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具可分割工件與成批加工之混合型流線式生產暨等候時間限制之排程規劃

現實的生產環境大多屬於混合型流線式生產排程 (Hybrid Flow Shop；HFS) ，因此本研究以多目標混合型流程式排程作為研究主題，其結合平行機台 (Parallel machine) 及流線型排程 (Flow shop) 兩者之特點，生產環境包括一個以上之加工階段 (Stages) ，每一階段都有一個或數個功能相同的機器執行加工，而工件 (job) 只需在每個階段中的任一台機器進行加工即可，其常為一個具高複雜度的組合問題。 在現實生活中混合型流線式生產排程問題常結合其他生產環境的限制與特性，例如：等候時間限制，其廣泛存在半導體晶圓廠、光電業、食品加工業和鋼鐵製造業的製造程序中，其指在限制的時間內在製品必須完成特殊製程的加工，若當等候時間超出時間限制時，在製品必須重新加工或報廢，嚴重影響工件品質和生產成本。此外還有可分割工件特性，由於不同的設備參數設定與製程設計，產品會有各自的可用機台的清單，根據此清單之限制，產品可拆解成數個部分同時在不同的機台上進行加工，而以上限制不僅增加此排程問題的複雜度，並提高求解的困難度。 本研究主要探討半導體及電子製造產業中常見的具可分割工件、成批加工與等候時間限制的混合型流線式生產排程問題，並將此問題建構為一混合整數規劃模型，目標為在最小化違反等候時間限制之數量下減少總完工時間 (total completion) 以期各個工件皆能在不違反等候時間限制的前提下以最少的時間完成製程。本研究以IBM ILOG CPLEX Optimization Studio V12.5.1驗證並求解數學模型，但由於數學規劃模型無法在有效的時限下求解較大規模的問題，因此進一步提出一套啟發式演算法，在短時間內求得合理的排程解。 本研究透過情境分析，將演算法與先進先出派工法進行各種情境的求解表現之比較，結果顯示所提出的演算法皆可有效求解不同情境的問題，可在不違反等候時間限制下減少所有工件的完工時間。

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串流音樂產業終端產品演化分析

資訊產業進入後PC時代，手持式裝置產品 (手機和平板電腦等) 大量成長， 除了帶動線上Internet成長外，也帶動了一些線下相關的產業，如：手持式裝置產品相關附件。這些附件裏，能提供好音質的附件佔相當重要的一部分，如耳機及藍芽音響，然而觀察這些音響附件的使用情境，仍未充分滿足消費者需求，給予其他產品競爭的機會。這樣的產品競爭和演化過程屢見不鮮，然而在本文中，競爭的內在和外在因素增加，除了音響的本質因素外，另外將外部的競爭要素列入分析，如音樂載體變化(線上音樂生態)、使用者因素、功能演化等，希望將仍在演化中的新一代音響行業做一個完整的分析歸納，找出其中的主軸脈絡。 物聯網(IoT: Internet of Things)是產業成長的方向，而成功的物聯網模式依循著一定的要素，即硬體 + 雲端服務。不管是智慧家居、能源管理、遠距看護等，都是以特有的硬件，加上搭配的雲端服務，來達到整體解決方案，其中成長最快的產品之一是音響產業，這是因為下列幾點因素所成： 1. 音樂內容產業逐漸走向雲端串流模式，如 Pandora Internet Radio 等公司，且此類的串流媒體漸漸的進入到消費者生活中。 2. 手持式裝置興起，消費者需要支持內存音樂的裝置，如耳機或新一代音響。 3. 手持式裝置加上app應用程式，成為新的使用介面，讓用戶可以更簡單的使用這些裝置，管理內容。 4. 新一代音響，具wifi 支持雲端串流的音響產品，開始提供傳統音響無法達到的使用情境，大大提高使用者滿意度。 這些因素了是支持服務和硬件產業的變化的要因，促成了產業進步，形塑了另一種新的產業風貌。 依著物聯網的模式，音樂產業的發展是：串流音樂 + 終端音響產品。然而再進一步看，除了這兩個大因素外，消費者仍有其他的需求，如手持式產品內存音樂的整合、多終端設備的管理、如何跟這些內容更容易互動等等，這些仍未滿足的需求以及改善方向，是下一步演化的基礎成長動力。 本文即針對這些關鍵因素，以個案研究法做一深入分析，以找出各個因素中的關聯。

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逆向生產系統規劃－優化混整數模型進階方法

最佳化引擎IBM ILOG CPLEX提供了回呼函數（callback function）的機制，讓使用者可藉由實作不同的分支法則，進行混整數線性規劃數學模型求解，解決預設方法無法求得最佳解的問題。本研究之目的在於實作繼承CPLEX分支類別的回呼函數，以減少引擎求解時間。經文獻探討後，我們以三種分支法則，包含最不可行分類分支法則（Most Infeasible Branching）、仿造成本分支法則（Pseudo-cost Branching）、強分支法則（Strong Branching），取代CPLEX中預設的分支法則，並將三種分支法則分別實驗於四種情境下的逆向生產系統模型。 實驗結果顯示，藉由使用不同的分支法則於回呼函數，在特定情境下可能會比使用預設分支法則更有效率。此技術亦能應用在其他混整數規劃模型中，加速引擎求得最佳解。

