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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:鄭惠珊
研究生(外文):Hui-san Cheng
論文名稱:資料探勘技術評估---製造業供應商績效
論文名稱(外文):Evaluation model of supplier performance using data mining technique in manufacturing
指導教授:鄭景俗鄭景俗引用關係
指導教授(外文):Ching-Hsue Cheng
學位類別:碩士
校院名稱:國立雲林科技大學
系所名稱:資訊管理系碩士班
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:44
中文關鍵詞:供應鏈管理供應商績效資料探勘
外文關鍵詞:Data Mining、Ssupplier performance、KPI、SCM
相關次數:
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本研究主要是根據過去相關文獻,以及世界組織供應商協會(Supply Chain Council,2005)提倡的供應鏈作業參考模組(Supply Chain Operations Reference Model ,SCOR),建構一套供應商績效評估模式,其三構面與十項指標因素是以A公司的供應商管理之KPI(Key Performance Indicators)為主。並提出對製造業供應商績效評估的模式,亦即利用群聚分析對供應商分群,解決非客觀的訂定評估標準,以原始資料集應用K mean分群達到客觀評估供應商績效。再使用決策樹擷取出供應商績效規則。在實例方面,由A公司收集其上游供應商績效的相關資料。驗證結果,對供應商群聚分析後,決策樹之正確率為87.29%,較其他方法正確率為高,且具有易了解的決策規則。
The study establishes a model of evaluating supplier performance, which consists of three main factors and ten indexes. It refers to related documents and SCOR Model (Supply Chain Operations Reference Model) which is recommended by a world organized supplier''s association. In verification, the study collects a practical dataset, which comes from KPI (Key Performance Indicators) of supplier management of A Company. Firstly, use K mean to partition the supplier''s performance objectively. Secondly, utilize the decision tree to extract rule of the supplier performance. After clustering class of supplier performance, the results show that the correct rate of the decision tree is 87.29%, which is higher than the listing methods. In addition, decision tree could product fewer rules for understanding to user.
中文摘要 iii
英文摘要 iv
誌 謝 v
目錄 vi
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章、緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究流程 2
1.4 研究限制 3
第二章、文獻探討 4
2.1 供應商績效評估 4
2.1.1 績效評估指標 4
2.1.2 供應商之評估與選擇 7
2.1.3 績效評估實施與應用 8
2.2 K mean 分群 11
2.3 決策樹(Decision Tree) C4.5 12
2.4 屬性選取(Feature selection) 13
2.5 其他分類技術介紹 15
2.5.1 貝氏網路(Bayes Network) 15
2.5.2 樸素貝氏(Naive Bayes) 16
2.5.3 多層感知機(Multi-layer Perceptron,MLP) 17
第三章、研究方法 19
3.1 供應商績效評估模式 19
3.2 演算步驟 22
第四章、個案驗證與比較 24
4.1 個案資料介紹 24
4.2 資料前處理 25
4.3 個案驗證與比較 26
4.4 研究發現與討論 31
第五章結論 32
參考文獻 33
1.丁一賢、陳牧言, 2005,資料探勘, 滄海書局, p136-p154 , 四月
2.吳智誠,2001,資料探勘於影像資訊之應用─以乳房微鈣化特微處理為案例,大葉大學工業工程系,碩士論文
3.吳旻芳, 2004, 以12導程心電圖辨識高血鉀症, 中華大學, 碩士論文, p26-27
4.Michael J. A. Berry and Gordon S. Linoff, 2001,資料挖掘理論與實務--顧客關係管理的技巧與科學,吳旭智,賴淑貞譯, 維科圖書, p120-123, 初版六月
5.林金玲, 2002, 最佳服務中心點數目及位置決策資訊系統, 華梵大學, 碩士論文, p25-p27
6.陳秋婷,2002,一個適用於不平衡訓練資料集的多變量決策樹之研究,國立台南師範學院,碩士論文
7.畢威寧, 2005, “結合AHP與TOPSIS法於供應商績效評估之研究”, 科學與工技術期刊, 第一卷第一期 民國九十四年, p.75-83
8.張吉良, 2001, 利用進化演算法在多層感知機結構上之判別回授等化器, 國立中央大學, 碩士論文, p8-13
9.孫學民,2003,供應鏈流程之六標準差交期績效模式之構建─以筆記型電腦業為例,中原大學,碩士論文。
10.葉焜煌,2001, “e化供應鏈管理之績效指標探討”,資訊管理研究 第三卷 第二期, 四月
11.蕭嘉民,1999,延遲差異發散型供應鏈績效評估之研究,國立中正大學,碩士論文。
12.Alessandro Brun, Maria Caridi_, Kamal FahmySalama, Ivan Ravelli, 2006, “Value and risk assessment of supply chain management improvement projects”, International Journal of Production economics, 99(2006), p186-201
13.Dangayach, G. S., and Deshmukh, S. G., 2000 ,“Manufacturing Strategy: Experiences from Select Indian Organizations” Journal of Manufacturing System, 19(2), 134-148
14.Das, S., 2001, “Filters, wrappers and a boosting-based hybrid for feature selection”, Proceedings of the Eighteenth International Conference on Machine Learning, Williamstown, MA, 74–81.
