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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本研究提出Beta分配近似法應用於孔與軸之間的公差配合的一個模型而Beta分配近似法常用於工業管理方面,特別是在公差分析中。本研究的兩個模型為單孔單軸與雙孔雙軸模型且建立於實際的案例中，並探討模型於統計方法中的不良率。 本研究應用統計機率於工業工程管理領域上,研究結果可用於產品組裝建立的孔與軸之可接受標準，本研究中公差數據經由程式隨機產生，藉由此方式，本模型可以獲得更靈敏及可靠的結果，使得Beta分配近似模型更值得信賴。 本研究的目的是建立一個有效的方法來分析孔與軸之間的公差配合， 此方法能有效的使製造商避免生產出有瑕疵的產品也能夠節省成本。
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在近幾年來的線上遊戲變化，由需要月費漸而轉成免月費，線上遊戲廠商的獲利也從原本收取月費轉成販賣虛擬商品而來，故本研究針對玩家購買線上遊戲虛擬商品的部分，探討線上遊戲玩家的涉入程度、資訊品質及口碑傳播之間對玩家購買線上遊戲虛擬商品的影響。 本研究採網路問卷調查法，利用 Google 文件製作網路問卷，設定每題為必須填寫後，利用四個社群網站Google+、Plurk(噗浪)、Facebook(臉書)、Twitter(推特)作為發放問卷的工具，設定為公開發言，散佈問卷網址，發放時間為2013年11月並維持1個禮拜，方便網路上其他玩家自行連結填寫做為研究對象。 本研究使用 Partial Least Squares (PLS) 進行整體結構模型分析，以瞭解各問項變數的影響性，來檢視不同變項的玩家在涉入程度、資訊品質、口碑傳播及購買意願上的影響。 研究結果顯示：(1)玩家的涉入程度對資訊品質具有正向的顯著影響。(2)玩家的涉入程度對購買意願不具有正向的顯著影響，。(3)涉入程度對口碑傳播具有正向的顯著影響。(4)資訊品質對購買意願具有正向的顯著影響。(5)口碑傳播對購買意願不具有正向的顯著影響。
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現今社會進步且生活水準提高，高品質醫療服務需求日益增加，但因受限於全民健保給付制度日趨嚴苛的制度下，醫療環境的改變以及利潤大幅被壓縮，使得醫療體系的供應鏈受到擠壓，以至於各級醫療院所開始設法尋找增進品質與降低成本的解決之道。服務品質分為外部顧客與內部服務品質兩大方向，以往服務品質相關研究中，大多數以外部顧客為主，內部服務品質的探討相對較少，且以內部服務品質的概念用於物流相關研究更為少見。故本研究之目的是以中部某醫學中心體系之醫療物流中心為對象，利用問卷調查的方式來分析其醫療物流中心之服務品質及滿意度。此外，本研究也利用重要度績效分析的方法來找出醫療物流中心需要改善之服務要素，以作為將來改善之參考。研究結果發現醫療物流中心之服務品質重視度平均值皆介於「重要」與「非常重要」之間；滿意度平均值皆介於「滿意」與「非常滿意」之間。重要度績效分析的結果顯示「問項10.配送過程中發生錯誤，能即時處理」是將來醫療物流中心需改善的重點。
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近年來隨著預防勝於治療的觀念普與生活水平的改善，國人已普遍接受健康檢查，以進一步掌握自己的健康狀況，預防重大疾病的發生。為了讓健康檢查中心能夠更精準的掌握健康檢查受檢人的檢驗狀況並且讓受檢人得到舒適貼切的服務，使得受檢人完成總檢查的時間縮到最短，即為本研究探討的健康檢查排程問題。此問題屬於傳統開放式排程問題的延伸問題，因為傳統開放式排程問題屬於NP-hard問題，因此本研究所探討的健康檢查排程問題亦為NP-hard問題，若使用傳統的方法求解此問題，需要耗費大量時間，且又無法確保求解品質優劣。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解且求解速度也較快，因此本研究嘗試以人工智慧演算法來求解此健康檢查排程問題。 本研究應用三種人工智慧演算法包含基因演算法(GA)、免疫演算法(IA)與粒子群最佳化演算法(PSO)分別探討健康檢查排程問題，以求出最小化完成時間。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，然而粒子群最佳化演算法的求解速度優於其他兩種演算法。
