中原大學工業工程研究所學位論文
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國內核能發電廠(簡稱核電廠)運轉已近30年，在有限的資源、維護設備及零組件獲得不易情況下，核電廠積極建立維護設備及零組件的採購程序，以使運轉機組維護需求設備及零組件不虞匱乏。然而，國內對供應商採購的規範是否足以符合核安級水準，以確保供應商所提供的設備、零組件及技術服務均能滿足需求，使核電廠運轉安全無虞。本研究經由整合美國聯邦法規10 CFR 50附錄B、美國核能採購事務委員會(NUPIC)、ISO及國內供應商形態等相關文獻，探討研擬符合國內核電廠實際需求之核安級水準的供應商能力績效評選指標。 其研究方法主要架構是先應用專家群體預測之德菲法(Delphi Method)，以專家問卷調查方式，評選出影響核能級產品供應商能力績效評估69項及顧客需求26項的主要關鍵性需求指標；再以多目標的決策層級分析法(AHP)定義各關鍵性需求指標之相對權重及整體優先向量 (Priority Vector)；以及應用品質機能展開(QFD)技術將顧客需求與供應商能力績效評估指標整合，轉換成供應商能力之評估策略重點方向的優先指標。 經由本研究結果，已建構國內首套符合核電廠實際需求之核安級水準的供應商評選指標及評估模式，並獲得重要關鍵影響之供應商能力績效評估策略的八大能力評估構面及12項關鍵優先指標，為核電廠安全組件供應商能力評估管理策略之優先重點要項，確保藉由評鑑機制建立重點式的管理評估策略方向，將有效的作為評選體質健全、技術優良及品質可靠的優秀供應商商源，進而積極性的促進供應商健全其工程管理及品質管理系統，以有效提高採購安全組件及技術服務的品質可靠度及維持其有效性，使國內核電廠運轉安全無虞。
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本研究針對等效平行機台(Identical Parallel Machine)之研究，工件在任一個機台上加工時間均為一致，但是某些工件只能在其機台限制（Machine Eligibility）上加工，工件需要在截止期限（Deadline）之前完成，目標為總完工時間（Total Completion Time）最小化。由於此問題為NP-hard，本研究對此問題擬提出有效的啟發式演算法，同時建立分支界限方法(Branch-and-Bound)，以驗證啟發式演算法之求解品質。 啟發式演算法利用SRPT-FM (Shortest Remaining Processing on Fastest Machine)和單一機台有截止期限最佳解法進行排列，針對執行時間短的工作 ，預先排入至機台上，預排所有工作，其最晚開始時間(Least Start Time)小於工作 的最晚開始時間(Least Start Time)，若有超過截止期限的工作將該工作進行與其他機台進行調換，或是將該機台上的其他工作與其他機台的工作進行交換測試，求得演算法的解為分支界限法之上限值；而分支界限法的下限值是將本研究轉換成線性規劃模式，並求得其對偶解，將此對偶解為分支界限法之下限值；最後結果本啟發式求解品質誤差都可以在1%以內。
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摘要 對於案例研究公司－中芯國際集成電路製造（上海）有限公司（SMIC）在設備備用零件的管理方面，我們所面臨的問題就是如何迅速地取得充分且正確的訊息以做為管理的依據，例如使用者手上的零件數量有多少？可維修的零件是否送修並使用？需要定期更換的零件是否準時更換？造成該問題的主要困難點，肇因於備用零件之管理往往牽涉到企業資源規劃系統（Enterprise Resource Planning, ERP）以及製造執行系統（Manufacturing Execution System, MES）。而SMIC在構建以上兩項複雜且獨立的系統時，備用零件訊息方面並未完善予以整合，導致管理人員無法充分地掌握備用零件的現狀，一旦零件自倉庫領出後，無法持續追蹤該零件的現狀，對使用者所提出的用料預估及領料需求的合理性無法做迅速且客觀的判斷。 為解決以上問題，SMIC構建並導入一備用零件管控程序－PTMS*（Parts Management System），來整合儲存於ERP以及MES中的備用零件訊息。並定義出9種原本訊息分別儲存於使用者及MES中之備用零件狀態：空閒中（Free），使用中（InUse），等待替換中（Swapped），待維修（WaitRepair），已維修（Repaired），待報廢中（Scrap）， 等待退庫（Returned），等待維修部門維修中（WaitOE），維修部門外送維修中（OutRepair），以詳細釐清備用零件自倉庫領出後之的狀態。最後，整合以上訊息並應用於用料預估系統及領料/退料系統中，以達到即時檢視備用零件需求計畫之準確性，評估維修人員領料數量是否合理以避免濫用等監控的功能，達到充分、迅速、正確地提供管理資訊及建議。 因此，本文探討SMIC如何建構一備用零件管控程序－PTMS來對備用零件做合理、有效的控管以達降低備用零件使用成本的目的。 關鍵詞：備用零件管控程序，企業資源規劃系統，製造執行系統，備用零件
