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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳美玉
研究生(外文):Chen, Mei-Yu
論文名稱:台灣護具廠商製程自動化個案研究
論文名稱(外文):A Study on the Business Process Automation – Case of the Corporate of Medical Orthopedic in Taiwan
指導教授:黃勇富黃勇富引用關係
指導教授(外文):Huang, Yung-Fu
口試委員:張鐵軍侯國隆林麗嬌黃勇富
口試委員(外文):Chang, Tieh-ChunHou, Kuo-LungLin, Li-ChiaoHuang, Yung-Fu
口試日期:2018-07-31
學位類別:碩士
校院名稱:朝陽科技大學
系所名稱:企業管理系
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2018
畢業學年度:106
語文別:中文
論文頁數:84
中文關鍵詞:製程自動化持續改善降低成本品質穩定
外文關鍵詞:automated processimprovement continuouslyreduced the coststable quality
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生產單位運用人機協同走向自動或半自動化生產,在未來的自動化生產中,製造端上的每台機器都能夠相互對話,甚至能和上游的原料供應鏈做連結,並掌握生產線供料的狀態,控管每一個製程的順暢度,讓企業團隊成員能夠輕鬆了解生產效能,並把握每一個效能商機,從訂單到出貨的價值實現,產品及其生產系統生命週期工程的整合,避免不必要的浪費,以達到自動或半自動化生產工廠的精髓。
在目前競爭激烈的市場局勢,品質要求日愈嚴苛,人工成本不斷攀升的現狀下,企業發展承受著沉重的成本負擔,基於此擬透過此份研究進而改善企業的競爭力。為提升產業之製程能力,醫療護具製程更需精簡人工及節約成本的製程改善。本研究是以醫療護具之生產系統,應用自動輸送物件結合工作站運轉之製程模式,改善現行由人力傳送物件之分段式的生產之改善。
根據結果顯示:經由自動輸送系統之導入,不僅消除了現行人力移動物件之人力浪費,也解決人力不穩定的缺陷,進而不斷地持續調整改善製程,改善後亦因是一致性之動作產生,致使品質更穩定,此外主管支持很重要,同時建立改善之知識庫,員工教育訓練講習時能考量不同國籍的需要,不僅產能效率提升22.2%、人力節省20%、改善效益精簡工時48%。

The produce department utilizes human-machine collaboration to automated or semi-automated production. The machines on the workstation are able to have conversation to each other even make a connection with the suppliers and control the status of the raw material, smoothness in every procedure in the future. In order to make the employees to realize easily the productive efficiency, and grasp the business, the realization of the value from the order to delivery, tasks integration the products and the system, to avoid unnecessary waste as possible as it can, and reach the target of automated or semi-automated factory.
Nowadays, the fierce competition in the market, the strict requirement of quality, and the labor cost increasing continuously, these factors are the heavy cost burdens for the company emprise. For the reason, I would like to improve the company emprise competition through the research. To raise the process capability for the industry and improve the process to save the cost, it needs more to simplify the human in the process for orthopedic. The research is based on the manufacturing system for orthopedic with the application of automated transporting objects model which is combined with workstation, to improve the segmented production with human transporting.
According to the result, through the automated transfer system, it not only eliminated the human waste for moving the objects, resolved the defective in human instability, but also kept improving and adjusting the procedure. After the improvement, it would be more stable the quality due to the consistent action. It is very important for the support from the supervisors, the knowledge base for the improvement, the training for the employees for different nationality. It not only could raise the manufacturing efficiency to 22.2%, but also save labor 20%, reduce the labor time 48%

