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Stochastic Models for Optimal Assessment of Control Relationship Management with Customer.

ABSTRACT In any service system, one of the challenges in assessing customer lifetime value or more is the Classification of customers. Running a successful business is to maintain a good relationship with the customers. Classification of customers (i.e. a company should identify the profitable customers and keep them with an acceptable effort) plays an important role in promotion planning and budget setting. Promotion budget allocation is designed to attract and keep customers. In this thesis we applied stochastic dynamic programming models with the Markov chain techniques for capturing the customer behavior. The model can be implemented using dual simplex method in a Microsoft Excel worksheet, and precise implementation is also demonstrated and discussed in details. Furthermore, a higher-order Markov chain model is a further way of capturing the dynamics of practical data. The practical data from Telecommunication Company is used to illustrate the effectiveness of the higher-order Markov Model thereby observed the improvement in predicting the customer behavior. Keywords: Customer lifetime value, stochastic dynamic programming models, Markov chain, dual simplex method

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以層級分析法探討網通業組裝廠及其供應商綠色競爭力之研究

綠色環保要求，已成為企業面對的功課，多年來，各項環境協議，包含ISO14001系列、歐盟相關法規及各國自訂法律，在企業組織內，成立專責部門或人員，專門處理綠色環保事務。然，在著重對上游的要求時，似乎很少有對下游客戶端注重的項目做一剖析。 　　本研究以問卷為工具，選擇台灣網路通訊產業中上游的組裝廠及主力零件供應商作為主要調查對象，藉由層級分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)手法進行問卷分析，佐以網路通訊產業特質，探索此產業對應綠色風潮的趨動力。 　　以顧客及供應商角度剖析綠色產品主要訴求。運用企業使用關鍵績效指標(Key Performance Indicator, KPI)，藉由採購、技術、製造卅物料、回收卅再利用等四大管理構面，了解網通產業供應鏈結合的主要關鍵，當企業角色處於選擇與被選擇之間，提升綠色競爭力的方法，才能達到雙贏的局面。 　　研究結果，在台灣網路通訊產業，設計可回收產品，是整體受訪者，對綠色競爭力最大的期望。希望這樣的研究模式，可以複製到其他產業。用以了解企業綠色競爭力的強弱勢，以利於維持及改善。

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線上分析處理系統於群組技術資料庫之應用

台灣是全世界的加工廠，所以在擁有很多零件工廠的情況下，就會有各式各樣屬於自己工廠的群組技術。而群組技術系統中有很多不一樣的編碼方式，很多公司都是將原有的編碼再做進一步的加工或調整。群組技術的目的在於利用編碼系統，可以快速的將新的零件做歸類，降低生產成本與節省重新編碼的時間。 本論文為模擬出三種不同的群組技術系統，分別為Vuoso-Praha、Opitz和KK-3，再用這三種編碼不盡相同的群組技術系統，利用線上處理分析系統(OLAP)的方式，做出一套資料庫系統。 資料庫系統需要與操作者互動，資料庫方面是使用MYSQL，而網頁的部分則是使用PHP動態網頁語法，在伺服器方面則是利用Appserv，讓本機電腦做為伺服器端，方便程式的測試。在最後過程的部分，將會從零件編碼、操作資料庫中的資料到撰寫程式等介紹。

