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
選擇卷期
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半導體的產品種類多樣化，生產流程相當地複雜，因機型的限制、生產線與機型的配置、物料與模具的搭配選擇、顧客服務水準等，對半導體製造產業來說，產能規劃及產能搬移是相當重要的決策，加上半導體產品生命週期短暫，製程技術更迭亦十分迅速，這些因素使得產能配置規劃的困難度更為提高。本研究以台灣某大型半導體封裝測試產業為例，針對黏晶(DB)、銲線(WB)、模壓(MD)等三大瓶頸機台站別，探討如何在有限資源限制下追求最佳的產能資源分配，考量總利潤最大化，建構半導體後段製程之中期產能配置規劃數學模型，以回應顧客之可允諾量及獲得調配生產線機台和模具的最佳搬移決策。 本文以混合整數線性規劃模式建立半導體封裝測試產業之產能規劃模型，藉由最佳化建模軟體來對此問題進行求解，規劃出最佳的產能配置決策，並根據實際案例進行敏感度分析，探討在不同的參數水準下，對此案例所造成之影響。敏感度分析結果可知，有無生產能力限制相較於單位銷售價格之高低，對於總利潤有更顯著之影響；另外，無生產能力限制相較於有生產能力限制，對於顧客服務水準比率亦有顯著提升。因此可知生產能力參數之限制為影響總利潤高低之重要因子；大量的需求量、有生產能力限制以及機台與模具無搬移能力限制，將造成機台與模具之搬移數量之增加；另外，分別針對價格、物料總可用量、機台可用工時與模具可用工時等參數水準變動下，對於總利潤之影響進行探討，可知在不同價格下所獲得的總利潤呈現正相關趨勢，而藉由物料總可用量、機台可用工時與模具可用工時等參數之變動分析，判斷在何種變動比率下可以滿足需求產能(Capacity Required)且獲得最大化總利潤。
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經濟快速發展，家庭所得增加，為追求日常生活中之便利，代步工具(汽車、機車)與日俱增，但是也造成嚴重的二氧化碳污染。並且全球暖化日益嚴重，所以21 世紀節能減碳，便成為全球重視之議題。 本研究主旨在，探討以多期經費設置電動機車充電站的設址問題，也稱區位問題(Location Problem，LP)。其主要目的是在一特定區域內，使用多期數限制經費，設置一處或多處充電站，以使民眾前往最近電動機車充電站之距離更短更便利。 本論文研究主要為，使用二種人工智慧啟發式演算法，其包括免疫演算法(Immune Algorithm)、基因演算法(Genetic Algorithm)找尋電動機車充電站設點位置，並以多期數經費，判定是否設站。研究以台中潭子地區為例，以在經費有限與設站期數有限條件之下於區域內搜尋最佳設站點，使其位於節點之所有民眾，距離最近充電站的最遠距離最小化，並劃分出區域內各電動機車充電站之服務範圍，本研究實驗數值結果顯示，應用免疫演算法於電動機車設站點搜尋問題之結果較優於遺傳演算法。
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現今各個產業為減少生產成本以及其生產品質的不確定性，其生產人力已逐漸淘汰，改變以自動化生產設備替代，各種產業的工業製程皆都逐漸邁向完全自動化的階段，其中更以大量生產為主的高科技產業最為顯著，因此，為自動化生產製程做其生產路徑的規劃，將會是一個重要的問題，而本研究將提出一個演算方法來解決在網格網路中有多個必經節點並搜尋其最短之漢米爾頓路徑，其演算步驟為:(1)將其各個目標點整理出目標與目標之間的最短路徑並以矩陣方式排列。(2)將該矩陣以指派方法為其各目標之間作指派。(3)指派結果為一起的各個目標點將形成迴圈，將各個迴圈當中距離為最大的一條連結刪除形成路徑，並且使其各個路徑成為新目標。(4)重複步驟(1)、(2)、(3)，直到degree數為1的節點數為2，則結束運算，得出一個能連結所有節點的漢米爾頓路徑。(5)針對上述演算得出的漢米爾頓路徑，以N型與Z型概念來對該結果當中的路徑做其修正。本研究是以指派問題的求解方式來做為搜尋路徑的主要方法，由於指派問題的特性，是使該分配結果的成本或是效益能夠達到最佳化，因此能保證其指派連結的結果為最短，但由於在本研究的演算方法過程中，存在著一個有著不確定性的運算動作，也因此，該演算的運算結果將無法保證其為最佳解，故本研究後續又提出了一個修正方法，該修正方法是以上述搜尋方法求出的結果為基礎，以N型與Z型概念來對該結果當中的路徑做其修正，使得本研究能夠在網格網路當中，找出一條最短漢米爾頓路徑之逼近解。
