清華大學工業工程與工程管理學系學位論文
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現今的社會，對於環境的議題越加重視，為了能使新設計的產品能更環保，公司會對產品進行重新設計，使新設計的產品能符合環境的永續性。因此為了能在設計階段就考慮產品的永續性，本研究將探討零組件的運輸、製造程序和組裝方式，並評估上述因子對溫室氣體排放量（Greenhouse Gas, GHG）所造成的影響，再將零組件依材質進行分類並模組化，使模組化的產品更容易進行回收，提升產品的永續性程度，然而為了使產品在進行永續性的過程中能符合經濟性，因此本研究會探討總成本和生產線平衡，所以本研究為了能達成上述目的，利用突變粒子群演算法(Mutative Particle Swarm Optimization)將產品設計成綠色模組和成本模組，綠色模組目標為利用組裝方式和組裝順序求最小化溫室氣體排放量和模組回收性，成本模組則是最小化的總成本，之後研究更改不同的零件材質，比較不同材質對溫室氣體所造成的影響，因此本研究在設計階段就考慮產品的永續性、裝配性、回收性和模組化，所以當產品在正式量產時能快速地上市，並減少重新設計的時間；在回收上則考量到材質相同的放在同個模組內，所以當產品生命週期結束時可以更容易進行回收，而當產品內的零組件多且結構複雜時，可利用產品模組化來進行分群，使產品結構簡單化，減少產品在生產上的混亂；研究提供給設計者綠色模組、成本模組、不同材質模組等多樣的設計方案，使設計者能選擇對公司有幫助的設計方案，最後研究會討論不同的綠色指標對總成本的影響，讓設計者能在成本和永續性上得到較佳的平衡。
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本論文探討基於全域搜尋之五軸側銑加工路徑最佳化問題，分別就提高應用價值與計算效能兩方面，進行創新性的研究。首先結合五軸切削力學模型，根據切屑幾何的估算，預測不同刀具位置對應的切削力；並透過刀具位置與軸向的改變，產生較佳的切削力學狀態。將此機制整合至加工路徑規劃的最佳化演算法中，在限制瞬時最大切削力的條件下，以降低曲面加工誤差為目標，經由粒子群演算法求得最佳化刀具路徑。此外提出決定刀具分布位置的方法，根據曲面的扭曲值、邊界弧長差異與平均曲率等三種幾何性質，適當選擇組成加工路徑的刀具位置，藉此改善最佳解的品質。透過模擬結果的驗證，已顯示本研究概念的可行性，不僅有效控制五軸側銑的切削品質，亦能進一步減少曲面加工誤差。最後提出將曲面之可展開性最佳化的方法，實際應用於輪胎模具的製造上，並透過實體切削驗證研究概念的可行性，結果顯示不僅可以在切削誤差上有顯著的改善，亦能提升路徑規劃之計算速度，並提升研究概念的實用性。本研究採用演化計算方法，整合實際切削的物理模型，開啟數學規劃於實際製造的新穎應用。
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不良的產品設計，往往是導致產品生產效率低落、製造成本提高以及產品可靠度下降的主要原因，然而過去針對現有產品之再設計流程中，往往著重於產品之特性改善，未將實際生產流程中發生之不利現象納入考量，使生產流程之改善幅度侷限於現有產品之設計限制。此外產品之設計變更(Design Change)，往往衍生製程與製造系統再設計的需要。因此如何有系統地診斷與彙整生產-製程-產品存在之缺點，進而推動產品-製程-製造系統整合性的再設計(Redesign)，以達到最佳的配套式總體再設計，是當今產業提昇競爭力的重要機會。 本研究整合產業價值鏈各階段之診斷與設計工具以及萃智系統化創新手法(TRIZ)，建立一系統化產品-流程-製造系統再設計方法，能引導企業有系統地進行產品、製程及其生產系統之分析診斷、整體系統關鍵不利現象之辨識、產品與流程之創新與再設計、設計概念具體化、生產線平衡以及設施規劃。 本研究以國內A公司生產案例為對象，針對其現況提出產品、流程以及生產系統之具體再設計方案，並以系統模擬軟體進行驗證，其結果顯示，本研究之再設計方法能改善多項系統不利點。在提升月產能至3倍之規畫目標下，本研究提出之再設計方案所需人數僅為原產品與製程設計擴充產能方案之83.6%，且各項生產績效指標均顯著較佳；在維持現況產能之前提下，本研究提出之再設計方案能分別減少前段與後段製程30%與16.7%之人力需求、減少平均週期時間12.6%與4.1%、減少平均在製品數18.7%與19%、減少產距時間19.6%與13.1%。
