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彈性流線型工廠排程派工法則選擇之研究-以TFT-LCD偏光板製程為例

偏光板為TFT-LCD 之關鍵零組件，其製程可視為彈性流線型工廠(Flexible flow shop)。本研究以某公司偏光板製程為對象，依據其生產特性與設備，探討何種派工法則最適用於其生產排程；問題同時考慮最小化三個目標：總流程時間、最大延遲時間以及最大完工時間等。本研究依實際狀況，每月排單一次，考慮當時已有工單(靜態)以及近一個月內預計到達工單(動態)。納入比較之法則包括：ERD、SSPT、EDD、CR、ATCS、ADR等六種。評估方式包括兩種：(1)柏拉圖比較法；(2)結合AHP與統計方法做比較。第一種方法結論以ADR與SSPT為最佳，第二種方法進一步指出SSPT為最佳。

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以HL7資料為基經由本體論技術建構智慧型個人飲食計畫之網路服務

隨著醫療科技的進步，人們的壽命逐漸延長。人們嘗試保持良好的健康，而健康的飲食變得越來越重要。然而，飲食的缺乏、過量或不均衡狀態等，都會對健康產生負面的影響，進而導致疾病。大部份的症狀和疾病可以透過飲食控制得到預防和減緩。 營養師是透過訓練提供飲食安全的健康專業人員並給予飲食建議，例如，每日攝取的卡路里、醣類和脂肪，或是避免某些類型的食物等。大部份有健康意識的人們在不確定的情況下，不了解在日常生活中該避免什麼樣的食物。 本論文中，將建立一個以Health Level Seven (HL7) 為基礎，由本體論技術建構智慧型個人飲食計畫之網路服務-Diet-Aid；根據本體論之推論特性以及使用者個人資料，建構一個飲食建議系統，以提供個人化服務，藉由任何有網路設備的裝置，透過Representational State Transfer (REST) web service技術，使用者可以取得此服務。Diet-Aid協助正在選擇飲食的使用者，根據使用者的身體健康狀況，給予適當的飲食建議，進而讓健康檢查中心和食物供應商以達到雙贏。

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供應鏈廠商考量市場與品質風險下利潤最大化與利潤分享問題之研究

以往供應鏈廠商產品利潤研究中很少同時考量市場風險與品質風險，市場風險包括因市場需求不確定而導致之存貨或缺貨成本，品質風險則將不良產品送至顧客手中而產生之損失成本。本研究探討同時考量市場風險與品質風險之兩種模型：模式1是由下游廠商來承擔市場風險，決定產品售價，以下游自己利潤最大化為目標來決定產品訂購量；上游利潤則來自下游之訂購量收入扣除生產成本與產品品質風險，上游以實施貝氏方法之檢驗計劃來降低產品品質風險，包括考量檢驗誤差與無檢驗誤差兩種情況。在模式2中，下游只扮演銷售角色，利潤則來自市場賣價回扣與總銷售量；上游則決定產品市場售價，承擔市場風險與品質風險，產品訂購量則以雙方總利潤最大化為目標來做決定。本研究之目標在於比較兩模式之優劣，同時探討在模式2中，上下游該如何擬定一套售價回扣機制，以使兩方皆能公平共享多餘利潤。 實驗分析主要針對三個重要參數來做探討，分別是產品失效成本、市場需求標準差及產品剩餘價值。三個參數分析中得到以下幾個共同結論：模式2供應鏈之總利潤大於模式1供應鏈之總利潤；模式2之產品最佳樣本數大於模式1；有檢驗誤差之最佳樣本數皆會大於無檢驗誤差之最佳樣本數，並且有檢驗誤差的產品檢驗成本會大於無檢驗誤差的產品檢驗成本。當產品失效成本越高，產品檢驗 成本也就越高，相對的供應鏈之總利潤也會降低；當市場需求標準差越小則供應鏈之總利潤則會上升，模式2供應鏈之總利潤會非常接近模式1供應鏈之總利潤；當產品剩餘價值越高，產品最佳訂購量會提升，上游或下游廠商的損失也大為下降，導致供應鏈之總利潤也會隨著升高。

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設備備用零件庫存管理模型建構-以TFT-LCD產業A公司某製程設備為例