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本研究在於探討通膨率, 貸款利率, 匯率, 貨幣供給與工業生產等因素對於越南股票市場的影響。本研究使用由Canova and de Nicolo (1995) 與Nasseh and Strauss (2000)學者所開發之方法以找出各項宏觀經濟指標對股價所產生的影響, 研究期間由2005年1月起至2012年1月止。根據本研究所收集之樣本顯示各項宏觀經濟指標對股價影響並非固定不變的, 由複回歸法之分析可知貨幣供給對越南股票市場有正向的影響, 而越南盾與美元間之匯率變化對越南股票市場卻有負向的影響, 至於通膨率, 貸款利率與工業生產對於越南股票市場的影響則極微弱。
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我國從農業社會漸漸的轉變成為工商業社會，並使台灣經濟也隨之蓬勃發展。然而，隨著經濟的成長與工業化高度發展，製程技術日益更新，生產規模次漸擴大，但常因設計或管理之失當、人為操作疏失、儀器裝置異常等因素造成工業災害，其危害性亦隨之產生。根據勞工保險局的統計，我國2011年全產業職業災害的人次為11492人，其中又以製造業的6642人及運輸及倉儲業的1195人為前兩名，而屬於製造業的電線電纜產業如同其他的行業一般，職業災害的發生也時有所聞；以我國2011年勞保殘廢給付職災類別分析，電線電纜所屬的製造業勞保殘廢給付即佔 58%，是屬於職業災害發生最頻繁的產業。如何維護勞工的工業安全與健康並減少職業傷害的發生，降低工業的災害，已成為現代企業必須面臨的課題。 因此本研究經由文獻蒐集及探討，了解電線電纜產業勞工職業上可能面臨的工安災害因素；利用模糊德爾菲法結合專家意見，歸類導致發生工安災害之四項構面下的主影響準則作為探討基礎，分析得到14項主要影響準則，建立影響工業安全風險之層級構面及準則，再藉由層級分析法評估各準則間相對重要程度。結果得知環境因子、教育訓練、危害管理為發生工業安全風險關鍵因素。但因層級分析法未考慮跨構面準則間相互影響關係，因此運用詮釋結構模式找出相互關係並建構分析網路程序法，結果得知設置工業安全衛生人員、標準作業流程、使用前測試為降低工業安全風險關鍵因素，最後本研究將重要因素提供個案公司作為改善的依據。
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在台灣視網膜剝離為民眾失明的主要原因之一，每年估計約一千至二千名病例罹患視網膜剝離，其發生率高居遠東各國之冠。根據相關文獻指出，可能與近視人口快速成長有關。根據視網膜剝離發生原因，可分成三種：裂孔性視網膜剝離、牽引性視網膜剝離和滲出性視網膜剝離，其中裂孔性視網膜剝離為一般所稱的視網膜剝離，且必頇儘快進行手術治療。故本研究將針對裂孔性視網膜剝離做進一步的探討。當病患在接受首次手術後，可能會在相同位置或其它部位再次發生視網膜剝離，且多數於一年內發生(再住院率約10~20%)，導致需接受二次或多次以上的手術。因此如何有效評估視網膜剝離手術病患術後是否再住院，對相關醫療機構、人員、病患及其家屬皆有實質上的幫助，且有助於醫療資源的分配與控制。 本研究以全民健康保險研究資料庫2007年至2010年進行裂孔性視網膜剝離手術且一年內再住院之病患做為研究對象，並經由文獻蒐集來彙整其相關影響因子。透過倒傳遞類神經網路、支援向量機、粒子群演算法、基因邏輯斯迴歸及其相互結合等方法建構出七組預測模型以及利用案例式推理技術建構評估系統。由研究結果顯示，在成對樣本T檢定比較中，各模型皆有顯著差異，其中以倒傳遞類神經網路及基因邏輯斯迴歸結合倒傳遞類神經網路模型之預測績效最為優異，在平均準確度與平均ROC曲線下面積(Area Under the Receiver Operative Characteristic Curve, AURC)皆有85%以上與0.81以上；在案例式推理系統方面，以基因邏輯斯迴歸所分析的權重值導入案例式推理系統之評估績效為最佳，其平均相似度為99.58%，系統準確度為82.66%，ROC曲線下面積為0.7372。故本研究之結果，將可做為預防術後再住院之參考依據，且對術後照護品質的提昇有實質的幫助。
