虎尾科技大學工業工程與管理研究所學位論文
國立虎尾科技大學,正常發行
選擇卷期
- 學位論文
現今在各個產業中，供應鏈之管理與運用日益普遍，其存貨及訂單的正確與穩定性是企業最重視的策略，然而，供應鏈管理存在長鞭效應之問題，對供應鏈管理的效率與績效產生難以克服之影響。在市場快速變化及全球化競爭的環境下，企業為了在激烈競爭且多變環境下求生存，必須擬定有效的供應鏈策略。本研究之目的在於探討長鞭效應在供應鏈管理中產生的影響，並分析供應鏈敏捷力是否對供應鏈管理產生效益。藉由供應鏈之長鞭效應、敏捷力以及績效間的關係，進而解析敏捷力是否對於長鞭效應在績效產生負面影響有緩解之作用。本研究以台灣前500大企業為實證研究對象，探討台灣製造業供應鏈之長鞭效應、敏捷力與績效之關聯性。 本研究先藉由文獻為基礎及專家的訪談整理彙整造成長鞭效應的因子以及供應鏈敏捷力與績效因子，並藉由關鍵因素之分析，評估長鞭效應因素對於供應鏈績效影響的重要性程度，以及因素間的相互影響關係，進而有效管理這些因素對於供應鏈長鞭效應產生之衝擊。首先，藉由模糊德爾菲法(Fuzzy Delphi Method,FDM)篩選長鞭效應因素與敏捷力因素，並使用偏最小平方法(Partial Least Squares,PLS)的結構方程模式(Structural Equation Modeling, SEM)建立其構面與因素間的關係進行第二次因素篩選，並驗證本研究四大假設是否成立。後續運用貝氏網路分析法(Bayesian Network, BN)來建構長鞭效應、敏捷力與績效之因素間關聯模型，再透過偏最小平方法(PLS)與決策實驗法(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory, DEMATEL)來驗證關聯模型。 藉由PLS-SEM模型之驗證，本研究得到以下之結論：敏捷力對長鞭效應有顯著的負面影響；敏捷力對績效有顯著的正面影響；以及長鞭效應對績效有顯著的負面影響；另外，敏捷力與長鞭效應對績效影響之調節效果之檢定，結果顯示其交互效果則是不具顯著性而不成立。此外，本研究並利用貝氏網路與DEMATEL針對長鞭效應、敏捷力與績效之相關元素之間的相互關聯性加以驗證，並依據關聯模型進行分析，藉以判別提升企業績效之最具關鍵性因素，所得之關鍵因素為供應商交貨時間之延滯(A12)、供應商到貨量不穩定(A11)、以及缺貨問題(A16)，上述因素的將直接影響其它因子，並對抑制長鞭效應發生及敏捷力與企業績效的提升亦產生顯著之影響。
- 學位論文
本研究應用兩階段隨機規劃法(Two-stage Stochastic Programming)針對具有不確定性之封閉式綠色供應鏈(Closed-Loop Green Supply Chain)問題，建構隨機規劃模型(Stochastic Programming Model)，考量本研究之問題特性包含流量配置、潛在逆物流廠址選擇、產能擴充方案選擇、承擔運輸風險單位賠償成本、人口密度與有害物質汙染範圍等，並加入需求量、回收率及運輸風險率等不確定性因素，透過混合整數規劃模型，衡量流量配置、廠址與產能擴充的狀況。 本研究驗證兩階段隨機規劃模型之可行性，將確定性模型與不確定性模型進行比較，其結果顯示不確定性模型較為穩健。根據參數分析有下述三項結果：(1)銷售價格與總利潤呈正向關係，當銷售價格提升時，完美資訊期望價值與隨機解價值也隨之上升；(2)再製率與總利潤呈正比關係，當再製率提升時，以致於環境危害下降並能有效降低總風險成本；(3)在不同成本之下，以承擔運輸風險之賠償成本為最具影響且容易導致決策改變，由上述結果可知，決策者進行決策前必須優先考慮運輸風險之相關因素。藉由本研究分析結果，可提供決策人員在運輸風險的變動下，決定流量配置、逆物流廠址與產能擴充的決策依據。