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應用彈道式移動模型量測三維空間中的瞄準移動

在現代日常生活中，人們常需要使用手來執行各種工作，例如以滑鼠控制游標開啟Windows 作業系統中的應用程式。然而，一個手控制移動實際上是經由多個彈道式移動所構成，而人在執行這些彈道式移動的能力直接影響到手控制移動所需花費的時間以及準確度。 本研究目的是以Lin (2010)與Lin et al. (2011)在2D空間中所驗證的彈道式移動模型為基礎，量測在真實3D空間中執行彈道式手部移動所需花費的時間和移動後落點與目標點之間的誤差，並驗證彈道式移動時間模型和彈道式移動變異模型的有效性。 本研究分為兩個實驗，實驗一為測試性實驗，其目的為確定實驗設計的可行性，實驗二為正式實驗，自變項為受測者、慣用手與非慣用手、七個移動距離及七個移動方向，依變項為執行彈道式移動所花費時間與移動後三軸落點誤差變異。 實驗結果顯示：(1)三個自變項(受測者、左右手、距離)對於彈道式移動時間及三軸落點變異皆有顯著影響(p < 0.05)，(2)彈道式移動時間模型成功描述移動時間與距離平方根之間的線性關係(R-S(adj)=99.3%)，(3)彈道式移動變異模型有效描述三軸落點變異和距離平方之間的線性關係，模型分別能對X、Y與Z軸描述84.4%、99.0%及91.3%的資料變異，而三軸誤差變異由高至低依序排列為X軸、Z軸然後為Y軸，(4)左右手在不同移動方向下，由於使用到的手部關節部位不同，所需花費的移動時間與落點誤差變異也會不同，整體而言，移動所使用的關節部位越少，移動時間越快，但在X軸上的落點變異會越大，而Y軸上的落點變異會越小，而因為執行彈道式移動的固定高度因素，所量測到的Z軸落點變異卻是三軸中最大的。 本研究成功量測3D空間中不同移動方向執行的彈道式移動並驗證彈道式移動兩個模型，彈道式移動模型相較於Fitts’ Law (1954)能給予手控制移動在移動速度及準確度上的獨立分析，未來可作為評估輸入控制設備的準則。

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An Ant Colony Optimization Algorithm for the Multi-Objective Gate Assignment Problem

In this research, the Gate Assignment Problem (GAP) is considered with reference to two objectives. The first objective is to minimize total walking distance of passengers to departure gates, check-in counters, and connection flights. The second one is to minimize number of flights assigned to the apron. Essentially, the GAP seeks the optimal flight-to-gate assignments so that total passenger walking distances and consequent connection times are minimized. A weighted sum of two objectives to the GAP is used by adding a penalty to flights assigned to the apron. An algorithm is used based on the Ant Colony Optimization (ACO) method to minimize our bi-objective gate assignment problem. Our goal is to apply the ACO to the GAP by achieving a near optimal solution. The behavior of each ant is critical for fast convergence to (near) optimal solutions of the GAP. The numerical experiments investigate whether the ACO approach is an efficient method to obtain good solutions in our proposed GAP model. The performance of this approach is evaluated in a variety of test problems. The commercial Gurobi Solver and a First Come First Served heuristic algorithm are used as baselines to compare our ACO results for small and large size instances, respectively. An instance generator was used to generate data for arrival and departure times, and additional specifications of flights.

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應用彈道式移動模型探討高齡者與年輕人使用觸控螢幕時手移動控制能力的差異

應用彈道式移動模型探討高齡者與年輕人使用觸控螢幕時手移動控制能力的差異 研究生:石馨文 指導教授: 江行全 博士 林瑞豐 博士 元智大學工業工程與管理學系 摘要 由於現在資訊化社會的演進，人們使用電子產品的頻率相當頻繁，為了提供廠商在設計觸控螢幕相關技術與產品時有使用者的操作能力依據，並同時增進高齡者在使用電子資訊產品的可用性與滿意程度，本研究首先驗證彈道式移動時間模型和彈道式移動變異模型在量測使用觸控螢幕時的手部控制能力，並在模型驗證後，以模型來描述高齡者和年輕人在使用觸控螢幕時手部控制能力的差異。 研究分成兩個階段，第一階段實驗的自變數為3個不同移動角度的目標點和5種不同的移動距離，應變數為執行彈道式移動所花費的時間與螢幕上水平及垂直方向的落點誤差。而第二階段實驗的自變數為一水平線上的3個不同目標點和5種不同的移動距離，應變數和第一階段相同。 第一階段實驗結果顯示：(1)移動時間會隨著移動距離的增長而增加，但會因不同的移動角度而有所差異，而高齡者所花費的移動時間比年輕人長(2)移動的落點誤差(水平及垂直)會隨著移動距離增加而增加，而高齡者的落點誤差比年輕人大。以第二階段的實驗數據對兩個彈道式移動模型作驗證的結果發現：(1)兩個模型對於整體的受測者資料變異有好的描述能力，彈道式移動時間模型描述89.1%的資料變異，而彈道式移動變異模型描述水平落點變異與垂直落點變異分別97.2%與87.9%的資料變異，(2)然而，兩個模型並不完全適用於描述個別受測者的資料變異，在使用彈道式移動時間模型上，12名受測者中有2位的資料變異不適合以模型進行描述，而在使用彈道式移動變異模型時，對於水平落點變異與垂直落點變異，12名受測者中皆有半數受測者的資料變異不適合以彈道式移動變異模型作描述。 本研究驗證彈道式移動時間模型與彈道式移動變異模型在描述受測者使用觸控螢幕時手控制能力的適用性，而兩個模型也適用於分析高齡者與年輕人的能力差異。然而，彈道式移動變異模型無法對個別受測者的資料變異作有效描述的原因有可能是因為：本研究的目標位置相較於受測者的身體是固定不變的，受測者在不斷執行移動後能以動覺回饋(kinesthetic feedback)記住目標點位置，如此一來移動距離不再對於移動落點變異有太大的影響。未來的研究方向可量測更多的受測者以增加實驗結果的應用性。 關鍵詞:彈道式移動、高齡者與年輕人比較、手部移動、觸控螢幕、準確度、移動時間

