中原大學工業與系統工程學系學位論文
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本研究係依據量測不確定度表示方式指引(ISO GUM)，評估A公司校正實驗室之量測不確定度。在指引中雖然有既定的流程；但執行時會遇到疑點，本論文針對這些疑點進行補充說明。 研究方法依指引之步驟，進行量測不確定度能力分析，並運用變異數分析以解析量測過程中的誤差源。此外，基於實務量測使用時，並非局限於某些特定量測點，故運用迴歸分析求得量測範圍的不確定度，最後以管制圖進行量測系統監控，並探討自由度對B類不確定度之影響。 本研究除完整提供量測不確定度評估過程外，另有如下述之結論與建議:(1)本研究個案實驗室各誤差源所貢獻的不確定度，主要為迴歸曲線效應、儀器規格、標準件追溯校正，以此三者為未來改善方向。(2)不當的量測方程式將影響後續之不確定度評估，研究中除考量量測系統特性外，並蒐集文獻與規範期以建立適當的數學模式。(3)在本研究中，設定B類評估方式之質疑程度R值，比較後發現，倘B類標準不確定度為組合標準不確定度之主要分量來源時，此時B類自由度值之大小，將明顯影響最終擴充不確定度評估結果。
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隨著環境的變遷，促使企業朝向國際化發展，因此，在全球化競爭的趨勢下，僅靠單個企業資源或是區域性供應鏈資源，已無法面對如此激烈的競爭市場。且企業為了因應客戶訂單不斷的湧入，在既有的製造廠區中，無法完成所有訂單的需求數量，考量整體環境與利益因素後，必定會採取增加製造廠區或外包策略，以擴大本身的產能，提升企業的接單能力，以免錯失訂單承接的機會，企業所面臨的問題也延伸到複雜的多廠區的產能規劃問題。廠區因為製造特性與產品特性的不同，廠區並非可以生產任一產品，顧客所發出一種或多種產品類型的訂單，此時企業必須考量訂單上與工廠可生產的產品種類是否相同，再合理的運用有限的產能生產訂單需求的產品。因此，當企業在進行全球運籌管理或供應鏈管理時，如何進行全球分工且在有限資源下提供顧客最滿意的服務，是目前企業所面臨之重要課題。 本研究旨在探討在CTO環境下，考量如何承接各地通路商所提供顧客的確定性（包含已允諾與未允諾）訂單與具有機率因素之潛在性訂單，並分析不同組裝廠區與模組廠區間的生產特性與限制因素，提出從訂單承接至多廠區產能配置的整體流程，運用有限的產能於適合的訂單，並隨著週期訂單的改變調整產能配置計畫，以滿足顧客需求。流程中並建構ㄧ訂單承接與多廠區產能配置模式，利用此模式求得對企業而言利潤最大的訂單組合與各組裝廠區與各模組廠區產能配置，提供後續的短期產能規劃與生產排程建議順序。並針對潛在性訂單發生變化時，對訂單承接組合以及各組裝廠區與模組廠區的產能配置有何影響，並快速有效配置廠區資源，達到整體利潤最高的目標。
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本論文研究目的主要是應用品管手法中的累積和與指數移動加權平均管制圖來偵測類流感症候群的爆發，傳統的傳染病偵測方法時效性上明顯不足，因此主動式的症候群偵測方式被提出用來及早發現傳染疾病疫情異常現象。 研究資料為2003到2008年健保資料庫之健保申報資料，健保申報資料是以16萬人為樣本， 2003至2008年中，平均一年約有五十萬就診人次，高峰期多發生在10月至隔年4月。類流感症候群ICD-9診斷碼則採用美國疾病管制局之症候群分類標準以及台灣專家會議所共同研商訂定類流感症候群疾病分類碼進行分析。 我們利用累積和與指數移動加權平均管制圖來建立疫情監控機制，但是基本假設為觀察值必須互相獨立，然而本研究資料之間卻有相關性， 因此先使用迴歸模式來建立統計預測模式，然後建立其預測誤差的單邊上累積和與單邊指數移動加權平均管制圖，管制上限須滿足管制內平均連串長度等於50 (ARL0 )。 由於資料間具有相關性，所以假設迴歸模式的誤差項服從ARIMA模式。