存貨管理是企業管理成功的關鍵之一。以存貨種類來看，包括原物料、零組件、備用零件、在製品、半成品與成品，其中備用零件是最複雜且差異性最大的存貨，其中最主要特性為「需求間隔時間變異」差異大，導致存貨不易預估與備料。本研究主要探討的是大型設備的備用零件的庫存管理，除了備用零件即有的特性之外，最主要特色是零件種類繁多，因此「重點管理」對企業來說就顯得相當的重要。近年許多學者投入研究備用零件的庫存管理，發展出許多備用零件存貨管理的策略，但多數方法操作複雜以致於都停留在理論階段無法在產業界成功的實行。 本研究針對備用零件特性建構一個存貨管理模型，雖然結合四種分類法將備用零件分為八類，各類存貨再實施不同的存貨控制方法，但是方法的參數計算並沒有應用複雜數學與生管方法，易於在產業界推行。最後以TFT-LCD產業某製程設備的備用零件庫存管理個案為例，驗證結果顯示不但可降低存貨水準同時可減少存貨管理的人力成本。

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應用六標準差降低SS short不良面板比率之探討

LCD的技術一直在進步，而面板內部的製造是屬高精密的製作，只要有百分之一微米的不良就會降低面板品質。本研究依據個案公司的單項產品中，針對SS Short不良提出對策，降低該項不良率、提升該尺吋面板整體良率及降低報廢面板的浪費。個案是以六標準差(Six Sigma)管理手法的流程步驟(D-M-A-I-C)做逐步的了解及對策，並歸納出〝配向枚數〞及〝ITO膜厚〞是影響製程的主要關鍵因子，且運用實驗設計法(Design of Expriments, DOE)的3^2全因子實驗及主效用、交互作用圖找出最佳的參數組合。最終個案的研究結果為配向枚數控制在450枚時更換配向布且ITO膜厚設定在850埃，可將不良從3.83%降至0.69%且Cpk從0.35提升至1.12，確實有效抑止大部分不良的發生亦達到提升良率的效果。而整體效益使改善前後成本降低18%。

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模糊AHP應用於失效模式與效應分析之研究-以面板廠個案公司為例

製造業在產品設計與製程規劃初期，其改善的優先順序之依據，可透過失效模式與效應分析( Failure Mode and Effects Analysis , FMEA )的技術做出改善決策。藉此協助工程師找出產品設計或製造過程中的瑕疵，執行正確的行動預防失效發生。現行的FMEA，皆須以效用函數來評價其風險的大小做為問題改善順序之依據，尤其傳統的FMEA，是採行頗受爭議的風險優先數，其評價方法，是將各項因子由非明確數值轉換成分數，再經由相乘運算得出，在決策上忽略各因子之相對重要性。傳統失效模式及失效模式與效應分析手冊第四版所提出風險優先係數計算排序方式，經案例驗證後研究結果未能明確地辨別出改善優先排序。本研究提出以模糊層級程序分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, Fuzzy AHP)改善傳統RPN之排序方式，AHP中之權重別從問卷中取得，案例分析結果顯示FAHP確實比傳統的FMEA更具完整性且能準確的辨別出關鍵失效之優先順序。

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模糊多準則決策方法評選TFT-LCD黃光製程之濕式機台

TFT-LCD產業為台灣近年來最重要的高科技產業之一，業者爲增加市場佔有率及提高獲利無不以提升自身競爭力為目標。爲了實現此目標則必須採用最佳的TFT-LCD黃光製程溼式機台，因為良好的溼式機台將使生產過程更具效率和穩定，因此TFT-LCD生產之黃光製程中最具影響品質與效率為濕式設備。黃光製程溼式機台的單價高、需求數量較少，且替換性低變動難度高因此設備選擇購是非常重要的。 本研究採用模糊多屬性決策方法來解決TFT-LCD黃光製程濕式設備遴選問題，在決策過程中運用了兩個方法：Fuzzy AHP和Fuzzy TOPSIS，其中應用Fuzzy AHP來決定購買設備的各構面屬性與準則之間的相對權重，Fuzzy TOPSIS是用來評價各供應商設備的構面準則績效值。 本研究中，藉由五個部門經理，高級工程師 30人意見，以及相關研究建立雙層的屬性結構。以三個供應商被選作為研究。供應商1是一個韓國公司，供應商2是日本公司，供應商3是一家台灣公司。五大構面分別為：品質，成本，服務，技術和安全；各主要構面包括三到四個子屬性。各部門經理將分別爲各構面和準則訂定權重，並評估各供應商的準則績效。廠長則分別爲五位經理之意見訂定權重。因此，各供應商將分別獲得一個模糊的績效值。本研究運用五種解模糊化方法來排名三個供應商。 其中四種方法評定結果一致，一個方法只能評定出最佳解而無法決定第二與第三。

