清華大學工業工程與工程管理學系學位論文
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Metamodel作為物理系統或模擬模型的替代模型，可用來協助描述與了解複雜的隨機系統之輸出入關係。在眾多建構超模型的方法當中，反應曲面法(Response Surface Methodology, RSM)為最廣為人知的優秀技術。此方法基於統計實驗設計的基礎，使其能夠有效率地建構出可靠的Metamodel。當Metamodel具有良好的代表性時，能夠提供有意義的資訊來幫助了解所欲研究的系統，並且進一步地協助系統最佳化的進行；此類以基於反應曲面之隨機最佳化演算法架構被稱為Metamodel-based Optimization (MBO)。 不論是隨機環境下的物理實驗或是模擬實驗皆能夠運用MBO來協助系統最佳化，能夠省去大量的運算時間是此類方法的主要優點。本研究基於一個MBO的概念模型，發展三種以RSM為基礎之隨機最佳化方法，分別用來協助處理不同類型的隨機最佳化問題。最後藉由在實證問題上的應用，藉此檢視所提出方法之效果與實用性。
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基於綠色法規的要求和全球供應鏈的擴展，自有品牌商(OBM)與委託代工商(OEM)之間的交易關係逐漸受到重視。在本研究中我們考慮在分權的供應鏈環境下如何藉斯塔克柏格(Stackelberg)非線性規劃模型幫助自有品牌商決定與其供應商交易之合約內容。合約內容包括商品購買價格與有毒罰款。 考慮自有品牌商的主導性，在所提出的模型中自有品牌商位居於領導地位，而委託代工商居於從屬地位。由於委託代工商掌握較多的產品資訊，在資訊不對稱的狀況下，委託代工商之生產良率和商品毒性成為自有品牌商之不確定資訊。本研究提出一穩健最佳化模型考慮與評估各種可能之情境以協助自有品牌商制訂合理與有利的交易合約。 為了最大化供應鏈參與者各自的利益，自有品牌商決定交易合約內容後，委託代工商根據交易合約內容決定其商品生產量。透過我們的模型可以得到在平衡狀態下各個供應鏈參與者之最佳決策。因此，自有品牌商可透過本研究之模型制訂合適的交易策略以權衡期望之利益與相對之可能風險，委託代工商在此模型下也能做出利潤最大化之生產決策。最後，針對委託代工商之生產成本、海關之檢查可靠度和穩健最佳化之相關風險參數做敏感度分析，以利自有品牌商能更有效的使用此模型。文後並提供不同風險偏好之決策者在使用此模型時之決策分析，以說明穩健最佳化模型之優勢並提供決策者在採購策略選擇上之參考。
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穿戴類產品具有高度個人化的設計特性，除了功能需求外，更強調品味風格的展現，著重與穿戴者的整體搭配感。另一方面，擴增實境提供高互動性的人機介面，深度感測科技亦日漸成熟，皆有助於實現以人為中心的設計概念。本研究基於擴增實境的概念，發展高精確度與可靠度之鞋類虛擬試穿技術，以深度感測器擷取穿戴者影像，即時追蹤影像中足部位置，將鞋類設計模型準確置入，呈現虛擬試穿的過程。突破過往研究的限制，可融合多個感測器資料，擴大場景影像的擷取範圍，提供雙腳同時試穿的創新性功能。此外探討不同性質組合對於定位效能的影響，包括影像解析度、足部參考模型解析度與足部特徵等，根據測試結果建議最佳的設定。並整合圖形處理器平行運算技術，改善反覆最近點演算法的定位效能。研究成果將提高虛擬試穿的應用價值，實現以人為中心的大量個人化設計。
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個人化產品為現今消費趨勢，與顏面相關產品的設計，需考量個別臉部幾何與尺寸的差異。本研究使用非接觸式量測技術，取得大量國內年輕女性顏面三維資料，透過修補、移除雜訊與裁剪邊緣等後處理，產生對應的三維網格。接著進行特徵點選擇與標記，透過交叉參數化方法，得到點數與連接方式相同的模型，再根據網格失真評估結果，進行局部調整改善其品質。此外使用主成份分析法降低資料維度，選擇適當臉部尺寸作為參數，以線性廻歸與Kriging方法建構顏面參數化模型，透過十折交叉驗證分析比較兩者的誤差，並探討資料分群對於參數化模型的影響。於實際應用方面，透過材質貼圖的擬真效果，顯示產生的參數化模型，可做為高互動性的個人化設計依據。基於本研究結果，可提供顏面相關產品新穎之設計模式，實現大量個人化的概念。
