中原大學工業與系統工程學系學位論文
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臺灣高齡人口於1993年已達高齡化社會標準，高齡人口比例隨著時間一直不斷增長，經建會推估於2017年甚至達到14%以上，其潛在市場不容小覷，再配合政府政策的推動，致使各相關企業均致力於高齡者相關產品的開發。新產品是企業主要獲利來源之一，但新產品開發必然會面對專利權的問題，根據世界智慧財產權組織統計資料顯示，掌握專利資訊可縮短研發時間以及研發成本；反之如對於專利資訊了解不足，則有可能新產品輔一上市即造成侵權問題，其造成之金錢及時間損失是難以估計的。但盲目以專利資訊進行迴避設計則可能使產品不具技術演進趨勢，與專利三要件之進步性背道而馳導致無法申請專利，使其產品價值相對降低。本研究建構一系統性創新設計流程予以高齡者輔具相關企業於新產品研發達成以下目的：(1) 透過專利分析高齡者輔具專利資料達到市場技術判斷及專利迴避的功效；(2) 以發明原則結合專利地圖縮短研發時間；(3) 探討高齡者輔具於不同時間及空間之狀態，提供後續企業研發之參照；(4) 以TRIZ演進線理論分析相關產品技術演進趨勢，設計一具有專利進步性之產品。本研究開創結合專利分析於TRIZ演進線理論之學術價值，並以此系統性創新設計流程協助高齡者輔具相關企業有效率的研發具有價值性之新產品。
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急診醫療資訊系統建置的目的為使急診醫療資訊取得具有即時性，將急診病患資料等報表方便快速地整合，減少人工書寫作業的負擔，降低資料傳遞錯誤之機會，讓相關醫療及行政人員能夠隨時監控病患狀況，加強工作效率以提升醫療品質及服務品質。很多資訊系統分析師使用技術來主導需求分析，但當資訊系統做出來後，使用者卻不滿意，因此以使用者為中心建構的醫療資訊系統應運而生。 本研究探討使用者參與資訊設計所建立出的急診醫療資訊系統之成效，並根據Wixom & Todd提出的使用者滿意與科技接受理論整合模式為主要架構，嘗試歸納一套適合急診醫療資訊系統的評估模式，並以結構方程模式分析驗證該評估模式應用於以使用者為中心建立急診醫療資訊系統的適合度，期望此模式能成為醫療院所在進行以使用者為中心建置醫療資訊系統的過程中，問題界定、原因探討、系統評估與改善上可靠的參考依據。
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本研究主旨在探討無相關平行機台（unrelated parallel machines）上工作不允許佔先（preemption）之排程問題研究，而研究目標為完成時間剛好為該工作交期之工作權重數量最大化。每個工作具有不同的抵達時間，每個工作還須考量機台限制的條件，也就是工作必須由指定的機台集合中的任一機台上進行加工，機台具有可利用時間限制的條件，以及工作具有順序相依性的整備時間（sequence-dependent set-up time），每個工作會因為排入機台上的前一個工作不同，而需要不同的整備時間。本研究目的為針對此問題擬提出啟發式演算法H1，並將所得啟發解作為模擬退火法（simulated annealing）之起始解，近而求得滿意的近似最佳解，並將此結果與陳科甫（2009）使用網路流量（network flow）進行求解之最佳解進行比較，並透過模擬實驗來分析此啟發解之求解品質。模擬退火法在工作數為20時，經實驗設計分析測試，參數因子具有顯著效果，但當工作數為40時，經實驗設計分析測試，參數因子皆無顯著效果，因此本研究中直接使用啟發式演算法H1與數學規劃模式比較求解誤差，經由實驗結果得知，平均求解誤差為3.39 %，求解效率實驗結果得知啟發式演算法H1的平均求解時間約8.99秒，陳科甫（2009）之平均求解時間為662.611秒。
