中原大學工業與系統工程學系學位論文
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本研究以上下游製程中，不完美生產系統下的「經濟批量排程問題」為基本架構，同時考量原物料補貨、製程內檢驗、不完美重工製程、丟棄以及短缺。由於生產設備的老化可能使生產製程退化，導致製程偏移至失控狀態，並產生出不良品，因此本研究假設每一個產品被生產出來後，會立刻由檢驗製程檢查並將良品或不良品分類。所有產品被檢驗後，所有不良品會經由重工製程進行重工。然而，重工製程並非完美，無法將所有不良品重工成為良品，還是有部分產品必須被丟棄，且因此造成下游製程的需求短缺。根據上述不完美生產系統下的經濟批量排程問題，利用共同週期法建立數學模式。其目標是決定一組近似最佳解以最小化每單位時間總成本。近似最佳解包涵共同週期以及每種原物料補貨的間隔週期（每次補貨量可供給多少週期的用量）。本研究根據三種方法提出三種演算法進行求解，包括二分法、封閉形式解以及粒子群演算法，並利用數值範例驗證所提出的模式。最後進行敏感度分析並探討分析的結果。本研究試圖為同時考量不良品重工以及原物料補貨之不完美製程中的經濟批量排程問題，提供管理者指引以評估適當的生產週期以及原物料的採購量。
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貨櫃碼頭在整個貨物運輸網路中，扮演著相當重要的角色，因為碼頭為貨櫃運輸當中的水陸介面，貨櫃碼頭當中裝卸貨作業占據碼頭作業的70%以上，因此被歸類於瓶頸作業，本論文著重起重機裝卸貨作業排程問題(Quay Crane Scheduling Problem , QCSP)之研究，過往文獻探討QCSP問題時，大部分學者會忽略起重機之移動時間，但並未定量化起重機移動時間在裝卸貨作業中所佔比例，因此本論文探討有無忽略起重機移動時間之數學模式，並應用CPLEX軟體數值分析結果並應用C++軟體開發啟發式演算法程式。經由總體結果得知在小尺度的案例下，起重機移動時間是可被忽略的。然而在大尺度的案例中，起重機移動時間是不可被忽略的，但在相同時間下，此問題求解必須花費超過30分鐘。現實案例的問題較接近中尺度與大尺度間，有無考慮起重機差異通常在5%內，因此以節省時間為目的或需要快速解決的問題且非精確的結果之狀況，忽略起重機移動時間是可考慮。
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自從TFT-LCD產業蓬勃發展，LCD TV已然取代傳統CRT TV市場，Display Search研究報告指出，全球的LCD TV需求成長仍有許多空間，而CRT TV 2014年將全面被LCD TV取代，預估2011年全球LCD TV出貨量可望達2.11億台；拓墣產業研究所副所長楊勝帆亦指出－「中國將在2011年成為世界最大的液晶電視市場，正式取代美國」。全球LCD TV市場六成以上由韓國和日本品牌廠商瓜分，但在大陸地區，韓國、日本電視品牌市占率只有兩成左右，顯示本土電視品牌在大陸地區有相當大的發展空間。TFT-LCD是LCD TV的關鍵性零組件，台灣TFT-LCD廠商之面板供應量占大陸LCD TV供應鏈的五成左右，已超越韓國的面板廠商Samsung、LG；這些資訊均透露出臺灣面板廠商與大陸本土LCD TV品牌廠商之間可能產生的發酵作用，而LCD TV大陸市場需求的成長性亦是台灣面板廠商覬覦的一塊大餅。 本研究以LCD TV供應鏈中的關鍵性零組件TFT-LCD為主要對象，探討LCD TV品牌商與面板供應商在新商業模式下，產生的TFT-LCD模組後段組裝合資企業之庫存管理模式及系統發展相關議題；合資企業是一個獨立公司，日常的營運通常是自主管理，母公司中持股比率較高的一方對合資公司的庫存在財務報表上需作認列，過高的庫存積壓對母公司來說是資金和機會成本的損失；以傳統的管理模式來說，母公司對於合資企業的庫存管理大多是透過每月的財務報表結算機制來確認，本研究以個案分析方式，討論個案中的母公司由原本在財務報表結算時確認庫存數量及金額在管理上產生的漏洞，到後來選擇透過精實六標準差專案改善手法，發展出之資訊透通的分享式庫存管理系統架構、以及庫存管理模式變革的過程及效益做整合性分析。未來，當企業遇到供應鏈中的廠商或合資公司、子公司庫存管理相關議題時，可參考個案公司之改善流程及系統建置模式，有效解決庫存管理問題。
