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研究生:劉焮芳
研究生(外文):Hsin-Fang Liu
論文名稱:應用資料探勘技術並以DMAIC為架構建構在製品水準設定流程之研究
論文名稱(外文):A Research of Setup the WIP Control Flow with the Data Mining and the Framework of DMAIC
指導教授:曾富祥曾富祥引用關係
指導教授(外文):Fu-Shiang Tseng
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:工業管理研究所碩士在職專班
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:67
中文關鍵詞:在製品水準決策樹模型迴歸模型面板資料探勘
外文關鍵詞:WIP leveldecision treeregressionTFT-LCD
相關次數:
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  面板產業本是高成本產業之一,近年來更隨著大尺寸面板廠的興起,玻璃基板尺寸的放大,使得設備成本不斷攀升,建廠成本更是達到數百億的規模。製造成本的逐步墊高,迫使面板業者無不撙節成本以求利潤最大化,降成本活動更成為面板業者必做的功課項目。
  在製造過程中,在製品存在之目的是為了確保生產線不會因為缺料而造成產線中斷,然而在製品對於製造業者本身而言即是一項投入成本,除其本身所包含之物料成本外,製造過成中所衍生之人事成本、時間成本以及儲存成本等,無不加重製造業者的負擔。因此,在製品的存在對於製造業者而言可說是一項必要之惡,如何有效管控製造過程中的在製品以保護生產線不受缺料的風險,同時又有效降低成本支出將是一項重要的工作。
  本研究以DMAIC為架構,首先定義問題以確認問題所在,並於資料收集完成後加以整理並轉換為可用之型式,在分析階段則應用資料探勘手法中之迴歸模型、決策樹模型以及相關係數進行比較,設定出合理之在製品水準。之後再將限制理論中所發展出之DBR排程概念導入改善作為,設立在製品水位之警戒與回饋機制。最後以產出數量之達成狀況為監控目標,持續驗證在製品水準之適用性,如此不斷循環以降低在製品數量,消除不必要之成本支出,使企業能有效追求利潤。
  TFT-LCD industry is one of the capital-intensive industries. In recent years, the expenditure of equipment gets higher and higher owing to the larger-size glass substrates and the investment of new plant, somehow even excess ten billion New Taiwan Dollars. The manufacturing cost increases gradually what enforces the manufacturers maximize their profit through cost down. Therefore, cost-down activities become one of the most important things to TFT-LCD manufacturers.
  In the manufacturing process, the WIP could protect the production line from starving, but it becomes a serious loading as well to the manufacturers. As a result, the WIP is the necessary evil. How to control the WIP level to keep the production line running and lower the cost of manufacturing at the same time is a significant job.
  In this research, the DMAIC provides a rigorous and pragmatic framework for set a WIP level. First, find out the problem and define it clearly. After data collection, it should be converted to fit the software attributively. At the analysis stage, set the WIP level by using three methods, regression, decision tree and correlation coefficient. Next step, create a warning and feedback mechanism from the concept which TOC developed. Finally, monitor the target achievement of output and keep rolling this process to lower the WIP level.
  This process provides a possible mechanism for the manufacturers, who are eager to eliminate the unnecessary expenditure, to reduce the production cycle time and to improve the production efficiency.
摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 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 研究範圍與限制 3
   1.4 研究架構 4
第二章 文獻回顧 5
   2.1 資料探勘概述及相關研究 5
   2.2 在製品水準設定 8
   2.3 DMAIC改善流程及相關研究 11
第三章 製程簡介 13
   3.1 薄膜電晶體液晶顯示器原理及製程概述 13
   3.2 彩色濾光片製程概述 15
第四章 相關理論與方法論概述 17
   4.1 限制理論與瓶頸資源 17
   4.2 六標準差與DMAIC 20
   4.3 關鍵在製品水準 22
   4.4 相關係數 24
   4.5 迴歸分析 25
   4.6 決策樹分析 27
第五章 問題描述 30
   5.1 目標製程別選定 31
   5.2 影響產出數量之因子 32
   5.3 在製品數量與產出數量之關係 33
   5.4 研究方法 34
第六章 流程建構 35
   6.1 Define - 問題定義 35
   6.2 Measure - 資料收集與轉換 36
   6.3 Analyze - 在製品水準設定 39
   6.4 Improve - 實施改善 47
   6.5 Control - 改善監控 48
第七章 結論與建議 50
   7.1 研究結論 50
   7.2 改善檢討與未來研究方向建議 51
參考文獻 52
〔1〕 Spearman, M. L., Wooduruff, D. L., and Hopp, W. J., “CONWIP : a pull alternative to kanban”, International Journal of Production Research, Vol. 28, No. 5, pp. 879-894, 1990.
〔2〕 戚志揚,「半導體製造在製品存貨動態分配及控制方法」,國立清華大學工業工程與管理學系,碩士論文,2006。
〔3〕 J. Han, M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques. A Harcourt Science and Technology Company, 2001.
〔4〕 J. Grambeier, A. Rudolph, “Technique of Cluster Algorithms in Data Mining”, Data Mining and Knowledge Discovery, 6, 303-360, 2002.