- 學位論文
針對具有不確定性之封閉式永續綠色供應鏈(Closed-Loop Sustainable Green Supply Chain)的網路設計問題，本研究應用兩階段隨機規劃法(Two-stage Stochastic Programming)建構數學規劃模型。其考量因素包括流量配置、租賃逆物流廠址選擇、產能擴充方案選擇與製程技術投資、以及需求及回收數量不確定性等。本研究納入環境成本的概念，針對碳排放量課徵環境稅，將總成本分區分為經濟成本與環境成本。另外，本研究亦驗證兩階段隨機規劃模型之可行性，並與確定性模型做比較，其結果顯示考量需求與回收數量不確定性之永續供應鏈網路設計結果較具穩健性。在逆物流規劃方面，將退回產品分為回收品與收購品兩種處理方式，透過參數分析，探討回收率與收購率相互變動下對淨利潤之影響。根據實驗結果，當回收率比收購率高時，企業在淨利潤方面提升較顯著，且處置成本花費較少；反之，收購率比回收率高時，企業在淨利潤方面提升較不顯著，且導致再製造成本相對提高，透過本研究分析結果，可供企業在面對需求與回收數量不確定時擬定最佳策略之參考依據。
- 學位論文
隨著全球化之趨勢與日益激烈之競爭，企業面臨越來越多的環境不確定性因素，為了維持在市場上的競爭力，企業紛紛將焦點從內部系統擴大至供應鏈系統，而供應鏈系統必須具備快速反應各種環境不確定性的能力，學者們認為彈性係指組織因應環境不確定性的反應能力，近年來也成為管理者所關注的焦點及企業提升競爭力的重要指標，然而，目前有關彈性及不確定性的研究皆注重在於判定兩者是否存在顯著性之關係，或者單獨專注於彈性之研究而無考量到不確定性之因素，更無關於環境不確定性下供應鏈彈性策略選擇之研究，鑒於上述之原因，本研究發展出一套在環境不確定情況下，評估供應鏈彈性的評估模式。 本研究利用模糊德爾菲(Fuzzy Delphi Method, FDM)篩選環境不確定性因素及供應鏈彈性準則，並以層級分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)計算各準則權重，為考量各準則之間的影響關係，再結合決策實驗室分析法(decision-making trial and evaluation laboratory, DEMATEL)得到各準則間之關聯度，再導入品質機能展開(Quality Function Deployment, QFD)考量供應鏈彈性與環境不確定性之關聯性，最後利用圖論與矩陣方法(Graph Theory and Matrix Approach, GTMA)將不確性之關係權重及供應鏈彈性權重整合成恆常函數，以決定供應鏈彈性在不確定準則下之權重並加以排序。 本研究選擇一塑膠廠為例進行探討，分析供應鏈系統在面臨不確定準則時，其應採取之供應鏈彈性之策略。本研究分析之結果顯示，在考量環境不確定情況下，供應鏈彈性策略排序值前三項為：動態調整生產力的能力、改變運輸公司的能力、以及增加客製化的能力，此結果可以讓決策者在面臨環境不確定情況時，作為供應鏈彈性選擇的依據，藉此來提升在市場上之競爭力。
- 學位論文
