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Dock Assignment and Truck Scheduling at Cross-docking Terminals

In a cross docking system products are received at the terminal, occasionally gathered with other products going to the same destination, then shipped at the earliest opportunity, without going into long-term storage. Applying cross docking in the distribution network can reduce transportation cost, the inventory holding cost, cycle time and increase customer satisfaction. In order to obtain such benefits, the company should be able to operate the cross docking effectively and efficiently. For this purpose several scheduling and door assignment procedures have been introduced in recent years, which aim at solving the so called truck scheduling and dock assignment problem. This research deals with both dock assignment and truck scheduling problems. The integration of both problems is discussed in two scenarios: one considers a static dock assignment and truck scheduling, and the other one addresses a dynamic dock assignment and truck scheduling. Mathematical formulations for both problems are first presented as 0-1 integer programming models. Since both dock assignment and truck scheduling problems are NP-hard, the integration of both problems is more difficult to solve. Thus we propose different heuristic algorithms to solve the integrated problem. For the static dock assignment and truck scheduling three different reduced variable neighborhood search (RVNS) algorithm frameworks are proposed, while for the dynamic dock assignment and truck scheduling a RVNS algorithm with three different types of solution initialization is proposed. The experimental results show that the RVNS algorithms for the static dock assignment and truck scheduling are capable of finding good solutions in a much shorter computation time when it is compared with Gurobi optimizer solutions. For the RVNS for the dynamic dock assignment and truck scheduling it was observed that the algorithm converges to the same quality of solution no matter the type of initial solution generated for small instances, however for large instances a better quality of solution is obtained when the algorithm is seeded by a construction heuristic.

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結合虛擬實境與動作捕捉系統於平衡能力評估之姿勢反應研究

臨床的平衡能力評估中，復健師常常透過平衡量表、平衡評估儀器與個人的姿勢控制能力等來檢測患者的平衡狀況，但這些評估方式不是較為主觀，便是無法即時紀錄患者姿勢，以進一步分析肢體動作，而隨著3D的熱門，虛擬實境(Virtual Reality；VR)與動作捕捉系統提供一個3D的視覺環境，讓受測者能融入於場景進行互動，並達到復健師所指定的評估動作，而利用動作捕捉系統將能擷取受測者的肢體動作，以進行量化分析。過去研究都只考慮讓受測者依照自己的方式來執行動作，並無設計不同參數來規定受測者欲執行的時間與角度等，然而在平衡能力評估中，復健師往往會希望能增加一些變數於執行動作中，以刺激受測者執行不同參數之動作，進而評估平衡能力表現。因此，本研究將發展一套以虛擬實境為基礎的新平衡測試系統，於虛擬場景中增加一個可調整參數的人形框，並評估健康正常人在不同人形框的參數與有無虛擬人模之視覺輔助中，姿勢反應的影響，實驗結果發現不同人形框參數會影響受測者之姿勢反應，而有無虛擬人模之視覺輔助會影響受測者執行動作時間的準確度與轉移重心的能力，故此創新結果將可更進一步發展與更完善，以輔助復健師設計客製化平衡能力評估系統。

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運用多尺度熵及希伯特頻譜分析於穴位磁療法提升老年人平衡力之研究

現今社會已漸邁入高齡化社會，“跌倒”這項因素，將是晚年生活的潛伏危機，老年人一旦跌倒後將導致一連串嚴重的致命危機。因此為了預防跌倒，本研究欲以非侵入性的方式進行穴位磁療法實驗，提升老年人平衡力。過去研究尚未有將穴位磁療法量化分析，本研究針對某安養機構32位老年人與某大學6位年輕人進行一個月的穴位磁療法實驗搭配COP量測，測量站立一分鐘的壓力中心點訊號，觀察老年人的平衡力恢復情形，並進一步的評估內部尺度變化之情形。COP訊號可單獨從前後及左右方向觀察其變化程度。下一步將兩個方向訊號個別使用經驗模態分解法拆解，選取重要的本質模態函數後，將訊號重建並導入多尺度熵分析及評估受測者一個月的平衡力恢復情形，並進一步使用頻率分析及希伯特頻譜分析與探討其內部尺度變化程度。 從本研究分析結果，24位老年人中，13位老年人複雜度提升程度20%，6位老年人複雜度只有輕微提升5%，5位老年人複雜度則沒有差異，受測者前後方向的平衡力提升幅度較左右方向大，並可觀察到穴位貼片刺激，對於高頻訊號變動較敏感。更進一步觀察13位老年人使用穴位貼片後複雜度隨之提升，對應其高頻本質模態頻率也會隨之提升以及希伯特頻譜整體能量也會提升，表示老年人經過穴位貼片刺激，複雜度提升導致其內部頻率也隨之增加以及整體能量上升之現象。

