臺灣博碩士論文加值系統

武器裝備為國防安全及國家戰力的重要憑藉，因此武器系統必須經常維持妥善狀況，備份料件即為維持系統良好妥善的關鍵性因素。然而，各單位應存儲多少備料的需求數量，才能同時符合經濟效益及戰備需求，不致發生超量或不足情況，為國軍應探討的重要課題。
武器裝備備份元件品項繁多，且大部分屬昂貴之高精密器材，部隊一般統籌以需求時間及需求數量等歷史數據作為備料需求預測的估算因子。然而，備份料件需求常具不確定性，其所牽涉的影響因素亦甚廣，如未將重要的影響因素納入考量，所預測之值與實際需求往往有所出入。因此，本研究以空軍防空火砲為研究對象，將影響備料的關鍵性因素如武器系統平均失效間隔操作時間(MTBF)、平均維修行動間隔操作時間(MTBMA)、平均修復時間(MRT)、平均執行修理時間(MTTR)及固有可用度( )與操作可用度( )等整體後勤資料納入考量，應用類神經網路自我學習及歸納的能力，建立一套備料需求估算模式進行需求預測。其結果並與複迴歸分析、移動平均法及指數平滑法等國軍部隊常用之預測模式進行比較。
研究結果顯示，備份料件的需求為不規則的非線性問題，以本研究所建構之倒傳遞類神經網路在各類型資料的預測上效果較佳。

Weapon equipment is an important condition of national defence security and combat effectiveness. Therefore, weapon system must maintain well arranged situation frequently. The spare parts is an important turning factor to maintain the appropriate condition of weapon. However, how many quantity to store can fit both economic benefits and combat readiness demanding simultaneously is already becoming an very important issue of military.
The number of the spare parts in weapon equipment are countless, and most of them belong to precision instruments. The troops usually use the historical parameters of demanding time and quantity as the factor to evaluate the demanding quantity on the spare parts. However, the demanding quantity of the spare parts often possess characteristics of indefinite. They involve several affective factors. Therefore, the actual and predictive value always different if the key factor does not bring into consider. This research takes air defence missile system as the target will thinks over some integrate logistic informations as the key factor, such as, the Mean Time between Failure (MTBF), Mean Time between Maintance Action, (MTBMA), Mean Repair Time (MRT), Inherent Availability (IA), and Operational Availability (OA), etc. This research will apply the ability of Artificial Neural Network (ANN) to establish a model which can forecast the demanding of the spare parts. By the way, the result of the model will compare with some forecast methods that the troops often used to apply, are Multiple Regression analysis, Moving Average method, and Exponential Smooth method.
The result of this research shows that the forecast of spare parts is a nonlinear problem, and the effect of the Back Propagation Network (BPN) Model is better than the other kinds of forecasting methods.

第一章 緒論……………………………………………………1
第一節 研究背景與動機………………………………………1
第二節 研究目的與範圍………………………………………2
第三節 研究架構………………………………………………3
第四節 研究章節與流程………………………………………3
第二章 文獻探討………………………………………………6
第一節 系統妥善率與備料需求關聯…………………………6
第二節 零附件存管相關理論…………………………………24
第三節 備用零附件相關文獻與研究…………………………29
第四節 國軍武器系統現行備料作法…………………………34
第五節 類神經網路簡介………………………………………41
第六節 研究變數篩選方法……………………………………55
第三章 研究模式建構…………………………………………58
第一節 研究對象相關資料……………………………………58
第二節 輸入參數分析…………………………………………60
第三節 預測模式建構…………………………………………69
第四章 實證結果與分析………………………………………75
第一節 類神經網路預測模式…………………………………75
第二節 各類模式預測結果……………………………………84
第三節 討論與比較分析………………………………………94
第五章 結論與未來研究方向…………………………………100
第一節 研究結論………………………………………………100
第二節 管理意涵………………………………………………102
第三節 未來展望及研究方向…………………………………103
參考文獻…………………………………………………………104
中文部份…………………………………………………………104
英文部份…………………………………………………………109
附錄 MATLAB程式碼說明.……………………………………111
第一節 倒傳遞類神經網路建構………………………………111
第二節 利用提早停止改進網路廣義化………………………113
第三節 自動規則化(trainbr)……………………………114
第四節 用於預測的適應性濾波器…………………………115

