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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根據行政院衛生福利部統計，2012年事故傷害已經進入我國十大死因當中，且燒燙傷佔事故傷害中的前5名，而隨著近年來社會型態改變及科技進步，國民生活水準提高導致電器用品普遍化，加上國民對防火消防之忽視，各種原因引起之燒燙傷成了日常生活中常見且嚴重的意外傷害，即使在有完善醫療設備的今天，燒燙傷受傷後所引起的後遺症需要長時間的治療與復健，對於傷患的身心影響及所需的醫療費用，都是所有事故傷害中最為嚴重者。 本研究以國內燒燙傷的病患資料庫為研究對象，運用粒子群最佳化演算法、基因邏輯斯迴歸演算法、交叉熵演算法相互結合倒傳遞類神經網路與支援向量機以及案例式推理系統，針對燒燙傷病患的死亡預測模型與醫療費用評估，研究結果顯示，死亡預測模型中以粒子群最佳化演算法結合倒傳遞類神經網路模型具有最好的預測效果，其平均測試準確度為91.05%，及其ROC值為0.893；在燒燙傷醫療費用評估系統方面，以基因邏輯斯迴歸演算法結合案例式推理系統之評估績效為最佳，其平均測試準確度達79.653%，及其ROC值為0.784，且得費用誤差於15%內的準確度達80.53%，故本研究可以做為國內燒燙傷疾病於相關醫療議題之參考，同時提供衛生福利部於未來擬定給付制度之參考依據。
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咖啡豆的烘焙程序除了將豆體炒熟外，尚須藉由高溫焙炒過程催發咖啡豆產生風味與香氣。咖啡豆除了其產地與沖泡方式等要素會影響風味外，最大的關鍵則在生豆的烘焙加溫過程，藉由高溫催化豆中化學物質產生多種繁複的化學及物理反應，產生多種香氣分子，且藉著不同程度的溫度調控，即使是同種咖啡豆，沖煮出的咖啡風味表現表現也大大不同。 本研究目的在建構一種可判斷出咖啡特徵表現的評鑑模式，以及探討專家們主要多以那些因素作為咖啡優劣表現的評估重點，研究內容設計三種不同烘焙的加溫程序樣組，針對確立之烘焙模式進行實際烘焙並以電子化溫度量測模組進行溫度、時間等參數紀錄蒐集，將實際烘焙樣品分為「淺焙」組、「中焙」組與「深焙」組供後續評估嚐測。評估方式使用模糊德爾菲法（Fuzzy Delphi Method）評選咖啡的關鍵評鑑因素，並利用模糊層級分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process）探討各因素間的重要程度，樣本的評選則使用模糊綜效評判進行績效評測，最後獲得之模糊績效結合模糊層級分析法中因素重要程度之模糊權重，進行加權運算與解模糊化，以獲得最佳的咖啡豆烘焙程度候選樣組。 實驗結果為「深焙」之樣組獲得最高的評價，表示本研究在「深焙」的加溫烘焙過程在各項評鑑因素表現上，經過模糊加權後較其它兩組優秀，另外於模糊層級分析中「順口度」、「酸表現」和「滋味變化」在重要程度上為排序前三高，顯示了專家們在感受或評價咖啡時的首要著重因素，可供相關組織或商家甚至個人在烘焙、評鑑咖啡時的依據，以及作為往後相關研究或調查的研究參考。
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參觀博物館為國內常見的課外活動與校外學習，亦是國外旅遊團來台參訪的重要行程之一。對於有事先預約的團體，博物館通常會安排領隊帶領團體參觀展覽品並講解展覽品的由來，參觀路徑是根據參觀團體的參觀時間來安排，以避免路線雍塞或排隊而造成時間的浪費。 本研究探討博物館路徑問題，此問題需同時規劃多個團體參觀展覽室的路徑，其中各團體有必須觀看的展覽室和選擇觀看的展覽室，問題目標為最小化完成參觀時間。本研究探討博物館路徑問題為NP-hard問題，我們嘗試以基因演算法(Genetic Algorithm)、免疫演算法(Immune Algorithm)、粒子群演算法(Particle Swarm Optimization，PSO)三種演算法對此博物館路徑問題進行求解。本研究針對團體數量大於展覽室數量的情況下，對於不同的參觀率組合條件，分別求解團體參觀展覽室的最小完成時間。除此之外，我們亦將三種演算法做比較，實驗數值結果顯示，基因演算法與免疫演算法的差異性不大，均優於粒子群演算法，且皆能有效地解決此問題。