本研究利用2003到2006年的資料建立迴歸模式與95%預測區間，並使用2007年資料來做驗證及監控2008年的類流感症候群的情形。 本研究所建立的類流感症候群統計預測模式與偵測症候群爆發的累積和與指數移動加權平均管制圖，以2007年資料驗證時，類流感症候群流行的高峰期期間， 所建立出的累積和管制圖確實能偵測出疫情異常，但是建立模式的資料有些情形未發生(例如:元旦發生在禮拜一)而產生錯誤的警訊。經由監控2008年的資料中發現每年的1月到4月與12月都是類流感症候群容易爆發的月份。然而, 以實際資料來計算 是相當困難的，因此由CUSUM以及EWMA管制圖的趨勢來解釋兩個管制圖，由結果得到CUSUM管制圖的趨勢類似於EWMA管制圖。
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本論文研究針對自相關過程，探討具有對稱管制上下限的Xbar管制圖之設計問題。Xbar管制圖是在1931年由蕭華特博士提出，是偵測製程平均數偏移一個有用的工具。Xbar管制圖的設計問題在於決定樣本平均數Xbar的樣本數和管制上下限的距離因素。 傳統Xbar管制圖的假設是樣本平均數服從獨立且常態分配。然而，在實務應用上，品質特性測量值卻可能具有自我相關性和非常態性。再者，當樣本平均數的標準差未知但給定一組管制內的資料時，則樣本平均數的標準差可以藉由這組管制內的資料估計，但是具有隨機性。自我相關性，非常態性，和參數估計會影響特定管制圖的績效指標(如：平均連串長度)下之樣本數和管制上下限的距離因素。 本論文研究包含四個子問題。子問題一探討非常態性，自我相關性，和參數估計對Xbar管制圖的績效指標之影響。子問題二到子問題四考慮Xbar管制圖的三個設計問題，分別在三個假設之下：(1)資料過程已知(以模式為基之設計表示)，(2)已知資料的自我共變數，但邊際分配未知(以無分配之設計表示)，(3)資料過程完全未知(以無模式之設計表示)。 針對子問題一，我們得到的結果有：(1) 非常態性對於平均連串長度和連串長度的標準差具有非單調性的影響。(2) 當管制內Xbar資料的個數增加時，平均連串長度和連串長度的標準差將遞減且收斂到已知樣本平均數的標準差的情形。(3) 當樣本平均數的間隔一自我相關性增加時，管制內連串長度等於2的機率遞減且管制內連串長度分配的尾部機率值增加。因此，管制內平均連串長度和連串長度的標準差增加。(4) 針對自我相關性和參數估計的影響，當樣本平均數的間隔一自我相關性之絕對值遞增，管制內Xbar資料的個數遞減，或兩者同時發生時，則連串長度分配的尾部機率值增加。除此之外，我們也探討樣本平均數Xbar的樣本變異數之變異數的漸近結果並針對此結果對管制內Xbar資料的個數提出建議。(5) 針對非常態性和參數估計的影響，當偏移量是小量或無偏移時，平均連串長度在具有非常態性，參數估計的組合和具有常態性，參數已知的組合之差距會隨著管制內Xbar資料的個數遞增而遞增。當偏移量是大量時，則此差距會隨著管制內Xbar資料的個數遞增而遞減。(6) 自我相關性，非常態性和參數估計對於平均連串長度和連串長度的標準差具有非單調性的影響。 針對子問題二，我們提出一演算法，在限定管制內平均連串長度為一定值之下，用以決定使得管制外平均連串長度最小化之樣本數及管制上下限的距離因素之參數組合。我們藉由模擬實驗來比較：(1) EWMAST(針對穩態資料過程之指數加權移動平均)管制圖，(2) SCC(特殊原因)管制圖，(3) ARMAST(針對穩態資料過程之自我相關移動平均)管制圖，(4) 我們提出的Xbar管制圖設計。當品質特性測量值服從ARMA(1, 1)(一階自我迴歸和一階移動平均)過程時，ARMAST管制圖勝過我們提出的Xbar管制圖設計，EWMAST管制圖，和SCC管制圖，原因是ARMAST管制圖是針對ARMA(1, 1)過程而設計。當品質特性測量值具有自我相關性和非常態性時，我們提出的Xbar管制圖設計優於ARMAST管制圖。 