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最佳訂購量決策之探討 —以藍芽產業為例—

近年來消費型科技的日新月異，藍芽技術應用已由單純的資料傳輸用的Dogle衍生許多周邊商品如藍芽耳機、立體音耳機、藍芽車用免持聽筒、藍芽資訊產品、藍芽家用無線電話等。 消費性電子產品，產品生命週期縮短，小量多樣的產品已成了產業的特性，再加上整個產業大環境不理想，客戶不願意給Forcasting也不願備料的情形下，如何有效的將訂貨成本壓至最低即能讓利潤最大，使得企業即時反應市場動態，將成為企業成功的關鍵性指標。 本研究僅就藍芽耳機商品為例，預測方式以歷史資料為基礎得到期望需求量，再將相關參數輸入Microsoft 試算軟體Excel如進貨成本、庫存折舊成本、緊急訂貨成本、售價、利息損失、期望需求量、訂購數量等，並藉由Poisson分佈計算出該筆訂單之可出清商品之機率為何，因此在期望需求量之下，該筆訂單的數量在某特定區間範圍內會產生機率。最後，計算不同訂單之利潤。本研究訂購數量以千為一個訂購單位，例如期望需求量為1552，期望需求量介於訂購數量1000與2000之間，計算訂購1000與訂購2000之利潤，並由數據得到訂購多少數量利潤最大進而做最佳訂購量之決策。

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握把式軌跡球之研究

隨著科技進步之神速，電腦之使用使生活更加便捷，也因為電腦的不可或缺，其周邊輸入裝置儼然扮演著樞紐關鍵地位裝備。在靜態環境中屬滑鼠之績效為最佳，然而在動態環境中，最重要的當屬操作之穩定性，此方面滑鼠卻不如軌跡球。不過由於艦艇人員操作軌跡球進行作業之不易抓握，進而導致肌肉疲勞與痠痛。因此，改善此問題為本研究欲探討之目的。 本研究希望藉由可抓握之功能來增進操作之穩定性。因此，以「握把式軌跡球」作為評估ㄧ般「桌面型軌跡球」之輸入裝置，並以(1)定位作業；(2)穩定性作業；(3)靈敏度作業及(4)主觀評量表為評量之媒介，深入探討握把與扶手前傾0度、15度及30度與左傾0度、15度及30度之最佳角度組合。 研究結果顯示，當握把式軌跡球呈現「前傾30度－側傾30度」之組合時，其操作之績效是最高的，其次為「前傾15度－側傾15度」之組合，而當握把式軌跡球呈現「前傾0度－側傾0度」之組合時，其操作之績效是最差的，「桌面型軌跡球」則為次之，不過在靈敏度作業中，「桌面型軌跡球」之績效卻是最高的。在主觀評量部分，「前傾0度－側傾0度」之組合與「桌面型軌跡球」易造成右前臂、右手腕及右手掌之疲勞，且不易抓握及工作績效不佳之現象。整體而言，當前傾角度為30度時，其操作績效比前傾15度與0度來的佳。

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統計製程管制圖應用於高頻石英晶體振盪器之品質管理—以 125MHz 石英晶體振盪器為例

「統計製程管制」(Statistical Process Control，SPC)乃是一套自製程中去搜集資料，利用統計方法加以分析，並從分析中去發掘及探討異常原因，並即時採取改正行動，使製程恢復管制的狀態，也就是戴明博士所說：「品質不應再依賴進料及出貨的抽樣檢驗，而應該採用就在生產過程中，以良好的管理方法來獲得良好的品質」及「要運用統計的原理與技術，以決定製程能力」；裘蘭博士亦說：「直線管理者必須參與品質管理」。 由於石英晶體的生產，頻率點非常多樣且製程中各項參數變化非常複雜。所以必須應用一套適宜周延的SPC管理體系，來維繫與改善製程品質。本論文嘗試引用以SPC的製程控制精神，以實際高頻石英震盪器為例，導引石英晶體生產現場的品質管制與分析架構。並針對石英晶體振盪器重要管制站，設計 SPC 管制圖，以控制石英晶體振盪器管制製程中重要參數的變化，並利用Gauge R&R 分析來研判量測系統或量測方法的適用性。 本論文利用 SPC 製程管制，找出影響產品特性參數的重要製程，在製程中利用 SPC 加以監控，當發生異常時，將問題反饋，找出真因並立即改善。並針對石英晶體生產製程，進行全面性有效管理，提升製程的穩定性及產品品質，最終能使滿足客戶需求及降低生產成本，達成最佳的生產績效。 本論文成果包括三部份： 1.SPC：「統計製程管制」對生產的重要性 A.降低不良品個數 B.降低生產成本 C.提高利潤及客戶滿意度 2.迴歸分析：利用簡單回歸分析方式找出產品因電壓變化對產品頻率所造成的影響，進而利用此一方法控制檢驗相關參數。 3.Gauge R&R：利用Gauge R&R分析，暸解量測系統及作業人員的相互影響及適切性。

