臺灣博碩士論文加值系統

資訊科技發展日新月異，歷經多次產品更新及變革，加以網路科技技術發展快速，帶動新的「資訊通信技術」(ICT’s)電子產品風行。「產品生命週期」(Product Life Cycle)，端視使用者接受性、市場趨勢、競爭壓力和新技術影響。高科技電子產品在日趨激烈的競爭環境中生存，必須隨時掌握市場趨勢、預知未來趨勢，才能在產品「設計思考」時，作最有利的決策。由此可見預測趨勢對產品設計的重要性。
產業資料的取得，可分為「初級資料」(primary data)與「次級資料」(secondary data)。初級資料所需要投入的人力、時間與成本，非人人有能力可及。而善用網路資訊的便利與數位資料庫的優勢，蒐集已公開的開放性資料，經過分析與利用，次級資料將帶來莫大助益。
本研究借助開放性的次級資料，冀望從電子終端產品Personal Computer(PC)、Notebook PC(NB)和Smart Phone(SP)的歷年出貨數據中獲得以下成果:
1. 以次級資料的歷史數據建立原始序列，輔以「灰色預測模型」作為產品成長趨勢預測。
2. 由ICT’s發展軌跡中，探討「典範轉移」的移動路徑，藉以掌握ICT’s產品的階段要素。
3. 「典範轉移」的階段要素中，藉由「詮釋結構矩陣」規劃出得出階段要素關係層級，作為設計思考之依據。
研究成果冀希協助產業掌握市場趨勢、降低風險、創造產品價值和產業持續發展等效益，並於ICT’s電子產品的上下游產業(如:半導體、電子零組件、PCB等)有實質的助益。

Owning to the rapid development of Information technologies with many generations of product updates and changes, plus the highly developed internet technology, drives electronic products made of new Information and communication technologies (ICT’s) much popular. The product life cycle depends on the user’s acceptance, market trends, competitive pressures and the influence of new technologies, etc. For the survival of high-tech electronic products in such an increasingly competitive environment, we must keep up with market trends at any time and predict the future trends to make the profitable decisions during “design thinking” of making products. By which shows the importance of forecasting the trends of the future of the industry.
The industry data collected can be divided into primary data and secondary data. The acquiring of primary data would cost a lot of devoting of manpower and time to which not everyone can afford. By making good use of the convenience of network and the digital database to collect the secondary data published openly and then analyze and utilize it may bring great benefit to the industry.
With the availability of the secondary data of ICT’s products shipments volume as Personal Computer (PC), Notebook PC (NB) and Smart Phone (SP), this research is expected to obtain the following results:
1. By means of "Grey Prediction" model”, it can calculate and establish trends forecasting of ICT’s product.
2. Exploring the "paradigm shift" of the motion path from the historical track of ICT’s development to reach the mastery of ICT’s-band elements.
3. From the “Paradigm shift "in-band elements, by means of the interpretation of" Interpretive structural modeling" (ISM) elements to plan out the band level as the basis for design thinking.
Research results can help the industries to grasp the market trends, reduce risks, create the value of products and benefits of sustainable development of ICT’s-product (PC, NB, SP). It can also offer substantial help for the upstream and downstream industries of ICT’s-product (such as semiconductors, electronic components, PCB, etc.) at the same time.

摘要 ....................................i
Abstract...................................ii
致謝 ..................................iii
目錄 ...................................iv
圖目錄 .................................viii
表目錄 ...................................ix
第一章 緒論 ............................1
1.1. 研究背景 ............................2
1.2. 研究動機 ............................3
1.2.1 是否有市場預測能力 ....................3
1.2.2 產品生命週期的典範轉移.................4
1.3. 研究目的 ............................5
1.3.1 研究對象與資料來源 ....................6
1.4. 研究限制與範圍 ....................9
1.4.1 灰色系統的發展 ....................9
1.4.2 資料變動性與科學技術的創新性 ............9
1.4.3 調查期間的限制 ....................9
第二章 研究架構與流程 ...................10
第三章 文獻探討 ...........................11
3.1 資訊通信電子產業現況 ...........11
3.1.1 後PC時代產品演進 ...................12
3.2 典範轉移 ...........................19
3.3 預測概論 ...........................19
3.3.1 預測的情報、性質 ...................19
3.3.2 預測的方法、模型 ...................20
3.3.3 預測的準確性 ...................20
3.3.4 預測概論小結 ...................21
3.4 灰色系統理論 ...................24
3.4.1 灰色系統的發展與受重視 ...........24
3.4.2 灰色系統理論 ...................27
3.4.3 灰色預測模型Grey Prediction Model ...27
3.4.4 灰色預測模型處理步驟 ...........29
3.4.5 灰色預測的信度與效度 ...........31
3.5 最佳系統化設計規劃 ...................32
3.5.1 ISM詮釋結構模型 ...................32
第四章 研究方法設計 ...................37
4.1 灰色預測的程序設計與資料處理 ...........37
第五章 實證分析與結果 ...................39
5.1 原始序列建立與辨識 ...................39
5.1.1 資料收集與原始序列建立 ...........39
5.2 全球PC市場規模歷年出貨量 ...........42
5.2.1 本研究範例演驗。 ...................42
5.2.2 五筆滾動與四筆滾動建模的差異............46
5.2.3 全球PC出貨量預測結果與殘差 ...........48
5.3 全球NB市場規模歷年出貨量 ...........49
5.4 全球SP市場規模歷年出貨量 ...........50
第六章 研究結果 ...........................51
6.1 PC出貨量及預測 ...................51
6.2 NB出貨量及預測 ...................52
6.3 SP出貨量及預測 ...................53
6.4 設計要素的典範轉移 ...................54
第七章 結論與建議 ...................63
7.1 量化的灰色預測模型 ...................63
7.2 ICT’s產品的典範轉移 ...........63
第八章 建議 ...........................65
參考文獻 ...................................66
外文部分 ...................................66
中文部分 ...................................67
網路部分 ...................................70
附錄. ...................................71
附錄1. 次級資料分析 ...................71
1.1 全球PC出貨量次級資料分析 ...........71
1.2 全球NB出貨量次級資料分析 ...........72
1.3 全球SP出貨量次級資料分析 ...........72
附錄2. 次級資料來源(網路開放性資料) ...........73
附錄3. 口試委員建議事項及修正紀錄 ...........82

外文部分
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中文部分
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網路部分
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