中原大學工業與系統工程學系學位論文
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近年來，生態保護與環保意識興起，有效地資源使用逐漸受到重視，企業們紛紛推動產品的資源再回收、再使用與再製造活動以減少對於環境的傷害與負擔，再製造的活動是使回收的產品恢復到可再使用的狀態，因此，對於企業而言再製造活動具有節省成本及經濟效益，逆向物流中的再製造活動成為企業探討與研究的重要的議題。 製造商必須訂定合理的產品銷售價格，才能使產品在價格與銷售量間取得最佳取捨關係，使得企業獲得最大的利潤。過去之文獻在探討再製造活動銷售新品與再製造品的訂價策略時，鮮少考慮競食效應的觀點，本研究針對獨占市場單一製造商以動態期數二期概念探討再製造活動之訂價策略，提出競食效應下之訂價策略去探討再製造利潤最大化之模型，在此模式下以訂價為廠商之決策數變數，求得企業利潤最大化。根模型數據分析的結果，發現有效的降低生產成本與減少再製造成本可提升再製造商之總利潤，另外，新品與再製造品在競食效應下替代比例增加與產品回收率增加亦可以提升再製造商之總利潤。因此，推論企業推行資源回收再製造活動能有效地提昇企業經營績效。
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近年來人類的經濟活動和產業革命已衍生出許多環境問題，例如溫室效應及生產過剩所造成的環境汙染等，為了人類的永續發展，減少資源的消耗是必須的，但是又不能影響到人類基本生活所需要消耗的資源，因此有了去物質化(dematerialization)概念的提出，目前歐盟推行的整合性產品政策(Integrated Product Policy, IPP)，就是透過將資源使用效率和減少能源消耗的方法，不斷改善產品生命週期的環境績效;而延長生產者責任(Extended Product Responsibility, EPR)，則是讓企業善盡社會責任，鼓勵企業將產品回收和資源再利用，以上兩者的目標都是要達到去物質化。產品服務化也是一個去物質化的方法，產品服務化藉由產品所提供之服務或功能取代實體產品，減少產品原物料的資源消耗，降低環境汙染，減少生產成本，甚至增加企業獲利，達成企業、顧客、環境三贏的局面。然而並不是每一種產品都適合產品服務化系統，建置一套分析產品導入產品服務化系統之可行性程度的方法是本研究之主要目標。首先透過文獻分析法，研擬產品導入產品服務化系統之影響因素因子，第二部分使用模糊分析層級程序法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP)專家問卷確認其影響因素之權重值，建構完整之產品服務化影響因素框架，第三部分透過選擇轉換本質法(Elimination et Choice Translating Reality, ELECTRE)評估產品導入產品服務化系統之可行性，最後透過案例研究之實證確認整個產品服務化評估框架的完整性，提供欲推動產品服務化的企業參考，促使更多的產品能夠導入產品服務化系統，達到永續發展之最終目標。
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在許多製造業中，控制投料與在製品(WIP )已經成為一個重要的問題，因投料的變化將會影響在製品的數量，進而改變成本與利潤，為了幫助製造業解決此類問題，學者們紛紛提出各種不同的理論，例如: 投料控制(Order release)、在製品控制(WIP control): CONWIP理論...等等，而大多研究是將在製品控制與投料控制兩個理論分別探討，並無研究將在製品控制和投料控制兩個理論結合探討之，這些理論必須要經過風險評估與分析後，才可實際運用。 於近年來研究中，模擬已成為工廠內做為決策分析的重要工具，然而，模擬工具需要去建立、驗證與實驗，這些步驟需要耗費時間，無法快速的得知所需要的訊息，如何去省下模擬所需要的時間，將成為一門重要課題。因此，本研究將利用AutoMod模擬軟體並結合人工類神經網路(Artificial Neural Network, ANN)，建立一套預測系統(SANNF)，透過SANNF預測系統使管理者能迅速的找到更佳的決策方案，並利用此系統將投料控制與在製品控制做結合，找出其平衡點，開發出權衡系統(Trad-off system)。此系統能使決策者在不用承擔風險之下，更快的進行決策分析(What-if analysis)，亦可以找出投料控制與在製品控制之平衡點，相信本研究能使工廠達到更高的效益。
