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研究生:簡仲軒
研究生(外文):Chung-Hsuan Chien
論文名稱:應用模糊決策方法評估新車方案
論文名稱(外文):Application of Fuzzy Decision on New Car Strategy Estimation
指導教授:歐錦文歐錦文引用關係
指導教授(外文):Chin-Wen Ou
口試委員:張善斌歐錦文楊進煌
口試日期:2013-06-20
學位類別:碩士
校院名稱:南開科技大學
系所名稱:車輛與機電產業研究所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2013
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:54
中文關鍵詞:模糊決策方法新車方案模糊理論
外文關鍵詞:Fuzzy decision methodNew car strategy estimationFuzzy theory
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環顧現今台灣新車市場,每年每季隨著車廠的策略應用,不斷地推出新車型。新車市場的環境愈趨競爭。因此,車廠需更用心確實瞭解客戶實際所需,以確保市場佔有率。
本研究主要目的是建構新車方案的評估模式,供車廠作為評選新車方案決策之參考。本研究經由文獻探討建構出四個評估構面其相對應的評估準則,並針對有實際參與新車方案決策經驗的主管或資深人員,作為本研究的專家來進行評分。
利用模糊理論之方法,計算出每個方案所有屬性之效能分數總值,以作為方案之優勢排序。研究結果顯示,本研究方法在評選新車方案之決策上,具有實用性。

Automobile factories in Taiwan launch new vehicle types in accordance with their strategic applications every year. The environment of the new car market becomes more and more competitive. Therefore, the depots should pay more attention to understand customers’ demands in order to ensure the market share.
The main purpose of this study is to construct an assessment model which is able to provide recommendation for the depots on the new-car strategy estimation. This study construct four assessment dimensions and corresponding criteria base on the collation of references and is scored by the supervisors and senior staff who have really participated the new car strategy. The efficiency total value of each project is calculated applied by fuzzy theory method in order to rank the advantage sequence. The research shows that this study is practical for the selection of new car strategy.

中文摘要 i
英文摘要 i
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
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
第二章 文獻探討 4
2.1 模糊集合理論 4
2.2 群體決策 10
2.3 多準則決策 12
2.4 模糊決策方法 19
2.5 模糊數排序 19
2.6 汽車消費者行為之相關文獻 23
第三章 研究方法 25
3.1 研究步驟 25
3.2 評量表設計 29
第四章 個案探討 32
4.1 個案描述 32
4.2 評選過程與步驟 33
第五章 結論與建議 47
5.1 討論 47
5.2 結論 48
5.3 建議 48
參考文獻 49
中文部份 49
西文部份 52

表目錄
表2.1 八種模糊語意變數表 10
表3.1 「評估準則」重要性之語意變數模糊數 25
表3.2 「評估方案」表現程度之語意變數模糊數 26
表3.3 各初始準則之重要性 29
表3.4 各次準則在「性能與延伸價值」之重要性 29
表3.5 各次準則在「安全性與駕駛感」之重要性 30
表3.6 各次準則在「經濟性」之重要性 30
表3.7 各次準則在「外在價值」之重要性 30
表3.8 各決策者在各準則之重要性 30
表3.9 ( )方案之表現程度 31
表4.1 各新車方案之配備 32
表4.2 影響決策目標之各準則項目 34
表4.3 決策者評估「初始準則」重要性之語意變數評估結果 35
表4.4 決策者整合後之初始準則權重値 35
表4.5 決策者評估 ( )之語意變數評估結果 36
表4.6 決策者評估 ( )之語意變數評估結果 36
表4.7 決策者評估 ( )之語意變數評估結果 36
表4.8 決策者評估 ( )之語意變數評估結果 36
表4.9 ( )之次準則權重値 37
表4.10 ( )之次準則權重値 37
表4.11 ( )之次準則權重値 38
表4.12 ( )之次準則權重値 38
表4.13 各決策者在各準則重要性之語意變數評估結果 38
表4.14 各決策者在各準則重要性之權重値 39
表4.15 決策者評估方案A之表現程度 39
表4.16 決策者評估方案B之表現程度 40
表4.17 決策者評估方案C之表現程度 41
表4.18 方案A 41
表4.19 方案B 42
表4.20 方案C 43
表4.21 A方案之整體評估值 43
表4.22 B方案之整體評估值 44
表4.23 C方案之整體評估值 45
表4.24 各方案之整體評比結果明確值 45
表5.1 各方案在 之表現程度 47

圖目錄
圖1.1 本研究之流程圖 2
圖2.1 正規且凸形之模糊集合 6
圖2.2 三角型模糊歸屬函數圖 7
圖2.3 梯形模糊數隸屬函數圖 8
圖2.4 群體研究議題分類圖 11
圖2.5 多準則決策流程圖 14
圖2.6 多準則決策方法分類圖 15
圖2.7 準則權重計算方法分類 17
圖2.8 模糊排序方法分類 20
圖2.9 Chen’s Fuzzy Max and Fuzzy Min 22
圖3.1 七個語意變數的隸屬函數值 26



中文部份
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西文部份
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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