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TFT-LCD 產業中包裝材回收作業導入資訊平台之研究

面板產業是我國兩兆雙星之產業，進而倉儲作業管理的好壞深深影響著面板廠倉儲管理績效，影響著公司交貨時程及物流與人力成本。由於面板已趨薄型化，其包裝材之重要獨特性，除因屬特殊需客制化，交期長之限制，於微利面板產業中，有效控管包裝材周轉周期為各家相互學習之一門學問。 本研究藉由分析彩色濾光片之作業流程，進而找出包裝材管理的問題點，以條碼資訊管理的運用，達成包裝材存貨管制，並由各進出點的管控機制確保包裝材周轉周期掌握、提升服務品質。再提出一流程改善方案與平台導入需求評估事項，並依據系統需求評估項目，建置包裝材資訊管理系統，導入包裝材條碼資訊管理平台，確實在包裝材之管理成效及使用者服務上均有正面之效益，以提供給相關產業界做為平台導入之參考。在系統品質上，每個包裝材備料時間及追溯時間明顯縮短，追溯管理精確快速，包裝材存貨量、遺失率下降，更達到有效的庫存管理，使得包裝材周轉率相對提升。在資訊品質上，包裝材動向查詢時間、點檢查詢時間及查核時間均透過平台導入後，包裝材流向製程動態透明化而達到有效的縮短耗用工時。在服務品質上，供應異常及追溯成本顯著降低、包裝材與生產條碼標籤結合，簡化流程與大幅提升辨識度，管制效期更確保彩色濾光片品質之安全；最後進行定性與定量分析，整體而言，平台導入後在品質、時間、成本上均有顯著之正面效益。

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應用8D與PFMEA於LCD Array 製程之channel間之改善

本研究以LCD產業製程為研究對象，由Array製程之 channel間異常進行改善，運用8D程序具體說明每個步驟的執行細節、找出製程問題點並改善，此突發異常連結至製程失效模式與效應分析，將計算出Failure mode RPN值納入分析表預防問題拓延至其他產品，作為未來製程設計與控制的審查要點，提升製程的穩定度與可靠度。本文經由8D程序，執行每一個步驟，發現設備機構之高壓水洗濾心被異物堵塞後，異物藉由濾心的破洞經由nozzle噴灑基板上，解決方案為調整設備的清潔管控方法及加嚴SPC監控機制，確保及預防設備上零件的失效對基板上潔淨度的影響。依對策實施後異常現象明顯改善，我們將此異常納入製程失效模式與效應分析，計算而得RPN值高達294分，將此分列為Critical監控項目，進而改善channel間不良，提升產品良率，另外也水平展開其他產品之文件，預防本次的異常發生在其他產品上，也避免因相同問題遭到顧客抱怨，造成公司損失慘重而失去顧客對公司的信賴。

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自我相關性製程管制圖之研究:以C化工廠製程為例

傳統之統計製程管制通常是建構在製程觀測值為互相獨立、且符合常態分配的假設條件下。然而實務上有許多製程並不符合獨立性假設而是具有自我相關結構，例如化學產業，或是密集的自動化檢測程序等。自我相關性製程若以傳統管制圖作監控，最典型的影響就是平均連串長度(ARL)的縮短，導致過多的假警訊(false alarm)。本研究主要以C化工廠所施行的個別值管制圖為例，針對AR（1）模型，找出實務上可導入實施的自我相關性管制圖作法，以改善其使用傳統管制圖過高的false alarm rate。研究發現使用監控殘差的自我相關性管制圖，當製程出現連續性異常時易出現誤判情況；Montgomery與Mastrangelo提出的 EWMA 移動中心線管制圖透過選擇適當的λ值可解決複雜ARIMA 模型配適上的困難性，但其管制界線隨著時間變動，實務上較難實施；Wheeler 與 Gilbert 調整管制界線管制圖則可直接使用於傳統管制圖的架構上，僅需考慮自我相關結構重新估計標準差並對管制界線作調整，實施較容易，經以蒙地卡羅模擬計算兩者的ARL值，結果指出在低度到中度自我相關時Gilbert 調整管制界線管制圖與獨立製程所使用的傳統管制圖表現相近，但當製程為高度自我相關時則檢定力過低，並不適用；Wheeler調整管制界線對於ARL值過短的情況則改善有限，整體表現皆不如Gilbert。C化工廠製程為中度自我相關，品質特性對平均值小量偏移不感興趣，因此建議使用Gilbert 調整管制界線取代原本使用的Shewhart個別值管制圖，可以有效減少假警訊並正確偵測到可歸屬原因。