現今科技越來越發達，在各種領域上的實驗越來越複雜，相對的實驗成本與時間越來越高。本研究之目的在探討田口方法於聚丙烯腈纖維製程上的應用，以聚丙烯腈纖維之亞克力絲束紡絲製程為例，藉由控制因子與水準之設定，評估因子在亞克力絲束紡絲製程中影響的重要性程度，以提高實驗效率並降低實驗成本。聚丙烯腈纖維製造工廠提供亞克力絲束紡絲製程之相關數據，應用田口式直交表來評估因子水準影響品質特性的程度，再將評估出的實驗組合進行小範圍實驗，找出製程中可能的較佳參數組合，運用少量實驗次數來達到降低實驗成本的目的。 亞克力絲束紡絲製程，本文考慮了溶劑濃度、紡液溫度、流量對原絲強度的影響。本研究使用L18(21×32)直交表進行實驗，以因子反應分析觀察出較佳組合，並對此組合進行預測，由預測及交互作用分析出之實驗組合，進行小範圍實驗，找出製程中可能的較佳參數組合。實驗結果得知，32次的實驗可與92次的實驗得到相同的實驗結果，節省至少1080小時的實驗時間，並減少了60次實驗以上的實驗成本。經由實驗得知，田口方法有效的提升實驗效率、降低實驗成本，可以藉此提供合成纖維製造工廠之其他製程實驗之參考。
- 學位論文
現今科技越來越發達，在各領域上的實驗越來越複雜，相對的實驗成本與時間越來越高，本研究目的在運用田口方法於合成纖維製程的實驗上來降低實驗次數與提高實驗效率。以合成纖維之亞克力絲束熱延伸製程為例，應用田口式直交表進行實驗，藉由控制因子與水準之設定，評估其在亞克力絲束熱延伸製程中影響的重要性程度，並考量因子間的交互作用，使得實驗預測值之準確度提高，再將評估之實驗組合進行小範圍實驗，找出製程中可能的較佳參數組合，達到降低實驗成本的效果。 本研究考慮了因子間的交互作用，研究中預測結果比未考慮因子間交互作用之預測值準確度提升。經由實驗得知，考慮因子間交互作用之預測較準確，30次的實驗可與48次的實驗得到相同的實驗結果，節省至少288小時的實驗時間，並減少了18次實驗以上的實驗成本，經由此次實驗得知，田口方法有效的提升實驗效率、降低實驗成本，可以藉此提供合成纖維製造工廠之其他製程實驗之參考。
- 學位論文
本文研究目的主要是以集成式技術中的Adaboosting作為分類評估的方法，此方法是用多個基底分類器做分類，再以不同權重方式投票，整合各項分類器之結果，得出一個較佳的模型。目的是比較單一分類器與結合多種分類器之優劣。本研究使用四種方法分別為簡單貝式、決策樹中的J48(c4.5)、支援向量機與倒傳遞類神經網路做為單一分類器，並使用Adaboosting將此四種單一分類器做為基底分類器互相結合，總共分為五大類型模型。使用UCI四個資料庫，葡萄牙銀行營銷、印地安人糖尿病、澳大利亞信用卡以及德國信用卡做為實驗的測試，並使用weka數據工具軟體進行測試。其研究結果顯示集成式演算法的分類結果較單一分類器來的準確，使用多個不同的分類器建立的集成架構相對於使用單一分類器，結果來的更準確更優良。
- 學位論文
自鋁門窗的出現後，它就取代了傳統木料或其他材料所製的窗戶，成為現代建築物不可或缺的一部分。由於家庭用戶、商業用戶或工業用戶等的不同，以及建築物本身架構與規模的不同，鋁門窗的安裝多半是以客製化的方式進行的；換言之，安裝鋁門窗的專業技術人員必須依安裝現場的情況，為該場地量身打造適用的鋁門窗。因此，專業技術人員本身的技術與安裝流程的正確性等，都會影響後續鋁門窗安裝的品質及使用的成效。若因為鋁門窗安裝不當必須重新安裝，因此造成的人工成本增加、材料的損失與安裝公司信譽的損失，對安裝公司來說都是很嚴重的事，尤其公司很可能由獲利變為虧損。 由於傳統對鋁門窗安裝工程的品質檢驗方式都是屬於事後被動式的，因此，當經過品質檢驗後才發現問題時，損失或傷害都已造成，此時所做的只不過是減少損失的程度及迅速將問題解決掉。若能將對鋁門窗安裝工程的品質檢驗採用事前主動的方式進行，那麼就可於安裝前就將可能發生問題的狀況排除，或即使一旦問題發生了，也能迅速將該問題解決並將損失極小化。 