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在精密工業及自動控制技術未臻完善之前，所謂的金屬加工或成型，僅僅是靠著數種基本的工具機，由操作人員分別運用車、銑、刨、鑽、剪、壓、鋸等機具與技巧，製作出所需的五金構件，然而金屬的加工或成型，並非能由單一機具所完成，通常須透過許多不同特性的工具機分別加工，而在一般較小型的工廠中，多是由ㄧ人獨立完成，也就是須由一人連續操作多種工具機。 然而各項工具機的工作特性及操作方式均不同，人員在連續操作不同工具機作業時所產生的心智模式轉換與適應性的問題，均明顯影響著人員操作績效，甚或工作安全，因而變成一個人們時常忽略卻又十分貼合人因工程的課題。 因此希望經由本研究中設計的二項實驗，由受測者針對三種特定的工具機，在不同操作順序的比較下，證明心智轉換所產生的影響，從實驗中我們也的確發現了當連續操作兩作業軸向與工作屬性均相反，而手部動作卻相似的工具機時（如實驗中的車床與銑床），會明顯產生不適應的問題。 另外透過測試於連續使用前述兩種工具機作業時的生產速率比較中，探討其他可能影響適應性的外在因子，進而找出一個可有效運用的預測模式，並期能將此ㄧ經驗及數據發散，做更廣泛、更有效之運用。
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台灣的高科技產業如晶圓製造與封裝、筆記型電腦製造、主機板製造與液晶螢幕顯示器在世界上均居於領先地位。完善的資源規劃與產能分派對於企業發展與獲利扮演關鍵性的角色。本論文探討的高科技產業資源規劃與產能分派問題包含一系列研究議題，如短暫的產品生命週期、複雜的混合產品生產、時間價值下有限資金對資源的巨額投資、快速的資源技術革新與衰退性的產品價格、具特定搭載限制的同步性資源、潛在的資源取得方式與不確定性需求等。 本研究探討的高科技產業資源規劃與產能分派主要可被區分為兩種層次:單廠規劃層級與跨廠規劃層級。本論文首先針對訂單生產環境，發展一個多資源規劃與產能分派模型。接著，本研究建立存貨生產製造環境下用以平衡多規劃期間產能負荷的模型來解決問題。此模型有助決策者發展最具經濟效益的資源投資組合與規劃計劃。本研究除了根據上述兩種製造環境發展具混合整數特性的確定性數學模型外，亦分別發展一系列對應的限制規劃為基礎的基因演算法。本研究並以實驗展示求解方法的可行性與效率性。此外，本研究針對需求不確定生產環境下之資源規劃與產能分派問題，發展一個能於風險性需求環境下進行生產獲利與風險取捨的數學規劃模型。此一隨機最佳化模型與其對應的基因演算法— 隨機規劃為基礎的基因演算法，成功的解決高科技產業中的隨機性需求下資源規劃與產能分派問題。 至於跨廠規劃層級，本研究提出一個以媒介者為基礎的架構，以解決兩廠之間的產能交易問題(例如:以最經濟的方式撮合產能買方的剩餘訂單與產能賣方的剩餘資源產能)。更進一步，本研究考量多廠但各方資訊不通透的環境，發展一個更精緻的產能協商模型及使用協商決策函數的產能協商架構。本研究並驗證各廠於不同協商態度下，對跨廠資源規劃與產能分派的影響。 本論文的主要貢獻可歸納如下。(1)在單廠規劃層級:本研究針對不同的實務環境發展一系列的數學模型，其中分別考慮了訂單生產、存貨生產與隨機性需求特色。本研究也已發展對應的柔性計算方法來求解上述模型，演算法的良好績效也經由敏感度分析獲得證實。(2)在跨廠規劃層級:本研究的貢獻在於成功的提昇多廠間有限資源的資源利用率，同時也有效的減少了資訊不通透環境下，廠與廠之間所造成的衝突。
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供應鏈環境中的企業要能夠相互溝通，重點在於商業交易資料能相互傳遞與解譯。在傳遞資料的方面，XML已成為大部分企業採用的資料交換格式。在定義資料格式方面，每個企業所使用的產業資料交換標準可能不一樣，所以在相互解譯資料時常會有不能解讀或誤判的情況發生，可稱之為資料交換的綱要衝突問題。針對此問題，常見的解決方法有語意對應以及結構對應兩種，若單獨只考慮語意對應或結構對應可能無法解決一對多或多對一的配對情形，因而造成無法正確判定所對應的結果。 本研究提出結合語意對應與結構對應的混合式演算法－改良型SF(Similarity Flooding)演算法來解決商業交易資料交換的一對一綱要衝突問題，期望在供應鏈環境中的商業交易資料能快速且正確的對應。SF演算法原型在結構對應過程分為四個階段，第一階段以OEM結構表達需要配對的兩個綱要，第二階段將兩個綱要的OEM圖形結合成所有可能配對的連接圖形(Pairwise Connecting Graph, PCG)進行結構圖形的重組，第三階段開始進行結構相似度的計算，第四階段則是將結構對應結果放入篩選機制中，找出最可能的配對提供使用者參考並做出最後判斷。改良型 SF演算法主要針對第二階段的過程進行改善，在結合OEM圖形的過程中參考語意對應相關的資訊，排除較為不可能的配對，達到簡化PCG圖形結構的效果。 改良型SF演算法利用多種機制有效的解決因為語意對應所產生的一對多與多對一的綱要衝突問題，得到較佳的演算效率及配對正確性。在演算法運算時間方面，由於簡化了PCG圖形的結構，因此改良型SF演算法所花費的處理時間也比SF原型演算法來的短。在配對正確性方面，利用對應品質指標Recall及Precision來計算個別演算法的績效，透過結合語意對應與結構對應兩種對應方式，再以二次對應輔助的結果，在多數情況下改良型SF演算法比SF演算法原型有較好的對應品質。 關鍵詞：資料交換、綱要對應、語意相似度、結構相似度。
