虎尾科技大學工業工程與管理研究所學位論文
國立虎尾科技大學,正常發行
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對製造業而言，要在全球的市場中保持競爭力，生產排程的安排是關鍵因素之一，也就是說，製造業者必須利用有限的資源進行生產活動的安排，以求得最好的生產效率和最大的資源使用率。面板產業是我國最重要的產業之一，卻也面臨競爭激烈的壓力，因此本研究乃以某生產彩色濾光片面板廠為研究個案，希望藉由生產排程績效的改善，提升其市場競爭力。由於個案面板廠中的生產作業有70%以上是屬於黃光部門的，因此本研究就以該黃光部門中流程式的生產型態為研究對象，探討如何進行人力分配與工件生產排序的工作，以達到將總完工時間最小化的目的。 人力分配排程問題與傳統排程問題的差異在於：工件的處理時間不再是固定不變的常數，而是與處理此工件的人工數目有關，亦即工件的處理時間為人工數的某種函數。於本研究中，人力分配排程問題的數學模式將會先被建構出來，並顯示其屬於NP-complete的範疇。對於NP-complete的問題，實務上，通常會以啟發法於短時間內，有效的求得最佳解或近似最佳解的解答，因此本研究乃以基因演算法為求解的方法。 為了評估基因演算法的績效，基因演算法、修正NEH法與工廠現行所使用的方法分別被應用於九種不同型態問題的解決上，以探討它們在總完工時間方面的表現。經過比較，發現基因演算法能於最短的時間內得到最好的結果，也就是說，本研究所提出的基因演算模式對此個案工廠的黃光部門來說，確實能提供一個最有效率、效果也最好的生產排程方式。
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現今呼吸器已經被廣泛的使用於重大手術及重症患者，藉由呼吸器的輔助使病患渡過呼吸衰竭所產生的致命危機，提供較多的機會接受緊急處置以挽救生命。呼吸器適用病患的需求與自主呼吸的能力主要分為侵入型及非侵入型兩種不同的型式，侵入型呼吸器會增加肺炎之發生率7％~41％與死亡率35％~90％，進而延長呼吸器使用天數，導致呼吸器脫離困難。非侵入型是不需氣管插管或氣切的無創傷性機械通氣，可降低肺炎發生率及其它併發症，降低慢性阻塞性肺疾病急性惡化患者插管和死亡率，其他如氣喘、拔管後、手術後、外傷後、肺水腫和等待肺臟移植的病人等，都是可能的受惠者。但在病人心跳血壓不穩定、意識混亂、氣管內痰過多等症狀時，若未能及時使用侵入型呼吸器，反而使病情拖延，甚至病情惡化。所以在侵入型呼吸器及非侵入型呼吸器的選擇評估十分重要。 本研究為輔助評估病人使用非侵入呼吸器的最佳時機，運用人工智慧技術，收集個案醫院病人的生理數據，透過倒傳遞類神經網路、粒子群最佳化演算法及C5.0決策樹，建構最佳預測模型。研究結果顯示，倒傳遞類神經網路結合C5.0決策樹之準確率為93.796%，醫學評估指標面積0.964，皆優於其他模型。倒傳遞類神經網路結合C5.0決策樹建構之規則，經醫師確認在臨床診斷上具有效性且符合文獻，在臨床上對非侵入呼吸器使用時機具有重要的參考價值。
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隨著世界潮流的日益變遷，製造產業不斷朝向高優質化發展，台灣電子產品也不斷朝向輕薄短小的需求前進，也直接考驗表面黏著技術模組廠之生產技術能力。自1997年京都議定書(Kyoto Protocol)生效後，環境保護問題逐漸受全世界電子業的重視，歐盟在2006年7月1日頒佈限制電子電機設備中危害物質禁用指令(Restriction of the use of certain Hazardous Substance in EEE；簡稱RoHS)及廢電機電子設備指令(Waste Electrical and Electronic Equipment，簡稱WEEE)兩項新法令，對台灣各產業帶來嚴重衝擊，尤其是相關電子產業首當其衝。因此，台灣電子產業不僅要面對以品質為主的產品規格，亦須接受新增加環保規格的要求。 近來，世界各國亦依RoHS法令為綠色生產之限用標準，對產業影響甚鉅。綠色潮流儼然成為國際趨勢，本研究將以專業生產表面黏著之模組代工廠-F公司為例；探討該案例公司不同客戶對有害物質之管制與限制要求之不同聲音，將利用(Quality Function Deployment, QFD)方法，先採用層級分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)萃取出影響綠色生產顧客聲音（Voice Of Customer, VOC)之構面因素及篩選出工程需求(Voice Of Engineering, VOE)之因子。並假定綠色表面黏著代工廠的生產應同時追求「品質目標」與「環境目標」與「生產交期目標」之最大化，以朝向如何滿足顧客綠色生產限制要求及符合國際法規要求的方向思考。