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利用電腦輔助工程選取供應鏈中跨廠協同設計之零件

現今全球化的趨勢使得企業面臨著激烈的競爭，對於產品生命週期越來越短，品質要求越來越高，對於產品的功能性也相當重視，並且產業生產的型態已由傳統的單一廠區生產，轉換成多廠區的生產環境，根據不同廠區的資源、生產技術及製造特性，規劃產品零件的挑選，透過跨廠區資源的協同整合完成產品生產，以滿足顧客需求，也增加了產品的多變性；為了能夠協同整合跨廠區的資源達到產品品質優良且符合消費者的需求，除了考量各個工廠的製造特性外，許多工廠導入電腦輔助工程分析(Computer Aided Engineering ,CAE)軟體對產品零件進行機械性能的測試分析，以產品機械性能指標為依據，評估分析出各零件的CAE分析值，並規劃多零件的組裝CAE值，除了讓產品實用外，也滿足了穩固耐用的功能。 本研究將利用對於規劃零件選取與排列有顯著效果的粒子群演算法，做為產品元件跨廠區分派組裝的求解工具，以總效益最大化為目標，演算法中以製造成本、壞料成本、運送成本及跨廠協同下的CAE資訊傳遞成本，同時也加入產能限制及品質水準為限制，計算總成本低亦滿足產品總CAE分析評估值高的的產品零件組合以及其各零件的工廠指派，獲得最佳產品的零件組合和最佳總效益值，提高求解的效率及最佳解品質。

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應用和弦搜尋演算法求解多橫向通道之批次人工揀貨問題

在物流中心所涵蓋的作業範圍裡，揀貨作業是其中一項重要且繁雜的工作。平均而言，揀貨作業時間約佔整個物流中心作業時間比的30% ~ 40%，因此若能妥善規劃揀貨作業將能有效降低物流中心之營運成本、人力及時間。過去之研究主要以探討單一定單或批次定單之揀貨路徑為主，較少討論到橫向走道數目對於求解目標值之影響。本研究之目的為使用和弦搜尋演算法 (Harmony Search, HS) 來改善定單揀貨作業初始解之訂單批次數，並以達到最小的揀貨距離的目標。本研究並且透過加入多條橫向走道設計 (0、1、3、4) 及使用隨機、最少揀貨點及最小矩形覆蓋面積策略之三類種子訂單選取策略，搭配隨機化、最小增加走道數及最短平均相互最近直角距離策略之三種訂單選取策略將訂單批次化，並配合穿越策略、最大間隙策略與合成策略之三種路徑法產生初始解，最後利用和弦搜尋演算法進行改善。根據搜集的之實驗結果，本研究使用MINITAB統計軟體分析各種策略組合的求解績效。結果發現，不同訂單批次化方法對於HS之求解績效沒有顯著性差異，並且以橫向走道數3之倉儲佈置，其整體揀貨距離為最佳。此外，本研究與文獻所提之粒子群演算法 (Particle Swarm Optimization, PSO) 進行比較，發現HS在大部分策略組合之求解績效都較PSO為佳。