針對子問題三，我們提出兩個無分配方法(以方法1和2表示)，在限定管制內平均連串長度為一定值之下，用以決定使得管制外平均連串長度最小化之樣本數及管制上下限的距離因素之參數組合。方法1和2之基本概念分別為假設樣本平均數服從具獨立性之常態分配和AR(1)(一階自我迴歸)過程。為了符合中央極限定理，我們以調整樣本數至少30來修正方法1和2。修正後的方法2優於修正後的方法1。我們針對R&W(Runger和Willemain)管制圖，DFTC(無分配之表格化累積和)管制圖，和我們提出的修正後方法2做比較。R&W管制圖和DFTC管制圖在自我相關性輕微到中度和偏移量輕微或較大時表現較好。而在高度自我相關性和偏移量中度或較大時，我們提出的修正後方法2表現較好。 針對子問題四，我們針對完全未知之自我相關過程，提出一個無模式Xbar管制圖設計，並且是在給定一組管制內品質特性測量值資料之條件下。樣本平均數標準差是由無重疊分批平均數法估計。我們提出演算法在限定管制內平均連串長度為一定值之下，用以決定使得管制外平均連串長度最小化之三個參數：批量數、樣本數、管制上下限的距離因素。在此三個參數的搜尋過程中，我們計算平均連串長度在於樣本平均數和分批平均數服從具獨立性的常態分配之假設下。為了符合中央極限定理，我們也修正批量數和樣本數至少30。我們藉由模擬實驗來評估此演算法，而測試例子包含了AR(1)過程，ARTA(1)(AutoRegressive To Anything of order 1)過程且邊際分配分別為t分配和指數分配。實驗結果顯示我們的無模式演算法有不錯效果而且在自我相關性輕微或自我相關性較大但偏移量小量或輕微時表現較好。而當資料服從ARTA(1)過程且邊際分配為指數分配時，我們的無模式Xbar管制圖設計表現較差。
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隨著環保意識的抬頭及歐盟指令EuP之規範，產品生態化設計之要求備受重視。本研究以筆記型電腦進行產品零組件模組化設計，首先以熵權重法與VIKOR排序法，計算出不同產品規格之效能值，以此評估各產品的效能。進而針對生態化設計四個階段:原物料取得、製造、使用及生命週期結束建構一成本數學模式，考慮產品組成結構、各階段成本與環境衝擊，藉此求出不同零組件所構成之排列組合的成本最小化。最後本研究綜合效能值與成本，找出對環境影響較小同時成本也較低的產品模組化組合，以期能回饋給設計端。
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近年來由於氣候變遷及能源的耗竭，使消費者對於綠色產品的接受度提高，且歐盟法規要求生產者必須以生命週期的思維設計產品，但企業只針對綠色產品的品質提升及技術研發，卻忽略消費者擁有此生態化設計產品所帶來的價值，使得產品不具市場競爭力，此乃本研究之動機。 本研究依據生態效益的概念，將環境衝擊納入消費者價值建構評估模式中，並以筆記型電腦產品進行實例驗證，根據各產品功能表現所帶來的價值，且計算出各產品的總擁有成本，及評估能源消耗、使用禁用物質及不可回收等的環境衝擊後，求得各產品在考慮消費者價值下之生態效益排序，並運用TOPSIS決策方法進行驗證，提供設計者做為產品改良或創新之方向，也可提供消費者在選購產品時的參考。最後，本研究探討消費者需求不同與環境衝擊變化時的價值差異，提供設計者在不同市場之需求分析。
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在多樣少量的產品需求環境下，生產系統中，單元製造為一不錯之選擇。在單元製造的分群研究裡，先考量產品與機器的關連性，進而考量訂單及機器使用率，再來考量單元內與間的佈置；然而同時考量單元的形成與單元間的佈置是較少的，此現象引起本研究的動機。 本研究擬建構一多期動態訂單與多行單元形成之生產佈置最佳成本模式，在多期需求變動環境下，考慮零件單元間與單元內搬運成本、機器固定成本、製造成本及重置成本，求解過程同時考量零件與機器的群聚形成及製造單元間的佈置最佳化。另在製造單元數量3、4與5三個範例驗證比較過程中，皆得到較低成本的機台選擇及佈置結果。最後，本研究針對零件搬運成本、零件批量大小、機器固定成本、機器製造成本與機器可用時間等進行參數之敏感度分析。相信本研究的成果能做為工廠在變動訂單環境下，單元間佈置最佳化之參考。
