應用倒傳遞類神經網路於筆記型電腦維修零件需求預測之研究

A Study on Demand Forecasting of Notebook Spare Parts: The Application of Back-Propagation Neural Network

劉穎蓁(Yiing-Jen Liou)

指導教授 ： 顏憶茹

國立臺中科技大學/資訊與流通學院/流通管理系碩士班/碩士(2012年)

摘要

筆記型電腦維修中心的維修品質與速度，是目前消費者選購筆記型電腦品牌時其中一項指標。而筆記型電腦維修零件預測的準確度絕對是影響筆記型電腦維修速度的主因。維修零件的需求一般來說屬於間歇性需求，間歇性需求通常是隨機的，並且有絕大部分為零的需求，由於在非零的需求之間可能會有很大的變異性，因此，在預測間歇性需求時，較難尋找到特定的規律。
　　因此，本研究應用倒傳遞類神經網路來建立筆記型電腦維修零件預測模式，並與一般常用的移動平均法、指數平滑法及灰預測進行比較。透過誤差均方根做為衡量指標，進行預測之績效評估。
　　實證研究結果顯示倒傳遞類神經網路的確在預測績效有十分傑出的表現。其次是指數平滑法，而灰預測在遇到大多數為零的需求時，預測績效表現則十分不理想。

關鍵字

維修零件 ； 需求預測 ； 倒傳遞類神經網路

並列摘要

The repair quality and efficiency of notebook repair center are the key factors for consumers to choose notebook brand. Notebook spare parts forecasting accuracy is definitely the reason of influencing notebook repair speed. Spare parts are usually belonging to intermittent demand. Intermittent demand is usually random, and most part of its demand is zero. Because of demand of non-zero may exist tremendous variability, hence it's hard to find a specific regular pattern for intermittent demand forecasting.
Therefore, this study applied Back-propagation Neural Network (BPN) to build up a demand forecasting pattern of notebook spare parts. The results of demand forecasting pattern will be compared with those of the method generally using like Moving Average, Exponential Smoothing, and Grey Prediction. Using root mean square error (RMSE) to be a key index, and it will proceed the performance evaluation of forecasting.
The result of experiments shows that the most excellent performance of forecasting is BPN, and the next is Exponential Smoothing. Grey Prediction using on forecasting the bulk of zero demand is unsatisfactory performance.

並列關鍵字

spare parts ； demand forecasting ； Back-propagation Neural Network

參考文獻

林怡馨（民100）。應用拔靴法於電腦維修零件最適安全存量之研究。國立台中技術學院流通管理系碩士班碩士論文，未出版，台中市。

黃英傑（民99）。以類神經網路模式評估電子書消費市場之趨勢。國立台中技術學院流通管理系碩士班碩士論文，未出版，台中市。

張瀚陽（民99）。馬可夫鏈蒙地卡羅法於機車零備件需求預測之研究。國立台中技術學院流通管理系碩士班碩士論文，未出版，台中市。

柯呈育（民99）。運用韋伯分配配適浴缸曲線預估機車備用零件需求之研究。國立台中技術學院流通管理系碩士班碩士論文，未出版，台中市。

陳朝偉（民99）。飛機備品需求預測與存貨管理。國立交通大學運輸研究所碩士 論文，未出版，新竹市。