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高科技產業的蓬勃發展下，隨著產品的創新及多元性，其產品的生命週期也愈來愈短，因此，對於企業而言，必須同時兼顧產品的生產數量及良好的服務水準，將是一門重要課題及致勝關鍵。 企業應當針對存貨問題來進行有效的管理，其原因為存貨在企業的總成本裡佔據非常大的部分，不論是「生產過剩」或是「缺貨」都將造成企業的損失。此外，在現實生活中，缺貨的發生難以避免，其可能伴隨著一些額外之成本，考量到顧客失去耐心及忠誠度，而造成失單的問題，因此在模式中，將缺貨欠撥納入考量有其必要性。 本研究將針對伴隨著不完美生產系統之重工修復及失單的部分補貨問題進行分析，推導出最佳化的生產策略及服務水準的關係。本研究模式建立以供應鏈存貨理論為基礎且利用數學軟體 、 進行運算求解，以供應商單位時間總成本最小化為目標，從中求解出不同服務水準之下的最佳的生產數量及缺貨數量，並透過範例分析和敏感度分析來瞭解影響系統之主要參數及解釋說明此模式的合理性與可行性。
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依據2012年臺灣地區身心障礙者人數統計顯示，肢體障礙者佔全台身心障礙者34.88% ，高居所有身心殘障者的第一名，由此可見；對於肢體殘障者來說行動輔具在協助行走、維持平衡或是增加生活基本能力等，都能讓行動不便的肢體殘障者，藉由行動輔具的幫助從事各種日常生活基本相關活動。由於肢體殘障者的人數眾多，因此行動輔具有很大的潛在市場。依據世界智慧財產權組織所統計的資料顯示，利用專利資訊可以縮短研發時間及研究成本；然而，在競爭激烈的環境之中，開發者必須注意到專利權的使用是否造成侵權行為。本研究結合專利分析與TRIZ理論之績效矩陣得到之設計指標，並分析現有之輔助器具相關產品將其改良，以同時達成下述三點目的：(1) 透過專利分析輔助器具專利資料達到市場技術判斷以及專利迴避的功效，(2) 以發明原則結合專利地圖縮短研發時間，(3) 探討行動位移性輔具於不同使用概念，提供後續相關研究之參照。
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隨著半導體市場受全球化影響，顧客需求種類越來越多樣化也越來越廣泛，至使企業須提供更多樣化的客製化產品，以滿足不同顧客需求。但因產品種類的激增，使得企業越來越困難準確預測產品的生產數量及規格。 案例公司主要是以生產預估進行當月顧客所需產品數量並進行組裝，當公司遇到生產預估外的顧客訂單而產生預測錯誤時，會考量將現有在製品拆卸重工以滿足額外訂單的需求，但此舉卻可能會造成總成本增加。因此本研究建構以最低總成本為目標的顧客訂單生產成本模型，並以延遲成本、交貨前置時間及顧客訂單分歧點設置點為影響因子。當額外訂單發生時，依照各項參數值並以達成最低總成本為目標求出拆卸現有在製品的數量來滿足額外訂單需求。 本研究運用顧客訂單分歧點成本模型，藉由各項參數得知各個顧客訂單分歧點設置站的最佳拆卸數量，並探討各項因素對於總成本的影響，將所得數據及最佳顧客訂單分歧點設置進行敏感度分析，且由分析結果得知各項因素對於最佳拆卸數值變動差異。因此建議案例公司將顧客訂單分歧點設置為第四站，且發生額外訂單且需拆卸在製品時，拆卸部分在製品即可，再依據額外訂單遲交成本與預測訂單遲交本比例等相關因素，調整需拆卸數量。
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近年來，由於溫室效應的結果導致全球氣候變遷，並嚴重影響到人類生存問題，全球暖化已成為世界關注的焦點之一，所以「節能減碳」已成為首要的議題。為了呼應全球暖化的議題，許多國家都開始提倡溫室氣體減量的活動。本研究提出建構碳足跡運算系統以計算供應鏈中產品由原料至零售商所產生的碳排放量，企業可依此資訊系統訂定降低碳排放量的方案，以達成減碳的目標。 本研究認為建置能讓產品供應鏈夥伴皆能方便執行的碳足跡運算系統，經由不同的裝置，如電腦、手機等，使用此系統所提供的運算服務，對碳足跡運算的實用性有相當大的助益。若能在雲端運算環境中建置系統，並以服務導向架構的概念來設計其所需要的服務。此碳足跡運算系統可讓供應鏈夥伴彼此分享資料，且系統具有高服務可用性、彈性、以及擴充性，也可藉由分散式與平行運算的能力，來達到減少資料處理的時間。 服務導向架構針對企業需求並以服務為基礎，設計出所需的應用程式或系統，並以鬆散耦合的特色提供具有彈性及高效率的資訊技術環境。故本研究首先確認碳足跡運算系統所需的服務，並依此設計符合國際規範的碳足跡運算系統，可應用於業界以具體評估及分析產品碳資訊。這些服務具有彈性以因應環境變化，增強企業快速反應的能力。 本研究使用Google推出的Google App Engine(GAE)平台作為開發與佈署的工具。在雲端運算環境中建置碳足跡運算系統，並透過網際網路以服務的方式提供給供應鏈夥伴使用。