考量因素納入品質機能展開過程的顧客需求，並結合製程設計人員與現場工程人員共同腦力激盪選出的工程生產技術策略項目，同步進行邏輯矩陣轉換。 針對綠色表面黏著技術模組代工廠應重視之顧客需求，本研究之專家評選結果認為前三項客戶首要重視分別為「RMA處理與分析能力（Return Material Authorization,RMA）」、「工程樣品彈性生產」和「有害物質管理能力」等。將顧客需求以實證分析，經由品質機能展開的關係矩陣計算後，得知表面黏著代工廠對於顧客的需求前三項為「加強員工訓練」、「異常處理系統化」和「設立RMA異常工程單位」，這些結果可提供國內綠色表面黏著技術模組代工廠商營運策略之參考。
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高尿酸血症現象的引發狀況，近幾年來已被視為診斷慢性或退化性疾病的重要合併症因素之ㄧ，同時根據衛生署國人營養的調查，台灣地區成人罹患高尿酸血症的比率，男性達1/4、女性達1/6，尿酸過高的人數更高達500萬人。而高尿酸血症(hyperuricemia)是早期引起痛風(gout)疾病的有效生化數據檢測的指標與必要條件，高達九成七以上的痛風患者均有高尿酸血症，但並非所有的高尿酸血症患者均會發生痛風，當高尿酸血症嚴重時，則會造成痛風、腎臟功能衰退等嚴重疾病，若不加以治療，甚至會引發多重併發症，導致重大疾病的發生，危害到患者的生命安全。本研究運用人工智慧的方法，以個案醫療機構的疾病防治中心資料庫為研究對象，分別使用倒傳遞類神經網路、決策樹與決策樹結合倒傳遞類神經網路，三種模型相互評估比較，建構引發高尿酸血症現象之輔助診斷預測模型，研究結果顯示決策樹結合類神經網路模型在分類預測上有較佳的分析成效，其平均測試準確率為90.28%，顯示決策樹結合類神經網路模型對引發高尿酸血症現象之預測有較佳的解釋能力。本研究透過人工智慧的方法，挖掘資料間的關聯性與分類規則，以協助醫師臨床診斷之參考依據，並提供一般民眾對於高尿酸血症的認知，瞭解自己的身體健康狀況，有效控制生活型態的改變，定期進行高尿酸血症的檢查，早期發現、早期治療，降低罹患高尿酸血症之發生率，對於預防慢性疾病的發生與提升生活品質更有實質助益。
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全民健保自 86 年3 月1日開辦以來，醫療費用與成本逐年增加，隨著全民健保之經營日益艱困下，其財政收支課題也備受各界所關心與爭議。在龐大的健保醫療支出中，住院費用就佔了33%，其中50%以上的住院醫療費用與住院日數有密切關係。根據臨床統計約四分之一女性發現有子宮肌瘤，子宮肌瘤是女性生殖器的一種常見的腫瘤，也是婦產科最為常見手術之一。通常在生育年齡的婦女中，發生率約為20%，隨著年紀愈大比例愈高。在國內每年健保支付醫療成本更不容小覷，故子宮肌瘤手術及住院費用一直是醫療研究重要的議題之一。 本研究應用粒子群最佳化演算法結合資料探勘中的決策樹與倒傳遞類神經網路作為探討子宮肌瘤手術住院日預測評估之工具。研究結果顯示，在腹腔鏡手術上粒子群最佳化演算法結合倒傳遞類神經網路正確分類率為89.47%；在開腹式手術上粒子群最佳化演算法結合倒傳遞類神經網路正確分類率為90.91%；在子宮鏡手術上粒子群最佳化演算法結合倒傳遞類神經網路正確分類率為87.88%；總結而言，本研究之結果已顯示系統的實際可行性，藉由評估住院日，提供醫師診斷時參考並提昇臨床醫療品質與醫療資源分配，使病患能獲得更好的醫療照護與服務品質。
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台灣汽車零件業具有少量多樣、彈性製造之優勢，在業者不斷投入研發及提升生產技術後，已具國際競爭能力。在受到國內車業黯淡和油價居高的影響，造成汽車業產值在近幾年不斷下滑，自從2006年汽零業產值首度超前後，就一直居於領先的地位，可見在汽車零件這塊市場已漸漸凌駕於汽車業之上，而與汽車零件密不可分的汽車維修業更是積極的提升服務品質以獲得顧客的認同。 本研究之目的有以下幾點：1.找出逾期(一年以上)未回廠維修的顧客；2.找出影響維修項目較為顯著的因子；3.應用資料探勘中的倒傳遞類神經網路來預測可能需要維修之項目；4.應用自我組支應射網路去找出各大維修項目的高風險時期，依據研究結果，提出建議與策略，以供汽車維修業者及維修客戶未來參考運用。 從研究結果可得知：車齡對維修項目的影響最大，其次則是里程和廠牌； 應用倒傳遞類神經網路來進行分類與測試，檢測結果顯示：在A廠牌方面，最高的是煞車總泵的測試樣本，有高達98.33％的準確率；其他廠牌方面，最高的是消音器的測試樣本，有高達96.31％。從自我組織映射網路所分析出的結果可看出各大維修項目的常態維修時期。