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運用資料包絡分析法評估生產系統績效-以GPS製造產業為例

全球衛星定位系統 (Global Positioning System；GPS)產業近年因為人們對於安全性和休閒娛樂的考量而受到重視，這個市場的快速成長，對於GPS製造產業來說，生產能力及效率是非常重要的，如何能在資源有限的情況下，達成效率的最佳化，是目前對於關鍵的課題。 本研究利用資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis；DEA)，以GPS製造產業中之G公司為研究對象，蒐集生產實際資訊以建立有效的績效評估模型，藉以找出最佳之生產模式，建立最適之生產模型，本研究中投入變數為「人力」、「物力」、「設備」及產出項為「產量」與「產值」，並採用DEA之CCR模式及BCC模式進行分析。經由CCR模式求出決策單位總效率及BCC模式求得決策單位的純粹技術效率，再經由總效率及純粹技術效率比值得到規模效率，並由差額變數分析瞭解相對無效率的決策單位，為了達成相對有效率之決策單位相同資源使用效率時的改善方向及幅度，之後再利用敏感度分析探討各變數變動時，對於決策單位績效之影響幅度，以及利用SBM模式與CCR模式及BCC模式比較其績效區隔能力。 經由以上研究分析結果得知各類產品在第二季中各種效率分析上都有明顯不佳的情況，敏感度分析中則發現「產值」變項剔除後影響最為巨大，建議管理者可針對此問題進行管控及改善。

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結合虛擬實境與動作捕捉系統於高齡者平衡能力訓練之姿勢反應研究

跌倒除了會造成的身體受傷嚴重時可能會造成致命傷害，因此預防跌倒已成為重視的議題，而靜態的平衡能力訓練可有效的增強身體平衡能力的維持以及降低跌倒的風險。本研究使用虛擬實境提供視覺輔助結合動作捕捉技術運用於平衡能力訓練，在進行平衡訓練時受測者需穿著動作捕捉衣並驅動虛擬場景中的虛擬人模，隨者虛擬場景提供人形框視覺輔助並與虛擬場景互動，讓受測者進行平衡能力訓練時受測者需讓虛擬人模維持於人形框內，以表示受測者的動作符合平衡能力訓練之動作姿勢，本研究設計人形框大小與人形框移動時間這兩項參數設計四種不同平衡能力訓練虛擬場景，並探討在不同人框參數設計之平衡能力訓練虛擬場景對於受測者維持於人形框內的時間與碰撞機率的影響，本研究所使用提出的平衡能力訓練方法有下列優點，第一，可客製化人形框參數設計調整訓練困難度，第二，提供視覺輔助讓動作姿勢更標準，第三，利用動作捕捉系統將能擷取受測者於平衡能力訓練過程的肢體動作，以進行量化分析。實驗結果為提供人形框視覺輔助下進行平衡能力訓練，不同人形框參數調整下可設計出平衡能力訓練的困難度。

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以流程挖掘技術發展流程模型

流程模型之建構與比較為流程挖掘技術中最為重要且基本。流程模型之建構演算法中，α-algorithm已應用在許多實際案例且獲得不錯的結果。然而，該演算法對於推論得之活動關係缺乏回饋確認之機制造成流程模型與實際路徑有所差異。此外，多數流程挖掘演算法多從活動關係角度發展模型，而非從流程模型之使用者角度發展之。是故，本研究將從使用者角度藉由修改及延伸α-algorithm，以系統化的方式處理「多重選擇」架構的複雜活動關係。再者，對於流程模型比較的問題，相關研究多著重在量化模型相似程度，而無法表現造成模型差異之因素，對此，本研究則提出兩個評估指標，Support 和 Confidence和一個模型比較表格。Support用以表示模型之間的相似程度，Confidence則是衡量模式之間相同的部分佔個別模型之比例，而模型比較表格則是提供造成流程模型差異之因素。本研究中將提出之方法實際應用於挖掘台灣某私立醫院幼兒科護理人員之工作流程，並比較該流程模型與由α-algorithm所挖掘之流程模型之差異。 在執行速率上，因本研究所提出之方案增添了回饋的動作，所以速率較α-algorithm及目前現有的相關演算法慢，但是所挖掘出之流程模型是較為貼近實際路徑記錄。而流程模型的比較，目前仍無一廣泛被接受的比較評估標準，而本研究所提出之方法優勢在於不僅能量化流程模型的相似程度，而且能提供使用者更多的資訊以供流程管理之用。