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本研究探討週期性資源回收之路線規劃問題，此問題屬於週期性車輛路徑問題(Periodic Vehicle Routing Problem, PVRP)的應用，也是車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem, VRP)的延伸問題。週期性資源回收之路線規劃問題中，不同大樓有不同週期的資源回收需求，例如：每天都需收取、兩天收取一次、三天收取一次等，問題目標為有效地規劃每一天的資源回收點與其收取之路徑順序，以使六天的路徑總距離為最短(目標1)及最小化車輛間每天路徑距離的差距(目標2)。 本研究運用基因演算法(Genetic Algorithm, GA)、免疫演算法(Immune Algorithm, IA)以及粒子群演算法(Particle Swarm Optimization, PSO)來求解此問題。除此之外，本研究亦提出一個新的編碼方式，能同時解決週期性資源回收中每天回收地點組合與其路徑順序。本研究以台中某區域大樓為例，將車輛數、車輛容量上限、目標權重等，以不同組合來求解此週期性資源回收之路線規劃問題。數值結果顯示，此三種演算法皆能有效地規劃出六天中，此區域每一天的資源回收點與其收取之路徑順序，以使六天的路徑總距離為最短及最小化車輛間每天路徑距離的差距。此外，本研究將三種演算法做比較，其數值結果顯示，基因演算法求解速度優於其他兩種演算法，而免疫演算法求解品質優於其他兩種演算法。
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量販店在現今生活中，扮演了不可或缺的角色，除了能提供多樣多量商品外，近幾年量販店也逐漸販賣生鮮食品，讓消費者能有一次購足的便利。量販店除了提供有型的商品外，無形的商品，也相對重要，例如商譽及服務等，對企業帶來重大的效益，而現今，顧客更是強調服務至上，使得許多企業更注重服務品質的觀念。全聯福利中心近幾年，成長幅度相當快，2012年營收甚至超越家樂福，擁有如此亮眼的成績，因此全聯將是這次研究要探討的對象。 本研究以PZB服務品質模式與顧客滿意度理論做為基礎，運用重要－表現度分析法(IPA)，並設計及分析問卷，調查虎尾全聯福利中心林森店之顧客滿意度。問卷之構面以SERVQUAL為基礎，且以有形性、可靠性、反應性、保證性及同理性，設計25個相關服務品質問項。 經過研究統整結果，透過IPA的分析得知顧客高重視度卻低滿意度應優先加強改善的項目有(1)提供顧客足夠停車空間(2)對顧客抱怨，盡速處理，服務態度補救措施誠懇(3)對承諾顧客的服務可以預期完成(4)服務人員不會因忙碌而忽略顧客(5)商品價格低廉，針對這些項目，應該加以改善讓全聯可以更進步。
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近年來國際環保意識抬頭，社會綠能化的概念影響日益遽增，其中，由於翻胎技術的進步使得輪胎翻修產業逐漸為眾人所重視，經由重新翻修之輪胎壽命可達新胎的80%，成本也降為1/3，因此受到許多大貨車及卡車使用者所使用及信賴，輪胎翻修主要目的為延長輪胎胎體使用壽命，減少天然資源使用量保護自然生態環境。然而本研究配合之個案工廠翻修的再生胎故障事件頻傳，使得回報工廠客訴案件增加，再生胎故障機率提高，工廠損失大量成本賠償本不應該發生的輪胎故障客訴。 