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連鎖加盟業已成為成功創業的主流方式之一，隨著工商業與國民所得的成長，連鎖加盟行業的觀念與經營技術日漸成熟，且經過2009年金融風暴之衝擊，國內商業服務業的主流連鎖加盟店營收仍保持穩定，且連鎖加盟店之種類與日俱增，可視為二十一世紀的主流商業模式。國內連鎖加盟店以便利商店的發展最為成熟，且競爭情況也越來越激烈，導致加盟數成長趨緩甚至負成長，因此各便利商店極力尋找影響競爭之關鍵因素，以降低可能的經營風險。因此，本研究希望能尋找連鎖便利商店經營風險之關鍵因素，並推論各因素間之因果關係，再運用模糊理論將專家意見轉換成語意變數，透過模糊語意法整合各專家意見，依此導出貝氏網路之模型，以探討連鎖便利商店之經營風險並找出影響經營之關鍵因素，以利連鎖便利商店加盟者改善經營之風險。相較傳統之貝氏網路分析法，本研究提供一種更客觀之評估模式，加入模糊理論之運用，以考量專家決策判斷之語意模糊性，建立加盟連鎖便利商店經營風險之預測模型，從中發掘對經營風險有不利影響之關鍵因素，進而達到降低經營風險之目的。
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隨者新興國家的崛起，全球化的經濟競爭日益激烈，台灣因為原物料欠缺與薪資結構上升等問題，所面臨的挑戰更加嚴峻，為尋求新的競爭優勢，台灣勢必要找出新的方向。相對於其他國家，我國具有「知識密集型產業」發展優勢，國內科學與技術潛力正快速成長，並扮演起主導台灣經濟轉型關鍵角色。甲地研發、乙地生產已成為企業間的營運常態。要在全球化的競爭保持優勢，需要維持高水準的彈性和回應性，企業必須建立以時間為基礎的競爭力–快速回應，正是本研究討論的主題。 本論文之研究內容分為三大部分，第一部分參考歷年文獻並使用專家問卷法篩選出新產品導入量產敏捷度準則；第二部分使用詮釋結構模型找出敏捷度準則之階層關係與相依關係；第三部分則是根據詮釋結構模型之相依關係建構分析網路程序模型，並求取新產品導入量產敏捷度準則的權重。 根據ISM與ANP分析結果，14項敏捷準則共分三階層，底層、中間層與最上層，此三層分數最高之準則分別為，製程彈性、問題解決能力與產品良率。本研究認為，雖然問題解決能力與產品良率，分占準則整體權重二、三名，但因階層不高，易被其他準則影響，所以僅在該階層或較高階層有問題時優先考慮，而底層則有模組化程度、生產彈性與製程彈性三項準則，且分別占準則權重五、四、一名，分數相當高。因此，本研究建議，當需改善整體新產品導入量產關鍵因素敏捷度時，應先從此三項準則著手，其中製程彈性分數明顯高於其他準則，應為優先改善準則。
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近年因市場需求快速變化、顧客喜好也難以預測，導致新產品生命週期大幅降低，所以企業必須加速新產品開發的速度，快速反應變動市場的需求；在追求開發速度提升之時，往往忽略新產品開發能否成功，新產品開發成功的機率約為25%，該如何降低新產品開發之風險，提高新產品開發的成功率，本研究即針對新產品開發之風險因素作探討，運用系統性的方法求取新產品開發的風險值，將新產品開發方案之優先次序排列，作為決策者制定決策之參考。 本研究依相關文獻將新產品開發風險歸納為生產風險、研發風險、組織風險、供應商風險、市場競爭風險及產品可靠度風險，運用模糊層級分析法和詮釋結構建模技術結合分析網路程序法，評比上述風險因素之風險權重，得知期望風險值最低三項風險依序為研發風險、市場競爭風險及產品可靠度風險。求取風險權重後，再針對A網路通信設備公司之無線網卡三項開發方案進行評比，求得新產品A為該公司開發風險最低之方案，作為新產品開發之依據。
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當積體電路板在追求輕薄、高效能的設計時，繞線問題一直是一個相當受到重視的一個議題，目前在IC晶片設計上有著一些障礙物，因此如何找到一個有效避免障礙物的直線式史坦納樹成為一個重要的問題，將提出一個有效避免障礙物的直線式史坦納樹方法，演算法可分為下列幾個步驟：1、選定一起始點為出發點，再連接下一個距離最近的節點，建構一四點模式。2、選擇與剩餘之點最近距離的端點為出發點，再連接下一個距離最近之節點，以建構出四點模式。3、對於尚未連線的剩餘之點，可以三點模式、單點連線方式連接。4、修改U型線段縮短總線長。而對於沒有障礙物限制的繞線總長度，與文獻作結果比較，在不同節點數的改善率有4.38%∼6.67%，而對於有障礙物限制下的繞線總長度，會與兩方法作比較，分別為escape graph與spanning tree，對於線段長度的改善率分別為1.39%與4.05%，由實驗結果得知使用本文方法將可建立一個高品質的繞線。