維持產業競爭力。本研究提出分析網路程式法(Analytic Network Process, ANP)結合灰關聯法(Gray Relation)來探討顧客評價DSLR之屬性指標，ANP模式允許各屬性指標間有相依或回饋關聯性，比線性結構的分析層級程式法更能建構符合實際狀況之決策分析模式。 目標層級架構之設計依據美國攝影雜誌「Popular photography」提出問卷調查取前四大項消費者最重視之選購原則來做本研究之四大構面– 預算+週邊、拍攝需求、產品功能、售後服務，另本研究訪談三位攝影專家，經腦力激盪與意見統整後，歸納出13項準則，接著設計ANP專家問卷，本研究採用事先整合方式並使用ANP決策分析軟體- Super Decision來得出各構面下13項屬性之加權後權重比例，再結合灰關聯來探討市占率前六大品牌之入門單眼市場評比排名，並提供廠商提升競爭力方向。 最後設計灰關聯法使用兩群體評分法則得出兩群體問卷結果：共包含 (1)專家群體來得出六大廠牌之入門DSLR評分表及 (2)消費者群體評分表，用以區隔在兩群體間的評分高低之敏感度分析。最後專家結果為Canon EOS 650D勝出，消費者結果為SONY A57為最優，而這兩群體差異應為廣告效益，產品形象所致，若以整體優異度來說，Canon佔優勢，若以創新功能來說，SONY較佳。