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企業為了更彈性因應市場變化，尋求企業外部的合作進行策略聯盟或成為供應鏈的成員整合彼此優勢。企業間的資訊交流必須藉由整合與管理彼此工作流程的方式，來確保跨企業工作流程中資訊的一致性和協調性。由於跨企業工作流程常因外在環境必須做適當的調整，如流程的新增、刪除及修改等，因此必須有適當的資訊系統能執行跨企業工作流程，並且在流程執行時可以有彈性的做到動態變更，增加企業的競爭優勢。 一個良好的跨企業工作流程需考量自主性、隱私性與彈性三項特性，本研究提出以工作流程聯盟的概念建構跨企業工作流程系統。工作流程聯盟可以整合異質性的工作流程，並保有企業內部流程的自主性及隱私性，此概念又可幫助企業根據不同需求組成不同的聯盟，建構相關的工作流程以便於達成共同的合作目標，滿足跨企業工作流程所需要的彈性要求。而版本控制可管理在跨企業工作流程的建構與執行時的變更，使面對環境變化而必須立即變更的工作流程更具彈性。運用上述特性建構跨企業工作流程系統，可確保合作時一致性和協調性及面對環境變化的彈性，使企業能順利達成共同的目標。 本研究引用工作流程聯盟的概念，運用資料庫存放跨企業工作流程的版本資訊，再藉由版本控制輔助跨企業工作流程的建構與變更，使流程於新增、刪除與修改等變更情形時，能更有彈性的變化。本研究運用JADE代理人技術建構跨企業工作流程管理系統，並以情境範例驗證本研究的可行性。
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中文摘要 台灣的高科技產業產值佔全世界半導體製造商OEM，ODM的商業活動中佔有相當高的比例，由於產業特性屬於資本密集和技術密集，所以高科技公司對於發展製造端的製程風險管理(Risk Management)越來越重視。失效模式與效應分析(FMEA)是一種廣為用來評估製造業的製造流程風險的方法之一，而DRAM製造業者亦是如此。本研究個案為德國與台灣的兩家DRAM大廠所共同投資的合資公司(Joint Venture)，但本身不具備研發功能，僅透過技術轉移而能成功地將奈米技術製程微縮(Shrink)導入新製程。 透過個案分析的方法，觀察個案如何於母公司開始執行新製程技術轉移時，企圖突破各種有限的資源限制，想辦法於較早的試產階段開始實施FMEA。除了運用更容易了解和更適合於DRAM前段晶圓廠製造之嚴重度(Severity)、發生率(Occurrence)和偵測度(Detection)的定義，同時個案亦於新產品導入的階段開始推動有效率和有效的FMEA實施方法，研究如何快速篩選出潛在的失效模式，來協助深溝式電容(Deep Trench Capacitor)製程模組段之製程改善活動，以達到試產良率提升的階段性目標。如同FMEA最主要的精神，就是在於事前找出潛在失效模式並實施預防措施，而不是事後的矯正措施，所以即便於量產階段實施FMEA固然重要，但是個案中的範例呈現了試產階段實施FMEA其實才是更為重要。
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近年來在全球化的趨勢之下，大規模的流感疫情不斷出現，像是2005年嚴重急性呼吸道症候群（SARS）與2009年H1N1新型流感（Swine Flu）均造成相當大的影響。雖然各國政府對防治傳染性疾病比過去來的更有經驗，但對於如何準確預估疫情及制定適合的防疫政策仍是一大考驗。 本研究利用傳染病學中的倉室模型及系統動力學建立傳染病傳染模型，其中考慮有無症狀感染的情況發生進行模擬，並根據台灣在2009年H1N1新型流感的疫情數據進行模擬，從分析的結果發現，傳染病本身的傳染力及群眾間的接觸率也會大幅影響疫情的發展，疫情發生的早期階段進行管制措施及疫苗接種的成效最好。本篇的傳染病模型也適用於其他傳染病的研究。
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隨著教育不斷進步，教學方法亦不斷在修正，傳統教學法教師以教科書為傳授知識的藍本，以單向傳授方式，容易讓學生面臨無法將所學整合並應用於實際的困境，因此，若能在課堂上加入模擬真實情況的遊戲教學，讓學生於課堂上實際操作，了解所學到的知識該如何應用，將有助於學生有效的學習及獲取知識。 本研究藉由分析課堂模擬遊戲過程中，所收集到的記錄及過程，包含學生們的成績、問卷資料進行分析，探討模擬遊戲在學習動機與學習成就上的影響，並以行動研究的精神，反思在執行過程中有何困難、缺陷，作為往後教學改進的依據。