15.Felix T.S. Chan, Niraj Kumar, 2007, “Global supplier development considering risk factors using fuzzy extended AHP-based approach”, The International Journal of Management Science, Omega 35(2007) p417-431
16.Frazzelle, E.H., 2002, Supply Chain Strategy, McGraw-Hill
17.J.C. Shafer, R. Agrawal, M. Mehta, 1996,”SPRINT: A Scalable Parallel Classifier for Data Mining.” ,VLDB , p544-555
18.Johannes Gehrke, Raghu Ramakrishnan, Venkatesh Ganti, 2000,“Rain Forest - A Framework for Fast Decision Tree Construction of Large Datasets.”, Data Mining and Knowledge Discovery, 4(2/3), p127-162
19.Huang, S.H., Sheoran, S.K., & Keskar, H., 2005, “Computer-assisted supply chain configuration based on supply chain operations reference (SCOR) model” ,Computers & Industrial Engineering , 48 (2005) 377–394
20.Liu, H., Motoda, H., 1998 ,“Feature Selection for Knowledge Discovery and Data Mining” Kulwer Academic Publishers Norwell
21.M. Mehta, R. Agrawal, and J. Rissanen, 1996, ”SLIQ: A Fast Scalable Classifier for Data Mining.” EDBT, p18-32.
22.Monczka, R. M. and Trecha, S. J. ,1988, “Cost-based supplier performance evaluation”, Journal of Purchasing and Materials Management, 24(1), p2-7
23.Pi, W-N. and C. Low, 2003, “Supplier evaluation and selection using Taguchi loss functions”, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology (in press)
24.Orr, Stuart, 1999, “The Role of Quality Management in Manufacturing Strategy: Experiences from the Australian Wine Industry” Total Quality Management, 10(2), 271-279, Mar.
25.Shang K.C., Marlow P. B.,2005, “Logistics capability and performance in Taiwan’s major manufacturing firms”, Transportation Research Part , E 41 (2005) 217–234
26.Supply-Chain Council ,2005 , “Supply-Chain Operations Reference-model Version 7.0 overview”, SCOR 7.0 , http://www.supply-chain.org/
27.Timmerman, E., 1986, “An approach to vendor performance evaluation”, Journal of Purchasing and Materials Management, 22(4), p2-8
28.Thompson, K. N. ,1990, “Vendor profile analysis”, Journal of Purchasing and Materials Management, 26(4), p11-18
29.Thompson, K. N. ,1991, “Scaling evaluative criteria and supplier performance estimates in weighted point pre-purchase decision models”, International Journal of Purchasing and Materials Management, 27(1), p27-36
30.Ward, T. Peter, et al., 1998, “ Competitive Priorities in Operations Management,” DecisionSciences, 29(4), 1035-1046 ,Fall
31.Wheelwright, S.C., 1978, “Reflecting Corporate Strategy in Manufacturing Decisions,” BusinessHorizons, 21(1), 57-66, Feb.
32.Witten, I. H., and Frank E., 2005, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second edition, Morgan Kaufmann Publishers , p421-p423
33.Willis, T.H. and Houston, C.R., 1990, “Vendor requirements and evaluation in a just-in-time environment”, International Journal of Operations and Production Management, 10(4), p41-50
34.Youssef, M.A, M. Zairi and B. Mohanty, 1996, “Supplier selection in an advanced manufacturing technology environment: an optimization model”, Benchmarking for Quality Management & Technology, 3(4), p60-72
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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1. 16.莊秀美. (2000b). 對應失智症老人之照護服務:以日本型團體家屋為例. 社區發展季刊, 90, 292-302.
2. 15.莊秀美. (2000a). 日本的長期照護保險制度. 社區發展季刊, 92, 233-241.
3. 3.吳亞鴛、張瑛、楊麗花、詹惠雅.(2005). 協助一位失能老人病患出院準備服務的護理經驗. 護理雜誌, 52(2), 87-94.
4. 2.吳老德.(2003). 高齡者住宅政策與居住安排之趨勢與啟示. 立法院院聞, 31(10), 90-105.
5. 12.施教裕. (1994). 老人對機構安養之抉擇及使用的探討-以老年適應方式三種理論模式為例. 經社法制論叢, 14, 101-125.
6. 11.林秀蓉、邱啟潤. (2004). 護理人員對失能病患主要照顧服務員出院需求處理自信及相關因素探討. 護理雜誌, 51(2), 48-56.
7. 10.卓文乾、陳寶貴. (2005). 老人住宅商機與開發經營行銷面臨課題. 現代地政人與地, 1, 12-28.
8. 9.周京安. (1998). 美國長期照護的新趨勢─協助式養護. 社區發展季刊, 第83期,201~211.
9. 7.李彩華. (1998). 失能者之身體活動狀況初探. 中華體育, 第十二卷(第一期), 24~30.
10. 5.李世代. (2000). 長期照護需求推估之探討. 社區發展季刊, 92, 66-81.
11. 1.古賴敏.(1994). 日本老人住宅設計之研究. 營建季刊, 5(4), 46-56.
12. 14.郝溪明. (2000). 都市家庭中失能老人與主要照顧服務員調整生活方式之研究. 東海社會科學學報, 第二十期, 1-25.
13. 17.莊秀美. (2004.6). 長期照護的新趨勢---日本的「小團體單元照護」. 社區發展季刊, 106, 345-357.
14. 19.陳玉蒼. (2005.06). 日本介護保險之介紹. 社區發展季刊, 110, 351-359.
15. 21.陳寬政、涂肇慶、陳昭榮. (1993). 台灣地區老年殘障率之研究. 台灣大學人口學刊, 15, 17-30.