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The study of the influences of core competencies and core values upon work-motivation of internal customers - a case study of a bank in Honduras

Internal customer performance towards an organization goals and main objectives is very important factors for the success of a company and this commitment; it is necessary to understand what motivates and make them feel satisfied. Internal customer satisfaction and motivation are considered as a continuing challenge at a work environment in an organization. It is the purpose of this research to investigate and to analyze the factors which motivates the internal customers, considering the influence of the core values and core competencies in the job satisfaction towards the organization. Literature research as well as a questionnaire with Likert-type items with five options each was used to study the population in question, its statistical segment consists of one-hundred and eight (108) internal customers, the data collection took place in a specific bank organization in the city of Tegucigalpa Honduras and was analyzed statistically with SPSS; the analysis and the evaluation of the information was performed in Yuan Ze University in Neili, Taiwan. As a result, was determined a strong relationship between the core values and core competencies with the internal customer job-satisfaction; since this is the first time this type of research has been done in this bank organization, the results obtained could help to design a human resource strategy that promotes the importance of including the core values and core competencies factors, and as well this information can be generalized to most Central America industries concerned about their working environment.

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門檻值搜尋法求解含完工期限下多目標彈性零工型排程問題

從製造業的實際觀點，一個好的生產排程規劃，應該要有多方面的考量，包括降低交貨延遲時間或件數、生產效率提升、減少生產設備磨耗與怠工時間、降低半成品之存貨成本等等。彈性零工型生產方式，符合產品少量多樣化市場需求之情況，為現今許多科技產品生產型態，故本研究就多目標彈性零工型生產排程問題加以探討。 　　本研究延續Kacem et al. (2002)所提之彈性零工型生產排程問題，但在目標設定上有些改變，將生產總完工時間(makespan)改為硬性目標，有期限；其餘三個模式目標分別為所有機台總加工時間(total machine workload)、瓶頸機台加工時間(critical machine workload)以及總延遲時間(total tardiness)。 　　本研究編碼方式採用上層為作業順序，下層為作業-機台指派，解碼則使用分層式方法，在給定下層作業-機台指派後再去求解各機台最佳排程。之前學者使用的演算法包括基因演算法、混合粒子群最佳化(PSO)與模擬退火(SA)或禁制搜尋法(TS)等，大多使用權重式演算法求解多目標問題，鮮少使用柏拉圖概念去求解。本研究採用門檻值接受法為演算法架構，除使用權重目標值之接受法則外，另採用三種柏拉圖概念接受法則，分別為(1)負理想解距離比值、(2) hypervolumn 比值、以及(3)正負理想解之相對距離比值。除了主體門檻值接受法，本研究中另在演算法結尾加入路徑連結法進一步改善所得之解，以及加在求解過程最後的第二階段加強求解法再改善所得之解。 實驗中的測試基本題有五題，含部分彈性 (8 × 8)、完全彈性 (10 × 10)、完全彈性和有到達時間的 (4 × 5)、完全彈性和有到達時間的 (10 × 7) 以及完全彈性和有到達時間的 (15 × 10)，每題有五種不同的交期參數因子設定，共產生25題。經過本研究的三個實驗後，從實驗結果中可以發現，門檻接受法用柏拉圖概念之(2) hypervolumn 比值接受法則所得的結果比較佳，以及加入路徑連結法和第二階段加強求解法的確可以改善求解品質，顯示路徑連結法和第二階段加強求解法是有可行性。此外，本研究將數據結果與之前文獻中的數據互相比較，在三目標皆相同的文獻中，對於大部分測試題都有找到較佳的解，而在兩目標相同的文獻，對於不同大小的測試題都有找到不錯兩目標值的解，代表本研究演算法和區域搜尋法的求解架構是有可行性。

