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建構具考量電子化程度與數量折扣之供應商組合與數量配置模式

在現今資訊的時代當中，企業電子化(E-business) 讓企業虛擬與實體的營運活動連結得更為緊密，使得價值鏈的活動更為即時。透過電子化交易加速供應鏈的流程運作，已經是產業保持競爭優勢的基本要求，所以在供應商評選階段導入候選供應商的電子化程度，無形當中可以縮短交易的進行時間與減少採購上的成本支出。故本研究在遴選供應商時將電子化程度視為一重要指標，並在考量運輸成本、採購成本及供應商固定成本外，再配合不同的數量折扣策略進行決策，建構一非線性的整數規劃模式。此外，由於各供應商皆有其資源的限制，所以在進行料件採購時，就必須了解各供應商的產能限制，以降低因為供應商無法出貨而造成缺貨的風險，因此本研究考慮各供應商的產能限制來分配需求量，所以最終所求解出的為一組供應商組合及數量的配置，避免因供應商產能不足所帶來的缺貨狀況。為了能有效求解本研究所提出的數學規劃問題，最後階段將以粒子群最佳化( Particle Swarm Optimizer；PSO)演算法來求解此一考量供應商電子化程度以及成本評估因素的供應商遴選及數量分配問題。

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應用混合式基因演算法於型態變更後考量組裝次序之多期供應商評選問題

在現今競爭激烈的環境中，客製化生產是使產品具備足夠競爭力的條件之一，為了符合市場的需求，型態變更活動將會大幅增加，在型態變更需求提出後快速生產出具備高競爭力的產品才能在市場中佔有一席之地。型態變更後將引發一連串生產上的問題，首先，零件的改變將影響組裝的成本與時間，較佳的組裝次序可以降低生產的成本與時間，產品的組裝次序因而需要重新規劃；各零件如何做供應商評選，以及在各期不同需求情境下如何做多期規劃，這些都是在生產前需要解決的問題。因此，本研究在型態變更情境下，建置以組裝次序為基之多期供應商評選模式，利用引導式基因演算法有效求解最佳組裝次序，以及柏拉圖基因演算法有效搜尋全域最佳解的特性，將二種演算法整合為引導式柏拉圖基因演算法(Guided-Pareto genetic algorithm, Gu-PGA)，透過決策系統的運算得到最佳生產決策。在四種混合式基因演算法的比較中，引導式柏拉圖基因演算法確實是一種較佳的混合式基因演算法。

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知識管理提升企業協同合作研究－食品貿易商與通路商

在台灣，貿易商在產業中佔有相當重要的角色，過去的貿易商僅具有單純的進出口功能，現在的貿易商已經可以替品牌商評估與選擇代工廠，甚至已經自行設立加工廠，由此代表貿易商已經具有全球運籌的能力。 因此，如何透過實証研究的方式整合知識管理的各種特性以及企業協同商務合作的各個構面來瞭解該產業的服務品質及服務品質、顧客滿意度、忠誠度以建構知識價值對企業協同商務合作兩者間的動態關係，幫助企業能同時以質性與量化的觀點來了解及預測知識管理的運作情況與績效，以提升協同商務合作的活動，創造最大之企業知識價值。 在架構中主要分成兩大主軸，知識管理及協同商務合作，配合專家訪談所得的結果，透過問卷瞭解該產業需要的專業知識及豐富的實務經驗，並精確地評量食品貿易的發展狀況以及不同的發展狀況詳加說明及解釋。 本研究的發現如下： 1. 在知識管理方面，通路業者對於貿易公司服務的專業知識整體而言是滿意的，但是貿易公司必需要加強服務的品質，以提高客戶的滿意度，否則高的忠誠度也可能會降低，在提昇知識價值部份，首先要先建立好企業形象及強化專業技術能力。 2. 在協同商務合作方面，「企業形象」、「技術品質」與「便利性」對整體顧客滿意度有顯著影響，合作的部份，應以專業技術為基礎，強化個別化服務，因為進口商服務大部份都是制式及標準化的，每個顧客所收到的專業性的品質都是一致的。