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本研究探討需多種工序的多工件開放式排程問題，此問題為多樣工件需要進行多種不同工序的排程問題，此類問題涵蓋與應用的範圍相當廣泛。本研究將探討三種需多種工序的多工件開放式排程問題，包括飛機維修問題、健康檢查問題、離校行政手續問題等類型進行。本研究探討的需多種工序的多工件開放式排程問題是傳統開放式排程問題(Open Shop Scheduling Problem)的延伸問題，因為傳統開放式排程問題屬於NP-hard問題，本研究探討的需多種工序的多工件開放式排程問題亦為NP-hard問題，因此若使用傳統的方法來求解此問題，需要耗費大量的時間，且無法確保求解的品質優劣。一般而言，人工智慧演算法是目前求解複雜問題的可行方法之一，雖不能保證求出問題的最佳解，但能有效的求出近似最佳解且求解速度快速，因此本研究嘗試以人工智慧演算法來做為需多種工序的多工件開放式排程問題的求解工具。 本研究應用三種人工智慧演算法，包含基因演算法(Genetic Algorithms, GA)、免疫演算法(Immune Algorithms, IA)與粒子群最佳化演算法(Particle Swarm Optimization, PSO)，分別探討三種不同類型的需多種工序的多工件開放式排程問題，此三個問題的目標均為最小化完工時間。本研究分別對此三種演算法的演算結果進行分析與比較，實驗數值結果顯示，免疫演算法的求解品質優於其他兩種演算法，然而基因演算法的求解速度優於其他兩種演算法。
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隨著資訊技術的發展，許多電子產品快速的開發，特別是平板電腦與智慧型手機快速的興起，隨處可見有人在使用這些智慧型產品。也因為數位技術的發展，網際網路已經成為電子資訊傳佈的重要媒介，透過網際網路龐大的資料量，常常可以找尋到許多的資訊，導致消費者對於音樂、書籍等的購買意願降低，傳統書局為了因應這樣的變化，也發現到智慧型產品的商機，開始發展在智慧型產品上的電子書籍。 隨著地球村的來臨，英文的重要性日益增加，英文成為世界上最主要的語言，是全球國際通用的語言，而且因為時代潮流不但是在求職、升學，英文好的總是佔了上風，因此外語能力強是要件之ㄧ，如何有效地提升外語學習成效顯的特別重要。 因此本研究建構一套英語電子書教材的指標，透過文獻資料和與敦煌書局出版部人員進行討論，歸納出影響消費者購買的各種因素設計問卷，透過問卷的方式調查目前在智慧型商品上英語教材的使用狀況，利用Kano二維品質模式界定不同消費者對於英文電子教材屬性的認知品質，並分別對性別、年齡、教育程度、職業、個人每月平均所得與整體做差異的比較。 本研究提出3個構面分別為「產品介面」、「產品內容」與「教學設計」共有22項相關因素。 在本研究分析結果顯示，歸類在魅力品質要素的佔了3項，歸類在一元品質要素的佔了7項，歸類在當然品質要素的佔了1項，被歸類在無差異品質要素的占了11項。供公司開發新產品時參考，希望能為公司創造更高的利益。
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半導體封裝測試產業具有精密的製程技術，且機台種類繁多，屬於不確定性的接單式(Make to Order, MTO)生產環境，因此訂單的投入來自於顧客的需求。也就是說，產能規劃會直接地受到需求波動所帶來的影響，大幅提高管理人員從事產能配置的難度。本研究探討在資源有限的情況之下，尋求最佳的產能資源分配決策，以達到淨利潤極大化的經濟目標，主要是針對半導體封裝測試廠製程中的三項瓶頸機台站別，分別為黏晶(Die Bond, DB)站、銲線(Wire Bond, WB)站以及模壓(Molding, MD)站。本研究考慮顧客需求為不確定性參數，建構以情境為基礎的兩階段隨機規劃(Two-Stage Stochastic Programming)數學模式，其目的是為了因應需求波動劇烈的情況發生，縱使未來的需求具有不確定性，其機台及模具搬移決策對於各種需求情境而言都會是較佳的結果。接著，利用兩項評估指標完全資訊期望價值(Expected Value of Perfect Information, EVPI)和隨機解價值(The Value of the Stochastic Solution, VSS)，以比較需求確定性模型與隨機規劃模型求解結果之差異，並進行敏感度分析來探討不同參數變動對淨利潤目標所造成的影響。最後，結合蒙地卡羅模擬法(Monte Carlo Simulation)加以驗證本研究所提出之隨機規劃模式的有效性。