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RFID於物流中心應用之探討

近年來無線射頻辨識（Radio Frequency Identification，RFID）技術應用日益廣泛，舉凡門禁安全管理、貨物追蹤管理、醫療管制應用及動物植入晶片監控以及捷運系統使用的悠遊卡，甚至美軍在伊拉克戰爭中的後勤補給支援，都可以透過RFID技術的應用獲得良好的監控及追蹤。 目前國內、外對RFID系統應用於物流中心所產生實質效益之文獻並不多，造成有心導入RFID系統於物流中心的業者，遲遲不敢有所行動，大多抱著觀望的心態。因此，本研究基於上述的理由，將以情境方式探討RFID物流中心作業模式，並研究RFID系統應用於物流中心後，所產生的實質效益，以提供未來有心導入RFID技術之物流中心管理者參考應用。 本研究探討物流中心導入RFID系統，可即時追蹤貨品狀況、監控貨品流向及貨品資訊透明化等效益，在諸多有利於企業獲利的因素考量下，國內物流業者應該儘早做好相關準備，雖現階段RFID系統的成本過高，但是RFID系統在國內試行及導入有其必要性。歸納出本研究結果，有下列幾點的結論： 1.透過情境方式探討RFID技術可追蹤特性： 本研究以情境方式，透過RFID系統元件的功能及意義，藉由情境瞭解RFID系統可追蹤性功能。針對物流中心作業模式作分析與歸類，利用EPC Network系統的發展，可以讓物流中心管理者、追蹤系統的使用者，藉由追蹤系統，獲得貨品即時位置及安全狀態。 2.RFID可即時獲得商品資訊： 透過RFID之EPC Network系統架構，可即時掌握商品各項資訊，有助於產品供應鏈生命週期之透明化。 3.分析及歸納RFID系統在物流中心的效益： 本研究整理出物流中心應用EPC Network系統架構，可提供了物品資訊交換環境，有助於供應鏈自動化、提高物品資訊透明度以及供應鏈流程的追蹤與追溯。

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三階段流程工廠在無閒置時間下之排程問題

本研究是探討三階段流程型工廠在無閒置時間限制下之總完成時間最小化的排程問題，三個階段製程均為單機，本研究分析了三個案例，並找出其中兩個案例的最佳解排序方式，以及第三個案例在特殊情況下的最佳解。本研究的最佳解排序方法是以Johnson’s rule為基礎做延伸，其推導過程與排序方式會在研究中詳細說明。

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工業合作計畫機制與個案之研究

許多開發中的國家已經透過互惠合作(Offset-台灣稱為工業合作計畫, ICP)管道快速且有效的獲得了必要的關鍵性技術。 在本研究中，首先提出一個包括四階段過程的工業合作計畫機制：階段一：鑑別ICP專案評估準則變數；階段二：依據評估準則變數評估ICP專案項目的順序；階段三：ICP專案協定之協商；階段四：ICP專案得執行)的工業合作計畫機制 (本研究僅討論階段一、二、三) 。 其次，以F-16戰機合作生產為例，使用模糊多準則決策模式(MCDM)模擬工業合作計畫機制中的階段一與階段二的決策過程，並確認是一個可行的方法。 最終，本研究提出一個動態衝突分析法，並使用此法於1962年古巴飛彈危機與1989年中日矽晶圓材料合資案協商進行協商衝突過程的模擬與分析，顯示此法能重複模擬，在協商之前或協商期間，對不同選項不但能立即清楚顯示協商過程而且能預測可能的結果。