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鋰電池衰退模型之建構與最大放電量分析

電池的失效將導致產品性能的衰退、運作能力的喪失、甚至對於人身安全的危害，因此，增進電池健康並降低電池衰退速率是專家學者近年來努力尋求改善的方向。鋰電池衰退的機制及過程相當複雜，就使用條件與外在環境影響而言，影響電池壽命的主要因素為環境溫度、充放電速率、放電深度等。本研究採用NASA Ames Prognostics Center of Excellence (PCoE)針對型號18650商用鋰電池加速試驗之結果數據，首先以擬合與回歸方法建構鋰電池容量之衰退模型，得到兩種可用於鋰電池循環壽命估計的經驗模型：容量衰退率為乘冪趨勢模型與容量衰退率為指數趨勢模型。此兩種模型可大幅減少爾後繁複的實驗過程，用以評估鋰電池在不同環境因素影響下的循環壽命。本研究以此兩模型為基礎，並以電池管理者的角度，針對鋰電池循環壽命、放電深度、放電速率等特性一一討論，嘗試建構一個電池電量最佳化的求解問題，藉以探討使用者使用行為與電池壽命間的關係，同時評估鋰電池失效前所能釋放的最大電量及其壽命。本研究發現在高放電速率情況下，電容量衰退率較符合指數趨勢。本研究也發現在常溫定電流放電、放電速率為1C、電池失效分別定義為70%、60%與50% SOH (State of Health)情況下，當電池端電壓分別放電至3.02 V、2.98 V與2.96 V時停止放電，可得電池生命週期中最大放電量分別為253,997 mAh、284,183 mAh與304,447 mAh，同時也可得到各情況下所對應之失效循環數目。本研究結果可供使用者與電池廠商參考，讓鋰電池在其生命週期中發揮最大效益。

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可維修零部件最後訂單問題之建模與分析

在商品供應鏈中，上游零部件供應或生產廠商通常會與使用其零部件的客戶簽訂一個訂單合同。為了向其客戶提供更好的服務，合同中通常包括對所提供零部件維護與修理的約定。然而，隨著科技的革新，供應或生產廠商可能致力於研發下一代新產品，而停止生產某些既有的零部件。此時，這些零部件供應或生產商會向他的客戶提供一個最後訂購該零部件的機會。在這篇論文中，我們從一個客戶的角度出發，探討當為其提供零部件的供應或生產商將停止生產某個特定零部件時，如何決定最後一筆訂單的數量，也就是所謂的最後訂單問題。我們假設在給定的一段時間內，供應或生產廠商依然會對客戶使用過程中壞掉的零部件提供維修，且維修率，即單位時間內能夠維修處理的零部件數目固定，但每次維修的成功率是一個小於100%的確定值，即在修理過程中可能出現維修不成功而需報廢的情況。我們應用瑪律柯夫鏈對上述問題進行建模，而後結合C#、MATLAB、EXCEL等程式語言與軟體分析求解，特別的，我們通過一「實際服務水準」指標ASL替客戶評估所需的最後訂單數量。事實上，模型中一些資料的回歸分析也可為我們提供其他衡量指標，並且簡化計算過程。最後，我們以案例示範如何依據所建立的瑪律柯夫鏈模型，透過陣列模擬，為客戶決定最後訂單的數量。案例分析結果顯示，我們所提出的方法確可幫助客戶，依他們實際情況，決定最後一筆訂單的最佳採購數量。

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有成批時限的服務系統之顧客路徑規劃問題

有成批時限的服務系統之顧客路徑規劃問題是一新定義的路徑規劃問題，源自於主題樂園中的顧客遊園路徑導引。主題樂園中有多台批量式服務機台提供成群的顧客搭乘。當機台隊伍中等候的人數達到服務批量或成批時間達到成批時限時，啟動一批次運轉服務顧客。目的是透過重新規劃顧客途程以最小化顧客的等待和繞行時間。本研究另有一擴增問題模式，將最佳成批時限也納入考量以最小化機台運轉批次。然而計算顧客的等待時間和機台的運轉批次必須由顧客及機台的細節排程中求得，因此提出一精確的離散事件模擬演算法模擬顧客和機台在系統中的排程。此外，制定優化問題的非線性和線性數學模型並說明問題複雜度。本研究開發以遺傳演化及排程模擬為基的優化演算法，並實作一套有效求解標準和擴增問題的優化求解系統。為了驗證演算機制的效能，建構兩個實際主題樂園範例進行測試，並自創標竿範例分析不同情境下優化演算法的求解效能。數據結果顯示優化演算法能顯著地減少顧客的等待時間，且透過優化成批時限能在未大量增加運轉批次下進一步改善等待時間，提升顧客滿意度。