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本研究目的主要在於應用超學習(Meta-Learning)增進傳統掛袋法(Bagging)做為預測評估的方法，此方法是根據樣本及預測的結果來組成超學習集，由超學習過程中依據基底分類器的輸出結果進行學習，並使用UCI四個資料庫(德國信用卡資料庫、澳大利亞信用卡資料庫、心臟病資料庫及皮膚病資料庫)做為實驗測試與評估。應用集成式演算法中的掛袋法結合堆疊法(Stacking)與以單一分類器(決策樹、簡單貝氏、支援向量機、倒傳遞類神經網路)和四種方法的組合來進行比較，比較使用和不使用堆疊法是否優於單一分類器。研究結果顯示使用堆疊法優於單一分類器；且使用多種不同基底分類器則會有較佳的準確度。
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商業模式描述企業如何向顧客提供產品和服務，並獲取利潤，也就是企業如何賺錢的方式；因此商業模式創新對企業之競爭力扮演關鍵性的角色，建構一套商業模式創新的方法與步驟有其必要性。 近年來，由於不斷發生食品安全的問題，導致大眾對於農產品安全的關注，進而引發大量購買驗證農產品的需求；然而驗證農產品除透過特定的銷售管道外，卻無法在最接近顧客、佔農產品最大銷售量的傳統市場中銷售。有鑑於此，本研究建構一套商業模式創新的具體方法與步驟，並實際運用在傳統市場中，希望傳統市場導入驗證農產品的商業模式創新可以突破傳統市場無法成功販售驗證農產品的瓶頸。 本研究經過以人為本精神的設計思考，資料收集、觀察、訪談、與團隊匯智等步驟，研擬出一套在傳統市場販售驗證農產品的創新商業模式，以供參考。
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生產管理的目的乃在於以最佳製程及最少準備成本下，滿足顧客對產品品質及多樣化的需求，以便在日益競爭的市場上，取得領先的地位。故運用品質手法改善生產製程，在現今製造業是一個非常重要的課題。 本研究以「8D手法（8 Disciplines）」作為本研究的手法及工具，在考量薄膜電晶體液晶顯示器（Thin film transistor liquid crystal display, TFT-LCD）背光模組（Backlight Module, BLM）製程中，異物不良造成畫面顯示形成點狀（黑點或亮點）不良比例為最高，因此須考量生產製程中各項條件之方法需求，以8D手法做為工具，找出製程中造成微粒殘留量過高的主要原因後加以改善，驗證對策實施後有改善效果，再將對策標準化以預防問題點再次發生，探討最佳製程並建立推移管制圖做為監控各項製程指標。 結論顯示本研究經8D手法改善後，異物不良率從8.45%降低至6.44%有效改善23.8%，亮點不良率從6.78%降低至4.56%有效改善32.7%，除了提升BLM產品出貨品質，也能提高客戶對個案公司的品質信任感，創造雙贏局面。
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銀行的服務是經由服務提供者與顧客面對面接觸時所產生，所以員工的服務與表現將直接影響銀行的服務品質與績效。在當前競爭激烈的時代，銀行亦必須致力於其服務品質的提升以保有市場競爭力。有鑑於此，本研究以某銀行之雲林縣分行為研究對象，利用PZB服務品質模式來探討其服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度。期望研究之結果能提供給雲林地區銀行服務人員做為提昇服務品質的參考，提高銀行整體服務品質滿意度。 本研究結果顯示服務品質期望程度介於在「重要」與「非常重要」之間，而實際感受程度介於在「同意」與「非常同意」之間，忠誠度問項之同意程度介於「普通」與「同意」之間。個別構面平均數值在服務品質期望方面以「保證性」最高；在實際感受方面最高為「可靠性」；顧客滿意度以「回應性」之差異最大，其次是「保證性」與「有形性」，而在「可靠性」與「關懷性」構面則顯示無差異。