因此，本研究嘗試使用故障樹分析及失效模式與效應分析兩種可靠度分析方法針對輪胎翻修製程中高機率發生之故障事項進行分析，探討於翻修製程中可能發生的失效因素並加以改善，藉此希望穩定翻修製程並降低客訴機率。研究結果發現，於輪胎翻修製程中各個工作站確實有影響後續輪胎故障之失效因子，經由數據蒐集並估算機率找出需優先改善之製程，最後提出降低失效風險的改善對策及建議。經由改善後重新評估，製程中之失效因子其風險評估指數最高降幅達60.8%，其餘各項失效因子降幅皆達到12.5%以上，證明此兩項可靠度分析方法確實能夠找尋並改善再生胎製程中之失效情形，進而達到降低再生胎客訴機率之目的，藉此研究提供於個案工廠做為後續改良製程參考。
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在現今環境惡化、地球暖化與能源危機的狀況。全球應需極盡所能的節約能源、減少耗費。在運輸方面，若能找到最短路徑，將能節省能源、減少廢氣及溫室氣體排放。本研究主要在探討鄉村型郵差問題(Rural Postman Problem, RPP)，本問題為找出必需服務的道路之最佳路徑，其最佳路徑在實務上通常指最短路徑，找到最短路徑可降低成本、縮短工作時間及減少碳排放。在現實生活中，需要服務所有路段的情況很少，本研究所要探討的鄉村型郵差問題只需要服務特定的路段，因此，鄉村型郵差問題比中國郵差問題(Chinese Postman Problem, CPP)更具有實用性。當需要服務的路段為不連通的狀況，則此問題會有很高的複雜度，現今無法真正地求出最佳解。目前有許多方法求解鄉村型郵差問題較佳的近似解。大多數的方法都先將必需被服務的路段設為路徑，再以加入最短路徑的方法，使路徑成為一個連通圖。然而，本文提出一個新的方法，先將原始問題以中國郵差問題求解，再以去除迴圈的方式將多餘的路徑去除，最後形成連通的網絡則為本研究的最短路徑。本研究將此新的構想套用至鄉村型郵差問題去求得最佳路徑的近似解。
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半導體晶圓代工業具有接單生產的特性，產能規劃需要考慮的因素包含客戶需求限制、客戶偏好廠區限制，工廠產能與製程限制、產品驗證廠區限制，與單一光罩於單一廠區的使用限制等。本研究提出以購買附屬工具(光罩)為增加產能彈性的方法，提供給決策者面臨產能淡旺季時調節產能的建議，並建構數學模型做為產能規劃的機制，有效分配客戶需求預測。 本研究考慮顧客需求為不確定性參數，發展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，產能分配的結果仍然是較穩健(robust)的決策。最後利用晶圓代工廠實例驗證本研究的可行性，並建議購買附屬工具和增加產品認證廠區以增加產能分配的彈性，可有效提升產能利用率與客戶需求滿足率。
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近年來，各國受到少子化的影響，使各國大學皆有招生的問題，而我國也受到少子化、國外大學來台對台灣學生招生，以及根據戶政機關的統計資料顯示，人口生育率已逐年下降等原因，導致各大院校之間對招生活動的競爭更加激烈。在競爭及人口減少的壓力下，優勢創造與減少缺點就成為關鍵，突顯自身優勢、減少自身缺點、強化本身特色與提升教育服務品質，將成為學校的管理重點。 本研究以IPA重要表現度分析法以及Kano二維品質模式為研究方法，針對虎尾科技大學工業管理系大學部學生407名，以及碩士班學生30名，共437位作為問卷調查的調查對象，經整理後的各自的有效問卷307份與26份，將得到的問卷結果進行分析，目的為探討教育服務品質之競爭優勢的研究，以歸納出系上教育服務品質的關鍵因素。經IPA與Kano模式交叉分析後並取大學部與碩士班之共同改善重點得知，軟硬體設備的不完備、網路問題及課程理論與實務間的差異，是學生降低滿意度的原因，在改善方面可以在此構面投入更多資源以降低不滿意程度且滿足學生需求，藉此探討系上教育服務品質的改善策略並提供改善之依據。