〔5〕 歐宗殷,「資料探勘為基礎之零售業銷售預測模式以連鎖超商鮮食商品為貌」,國立清華大學工業工程與工業管理研究所,博士論文,2010。
〔6〕 郭信宏,「應用資料探勘技術於面板檢測實證研究」,國立中央大學工業管理研究所,碩士論文,2008。
〔7〕 陳榆臻,「運用資料探勘中分類技術於預測住院老人跌倒之研究」,私立元智大學資訊管理學系,碩士論文,2008。
〔8〕 劉彥良,「資料探勘於不動產之分群應用-以台北大安區為例」,國立臺北教育大學資訊科學系,碩士論文,2009。
〔9〕 陳瑋翔,「應用資料探勘技術於客戶分群之研究-以線上音樂公司為例」,國立台北科技大學生產系統工程與管理研究所,碩士論文,2002。
〔10〕 謝儒誠,「資料探勘技術運用於文件自動分群之研究」,國立中央警察大學資訊管理研究所,碩士論文,2002。
〔11〕 Zhexue Huang, A Fast Clustering Algorithm to Cluster Very Large Categorical Data Sets in Data Mining, 1997.
〔12〕 陳俊友,「以資料探勘之關聯規則技術應用於提升織物瑕疵檢驗速度效能之研究」,國立中山大學資訊管理學系研究所,碩士論文,2009。
〔13〕 張敏亮,「應用資料探勘於交通事故環境之關聯規則與預測」,臺中健康暨管理學院資訊科學與應用學系,碩士論文,2005。
〔14〕 楊千足,「運用關聯規則於晶圓探針卡管理系統之應用」,國立交通大學管理學院,碩士論文,2008。
〔15〕 陳佑霖,「利用資料探勘演算法於中華職棒比賽結果預測」,私立長庚大學資訊管理學系,碩士論文,2009。
〔16〕 陳詠晴,「考量因子未知資訊之資料探勘技術於企業生產機台關鍵備品需求預測之研究」,國立清華大學工業工程與工程管理學系,博士論文,2009。
〔17〕 俞治文,「運用資料探勘技術分析預測員工離職研究-以A公司為例」,私立元智大學資訊管理學系,碩士論文,2008。
〔18〕 林其鴻,「資料探勘於財務時間序列預測模式之建構-以日經225期貨與現貨指數為例」,私立輔仁大學金融研究所,碩士論文,2005。
〔19〕 許乃文,「兩階段時間序列資料探勘架構:以即時股市成交量分析為例」,國立交通大學資訊管理研究所,碩士論文,2003。
〔20〕 郭亭君,「以模糊時間序列模式預測日本來台旅遊人數」,私立淡江大學管理科學研究所,碩士論文,2009。
〔21〕 Marek, R. P., D. A. Elkins, D. R. Smith, Understanding the fundamentals of kanban and CONWIP pull systems using simulation, 2001.
〔22〕 Hopp, W. J. and M. L. Spearman, “Throughput of a Constant Work In Process Manufacturing Line Subject to Failure”, International Journal of Production Research, Vol. 29, No. 3, pp. 635-655, 1991.
〔23〕 黃宏文,「晶圓製造廠生產作業控制策略之建構」,國立交通大學工業工程與管理系碩士班,碩士論文,1999。
〔24〕 Monden, Y., Toyota Production System: Practical Approach to Management, 1983.
〔25〕 Phlipoom, P. P., L. P. Rees, B. W. Taylor, and P. Y. Huang, “An investigation of the factor influencing the number of kanbans required in the implementation of the JIT technique with kanbans”, International Journal of Production Research, Vol. 25, No. 3, pp. 457-472, 1987.
〔26〕 Hopp, Wallace J. and Mark L. Spearman, Factory Physics, Irwin, Chicago, Illinois, 1996.
〔27〕 楊廣宜,「以基因演算法結合離散事件模擬求解最佳CONWIP生產架構」,國立成功大學製造工研究所,碩士論文,2002。
〔28〕 陳嘉宏,「運用資料探勘探討晶圓廠在製品數量與控管方法」,國立清華大學工業工程與管理學系,碩士論文,2007。
〔29〕 Wang, H. and H. P. Wang, “Optimum number of kanbans between two adjacent workstations in a JIT system”, International Journal of Production Economics. Vol. 29, pp. 89-101, 1993.
〔30〕 Hopp, W. J. and M. L. Roof, “Setting WIP levels statistical throughput control(STC) in CONWIP production lines”, INT. J. PROD. RES. Vol. 36, No. 4, 867-882, 1998.
〔31〕 蔡忠恕,「「DMAIC」安全文化管理模式-應用在高科技產業實例」,國立成功大學工程管理專班,碩士論文,2004。
〔32〕 劉惠敏,「應用六標準差之DMAIC模式降低證券商之錯帳率」,國立勤益技術學院工業工程與管理系,碩士論文,2006。
〔33〕 陳素蓮,「台北銀行顧客查詢與抱怨系統之流程再設計---以六標準差DMAIC手法為步驟」,私立東海大學管理碩士專班,碩士論文,2002。
〔34〕 李明智,「應用六標準差管理方法(DMAIC)提升資訊部門報修服務效率-以C公司為例」,私立大同大學資訊經營學系,碩士論文,2007。
〔35〕 陳清女,「運用FMEA與DMAIC方法於改善顧客申訴之研究」,國立屏東科技大學企業管理所,碩士論文,2009。
〔36〕 許加文,「知識管理與分享之DMAIC方法論」,私立元智大學管理研究所,博士論文,2007。
〔37〕 吳美惠,「應用DMAIC方法論於虛設行號選案之偵測分析」,私立元智大學資訊管理學系,碩士論文,2010。
〔38〕 Brue, G, Six Sigma for Managers, MaGraw-Hill Education(Asia), 2002.
〔39〕 林聲宇,「應用決策樹與濾嘴法則於股票投資」,國立交通大學工業工程與管理學系,碩士論文,2005。
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