一、中文部分
丁松茂（1999），「策略性物流整合支援對陸軍保修零附件補給效益之探討」，國防管理學院國管班八十七年班畢業論文。
水戶誠一(1986) ，「存貨管理實務」，台華工商圖書出版公司。
中野金次郎(2002)，「計劃保養的推行方法－如何達成零故障」，財
團法人中衛發展中心。
石裕川、鄭光偉(1999)，「從物流角度探討國軍呆料庫儲品之因素」，第七屆國防管理學術暨實務研討會論文集。
汪益譯（1997），Rafael Aguayo 原著，台北，「品管大師戴明博士」，聯經出版社。
吳鴻志(2005)，「運用VMI管理模式對機務妥善整體綜效之研究」，空軍學術月刊 – 581。
李龍麟(2002)，「應用類神經網路於製程品質參數之即時監控─以印刷電路版之DES製程為例」，元智大學工業工程與管理研究所九十一年碩士論文。
何大定(2002)，「國軍庫儲存貨管理之探討－以海軍武器裝備零附件為例」，國防管理學院戰略班九十一年班畢業論文。
孟祥德、孟昭宇(2001)，「武器系統妥善率與後勤維修模擬模式之研究」，第九屆國防管理學術暨實務研討會論文集。
空軍總部(1994)，「空軍補給手冊」，空軍總部編印。
林盈宏（1996），「以線上學習之模糊類神經網路發展新的MRAS控制器設計法」，中原大學電機工程研究所碩士論文。
周富得(2003)，「中山科學研究院整體物流管理」，中山科學研究院整體物流管理講座。
周東海(2004)，「直交件週轉量預估模式建立-以某系統野戰維修階層為例」，國防大學中正理工學院兵器系統工程研究所碩士論文。
柯煇耀（2000），「可靠度保證─工程與管理技術之應用」，中華民國品質學會，台北，第288-304頁。
范書愷、陳一郎、阮業春、楊國彬譯，James R.Evans/William M.Lindsay著(2004)，「品質管理」，華泰文化事業公司。
耿伯文、吳杉堯，（1997）「空軍三階維修系統模擬之研究」，第五屆國防學術研討會，頁369-383。
唐麗英、王春和(2003)，「STATISTICA 6.0 版與基礎統計分析」，台北，儒林圖書有限公司。
飛勤處(2000) ，「天弓裝備修護檢討及精進作法」。
國防部(1997)，「國軍武器裝備零附件管理作業規定」。
國防部(1999)，「修頒國軍武器裝備零附件管理作業規定」。
張孝勇(2000)，「國軍裝備零附件超存(量)及待料產生因素之探討」，國防大學國防管理學院國防管理指參班八十九年班畢業論文。
張明義(2003)，「雷達系統關鍵性模組備用料件之研究」，中原大學工業工程系碩士論文。
陳河安（1987），「BOX-JENKINS預測方法在國軍軍品需求應用之研究」，國防管理學院資源管理研究所碩士論文。
陳勃（1995），「間歇性需求存貨管制模式在飛機不可修復性零附件之應用」，國立成功大學企業管理學系碩士論文。
陳增鎮（1996），「認識妥善率」，陸軍後勤季刊 – ¬9。
傅和彥(1996)，「生產與作業管理」，前程企管。
黃俊英(1988) ，「多變量分析」，中國經濟企業研究所。
黃崇豪（2001），「少量多樣性零附件全壽期備料模式之研究」，國防管理學院後勤管理研究所碩士論文。
黃臺民（2002），「適應性類神經網路的強健性探討」，中原大學電機工程系碩士論文。
馮克林(2000)，「封裝元件可靠度加速測試及失效評估」，第158c期，第90至98頁。
曾源淵(2003)，「國軍零附件精革方案成功因素探討─從通用火砲補
保作為深入」，國防大學國防管理學院戰略班九十二年班畢業論文。
楊燦煌(1989)，「設備管理」，書泉出版社。
楊建樑（1998），「半導體設備備用零件存貨預測模式之研究」，國立交通大學工業工程與管理學研究所碩士論文。
楊雯寧(2002)，「台灣股價指數預測模型之探討」，元智大學工業工
程與管理研究所九十一年碩士論文。
葉怡成（2003），「類神經網路模式應用與實作第八版」，台北，儒林圖書有限公司。
葛方儀（1998），「從物流管理觀念談陸軍零附件補給管理」，國防管理學院國管班八十七年班畢業論文。
鄒政男，廖大偉（1998），「武器系統初次備份件估算模式的研究」，中山科學研究院系維中心。
廖文豪(2004)，「類神經網路預測-以臺灣電力需求為例」，龍華科技大學資訊管理系碩士論文。
蔡瑞煌(1995)，「類神經網路概論」，三民書局股份有限公司。
蔡有藤（1999），「系統預防維護作業之研究」，國立中央大學機械工程研究所博士論文。
蔡佩珊（2001），「應用類神經網路支援天然瓦斯需求之研究」，
國立中正大學資訊管理學研究所碩士論文。
劉應興（1996），「應用線性迴歸模型」，台北，華泰書局。
劉為開(2005)，「國軍武器系統測評與後勤資訊管理之研究」，陸軍
後勤季刊 – 35。
鄭梅峰(2003)，「以妥善率為基礎之初次備份件存貨模式研究」，國防大學國防管理學院資源管理研究所碩士論文。
鄭志剛(2004)，「運用灰理論GM(1,1)模式預測裝備零附件之計畫
備料」，國防大學國防管理學院後勤管理研究所碩士論文。
蕭祺哲(1994)，「模糊多目標備用零件配置之研究」，國立交通大學工業工程與管理研究所碩士論文。
鍾振賢(1998)，「晶圓製造廠備用零件動態安全模式之研究」，國立交通大學工業工程學系碩士論文。
羅華強（2001），「類神經網路：MATLAB的應用」，新竹，
清蔚科技股份有限公司。
羅慕君（2004），「短期訂單預測模型之研究」，中原大學資訊管理學系碩士論文。
顧尚芳（2003），「生產系統中利用製程不良率評估設備預防維護 之研究 」，中原大學工業工程學系碩士論文。