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考慮工作群組與多重加工之工件之單機排程問題

本研究擬針對靜態單機排程同時考慮最佳化與啟發式演算法，分別討論最大延遲時間最小化為及總完工時間最小化兩個問題。針對最大延遲時間最小化問題提出最佳解排序，對於總完工時間最小化最佳化則提出分支界限演算法、整數規劃模式。研究中之基礎定理與優先順序關係將由相關文獻中衍生推演提出，這二個最佳化的方法都將實驗測試其效率，其過程與運算結果將會在研究中詳細說明。並且提出一啟發式演算法，其實驗結果也會在研究中詳述。

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以基因演算法計算多機流程型工廠在有限暫存之最小完工時間

摘 要 本研究主旨在討論多階段流程型工廠，每個工作站內皆有一至數個平行機台，考量有限暫存區下總完成時間（Makespan）最小化之排程問題。工件需在每個工作站完成加工，暫存區的容量限制為最大存放工件數;當暫存區暫存空間不足時，工件被迫留在工作站製程造成阻擋。此問題之複雜度早已被證明為NP-hard，因此本研究以基因演算法做為解決本研究之啟發式演算法，並發展出一套完成時間的步驟，以縮短求解時間並使求解品質達一定水準。

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發展設計鏈的概念設計改變控管流程

產品開發是企業掌握市場、維持競爭力的重要活動。企業需要投入大量人力、物力與資金於其中。隨著顧客需求的多變與產品的複雜度提高，單家企業已無法負荷如此龐大的研發資金，因此企業開始將部份產品設計外包給其他專業企業，彼此協同合作，共同設計一項產品以達到將成本分攤、共享利益的目的。也因如此，各家企業的設計活動息息相關形成了設計鏈。若合作過程中單方發生改變卻沒有與其他公司協調，則可能影響到其他公司的設計活動，甚至影響整個產品開發專案。因此在各企業共同合作協同設計的同時，應有一套管理改變的手法以有效輔助控制專案過程中的改變。此外，由於設計鏈中的成員分散各地，且擁有著不同的資源與各自的合作理念，若用集中式的改變控管流程可能會產生相關協調改變問題。因此本研究整理數位學者提出的概念設計流程，考慮活動的目的與可能的回溯形成一個通用性的概念設計流程。從中了解到概念設計階段產品結構的不確定，無法適用組態管理的控管手法，因此本研究以文件為控管項目，並考量設計鏈的分散特性提出一套用於設計鏈中的分散式概念設計改變控管流程，以協助設計鏈的成員在發生改變時，能根據自身的評估準則做出決策，並維持公司對公司間文件關係的一致性看法，減少日後合作上發生智慧財產權方面的糾紛。

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以群組基因演算法求解成衣業車縫線之生產線設計問題

成衣製造屬於傳統及流行的產業，面對以顧客為中心的國際化競爭。車縫作業需要最多的人力及物力，是成衣製程中的關鍵作業。成衣業車縫作業中的生產線平衡計畫，其目的在於妥善指派工序至各工作站，使工作站之機台能執行所分派之工序，並平衡各工作站的工作負荷。生產線設計問題（Assembly Line Design Problem，ALDP）除了考慮生產線平衡，更考慮機台種類的限制，亦即工序分派至工作站必須考慮機台能執行所分派之工序。由於生產線設計問題屬於NP-hard問題，因此，對於成衣業車縫作業具複雜的先行作業關係而言，啟發式演算法能在合理時間內求得近似最佳解。 本論文應用群組基因演算法（Genetic Grouping Algorithm，GGA）發展出求解成衣業生產線設計問題的模式。Falkenauer於1992提出群組基因演算法，改良基因演算法的缺點以適用於生產線平衡問題。本研究之目的是透過求解最小相對平均誤差（Mean Absolute Deviations，MAD）以達成最大工作站負荷平衡。本研究以實際之成衣業生產數據來驗證所發展之群組基因演算法之績效。由實驗結果得知：相較於基因演算法，群組基因演算法在求解較簡單及較複雜問題分別有13.81%及8.81%的相對改善百分比。因此，群組基因演算法是一個能有效應用於求解成衣業車縫作業的生產線平衡設計問題的方法。