臺灣博碩士論文加值系統

中文摘要
產業自動化已成為現代企業競爭力的關鍵指標，隨著不同時期的商業模式帶來經營的多樣性與複雜度。如何有效的蒐集數據加以分析、預測已成為產業競爭力的分領。本論文自商業模式的角度解析案例，分析包含藉由機器學習達成數位治理轉型的工業感測器產業(桓達科技)；導入自動化產業預測與管理，變革供需模式的傳統產業(振鋒、中國砂輪)。藉由本文的研究，歸納整理我國自動化產業在人工智慧與機器學習方面的發展過程，以建構自動化產業完整性之策略思維，做為強化未來產業創新能量的基礎架構。
本研究參考國內外相關文獻資料，自動化產業發展趨勢與執行優劣，所延伸出的創新、預測，與管理模式，透過桓達、振鋒、中國砂輪三家已成功智能自動化的企業經驗案例討論，解構其商業模式與自動化的創新之內涵，並聚焦機器學習帶來的創新經驗與成果。彙整出這些法展經驗對於其商業模式的影響與變革，並延伸至人工智慧、物聯網、無人駕駛，以及VR/AR等領域，釐析相關應用如何滿足企業發展需求為前提，將現有的技術進行最大整合，進而探討國內外相關產業之發展方向，以獲取未來商機。

Abstract
Industrial Automation has become a key indicator of the competitiveness of modern enterprises. The business model in different periods has brought about diversity and complexity of entity operations. Collecting data for analysis, forecast and decision has become the borderline of industrial competitiveness. This thesis analyzes the impact of machines learning in Taiwan’s automation industry, especially on the evolution of business models. The thesis also conducts a case study of three enterprises in Taiwan as examples, includes the industrial sensor manufacturer, FineTek Co., and two traditional enterprises, YOKE Co. and KINIK Co. These enterprises have adopted machine learning to achieve digital governance transformation and the automation technologies to enhance the capabilities in inventory forecasting, replenishment and management. The thesis organizes the development process of artificial intelligence and machine learning to construct the strategic thinking of automation industry that strengthens the innovation energy in future.
In this study, I also analyze a comprehensive prior-art studies, to show the trend, the pros and cons of implementation, and the innovation, forecasting, and management models. Based on the discussion of the three successful intelligent automation enterprises (FineTek Co., YOKE Co., and KINIK Co.), I examine the connotation of their innovative business model inside-out, and the achievement by machine learning. Those impacts and changes on above business model can take as examples to AI, IOT, unmanned driving, and VR/AR development in future. In conclusion, this thesis finds a way to integrate existing techniques to put into practice of applications that satisfy the enterprise development needs in short-term, and routes the long-term developing opportunities during the transformation.

目錄
論文審定書.........................................................ⅰ
中文摘要............................................................ⅱ
Abstract..............................................................ⅲ
目錄....................................................................ⅳ
圖次....................................................................ⅴ
表次....................................................................ⅵ
第壹章　緒論.....................................................1
第一節 研究動機與目的....................................1
第二節 研究問題與範圍....................................2
第三節 研究方法................................................2
第四節 研究架構................................................3
第貳章　文獻探討.............................................5
第一節 機器學習................................................5
第二節 自動化產業發展趨勢............................7
第三節 台灣自動化產業分析............................9
第四節 小結........................................................13
第參章　自動化產業的商業生態.....................14
第一節 商業模式之定義....................................14
第二節 機器學習的破壞性創新........................21
第三節 自動化產業預測與管理供需模式........23
第四節 小結........................................................29
第肆章　商業模式變革案例分析.....................31
第一節 桓達科技................................................31
第二節 振鋒企業................................................45
第三節 中國砂輪................................................72
第伍章　結論與未來展望.................................81
參考文獻：.........................................................85

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