二、英文部份
Blanchard, B.S. (1992), “Logistics Engineering and Management”, Prentice Hall International Editions.
Deierlein, B. (2005), “Spare Parts Management: Whether you use a
program of your maintaince software or tie into a supplier’s program, there is really no way you can have a successful parts management program without the use of a computer”, Fleet Equipmen magazine, 22(5): 8-14.
Box, G.E.P. (1966), “Use and Abuse of Regression”, Technomertrics, 10(8): 625-29.
Dekker, R., Hill, R.M., Klein, M.J. and Teunter, R.H. (2002), “On the (S-1,S) lost sales inventory model with priority demand classes”, Naval Research Logistic, 49(6): 593-610.
Epstein, B. and Sobel, M. (1995), “Sequential Life Tests in The
Exponential Case”, Annals of Mathematical Statistics, 36(2): 165-
181.
Hornic, K., Stinchcombe M. and White, H. (1989), “ Multilayer
Feedforward Networks are Universal Approximators”, Neural
Networks, Vol. 2, pp. 359-366.
Hopp, W.J., Zhang, R.Q. and Spearman, M.L. (1999), “An easily implementable hierachical heuristic for a two-echelon spare parts distribution system”, IIE Transactions, 31(10): 977-988.
Huiskonen, J. (2001), “Maintaince spare parts logistics: Special characteristics and strategic choices”, International Journal of Production Economics, 71(1-3): 125-133.
Kapur, K.C. and Lamberson, L.R. (1977), “Reliability in Engerneering Design”, New York: John Wiley & Sons Inc, pp.56-67
Satish, M., Agrawal, S.P. and Rajagopalan,M. (1991), “Some comments on the validity of EOQ formula under inflationary conditions, ” Decision Sciences, 22(1): 206-212.
Starr, M.K. (1962), “Inventory control: Theory and Practice”, NJ: Prentrice-Hall
Thomas, J.B. and Richard, L.L. (1996) “Stepwise Regression is an
Alternative to Splines for Fitting NoisyData” , J. Biomechanics, 29(2): 235-238.
Williams, A.S. (1999), “ Statistics for Business and Economics” , 7e
South-Western College Publishing Cincinnati Ohio
Zhang, G., Patuwo, B.E. and Hu, M.Y. (1998), “Forecasting with Artificial Neural Networks: The State of the Art”, International Journal of Forecasting, 14(1): 35-62.