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電腦模擬於流程型工廠之應用-以光罩護膜前端製程為例

案例公司為國內少數生產光罩護膜的公司之一，由於受到機台治具數量的限制，多種產品型號共用一組治具，且換模時間冗長，生產管理者目前多以治具為依據，再以交期為考量作為生產排程依據，而導致經常發生早交或遲交的狀況。為了解決案例公司此種問題，本研究中，以AutoMod模擬軟體分別建構三種生產模型，並以換模次數及延遲訂單數作為績效衡量的評估準則。 本研究主要分為三個主題進行研究，分別為流程改善、多能工和瓶頸機台，在流程改善研究中，模型一為實際案例公司的生產流程，派工模式包括EDD(Earliest Due Date)、AT-RPT(Arrival Time-total Remaining Processing Time)、SPT(Shortest Processing Time)、MST(Minimum Slack Time)、MDD(Modified Due Date)、CR(Critical Ratio)等六種；模型二則是訂單在進入CNC工作站之前，設定一個檢驗站，根據距交期之遠近(10、20及30天)決定訂單之生產優先順序，而派工模式則同模型一；模型三的生產流程則是將訂單置於同一個等候線(queue)中，派工法則則是分別將交期及治具設定權重，並觀察其換模次數及延遲訂單數。多能工研究則是分別找出利用率最高和最低的作業員進行多能工的指派，並以換模次數及延遲訂單數作為績效衡量的評估準則。瓶頸機台的研究則是觀察流程改善研究和多能工研究中機台和作業員瓶頸狀況並觀察有無瓶頸漂移的狀況。 本研究結果顯示，流程改善研究中，以模型三治具和交期權重比值為(0.9，0.1)、(0.7，0.3)、(0.8，0.2)、(0.6，0.4)、(0.5，0.5)可得到較好的結果。多能工方面較佳的表現則包括：1. 模型三治具和交期權重比為(0.9，0.1)且多能工指派為CNC幫drill，其延遲訂單數及換模次數改善幅度分別為47.45%及17.90%；2. 模型三治具和交期權重比為(0.8，0.2)且多能工指派為CNC幫drill，engrave幫edge，其延遲訂單數及換模次數改善幅度分別為42.86%及25.33%；3. 模型二距交期10天AT-RPT派工模式中，多能工指派為CNC幫drill，engrave幫edge，其延遲訂單數及換模次數改善幅度分別為53.57%及1.31%。而瓶頸問題方面，瓶頸機台則是發生在edge站和drill站，本研究不論在流程改善或多能工中並沒有發現瓶頸漂移的情況，但在WIP、機台和人員利用率上，多能工的實施則有較明顯的改善。

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失效模式與效應分析於量產階段之知識收集與重用---以薄膜電晶體液晶面板製造為例

在競爭激烈的市場環境中，企業要維持生存、保有競爭力，除了以最具效益、經濟的方式運作現有資源外，線上人員要能在最短時間內完成異常處置亦為一重要課題，其中企業內知識的擷取、分享及重用扮演一個關鍵角色。以製造業為例，透過失效模式與效應分析(Failure Mode and Effective Analysis,FMEA)知識的累積可提供相關作業人員在事前採取預防措施，降低客訴的機會。本論文以薄膜電晶體液晶顯示器Array製程為例，將量產階段之異常案例診斷流程作為FMEA知識起源，並利用業界慣用的八項步驟問題解決法(8 Disciplines Problem Solving, 8D)之高執行力，以最經濟的方式整合FMEA、8D、管制計劃，有效收集與重用異常案例處理中累積的知識，透過標準化程序維持其改善效果，並由單一尺寸產品製造之管制計劃展開至相異尺寸甚至相異廠區，進行預防機制的建立，避免異常再發，以提升產品良率以降低客戶抱怨，進而提升企業競爭力。