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本研究針對等效平行機台（Identical Parallel Machine）在TADC (Total Absolute Deviation of Completion time)最小下使最大完工時間最小的雙目標問題加以探討。TADC為一種完成時間變異問題的衡量。本研究先提出最佳解求解方式來求得TADC在等效平行機台最小的最佳解，再利用BIP數學模式來最小化最大完工時間。透過模擬實驗分析此求解方式之求解效率，模擬中最大環境工作數量200個，機台30台，最佳解的平均求解時間約229.1秒。
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中小企業在我國經濟的發展上，一直是產業結構中重要的經濟主體。近年來，隨著全球經濟風暴的影響，各國企業經營情勢跟著衰退。對於我國經濟架構中作為主體的中小型企業而言，相對於大型企業所具備的資源優勢，總是缺乏足夠的能力進行企業經營與體質的改善提升。因此，為了協助國內整體企業中超過九成七以上的中小型企業能夠繼續生存發展，國內相關政府單位，有責任扮演引導與協助的角色，藉由各項輔導措施來提高中小企業的經營能力。 因此，本研究認為微型、小型及中型等之不同企業規模之企業，在品質管理之推動上應有不同的運作實務及不同的實施程度。參考國內外之相關研究之後，規畫出一份完整且可實際應用的中、小、微型企業之品質管理運作實務，提出品質管理推動的五個階段：產品品質、流程品質、系統品質、全面品質及經營品質。且在各階段上針對微型、小型及中型之不同規模企業提出品質活動之管理手法與工具。 並針對中小微型企業之品質管理課題進行深入的實證研究，依據所規劃之架構問卷設計來進行調查，以了解中小微型企業在各階段之品質活動之運作狀況，以期最終能協助這些企業組織推動品質管理的策略與執行。本研究共歸納出三點研究結論：一、在品質管理運作架構中各階段推動活動的實施程度及實施成效分析方面，研究發現兩者之間具有一定程度的正向相關性。二、企業規模大小與品質管理運作架構中各階段的推動活動的實施程度和實施成效都有其顯著的正向關連性。三、不同產業在品質管理運作架構中各階段的推動活動的實施程度及實施成效均有顯著性差異。
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豐田生產系統（Toyota Production System, TPS）推行至今已超過50年，而在目前市場變化迅速的環境中，在企業界中依然能創造強力的競爭優勢，使得許多企業相繼導入TPS，但推行失敗的案例也不計少數，從文獻中可看出許多企業在導入TPS時，只著重在工具與方法等技術面上，卻忽略了人性面上的執行。本研究根據文獻的探討，瞭解TPS與TQM以及TPS與HRM之間的關係，並整合TQM及HRM之TPS整合型模式，且將此模式分為人性面、技術面與績效面，再以專家問卷的方式來對此模式進行驗證研究。 本研究透過國內外文獻的探討以及與國內TPS專家學者的討論之後，提出一個TPS整合型模式的架構，接著利用專家問卷調查的方式，透過德菲法篩選重要的評估項目，取得共識後，再利用層級分析法來對這些評估項目進行兩兩比較的作業，取得構面之間與評估項目之間的相對權重，瞭解哪些構面與項目是較重要的，並藉此驗證TPS整合型模式是可被接受的，研究結果也顯示出在人性面上，為TPS整合型模式中最重要的構面，在人性面之下的「尊重人性」中的「員工受到尊重」與「員工工作保障」為權重較高的兩項，顯示出在執行TPS上，員工的重要性，期望能提供業界在導入TPS時能有一參考之依據，並以不同的角度去切入，以落實推行TPS整合型模式，創造更高的企業競爭力。
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偏光板為液晶顯示器產業中關鍵性的零組件，其關鍵的原因在於全球偏光板產能幾乎集中在少數日系供應商手上，而偏光板的本身關鍵的光學膜、相位差板等，也同樣集中在少數的日系廠商；就偏光板產業鏈上的各家供應商而言，推測可能為維護其生產關鍵技術，因此作風都相當保守，通常不願意進行大動作改革，因此，相關的改善專案推動上較為困難。 過往偏光板產業一旦發生漏檢，就以人員訓練做為改善方向並不能有效降低漏檢，藉由本研究以探討偏光板檢驗流程，並以統計量測系統分析的手法，將分析數據進行探討漏檢的變異是來自檢驗人員或是檢驗治具的變異，並針對變異原因加以改善，研究結果顯示偏光板檢驗流程，人員訓練對一致性有提升的作用，但是正確性提高仍需依賴檢驗治具的改善。改善後整體對標準值的Kappa由0.698622提升至0.939633，大幅增加檢出正確率。而以2009投入量與採購成本為例，一年約可節省台灣廠區528,000美金的偏光板重工成本，在製造成本日益艱困的面板產業中，藉由產業、學術的合作，增加公司未來的競爭力。