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績效管理一向是各組織最為重視的議題之一，就醫療單位而言，不僅重視財務指標，更聚焦於以全面性的觀點，探究各類績效指標。因此，本研究之目的是以「投入-流程-產出」模式建構醫療院所績效管理指標，經由文獻分析與德菲法初步建構出3個層面、13個評估項目與141個評估指標。以19任職於醫院之資深人員作為Delphi專家成員。Delphi專家成員的主要任務是針對評估指標之重要程度根據其專業做出評判。經過兩次德菲問卷回收與分析後，篩選出136個指標，其中投入面有4個評估項目（人力資源為、人力配置、設備與環境、病歷部門）包含33個指標；流程面6個評估項目（門診、急診、住院、麻醉、醫師與護理人員診療過程之專業性為、病人配合度）包含69個指標；產出面3個評估項目（病人診療後之結果、診療效率、病人滿意度為）包含34個指標。並求得評估項目以及指標的重要程度，進而建構出適合於醫療院所之績效指標。使本研究模式能協助醫院管理人員有系統的改善醫療品質、績效和制定決策之參考。
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正確的廠址選擇，可使企業節省成本及增加利潤，更可提高企業在全球競爭市場之優勢，對企業未來成長產生重大影響。中國大陸為目前外商的投資重地，且主要區域由十年前的華南地區轉移到目前最熱門的華東地區，但如何在華東區域眾多的城市中，選擇出最符合企業需求的新設廠址相當困難。 本研究之目的乃針對台商導電橡膠業於中國大陸之華東地區，進行最佳廠址選擇的分析。首先以專家訪談與文獻收集歸納多個候選廠址與評選因素，而後利用假說驗證及李克特量表挑選出七個候選廠址、七個主要因與四十五個次要因，形成層級分析架構；再使用層級分析法匯集專家意見，以AHP Expert Choice軟體計算獲得廠址或要因的權數與績效；過程中透過一致性指標、一致性比例的數值，並採用SPSS計算Cronbach’s Alpha值作為信度之檢驗依據，當專家意見有分歧時，利用德菲法整合專家意見。研究結果發現蘇州為導電橡膠業之最佳廠址；影響廠址選擇第一主要因是基礎設施，第一次要因則為電力穩定。後續採用資料包絡分析法可進而求解導電橡膠業中特定廠商之選址，當主要因之成本的權數由0.042改為0.5時，各廠址之總得分則隨之改變，但最佳廠址亦同為蘇州。 本研究由大範圍的導電橡膠業至小範圍的特定廠商，並與電子電機公會的大陸投資環境與風險調查報告作最佳廠址之排序比較，不難看出導電橡膠業與其隸屬之電子產業有密切的生產群聚關係；此外，所得排序可進階提供個別企業配合資料包絡分析法進行排序之修正。因此，本研究模式可提供企業設廠之參考，並可提供政府及招商當局，改善其投資環境，以利爭取企業投資。
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本研究利用基因演算法求解 TFT-LCD 產業之陣列廠設施規劃。以最小化玻璃基板的總平均搬運距離為目標函數。透過基因演算法軟體 Evolver 進行模式建構，針對四種產品比例提出其具有最短搬運距離條件之最適佈置，並比較各個佈置在四種不同產品比例下之表現。實驗結果顯示，由產品比例 1:1:1 所得到的設施佈置方案，其平均單片的移動距離優於其他方案。楊家霖 (2008) 提出一套步驟式的設施規劃程序 (Fab Design Procedure, FDP)，能快速發展與評估 TFT-LCD 陣列廠建廠初始設計方案，本研究建構之基因演算法模式於建立設施佈置之表現優於 FDP。