中文摘要……………………………………………………………………...Ⅰ
英文摘要……………………………………………………………………...Ⅱ
誌 謝……………………………………………………………………...Ⅲ
目 錄……………………………………………………………………...Ⅳ
表 目 錄……………………………………………………………………...Ⅵ
圖 目 錄……………………………………………………………………...Ⅷ
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究範圍與流程 3
第二章 文獻探討 5
第一節 醫療護具產業概況 5
第二節 製程改善與自動化 16
第三節 製程改善影響因素 22
第三章 研究方法與個案公司介紹 25
第一節 研究方法與設計 25
第二節 個案公司現況 27
第三節 製程改善之背景 35
第四章 研究資料分析 37
第一節 製程自動化之程序 37
第二節 改善成效 49
第三節 本章小結 65
第五章 結論與建議 73
第一節 研究結論 73
第二節 研究建議 75
參考文獻 77
一、中文文獻 77
二、英文文獻 79
三、附錄一 81
四、附錄二 83


表 目 錄
表 2-1 中國大陸醫療器械企業統計 10
表 2-2 各製程所需機具設備 22
表 3-1 個案公司歷年大事記 29
表 3-2 個案公司主要市場 31
表 3-3 個案公司資源組合能力與限制 34
表 3-4 自動化時程表 36
表 4-1 A 製程組裝流程與工時 40
表 4-2 A 製程改善前產能 42
表 4-3 活動小組與職責分工 43
表 4-4 輸送帶速度及製程時程模擬 44
表 4-5 改善前與改善中產能比較 45
表 4-6 永久對策一覽表 45
表 4-7 A 製程組裝流程與工時改善一 47
表 4-8 改善成果一 48
表 4-9 改善一成效 2017 年 6 月~12 月 51
表 4-10 A 製程組裝流程與工時改善二 54
表 4-11 改善二成效產能 55
表 4-12 A 製程組裝流程與工時改善三 58
表 4-13 改善三成效產能 59
表 4-14 A 製程改善前與改善後的效益 61
表 4-15 改善前與改善後效益分析 63
表 4-16 改善後效率分析 67
表 4-17 改善後成效 68
表 4-18 2017 年導入半自動化規劃分段效益 70
表 5-1 製程改善成效 74

圖 目 錄
圖 1-1 研究流程 4
圖 2-1 2016~2021 全球醫療器材市場規模 8
圖 2-2 中國醫療器械市場規模 9
圖 2-3 印度醫療器材產業的歷史紀錄與預測表現 11
圖 2-4 影響製程改善因素 24
圖 3-1 醫療護具產品 31
圖 3-2 運動產品與休閒潛水用具 31
圖 3-3 個案公司市佔率 32
圖 3-4 個案公司組織圖架構 33
圖 4-1 改善前 A 製程生產線流程 40
圖 4-2 實施項目與計畫排程 43
圖 4-3 A 製成組裝流程改善一 46
圖 4-4 改善一節省工時與精省人力 51
圖 4-5 A 製程組裝流程改善二 53
圖 4-6 A 製程模組化組裝 56
圖 4-7 A 製程組裝流程改善三 57
圖 4-8 改善前各工作站秒數 64
圖 4-9 改善後各工作站秒數 64