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由於環保意識抬頭，在相同功能與條件之下，環境衝擊越低的綠色環保產品越受消費者的青睞，所以許多企業紛紛自動自發的進行產品環境衝擊評估之認證，以提升自己的企業品牌價值，但其評估程序往往於產品設計至量產後，才執行相關產品的環境衝擊評估，若發現所設計之新產品對於環境衝擊程度過高，亦開始針對不良之高排碳與高成本之零組件/原物料進行事後改善，此舉不僅導致決策困難，同時造成產品開發之成本增加，以及產品開發時效性之延宕。因此本研究將彙整供應商蒐集而來之數據或利用先前已盤查過之資訊，求出新產品碳足跡與成本之極值解，再利用多目標之逐步法求解，同時考慮碳足跡與成本皆達到決策者所滿意解即低排碳及低成本之最佳零組件供應商之選擇，期望在設計端時就提供設計者一個產品環境衝擊與成本的評估方法，來篩選造成環境衝擊較大與成本較大之零組件供應商，讓設計者可以透過計算後之結果，來針對新產品之零組件結構做設計。
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隨著現今軟體產業的產品開發快速以及走向客制化的趨勢，如何加快軟體開發時程使得軟體能儘早提供給客戶或消費者為一個重要的議題。然而在軟體設計完成到進客戶必須經過軟體測試這步驟以確保其軟體品質。但在有限的資源和缺乏時間及人力的情形下，如何設計其測試案例找到軟體的缺陷及錯誤是相當困難的問題。因此本研究將測試案例透過優先排序及選擇的技術，將測試案例縮減以其在有限資源下能進行完善測試。 過去文獻大多以軟體測試分為測試案例減少(Reduction)、測試案例選擇(Selection)以及測試案例排序化(Prioritization)這三個問題分別探討，鮮少有學者有結合兩個以上問題做討論。本研究提出於黑箱測試環境下根據測試案例的先後順序、嚴重度(Severity)、時間(Time)將測試案進行優先順序排序，再利用本研究所提出的總需求選擇演算法(Total Requirement Selection , TRS)，將其排序過的測試案例在時間的限制下分為兩測試套件，一個測試套件為必定要執行，另一個非必要執行測試套件。由實驗結果得知，該演算法可根據軟體測試時程的時間找到一組執行測試的最佳測試案例組合，不但能有效的縮短其測試時間也可同時兼顧測試案例的重要性。
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現今全球化的影響之下，各企業之間競爭越來越激烈，企業為了生存，必須不斷更新生產策略與提高生產效率，同時降低成本。一個完善的設施規劃將成為影響各企業生產效率的問題。 在目前文獻中，鮮少將不一致部門面積問題（Unequal-Area Problem, UAP）與動態設施規劃問題（Dynamic Facility Layout Problem, DFLP）同時間考量。然而，在現實環境中，企業常常會隨著生產策略的更新，進行部門順序上的更換，且在企業中的部門面積並非皆為一致性。因此，本研究將以彈性區帶架構（Flexible Bay Structure, FBS）的設施規劃方式同時考量不一致部門大小以及動態設施規劃，進行設施安排。 在企業中，部門面積通常為不一致大小，以安排設施的成本考量，由於以往文獻多半以部門中心點對中心點的搬運方式，計算部門之間交換的費用。然而，在現實環境下，這種方式太過抽象，無法實現無視牆壁以及周遭工作機台的情況，因此，本研究提出設置部門出入口點，同時搬運方式以出入口點沿著走道移動為搬運距離。 設施規劃問題為一個NP-hard問題，本研究應用蟻群最佳化演算法（Ant Colony Optimization, ACO）於設施規劃問題上，並求解實際案例問題，同時與粒子群演算法進行比較，研究結果顯示，蟻群最佳化演算法的解優於粒子群演算法的解，且部門規劃能應用於實際案例上。