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本研究主要目的在於針對系統中多重輸入多重輸出 (Multiple-Input Multiple-Output；MIMO) 的製程型態，以整合統計製程管制 (Statistical Process Control；SPC) 與工程製程管制 (Engineering Process Control；EPC) 的概念為基礎，並使用在柔性演算法 (Soft Computing；SC)中的類神經網路技術建立製程模型，再以基因演算法與類神經網路技術之整合模式進行最佳參數之搜尋；藉此模式化複雜的製程輸入與輸出關係以獲得較佳的產出結果，期以提昇產品品質。 故本研究建構一預應與參數控制模式之多重輸入多重輸出製程管制系統，其包含MIMO製程子系統、量測子系統、偏移偵測與分析子系統、類神經網路製程輸出預測子系統、基因演算法參數設計最佳化搜尋子系統、參數調整子系統等六部分；並依此模式詳細探討其流程步驟相互之關係，達成多重輸入多重輸出的製程型態在偏移干擾之下能正確地預測與診斷，除可有效控制製程的輸入與輸出外，且能達到製程最佳化之目的。
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國內使用爆竹煙火情形極為普遍，舉凡民俗迎神賽會、祭祖、豐年慶、喜慶重大節目、政治選舉期間，無不用之以增加、炒熱氣氛，而炸藥和煙火物料是近代科技獨一無二，威力強大的產物，由於具有多種視聽特別效果且用途又廣泛，深受政、商、演藝及宗教界各項活動之青睞，惟其成品及半成品破壞力之強大，若處理不慎均足以致命。 爆竹煙火原料購買容易，不需依賴複雜精密之機器設備製造，業者莫不大量生產以應需求。又因原料、產品具有先天不安全之危險，加上部分業者生產設備簡陋，安全設備缺乏以及產業無一標準作業流程等，再加上工作人員欠缺安全觀念欠缺，以致於製造過程中之危險性相對增加。自民國83年統計26家迄今，合法開工的爆竹煙火工廠僅剩12家，惟與適用勞工安全衛生法之事業單位相比較，雖僅佔極小部分。然因其具有相當危險性，歷年發生多次災害事故，多為爆炸及火災型態，結果往往造成工作人員或無辜民眾生命及財務嚴重損失，並且影響社會安全甚鉅。 有鑑於此，本研究希望藉諸學理深入進行探討，融合層級分析（Analytic Hierarchy Process; AHP）系統找出爆竹煙火業最具危害程度之工作站，並以工程心理學剖析工作站有關人為失誤之關鍵因素，採取對症下藥模式提供解決方案，期使該產業之業者有據可循，進而減少工業安全事件發生，消弭工作人員及無辜民眾生命及財產危安事故。
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本研究主要將「精實生產系統」之概念與手法應用於存貨管理中，輔以流程管理的技術將其運用在評估物料供應上所遭遇之問題，透過了解現況、分析流程、找出改善點後，進行問題的解決，如此周而復始地持續改善，期待能夠達到精實生產系統所強調的消除浪費，藉此有助於物料供應流程的改善；此外實施看板機制來強化物料供應流程，利用看板拉動物料，使物料能夠及時到達，以降低現場庫存量，故本研究建立一套實行看板機制時的步驟，有助於公司實施看板機制時有一遵循的法則，研究結果顯示出在計算看板數量這方面，改善後明顯有較低的庫存量。
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本研究鑑於研究與實務發展之需要，結合精實生產系統與供應鏈管理，進而提出一「精實供應鏈改善系統」(Lean Supply Chain Improvement System)，提供以精實生產方式或供應鏈管理之改善專案於進行執行可參考及運用之依據。其模式包含五大階段十三步驟，其中五大階段為審視階段(Survey Phase)、構思階段(Meditate Phase)、浮現階段(Appear phase)、改善階段(Reform Phase)、追蹤階段(Track Phase)，亦稱為「SMART系統」 (SMART System)。最終「精實供應鏈改善系統」以運用模擬軟體輔助模擬及協同生產型態之紙類加工業(Paper Processing Industry)個案為驗證個案。