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冠狀動脈疾病(Coronary Heart Disease, CAD)為國人常見的心臟疾病。根據行政院衛生署資料統計，民國101年心臟疾病在國人十大死因中高居第二，而經皮冠狀動脈氣球擴張術(Percutaneous Transluminal Coronary Angioplasty, PTCA)是治療冠狀動脈疾病相當常見的手術，國內接受PTCA治療之病例也逐年增加中。然而，當病患在接受經皮冠狀動脈氣球擴張術時，手術過程中可能傷害病患血管內皮細胞造成血管內皮細胞剝離，導致術後3-6個月內血管再狹窄發生機率高(約30-40%)，造成病患必頇再次手術及再次住院觀察情形發生。因此，如何有效評估PTCA病患術後是否再住院，降低病患再住院機率，對醫師、病患、家屬以及醫療資源之利用及整體規劃皆有一定的重要性。 本研究以全民健保資料庫2010年接受PTCA之病患為研究對象，彙整影響PTCA術後再住院相關因子，運用倒傳遞類神經網路、貝氏網路、粒子群演算法、基因邏輯斯模式以及其相互結合之人工智慧方法，建構六個PTCA術後再住院之預測模型，再以倒傳遞類神經網路、粒子群演算法及基因邏輯斯模式之權重做為預設權重導入案例式推理系統，設計一再住院評估系統。研究結果顯示在預測模型方面，大部分模型皆有90%以上之平均測試準確率，其中又以倒傳遞類神經網路模型表現最佳，平均測試準確率達95.28%、平均ROC曲線下面積達0.838。而再住院評估系統方面，也是以倒傳遞類神經網路之權重做為預設權重結合案例式推理有著最佳表現，系統準確率達85.74%，平均相似度為97.97%。藉由本研究之結果可提供相關醫療人員、病患以及家屬做為術後保健之參考依據，有效地提升醫療與手術品質，同時避免醫療資源二次耗用之情況發生。
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在台灣，於鼻中膈鼻道成型術使用預防性抗生素已是相當普遍。抗生素雖能成功地治療細菌感染，但細菌本身也會發展出各種對抗抗生素的機制。造成無藥可醫的困境。在美國抗生素的花費就占了20%以上(張峰義等，2005)，而預防性抗生素在醫院又占約30%用量。在台灣各地的醫院之外科與骨科於清淨傷口手術預防性抗生素使用，有發現很多的預防性抗生素並無依照實證臨床指引來執行。因此，如何在術前發揮抗生素的最大效用成了非常重要的議題。 本研究以全民健保資料庫2010年接受鼻中隔鼻道成型術之病患為研究對象，彙整影響該手術預防性抗生素使用合適性之相關因子，運用倒傳遞類神經網路、支援向量機、粒子群演算法、基因邏輯斯模式以及相互結合之人工智慧方法，建構六個抗生素使用合適性之預測模型，再以倒傳遞類神經網路、粒子群演算法及基因邏輯斯模式之權重做為預設權重導入案例式推理系統，設計一抗生素使用合適性之三個評估系統。 本研究之研究結果顯示，在預測模型方面，粒子群演算法結合支援向量機有較高之預測準確度，達99.93%。而評估系統方面，倒傳遞類神經網路結合案例式推理系統之評估績效為最佳，其系統準確度為85.30%，平均相似度為96.98%，ROC曲線下面積為0.8865。本研究之結果將可提供醫師及相關醫療單位在臨床使用抗生素時之輔助評估參考依據。
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老年人為一般白內障的好發族群，而白內障最容易引起視力不佳以及視盲，在全球統計中造成視盲最常見的原因為白內障，而白內障手術後眼睛有外傷或因身體的抵抗力下降，容易導致眼睛遭到眼內炎感染，眼內炎是令人聞之色變的可怕疾病，會讓病患視力嚴重受損甚至失明，如果不幸發生失明常會引發醫療糾紛和遺憾，眼科醫療糾紛屬於前幾名的案件，手術後發生眼內炎機率大約0.07~0.13%，機率不高，但是發生後對視力造成很大的威脅。 根據中央健康保險局醫療費用申報資料顯示，在2000年白內障手術為11萬人次，但2011年時人數大幅上升至171,068人次，成長幅度約為55%。這幾年白內障病患越來越多，而且年齡有下降的趨勢，慢慢成為流行病學領域的重要議題，讓人不得不重視這個問題，本研究使用全民健保資料庫資料做為研究對象，探討白內障手術後發生眼內炎感染情形及其危險因子，建構預測系統來預測術後眼內炎的發生，進而提升白內障手術品質。 本研究運用人工智慧方法建構六種預測評估模型，再以案例式推理技術建構評估系統，對於醫師或相關人員做為醫療診斷上輔助使用，以提升醫療服務品質。在模型中倒傳遞類神經網路優於其他模型，該模型平均測試準確率為91.35%，平均接收操作特性曲線為0.834皆是所有模型當中最佳。而粒子群演算法權重值結合案例式推理較其它權重值之結合模型有較佳之評估系統準確率達90.3%。
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表面黏著技術 (SMT) 為現今生產輕、薄、小及高效能系統級封裝模組產品中不可或缺的技術。本研究針對SMT製程應用失效模式與效應分析，透過專家問卷事先分析潛在的失效模式，並依照失效模式與效應分析實施步驟評定出風險優先係數，盡可能於製程開發階段決定出優先解決的失效問題，避免日後製造成本的浪費。本研究結果顯示，失效模式「凸塊空焊」中因凸塊氣洞因素所評定出的風險優先係數99.75為最高，這表示此為SMT製程中最須優先預防的關鍵因素，提供製程設計及管理者進行失效問題改善預防的參考。