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本研究改善萃智(TRIZ)的顛覆分析(Subversion Analysis)方法，發展產品及流程的「已知失效」與「未知失效」之問題解決方法。已知失效是利用功能分析與因果鏈分析找出失效根源之核心問題，再運用反向的思考方式，找出造成根源問題之假設方法；未知失效則是針對系統尚未發生失效前，預先找出潛在性的失效模式，本研究提出基於元件和流程功能分析的系統化分析方式，界定失效模式類別，將系統內之功能、元件、和屬性有系統地，進行虛擬的系統化破壞，找出所有的潛在失效模式，再由篩選機制過濾掉不需處理的失效模式，整理出需要處理的失效模式之因果關係以找出根源原因，利用顛覆概念找出造成該問題之假設方法，經邏輯驗證以確立失效模式的因果關聯，最後結合TRIZ解題工具去解決該問題。 本研究之貢獻包括： (1) 本研究針對產品層面引入功能分析、流程層面引入流程功能分析與流的分析，提出基於產品與流程之元件功能屬性的失效辨識法，結構化地找出潛在失效模式，以規避失效的發生，提升產品及製程之可靠性； (2) 本研究建立表格工具，制式化從問題點上周邊資源，結合效應知識庫，以找出失效根源問題之方法假說； (3) 建立系統化流程步驟、表單設計、說明及案例，讓顛覆分析成為實務可使用之方法。
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本研究引入萃智創新手法（TRIZ）於產品專利迴避領域中，從技術面提出一套針對單專利或多專利迴避與再生的手法流程。其流程共分為專利辨識、專利功能重解及專利迴避三大階段。本流程利用削剪流程（Trimming Processes）、科技效應知識庫（Effect Database）、40發明原則（Inventive Principles）、質場分析（Substance Field Analysis）等萃智工具及主功能-元件-功能-屬性的系統化思維方式進行重新解題或迴避再設計，最後所得之概念解再驗證是否成功地迴避它項專利。若驗證迴避成功，則不僅可迴避掉目標專利群，其所得之概念解往往亦可達到申請專利之條件。 本研究主要貢獻包括：1) 提出一個專利迴避與再生的手法流程。幫助使用者能有系統性地走過流程並處理專利再生與迴避以解決問題； 2) 提供制式表格說明案例，可方便使用者使用； 3) 針對專利群組進行迴避，而不是對各別專利分開迴避，可更有效地同時迴避多個相關專利，甚至達到專利再生而產生新專利。
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本研究透過深度攝影機取得三維場景資訊，將虛擬模型組裝於使用者選取之真實物件上。藉由虛實組裝結果的呈現，在完整產品原型未完成前，即可進行設計評估。根據使用者提供的組裝特徵資訊，由場景取得的幾何及影像資訊中，自動進行特徵的無標記辨識與追蹤，透過面貼合與軸對稱兩種常用的組裝關係，準確定位真實影像與幾何模型，輔助進行分散式協同組裝。此外發展兩項全新的即時性評估技術：「截面切割顯示」與「組裝干涉檢查」，以量化的方式檢驗組裝相容性。為克服單一攝影機視角的限制，透過場景校正功能整合多台深度攝影機，以取得更完整的場景資訊，提供高品質的擴充實境互動經驗。本研究開啟深度攝影機於動作擷取之外，在產品設計上的創新性應用。
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本研究提出一整合性萃智發明性問題解題流程，其為系統化的問題分析與解決方法，主要藉整合眾多萃智(TRIZ)工具與部分非萃智工具建構而成，此流程定義為五個階段：(1)問題定義 (2)問題分析 (3)解答產生 (4) 解答選擇與整合 (5)解答驗證與效益回顧。透過此結構化之流程能有效幫助使用者針對核心關鍵不利點解決問題。本研究除整合問題的分析與解決方法外，並補足解答選擇、整合以及驗證的部分。對複數個概念解以概念選擇方法--普氏矩陣(Pugh Matrix)選擇並整合以得到最適之概念解，再以超效應分析(Super-Effect Analysis)手法將解答效益最大化，而根據求得之最終概念解，可透過虛擬驗證方法以嚴謹的因果邏輯推論，確保解答能達成期望目標並消除可能產生之衍生問題(Secondary Problem)。 本研究貢獻包含：(1) 提供一整合性且系統化的問題解決流程，集結眾多TRIZ分析與解題工具，提供使用者更多平行解題管道，並能步驟化地觸發創新概念解；(2)補足解題流程後續之「解答選擇與整合」、以及「解答驗證」兩階段，具體化ARIZ流程後段步驟，透過整合超效應分析方法，和解答驗證步驟之建構，幫助解題者系統化地完成流程五階段，使所產生之解答能得到其最佳效用，並虛擬驗證解答之可行性; (3) 建立流程表單及其使用說明，以利於實務上之使用。
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