中原大學工業與系統工程學系學位論文
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專利維護費歷年大幅度的調漲，將對企業造成不小的負擔，需要透過專利趨勢與專利技術的探討，有助於企業釐清專利的全貌，藉此作為企業是否維護或放棄手中專利之評鑑準則，並能作為研發端的策略擬定的依據。過去的研究致力於專利趨勢的探討，尚未見有效整合專利趨勢與技術的研究。本研究欲窺探專利全貌，發展一套整合專利趨勢與技術的分析模式，使企業能有效運用專利分析，以萃取競爭情報，作為決策的依據。 本研究以預防跌倒發生的行動輔具為例，透過分析模式達成四項結論，分別為(1)九宮格關鍵字瞭解輔具於專利上使用詞彙，關鍵字檢索可達9成以上的檢準率；(2)S-curve界定專利趨勢之成長期與成熟期；(3)TRIZ40發明原則歸納基礎發明原則與創新發明原則，制定專利技術的評估準則；(4)整合專利趨勢與專利技術之分析結果，分類出四種區域(優越型專利區域、趨勢型專利區域、技術型專利區域與基礎型專利區域)，明確地瞭解跌倒行動輔具趨勢與技術分布。本研究的分析模式可探究專利趨勢與專利技術，並作為企業策略擬定與專利布局規劃之準則。
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近年來，產品協同設計已是企業提高競爭力的主要工具，協同設計時往往會涉及到客戶及協力廠等合作夥伴，如何訂定一套協同機制與選擇合作夥伴是企業在協同設計方面重要的議題。 本研究以多階層協商架構為主，探討中心廠與多客戶和多協力廠在產品協同設計之協商機制。在三方不同立場強弱之組合中，討論不同協力廠、中心廠與不同客戶合作關係下的效益變化，進而在不同的客戶下選擇適當之協力廠。藉此研究可作為企業進行協同設計多階層協商時的參考。
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由於全球暖化之議題日益受到政府及消費者的重視，使得企業開始關心在製造及運輸過程中對環境所造成之影響。目前，大多數之國家對於企業製造產品所產生之碳排放量並未加以課稅；然而一旦實施，則會算入成本之考量中，也會影響到供應鏈中之生產配置。 本研究針對筆記型電腦廠商在各國實施無碳稅與不同碳稅政策下，考量供應鏈網路各生產成本、運輸成本及其碳排放量所引發的碳稅，建構全球生產配置最佳化之模式。本研究假設為滿足目標顧客同時在美洲、歐洲及亞洲之需求下，探討其相關零組件生產廠、組裝廠、物流配銷中心之筆記型電腦生產供應鏈網路模式。利用多目標混整數規劃之數學模式，對於筆記型電腦供應鏈之成本及碳稅成本，進行了三種情境探討，分別為無碳稅、全球統一碳稅與全球獨立碳稅，探討與比較其最佳解與最佳之全球生產配置。相信本研究對各國政府未來可能實行之碳稅方案，提供企業在實施全球最適生產地點配置時之參考。
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近年來產業的蓬勃發展，企業對產品的品質要求日益提升，製程進行檢驗已為提升企業品質的必備程序。在龐大的生產系統之中，如何有效地利用人力與檢驗站設置的資源，將適當的績效人員指派至工作站及檢驗站進行工作，降低生產線之不良率，提升產品品質，並為企業帶來最大效益，為一值得深入研究之課題。 本研究針對序列式生產系統，探討多品質特性檢驗及多品質特性的相依性及獨立性，並討論不同績效等級人員配置於工作站與檢驗站之策略，建立一利潤為績效指標之數學模式。模式中考量全檢或不檢，型I及型II檢驗誤差，不良品處理方式有重工、修理、報廢等方式，期望於利潤最大與品質特性是否相依下，尋求工作站與檢驗站不同績效等級人員配置與檢驗站設置之最佳策略。同時，本研究亦分析品質特性相依個數以及其相依遠近對於不同績效等級人員與檢驗站設置之影響。我們相信本研究之結果可以提供企業界解決不同等級績效人員配置於工作站及檢驗站問題的參考。
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為因應日益嚴重的環保問題，近年來國際間陸續訂出相關環保規範，要求國家或企業需擔負其所生產產品對環境之影響。因此生產者必須以生命週期思維，從產品設計開始，便將環境因素納入其中，讓所生產的產品在其生命週期的每一階段都能夠符合環境保護的要求。另外，相信綠色消費會成為未來可持續發展之趨勢，所以產品符合生態化設計是企業必須重視的。有鑑於此，本研究針對使用筆記型電腦之消費者進行行為偏好問卷調查，以群集分析法分類出三群不同生活型態之消費族群(資訊尖端、實用主義、綠色環保)，並找出各族群消費者需求項目，透過環境品質機能展開二階轉換，求出各族群需求下的設計因子權重及設計因子下的產品零組件之權重值；最後建構考量環境衝擊下之生態化設計因子評估模式，找出不同預算成本下各消費族群的最佳生態化設計因子，以期能回饋設計端作為產品設計之參考。