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針對製造商藉由閉迴路運籌與動態庫存管理做效率庫存管理

以往，製造商都是直接根據客戶給的預測量來進行生產，然而客戶的預測量往往大於實際的客戶需求量而產生大量存貨，因此製造商根據實際的顧客需求量去推測最佳庫存量，進而以此數量和客戶溝通而得到彼此認為的理想庫存量。為了讓製造商得知最佳的庫存量以做有效率的庫存管理，本論文分為兩個主題：第一個主題是閉迴路運籌，探討在生產過程中的可變動性，其對於製造量與庫存量的影響，透過發放問卷至臺灣某公司的在職人員來取得相關統計量，藉由 K—W 檢定與三種不同觀點的事後檢定，來檢驗各個可變動性的重要性，讓製造商能夠依照重要性的排序，做有效率的生產與庫存管理；第二個主題是動態庫存管理，製造商依照實際顧客需求量來決定最佳的擺放庫存量，為了最佳化持有庫存量以及緩衝庫存量，本論文分別針對遞增需求、遞減需求以及波動需求的產品，當實際庫存量超出緩衝庫存的情形發生時，在不同的產品生命週期以及前置時間下，利用粒子群演算法找到不同對象的最佳調整值。

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第三方支付於台灣的發展現況與未來應用

網際網路的發展促進商業行為的改變，進而影響了傳統消費行為，透過非實體面對面交易，以電子形式紀錄、驗證及傳遞的商務行為，可通稱為「電子商務」。在網際網路的行為模式可以簡單的區分為資訊流、物流、金流與商流，從事電子商務發展者缺一不可。 本文研究多樣支付工具，條列其特性及運作流程與適用時間地點，並以案例為未來的第三方支付及行動支付作出應用說明，帶來更多的想像空間。 今年(2014)金管會、經濟部商業司近兩年舉辦多場公聽會及金流平台業者提出建議並參考國外現行運作，專屬於國內的第三方支付草案已經完成，待行政院提交至立法院進行三讀，可望明年施行台灣第三方支付專法，業者有所依循後，各式金流支付的應用將不只有網路購物，除了實體商店外也會應用到自動化支付及行動支付。本研究整理認為透過實務經驗及對於應用面的探討，促進各方面能更了解第三方支付專法對於台灣發展的重要性，管理當局更了解業界需求，也更有效率的管理與開放，創造更全面的電子商務商機。

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加入環境效益考量之能源技術服務業合約模式探討

「能源技術服務業」是Energy Service Company (ESCO)係提供企業或政府單位改善能源使用效率的一種新型服務事業，該事業依據節能績效合約(Energy Savings Performance Contract, ESPC)執行節能改善專案，透過專業人員有效的節能技術，將節能改善成本支出透過所獲得的節能效益償還。節能績效合約主要有節能效益分享型(Shared Savings Contract)與節能量保證型(Guaranteed Savings Contract)兩種常見的節能績效合約形式，節能績效合約的相關參數設定極為複雜，其中以節能量保證型較為常見。本研究除考量節能效益分享型外，將著重探討節能量保證型的節能績效合約，以保證節能率為基準，建立改良版之節能量保證型節能效益分配模型；同時納入碳交易考量，將節能所得減碳量視為環境效益，其能估算更完善的節能效益。本研究將不同投資比例、政府補助與否、以及能源服務業者之預期投資報酬率作為情境考量因子，以淨現值法作為成本效益分析方法，建構最大化能源用戶淨現值之最佳化數學模型，並將節能效益比例分配值、合約期限等相關合約參數視為決策變數。本研究透過案例分析考量環境效益分別探討節能效益分享型、節能量保證型及改良版節能量保證型之最佳化合約，結果發現，本研究提出之改良版節能量保證型合約可透過不同節能效益比例分配，使能源用戶獲得較大利益，同時也可有效縮短節能績效合約之合約期限。

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企業集團多角化案例研究:以藍天群光集團為例

全球經濟、政治、社會環境快速變遷，國內外各領域之大企業與集團，為維持企業與集團之持續發展與永續經營，在多角化經營策略方面更日益普及。 因此，本論文主要係針對藍天群光集團經營管理之多角化策略進行分析探討， 首先，探究國內外學者對集團與相關企業之見解，以及多角化定義、類型與經營績效。之後，介紹工具PEST環境分析法、標竿分析法、五力分析法與SWOT分析法等各式研究工具，並研擬分析步驟。 分析現有外部環境對電子業之影響，並以鴻海集團與台達電集團為例，並採用研究工具五力分析與SWOT分析，探究分析其企業集團多角化策略經營成功因素與經營績效。 接著，文中將詳盡分析藍天群光集團現有之產業布局，以藍天電腦公司與群光電子公司為主體，討論其多角化經營策略，評核經營績效，輔以研究工具五力分析與SWOT分析，並獲得相關結論。