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目前由工研院所研發的車用語音系統(Talking Car)的設計較市面上車用語音系統擁有更佳的安全性，但其引導性與便捷性之部分尚未被探討。本研究主要是設計具有老手便捷性之語音互動介面，並規劃出一套符合行車安全法規的「全語音系統」，透過實驗進行可用度評估，蒐集和歸納受測者對系統的行為與反應數據，同時觀察受測者在使用語音介面時，行車時注意力分散的情況以確保Talking Car對於行車之安全性不會造成負面影響。 本研究為了發展具有老手便捷性之語音互動介面，前後共歷經三個階段的駕駛模擬實驗，共16名受試者；受試者需在開車的狀況下執行我們所給予的Talking Car操作任務，任務內容選擇以車用語音系統中最常被使用的音樂與廣播功能為主。本研究之實驗包含兩項自變數－使用者對於Talking Car之熟悉程度與Talking Car之模式，並區分為新手、進階新手及老手三個等級。實驗中會利用攝影機拍攝受測者的操作狀況，記錄受測者操作任務時前方出現”STOP!!”剎車訊息時踩剎車的反應時間、和完成任務時間，並在實驗後請受測者完成語句煩躁程度評分、心智負荷問卷和主觀問卷，以評量使用者對系統語句的煩躁程度、工作負荷和主觀感受。 實驗結果發現，新手模式的系統語句經過兩階段簡化後成為老手模式，根據實驗研究評估，老手模式系統語句煩躁程度明顯較新手模式低；同時也發現使用者中斷語句之位置可作為系統自動切換至老手模式之依據。我們以緊急煞車時的反應時間作為衡量指標，評估Talking Car系統對於行車安全性的影響，發現受試者的反應時間皆在國際上普遍認定的安全範圍，亦即2.5秒以內，因此Talking Car並不會成為駕駛行車時的威脅。
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近年來，非再生能源汙染與破壞環境的議題受到高度的關注。如何有效的制定相關政策刺激再生能源的運用，將是一項值得探討的議題。為了因應這個議題，政府應當制定相關非再生能源使用之稅金懲罰，並推動再生能源使用補助等方案，希望藉此提高再生能源使用率；但此稅金與補助的制定除了影響政府如何運作之外，亦牽涉到被徵收以及受費率補貼之業者。因此，本研究利用兩階層數學規劃模型解析台灣地區再生能源利用最佳化的問題，其中高階決策者為政府，而低階決策者則為台灣電力公司。政府的目標為平衡基金預算，而低階台灣電力公司業者則期望獲得利潤極大化。由於雙方的目標不一致但決策又彼此互相影響，故本研究即利用此一互動關係建立兩階層之模型。本模型為兩階層非線性規劃問題，為簡化求解過程，首先以KKT最佳化條件轉換以及變數替換，將此模型轉換為一 0-1非線性規劃問題，再以Lingo一般化數學規劃軟體求解。透過此模型除了可反映出其目標衝突的本質，並可利用數值案例所得的結果進行分析。此外，本研究更進一步探討台灣電力公司體與政府在利益產生衝突時應如何找到最佳的合作策略，使得兩者可以進行合作，以達到兩者目標最佳化之結果。
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新產品的銷售已成為一個公司收益的主要來源，而新產品的成功則取決於新產品開發程序。因此，對於高科技產業而言，面對科技發展及市場需求變化快速的競爭環境，在新產品開發上，除了針對產品上創新，更需新製程技術的開發與導入，以獲得更多的訂單。為使高科技產業在新產品開發上能有系統性的方法與工具，本研究參考ISO/ TS 16949中先期產品品質規劃(Advanced Product Quality Planning, APQP)之新產品開發流程，提出一個適用於半導體及TFT-LCD產業的新產品開發流程。藉由在進行PFMEA (Process Failure Mode and Effects Analysis)程序之前，先行對於製程相關機台做生產績效評估步驟，選出製程裡個別工作站中績效最佳的機台，組合成黃金產線(Golden Line)，並結合DFMEA(Design Failure Mode and Effects Analysis)、PFMEA及顧客需求規格來整合出重要關鍵因子加以管控，以建構新產品開發之品質管制系統，期能提升各製程之初次產出良率及縮短新產品之上市時間。 本研究以一個TFT-LCD製造公司在新產品開發階段同時導入四道光罩技術於TFT Array製程為例，執行本研究所提的新產品開發之品質管制流程，進行研究分析。結果顯示採取本研究所提出的新產品開發之品質管制流程能夠有效的縮短新產品開發所需的時間，使得上市時間能較傳統之新產品開發程序所需的130天，縮短為100天。另外也提升TFT Array基板及Cell基板的初次產出良率(First Pass Yield, FPY)，減少修補程序所需耗費之成本。此執行結果說明了本研究所提的新產品開發之品質管制流程能夠達成建構新產品開發之品質管制系統、提升新產品各製程之初次產出良率及縮短新產品之上市時間等成效。