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現今海洋運輸為各國物資流通的主要方式，物品皆以貨櫃型態進行運送，由於無法直接辨視貨櫃的內容物，因此貨櫃運輸隱藏各種安全問題，貨櫃的安全檢查便成為維持國家安全的第一防線，目前在碼頭實際貨櫃檢查使用抽樣的方式，因此貨櫃等待安檢而造成堵塞的情形較不可能發生，若未來加強貨櫃安檢，例如使用100%抽樣方式，安檢站效率勢必成為碼頭作業系統中重要的問題。而在碼頭作業中，船席分配是影響整體作業效率的重要因素之一，但在過往的研究中皆未提出碼頭是否會因地形因素而影響作業的效率。因此本論文利用過去學者所提出的船席分配演算法，引用其結論進而延伸出非直線形船席分配演算法，並針對貨櫃安檢站服務率進行研究。研究使用嵌入式模擬方法建立碼頭作業系統，討論在直線形與非直線形碼頭以及不同agreeable假設程度下的安檢服務率。研究結果顯示直線形與非直線形碼頭的安檢服務率有顯著不同，顯示港口地形為影響安檢服務率的因素之一。
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隨著產業自動化的趨勢，業者為了提高競爭力，不僅要維持產量之外，產品的品質也是客戶關注的重要課題。品質會因製造形式的不同有所影響，其中機械加工的部分，有一個重要的品質指標為表面粗糙度，許多研究為了改善加工工件的表面粗糙度，提出對表面粗糙度做先行的預測，但都會造成停工或是為了維持產品的品質而影響到產量。因此，本研究將透過調整CNC機器加工參數的方法，控制工件表面粗糙度的品質指標，在維持生產力之下，讓表面粗糙度能符合客戶的要求。 為了能製造出符合要求的工件品質，本研究在考量表面粗糙度的參數規劃，除了機器本身的加工參數之外，將加入力量感測器(force sensor)來偵測製程中無法控制的切削力與切削過程中震動對產品表面粗糙度有所影響的參數，以達到系統能準確地控制表面粗糙度。本實驗將利用QP1620 CNC加工機進行資料的蒐集，並採用類神經網路來建置預測與控制表面粗糙度的決策系統，探討加工參數與表面粗糙度之間的關係。 系統中的實驗模組，由四個子系統所組成，分別為第一子系統預測加工條件、第二子系統預測表面粗糙度、第三子系統調整主軸轉速與第四子系統調整進刀速度所組成。每個子系統皆由類神經網路作為決策系統，為了能有效減少實驗次數，結合田口方法輔助尋找最佳的網路參數組合。由客戶要求的表面粗糙度品質指標值為系統執行的起始點，以客戶要求的表面粗糙度來預測其加工條件，再由第二子系統來預測該條件的表面粗糙度，最後將兩者之間的差值透過調整CNC機台兩個主要加工參數(主軸轉速與進刀速度)，將表面粗糙度控制在一個品質範圍內。 本研究發展智慧型表面粗糙度品質控制系統中，各個子系統之類神經網路的誤差函數分析皆低於0.0011，且以30筆數據資料進行系統驗證，透過本實驗模組調整機器參數結果，具有87%的驗證資料可調整至符合客戶要求的產品品質。
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摘要 現今的半導體市場受到全球化影響，而台灣半導體設備製造廠的客戶群也因此相當廣泛及多樣化。在客戶群越來越廣泛的情況下，企業面臨客製化產品種類激增，也導致銷售部門的產品預測越來越困難。 案例公司在產品預測錯誤時，大多使用簡易的方式處理。當客戶需求數量預測錯誤或額外的訂單需求發生時，廠商會考量目前廠內在製品的數量與在製品的產品相似度，若該訂單急需交貨，且目前完工數量低於訂單所需之產品數量，案例公司會將相似度高的在製品拆卸重工為急需出貨的產品，雖可使急需交貨的訂單準時交貨，卻可能造成被拆卸的訂單產品遲交。 本研究針對案例公司在顧客訂購數量與預測有異及發生額外訂單需求時，以顧客訂單分歧點成本模型，幫助案例公司決定客製化產品的顧客訂單分歧點，與以總成本考量是否拆卸現有在製品以滿足額外訂單的需求，以完成企業欲達到生產成本最小化與最大化客戶滿意度之目標。 本研究的流程架構可分三階段，第一階段先進行生產線觀察與產品結構探討，制定研究目標與研究範圍與限制，第二階段訂定成本公式與著手建構顧客訂單分歧點與在製品拆卸決策成本模型並進行驗證，第三階段藉由模型所得到的結果給予產品顧客訂單分歧點的設置建議並進行敏感度分析。 本研究完成顧客訂單分歧點成本模型的建構，並驗證模型的可行性與探討各項因素對於生產成本的影響，以協助案例公司在各種影響因素配置下找出最佳的行動方案與準則。本研究發現預測訂單交貨的前置時間、額外訂單交貨的前置時間、訂單遲交的成本比例與顧客訂單分歧點的設置對生產成本有顯著性的影響，並針對各顯著影響因素予以分析，以供案例公司後續研究之參考。