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本研究探討在機台有可利用時間與機台合適度的限制下之開放型排程問題，研究目標為最大完工時間最小化。每個工作具有不同的到達時間，且工作允許佔先(preemptive)。另外，機台可利用時間為不連續的，且工作只能在特定機台上處理。此問題的模式為O,NCwin|pmtn,rj,Mj|Cmax。本研究係以網路分析的最小成本流量問題(minimum cost flow)來解決多項式線性規劃模式問題。最後並配合CSP(Constraint satisfaction problem)問題，建立限制式規劃程式，將工作在特定時間指派至特定機台上，以確保工作可以在完工時間內順利完成。實驗的結果顯示出線性規劃模式能有效率的求得最大完工時間最小化之最佳解。並與限制式規劃問題求區間內工作排程問題搭配，由實驗中得出工作數與機台數將會影響本開放型排程問題的求解效率。
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近年來隨著電子產業的發達，電腦數值工具機(Computer Numerical Control, CNC)銑削加工的需求也隨之增大，再加上產品品質的要求，使得CNC銑削技術的提升成為各自動化產業注重的議題。而在CNC銑削加工時，刀具的磨損與斷裂都會明顯的導致加工品質的不穩定與生產效能降低，並且還會使昂貴的加工工件損壞、報銷，造成加工成本的提升，而CNC工具機本身並沒有自行探測刀具的能力，因此為了能夠確保生產品質的穩定與達到完全的自動化生產，本研究提出三種即時的斷刀監控決策系統，使得機器在運作的同時，能夠即時的探測到刀具的斷裂。這三種監控系統所使用的資料處理方法皆為監督式學習的類神經網路演算法，其分別為倒傳遞網路(Back-Propagation Network, BPN)、機率神經網路(Probabilistic Neural Network, PNN)及學習向量化網路(Learning Vector Quantization, LVQ)。此三個系統皆使用相同的力量感測器來量測切削力訊號，再以切削力與三個加工參數，分別為轉軸速度、進給率及切削深度作為網路的輸入因子，以及其相對應的目標參數來做網路的訓練，並於訓練完成後套用至CNC銑削工具機中來探討其判斷的精確性。最後在三種系統架構完成後，本研究再利用網路訓練速度較快的網路演算法，提出另一種判斷準確度較高的可調式斷刀即時監控系統，此系統可以在刀具被誤判為斷刀停機時，將誤判的參數資料丟回資料庫，重新訓練網路結構，使得此可調式預測系統能隨著樣本資料的增加，來提高網路預測之能力，以達到更 精準的斷刀預測。
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投影機運作時噪音的大小是很重要的品質指標。而投影機噪音形成的因素有許多，可以採用不同的方法來分析和探討，本技術報告希望由量測所得到的工程數據，來建立投影機噪音的預估模式。以便將來投影機設計時可用量測到的工程數據資料，預估噪音是否符合標準。 本研究使用的方法是運用機器學習的決策樹與類神經網路技術來建構預估模式。將工程數據分成60筆以訓練而得適當的參數，再以40筆資料測試預估模式的準確性。本報告用WEKA軟體來建構決策樹，也利用Qnet 2000軟體來建構類神經網路，得到最佳的決策樹是J48，最佳的類神經網路是三層式，節點各為15, 8及1。最後結果發現決策樹的正確率為79%，而類神經網路正確率為82.5%。 從結果顯示，使用類神經網路所得到的正確率是所有預估模式中最佳的，因此建議以類神經網路做為未來預估噪音的模式，對於個案公司投影機後續研發降低噪音可以提供顯著的改善。