臺灣博碩士論文加值系統

現今大部份的製造業廠商，皆是藉由執行物料需求規劃系統（MRP），來預估所需原物料的種類及總數量。若執行MRP系統前的準備工作不夠完善，則最後提供給使用者的採購建議，就很可能有錯誤。一般而言，上述問題的解決方案，多是指派專人進行審核及修正的工作。然而除了專業人才難求及培訓困難費時外，報表審 核亦為極大的工作負擔，即使是資深人員仍不免有時犯錯，故將此一過程予以電腦化是有其必要的。
本論文為建構一套訂單式存貨管理預警系統，將類神經網路自我學習及訓練的能力，與模糊邏輯的推論能力作一結合。可經由MRP報表資料的輸入，自動發覺報表中謬誤之處，並及時提出警訊；除此之外，其釋義功能更可就報表發生錯誤之處，推導出問題發生緣由，以便利管理者即時予以修正，減少企業的負擔。
本雛型系統先針對泰聯箱包工業的200筆資料進行訓練測試，實驗顯示即使在此少量資料下，已可達到90%以上的成功偵錯能力，亦可發揮合乎人類直觀的釋義功能，故顯示為一可行的物料管理預警系統。

Nowadays, most faculties pre-estimate the types and total amount of material they need for manufacturing by executing Material Requirement Planning (MRP) system. If relevant input data is not well prepared before the system executes, the final suggestion about material purchasing must be wrong. For general manufacturers, the method to solve the above problem is to ask a senior worker to look out and take in charge of the illegitimate part of the reports. However, it is difficult to groom an administrator to control each detail, since checking the reports is a heavy job. Therefore, it is quite necessary to computerize the mission.
This research is taking advantage of Fuzzy Logic and Artificial Neural Networks to construct a prototype of a Job-shop inventory management warning system. After taking the MRP reports as input, it can detect the illegal part in the reports automatically, and provide warning messages immediately. In addition, the capability of explanation can provide the possible causal reasons of the detected problem. Thus, the warning system can make managers more easier to correct the found problems and decrease the burden of the business.
This prototyping system trained and checked with the 200 data pairs provided by the Formosa Tai Rank Industrial Corp. primarily. As the result of the above experiments, the system can demonstrate more than 90% debugging capability successfully with such a small amount of data. And it can also illustrate the capability of explanation which matches the intuitive interpretation of human beings. In a conclusion, the prototyping system could be regarded as a useful material management warning system.

封面內頁
簽名頁
授權書 iii
中文摘要 iv
英文摘要 v
誌 謝 vii
目 錄 viii
圖目錄 xii
表目錄 xv
第一章 緒論 1
第一節 研究動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究方法與流程 4
第四節 研究限制 6
第五節 研究架構 7
第二章 文獻探討 9
第一節 存貨管理 9
一、 存貨的內容 9
二、 傳統存貨管理系統的理論 10
第二節 訂單式生產型態 12
一、 在訂單方面 12
二、 在有限資源方面 12
三、 在生產管理方面 13
第三節 物料需求規劃系統 14
一、 MRP的定義 14
二、 MRP的功能 15
三、 MRP系統的運作方式 17
四、 國內外MRP系統之現況 18
第四節 預警系統 20
第三章 理論基礎 21
第一節 軟計算 21
第二節 模糊邏輯 23
一、 概說 23
二、 模糊集合 24
三、 模糊集合的基本運算 24
四、 模糊法則 25
五、 模糊推論 27
六、 模糊推論模式 28
第三節 類神經網路 31
一、 概說 31
二、 類神經網路之基本架構 32
三、 類神經網路之分類 32
四、 倒傳遞類神經網路 33
第四節 模糊系統與類神經網路之結合 37
一、 模糊類神經網路 37
二、 ANFIS 38
第四章 資料蒐集與系統設計 42
第一節 相關資料蒐集 42
第二節 預警系統架構 46
一、 輸入部份 47
二、 模糊推論及參數自動調整 47
三、 預警狀態輸出 49
四、 推論結果釋義 50
五、 系統測試驗證 51
第五章 系統實作與測試 52
第一節 系統開發環境 52
一、 硬體 52
二、 軟體 52
三、 訓練及測試範例 53
第二節 預警系統建構 54
一、 資料正規化 54
二、 模糊推論系統FIS建置 54
三、 利用ANFIS進行訓練及測試 66
四、 資料輸入模組建置 70
五、 模糊推論及警訊狀態輸出模組建置 73
六、 推論結果釋義模組建立 74
七、 系統操作範例 76
第三節 系統效能測試及討論 80
一、 系統效能測試 80
二、 討論 81
第六章 結論與未來研究方向 86
第一節 結論 86
第二節 未來研究方向建議 90
參考文獻 92
一、中文部分 92
二、英文部分 95
附錄一－法則總表 98
一、 庫存盤點量問題 98
二、 衛星工廠產量問題 98
三、 建議採購量問題 99

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