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近年來，全球化競爭下市場需求變化瞬息萬變，因此企業透過供應鏈管理來提高客戶滿意度並降低成本以減少長鞭效應的影響。由於存貨是企業用來因應顧客需求不確定時的對策，因此一個好的存貨控制系統，將能大大提高供應鏈管理的績效，對成員來說也能因此增加企業競爭力。本研究提出以模糊理論為基礎，衡量供應鏈成員能力與存貨水準建構一存貨控制系統，用來找出供應鏈成員的最適訂購量，降低整體供應鏈存貨成本。 本研究發現，在使用傳統需求預測方法下，會因需求變化產生不同程度的長鞭效應，但是如果以在模糊控制系統來控制存貨時，則能減少長鞭效應帶來的影響。運用控制系統的優點，在供應商能力與庫存水準之間找到平衡，並在能力不同的情況中，計算出企業本身的最適訂貨數量，使能力高的企業保持較低的存貨水準，能力低的企業保持較高的存貨水準。由研究結論來看，企業運用模糊控制系更能降低總存貨成本，同時也具有良好的預測穩定性。
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本研究探討雙機等效平行機台(Two Identical Parallel Machine)之排程問題，考慮有 個獨立工件在兩台機台上進行加工，考慮只有單一操作人員且工件具有整備時間及交貨時間之限制條件下，以最大延遲時間最小化為目標，數學表達形式為 。 在考慮工件具有交替的排序之下，提出一個整數規劃模式求最佳解，並利用EDD(Earliest Due Date)與SST(Smallest Slack Time)兩個演算法則與其比較，並探討兩個演算法與最佳解之求解誤差，找出適合兩個演算法的求解環境。本研究之實驗結果顯示在不同的工作數之下，兩個演算法與數學規劃模式之平均誤差在交貨時間落於兩組因子組合之下，求解誤差為最小，若考慮求解速率下我們可以說這兩個演算法在這兩組交貨時間範圍是適用的。
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類神經網路發展至今已有許多成熟的模式被提出，其中以監督式的倒傳遞類神經使用最為普遍。傳統的倒傳遞類神經網路採用最陡坡降法(Steepest Descent Method)來訓練與更新權重值，具有以下缺點：(1)容易收斂至局部最小值(Local Minima)；(2)權重更新速率慢，學習時間長；(3)可能造成發散結果。 故本研究提出以粒子群演算法中的重組粒子群演算法作為前段的權重搜尋法，以達到全域搜尋，求得一組較好的權重值，再以Levenberg Marquardt(LM)法作為後段的權重搜尋法，以期使倒傳遞類神經網路的學習過程更有效率且讓結果不易陷入局部最小值。最後本研究將以銑削加工的表面粗糙度作為驗證資料，並透過田口方法將類神經網路與重組粒子群的參數進行參數配置，得到最佳的參數配置組合以建構重組粒子群LM倒傳遞類神經表面粗糙度預測系統。 為證明本研究所提出之方法的有效性、準確性與穩定性，將所發展之重組類子群LM倒傳遞類神經預測系統與LM倒傳遞類神經預測系統比較預測的準確性與穩定性，並使用t分配假設檢定與F分配假設檢定，比較兩種預測系統之顯著差異性，以驗證此預測系統之準確性與穩定性，最後再進行訓練資料最佳化測試。 透過假設檢定，其結果顯示本研究所提出之重組粒子群LM倒傳遞類神經預測系統在準確性與穩定性皆優於LM倒傳遞類神經預測系統；而在訓練資料最佳化測試部分，當訓練資料由原本的150筆縮減至80筆時，在顯著水準α = 0.05沒有顯著差異，故可將訓練資料縮減至80筆以來達到與150筆訓練資料相同的預測效果。
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本研究探討麵包廠的最佳生產情況，求出正常生產與外包之最佳生產數量。首先利用運輸模型準確地計算出麵包製造工廠的最佳生產情況解，模式中之目標為使用Lingo軟體求解出正常生產情況下最小化總生產成本，其數據中最大產能、需求、成本及麵包產品類型來至於工廠實例。 此外，本研究第二部分為利用預測模式去加以計算出未知需求，當需求超過工廠正常產能時則考慮將訂單外包，以滿足市場之需求，為達成供需之目標，將利用派工問題模式進而求解出最佳外包廠商。
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本研究探討兩階段彈性流程型工廠包含合批之排程問題，針對不同類型工件排列於第一階段非等效平行機台(Uniform Parallel Machines)，再至第二階段非等效批次平行機台(Uniform Batch Parallel Machines)加工，而批次僅相同類型之工件可合批操作，以總完工時間最小化為目標。 本問題為NP-Hard問題，因此提出啟發式演算法，利用SPT-FOE法將工件分批，以似Backward方式排列批次於第二階段，再依第二階段批次虛擬開始時間排序工件於第一階段以最早完工之機台，以此為基礎並利用貪婪演算法修正機台閒置時間，提早工件完工時間而發展出啟發式演算法。