一、中文文獻
1.工研院產業經濟與趨勢研究中心(IEK),2016。
2.中華人民共和國工業合信息化部,2017年上半年醫藥工業主要經濟指標完成情況。
3.中國國家統計信息中心,2016年7月底全國醫療衛生機構。
4.中國醫藥物資協會,《2016中國醫療器械行業發展藍皮書》。
5.台灣醫療暨生技器材工業同業公會(2013)。tmbia.org.tw。
6.何正義,姚威宏,鄭昭旭,蕭肇凱,聶國禎,機械製造,臺中:高立圖書,2008。
7.林岳賢,運用ORM與FEMA、TRIZ於產品製程改善之研究-以引擎機闸加工為例,碩士論文,正修科技大學工業工程資訊管理學研究所,高雄,2012。
8.金柏馨,製鞋業自動化塗膠製程線外與線上品質管理系統,碩士論文,國立交通大學工業工程與管理系所,新竹,2015。
9.吳俊賢,黃光工作站與量測機台間自動畫回饋與控制系統,碩士論文,國立清華大學工業工程與工程管理學研究所,新竹,2011。
10.韋康博,"工業4.0:從製造業到「智」造業,下一波產業革命如何顛覆全世界?",商周,2015。
11.高得能,田口實驗法於觸控螢幕之塗佈製程改善研究,碩士論文,逢甲大學資訊電機工程研究所,臺中,2013。
12.高翊旗,敏捷式專案管理方法應用在製程改善專案之績效模擬分析,碩士論文,國立高雄應用科技大學工業工程與管理研究所,高雄,2013。
13.國家食品藥局監督總局統計資料,2015。
14.國家食品藥局監督總局統計資料,2016。
15.黃雅慧,以紫式決策分析建構隱形眼鏡自動化檢驗設備供應商決策模型,碩士論文,清華大學工業工程與工程管理學系碩士在職專班,新竹,2015。
16.資通安全公司電腦 Argo ERP學苑,Argo ERP專業鑑定教材:生管模組,資通電腦,台北,2009。
17.資策會產業情報研究所,2012。
18.劉侑群,太陽能多晶矽鑄造融化段之探測製程改善,碩士論文,國立清華大學工業工程與工程管理研究所,新竹,2015。
19.衛生部,《中國醫衛生統計年鑑》,2013。
20.鄧振源,曾國雄,「層級分析法(AHP)的內涵特性與應用(上)」,中國統計學報,27(6),第1-20頁,台北,1989。
21.鄧振源,曾國雄,「層級分析法(AHP)的內涵特性與應用(下)」,中國統計學報,27(7),第5-22頁,台北,1989。
22.鄭凱文,應用類神經網路、田口方法、主成份分析法與順序偏好法於多重品質特性製程改善之研究,碩士論文,國立成功大學工業與資訊管理學研究所,台南,2012。
二、英文文獻
1. Botthof, A., Hartmann, E. A., "Zukunft der Arbeit in Industrie 4.0,"四塊玉文創, 2015。
2. Fayoumi, A. (2016) "Ecosystem-inspired enterprise modelling framework for collaborative and networked manufacturing systems", Computers in Industry, vol.80, pp.54-68.
3. Ferguson, C. R. & R. Dickinson (1982), “Critical success factor for Venturing, 13,151-171.
4. Hofer, C. W. & D. Schendel, Strategy Formulation: Analytical Concepts, St. Paul, MN: West Publishing Co., 1978. appeared in DSS News, September 1, 2002, Vol. 3, No. 18
5. Lee, J., Lapira, E., Yang, S., Kao, H. A., "Predictive manufacturing system trends of next generation production systems," the Proceedings of the 11th IFAC workshop on intelligent manufacturing systems, vol.11 , 2013, pp. 150-156.
6. Lee, J., Bagheri, B., Kao, H. A., "Recent Advances and Trends of Cyber-Physical Systems and Big Data Analytics in Industrial Informatics," IEEE Int. Conference on Industrial Informatics (INDIN), 2014.
7. Lee, J., Bagheri, B., Lapira, E., Kao, H. A., "Recent advances and trends in redictive manufacturing systems in big data environment," Manufacturing Letters, vol.1, 2013, pp. 38-41.
8. Leidecker, J. K., & Bruno, A. V. (1984). Identifying and using critical success factors. Long Range Planning, 17(1), 23−32.
9. Porter, M. (1980), Competitive Strategy, New York: The Free Press.
10. Rockart, J. F. (1979). Chief executives define their own data needs. Harvard Business Review, 57(2), 81−93.
11. Valckenaers, Brussel, P. & H. V., "Holonic Manufacturing Systems," Design for the Unexpected, 2016, pp 41-76,.
12. Wu, Y., Xing, K., Luo, J., Feng, Y., "Robust deadlock control for automated manufacturing systems with an unreliable resource," Information Sciences, vol.346-347, 2016, pp.17-28.
13. Yew, A. W. W., Ong, S. K., Nee, A. Y. C., "Towards a griddable distributed manufacturing system with augmented reality interfaces," Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol.39, 2016, pp.43-55.
14. Yin. R. K. (1989).case study research:Design and methods. Newbury Park. CA:sage

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