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辨識創新產品是在創新價值鏈的最前端，辨識到對的產品是比把產品做對更具影響力。到目前為止，絕大多數企業主要依賴於天才的靈感一閃、腦力激盪式的隨機創新之方法來辨識創新產品，但卻鮮少有完善的系統化機會辨識過程。此外，基於客觀條件皆相同之情況下，通常在競爭激烈的”紅海”市場中的產品比在無人競爭的”藍海”市場中的產品更難以成功。 本研究藉由藍海策略（Blue Ocean Strategy）之概念，並整合創新機會辨識手法之理論，發展出系統化的結構流程，以建立策略導向的藍海產品準則和創新產品概念。策略面向，以市場分析、主要價值參數、策略草圖、五項行動架構發展出新的價值主張與藍海產品之準則。產品概念面向，藉由各種工具的使用產出能為顧客帶來驚喜之創新產品概念，進行創新標竿分析比較過去與現存的產品，並以策略導向的所訂定之藍海準則作為過濾條件，以確保所篩選出的新產品概念支持公司的藍海策略。最後產品定義模式之結果則可更進一步作為研究和開發團隊未來創新產品之開發的參考依據。 本研究貢獻包含：(1)結合管理與技術構面，建構一支持公司藍海策略下的創新產品辨識流程；(2)建立制式化流程、表單、說明、案例之形式，以利公司實務上之使用；(3)加入兩項新的機會辨識工具（功能-市場擴充法、有形/無形需求），以辨識出視野更寬廣的創新機會；(4)融合創新標竿概念、特徵轉移、普氏矩陣，使新產品避免專利侵權及整合到非獨創概念。
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永續發展的全球議題提升大眾對於環境保護的關注度，並使得企業綠色供應鏈強調需求面之考量。這個轉變使得供應鏈流程納入市場需求、交易成本與體制壓力之因素。本研究以需求導向之綠色供應鏈為主軸，試圖釐清交易成本與體制壓力對實施過程影響與績效，以提升企業執行綠色供應鏈之意願與改善依據。 本研究以科技產業個案為例，檢驗個別階段企業綠色實務作為，透過綠色需求中主要交易成本與體制壓力的變數，評估企業現況進行改善，然後藉由交易成本與體制壓力分析對綠色實務績效之影響。綜合文獻與個案分析，本研究提出綠色需求導向交易成本與體制壓力對企業供應鏈績效影響之架構。
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隨著各類型電子產品的需求趨向於輕、薄、短、小，印刷電路板上零組件的精密度與零組件間的密度將有所增加。為了有效的控制生產成本、提升生產品質與效率，業者必須尋求更先進之生產技術來改善表面黏著技術(Surface Mount Technology, SMT)的品質。大部分的表面黏著技術問題與錫膏印刷製程有關(Pan et al. 1999 , Huang 2010, Tsai 2008)，而錫膏體積量為衡量錫膏印刷製程品質的重要指標，因此錫膏體積量的控制能力為獲得高良率和生產效益的關鍵生產技術之一。 錫膏體積量的控制屬於「作業窗」問題，且影響其產出的參數眾多，如果僅依據工程師經驗來判斷其設定值，可能導致製程不穩定而造成不良率提高。本研究針對錫膏印刷製程參數最佳化問題提出一系統性的求解程序，首先透過歷史資料與工程知識篩選出重要參數；接著使用田口方法推斷理想刮刀壓力與最佳參數水準組合。此外，本研究也提出透過倒傳遞類神經網路(Back-Propagation Neural Network)建立回應值之SN比與控制因子間的關係模式，以期望函數(Desirability Function)合併輸出值作為適應函數，再利用基因演算法(Genetic Algorithm)、粒子群演算法(Particle Swarm Optimization)、模擬退火法(Simulate Anneal)，分別求解最佳製程參數組合。本研究以一實際個案研究來說明所提出方法的有效性，透過個案研究發現本研究提出之方法可減少錫膏體積量的浪費和大幅的增加作業窗寬度以提高產品的品質。
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