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應用機器視覺於多晶矽太陽能電池與模組在電致發光影像之瑕疵檢測

在多晶太陽能電池與模組中，由於金屬手指斷線、微裂和裂痕之瑕疵是無法由肉眼或是一般CCD攝影機察覺，所以可運用電致發光(Electroluminescence, EL)影像技術來凸顯瑕疵。本研究利用機器視覺技術針對多晶矽太陽能電池與模組於電致發光影像之瑕疵進行檢測，但由於多晶太陽能電池與模組中的瑕疵與正常之晶格背景同時被凸顯於EL影像中，使得自動瑕疵檢測的困難度也大為增加。 本研究第一個主題探討多晶太陽能電池(Solar cell)於電致發光影像之瑕疵檢測，由於多晶太陽能電池於電致發光影像中，其金屬手指斷線、微裂及裂痕瑕疵具備條狀與線狀之特性，因此本研究以傅立葉轉換(Fourier transform)重建影像技術為基礎，將原始影像中之瑕疵消除，再比較原始影像與還原影像之差異，即可有效偵測瑕疵在EL影像中之位置。第二個主題檢測對象為多晶太陽能模組(Solar module)之電致發光影像，太陽能模組是由多個太陽能電池經串、並聯組合之產品，本研究運用獨立成份分析(Independent Component Analysis, ICA)，訓練多晶太陽能模組中正常之太陽能電池子影像的基底影像，並將每一待測太陽能電池之子影像利用基底影像的線性組合做影像重建，計算原始測試影像與重建影像之總差異值，即可有效判斷多晶矽太陽能模組中是否含有瑕疵太陽能電池之子影像。 在多晶太陽能電池之電致發光影像的檢測實驗中，本研究之傅立葉影像重建方法皆能提供正確的檢測結果，而一張多晶太陽能電池影像大小為550×550像素之檢測影像，平均檢測時間為0.29秒。在多晶太陽能模組之電致發光影像的檢測實驗中，本研究之ICA影像重建方法之平均分類正確率為90.6%，最高辨識率則為98.7%；當太陽能模組包含36片(6×6)太陽能電池，而模組影像大小為1250×1250像素時，平均檢測時間約為1.08秒。

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模糊多目標非相關平行機台排程交期滿意度最大化問題解算之研究

本研究以模糊理論為工具探討含不確定性參數之兩目標不相關平行機台排程問題。在實務上排程問題之工件處理時間、交期等往往參雜一些不確定性因素諸如人為因素、原料未能及時供應、機台故障、或資訊不足，而使得對工件處理時間難以精確估算(imprecision)；同時在實際上，上下游廠商對預設交期延遲時常是有著某種程度之容忍，同時決策者考量訂單生產排程不只單一目標。若決策者偏好對這些目標的達成度以主觀性滿意度來衡量，模糊多目標最佳化模式便是解決決策者問題的較佳選擇方法。在本研究中，問題兩目標分別為最大化平均工件延遲時間滿意度與最大化不算延遲工件數之比例，所提演算法包括權重式多目標模擬退火法、權重式多目標禁制搜尋法、與柏拉圖式多目標禁制搜尋法。 研究測試題產生方式參考Lee and Pinedo (1997)，以交期寬鬆因子與交期範圍因子為參數，依題目大小，各產生五題測試題。兩種測試題大小分別為：100（工件）x 5（機台）、200 x 10。演算法效果量測以generational distance (GD)、Pareto fronts distribution、以及Hypervolumn (HV)為之。實驗結果發現權重式多目標禁制搜尋法之求解效果較佳，但所花之求解時間也較長。 實驗使用兩種不同初始解進行比較，產生的方式分為最短處理時間法(SPT)及利用GRASP產生兩種不同的初始解，實驗結果發現利用最短處理時間法(SPT)之求解效果較佳。使用兩種工件滿意度的量測指標分為可能性測量 (possibility measure) 以及面積計算法 (area of intersection)，經過實驗所產生之結果顯示，可能性測量所得到的數值較面積計算法高，但演算法所求得之結果趨勢相同