在主動或事前預防的措施方面，失效模式與效應分析(Failure Mode and Effect Analysis, FMEA)是一個經過確認，而且普遍應用的工具。為了確保個案公司鋁門窗的安裝能維持其一定水準的品質並滿足顧客的需求，本研究乃以失效模式與效應分析的方法，探討個案公司鋁門窗安裝流程的每個步驟與內容，嘗試藉此方法將鋁門窗安裝流程中可能發生的各種問題(失效模式)及其造成的不良後果(效應)都辨認出來，並依其重要性排序。如此一來，個案公司可以在鋁門窗安裝前有效避免這些潛在問題的發生，或即使這些問題發生了，也能迅速依事先擬定的處理方式一一解決，使得個案公司因此有效降低因為安裝流程問題所造成的損失或浪費。
- 學位論文
在台灣，雖然經過幾十年來自政府的呼籲與重視，仍有很大比例的兒童從小學就開始戴眼鏡，且終其一生都脫離不了眼鏡這個行業。進幾年來，儘管台灣的人口出生率不斷降低，可是因此造成的眼鏡商機損失卻因為人口老化產生的新商機彌補，使得眼鏡產業仍能保持穩定的成長率，也吸引不少業者加入此產業。 能夠獨力創業並擁有一個擁有自我獨創風格型態的事業，是多數人一生夢想的實現。本研究的主題根源於某位資深眼鏡行的從業人員在工作十幾年之後，一方面覺得眼鏡事業在台灣不論是現在或未來都能保有不錯的前景，另一方面想要實現長久以來想要擁有一個屬於自己的事業，決定要走上創業之路，並將其未來眼鏡行設店的地點設定於他所熟悉的雲林縣虎尾鎮區域。 在選擇設店地點方面，許多業者大多憑藉個人的經驗法則進行，此種過去經驗的累積，固然可作為設店地點選擇的依據，但卻可能出現過於主觀且選擇錯誤造成龐大損失的情形。因此，本研究乃以層級分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)，建構屬於眼鏡業之興店選址關鍵因素；以實務觀點出發，讓眼鏡業經營者能掌握店址選擇之精要，取得最佳的選址地點。本研究嘗試建立一套標準化的選址關鍵因素之精要評估準則，使投資者能以更客觀性且有效率的方式執行店址選擇的工作。
- 學位論文
腦中風為國內常見疾病，依據行政院衛生福利部資料統計2012年腦血管疾病居國內十大死因第三位，根據國內衛生福利部推廣急性後期照護模式(Post-Acute Care)計畫中指出腦中風病人有超長住院的情況，約10.4%有超長住院情形，佔所有腦中風住院個案病患天數總和之38.9%、住院費用總和之47.8%，計畫中指出在社區醫院提供專業團隊的急性後期照護，可以顯著促進病人功能的恢復和減少住院天數，急性後期照護確實有其顯著的成效，因此，如何有效評估腦中風病患實施PAC的照護，對醫院、病患及家屬及健保資源之運用與規劃有一定重要性。 本研究以腦中風疾病之病患資料庫為研究對象，彙整出影響腦中風病患超長住院及再住院之影響因子，採用粒子群最佳化演算法、交叉熵演算法、基因邏輯斯迴歸演算法、倒傳遞類神經網路、支援向量機、案例式推理系統交互建構十一種評估模型用於預測腦中風病患的住院情況，並以案例式推理技術建構腦中風病患超長住院評估系統。研究結果顯示在再住院預測模型方面，大部分模型皆有88%以上平均測試準確率，其中以交叉熵演算法結合支援向量機模型為最佳，平均準確率達88.873%；平均ROC曲線下面積達0.8349。而在超長住院評估系統方面，以交叉熵演算法之權重結合案例式推理系統有最佳表現，其平均準確率達88.536%；平均ROC曲線下面積達0.7988。本研究結果可做為醫師與相關醫療人員對於腦中風病患再住院與超長住院相關議題之參考依據，且對於醫療機構之醫療資源規劃與住院品質有實質的幫助。