臺灣博碩士論文加值系統

因應地球暖化關注能源的消耗及使用穩定的電源品質愈來愈受重視，不斷電系統已逐漸成為許多重要設備不可或缺的配置。為了滿足客戶不斷電系統未來發展的需求，台灣廠商唯有充分瞭解產業特性，創造價值維持競爭優勢，才能掌握客戶需求提高服務品質，並藉由產品的升級決策與維護保養，降低客戶使用的失效風險，使產品運行穩定。
本研究以個案公司為例，使用決策樹和資料探勘模型兩種研究方法，旨在改善台灣不斷電系統公司之產品升級策略。第一階段利用影響圖與決策樹分析，將產品升級決策需求，區分為保固內外期間的主動升級重工、不主動升級重工與不升級三個方案探討。從成本構面考量，結合決策樹分析與期望金錢價值方法，藉此比較三種方案找出決策準則，並搭配敏感度分析法，探討主動升級與不主動升級決策改變之轉變機率，使升級策略更為精準。
第二階段運用資料探勘決策樹與羅吉斯迴歸預測模型分析方式，分析個案公司之數據。首先使用決策樹演算法，從中找出不斷電系統各故障等級之規則以及重要因子，然後藉由羅吉斯迴歸分析演算兩種預測模型，進行預測模型準確度之比較，分析兩個分類預測模型後，找出一致的故障區域與運轉時間為重要因子。
本研究之分析方法與結果，可提供日後不斷電系統產業產品升級決策之參考依據，訂出符合客戶需求又達成企業獲利的雙贏決策。

Due to global warming, human put more focus on energy consumption and use of stable power quality. Nowadays, the “Uninterruptible Power Supply” are gradually becoming an essential part of the important equipment to satisfy the customers’ development request. The companies of UPS in Taiwan need to fully understand the characteristics of the industry to create the value and keep enterprise competitive advantage. It can reduce the risk of product failure and enhance service quality by the product upgrade decision and maintenance in field.
In this study, we used the influence diagram and decision tree analysis to analyze the upgrade decision related to the UPS. The first step is to use influence diagrams and decision tree analysis for active upgrade, passive upgrade and no upgrade within or without warranty decision. The result showed that, combined with decision tree analysis and expectations of monetary value method to identify decision criteria can enhance the decision quality. With a sensitivity analysis to identify active and non-active upgrade the transition probability of the decision to change.
We used of decision tree and logistic regression algorithm further application by data mining prediction model. The data mining of decision tree model created UPS failure rule and found two key factors the function block and the operation time, as same as we found by the logistic regression model. We knew a comparison of classification accuracy between decision tree and logistic regression.
The result will provide UPS enterprises with the follow-up reference of product upgrade decision. It will make win-win decision not only for customer satisfaction but also for from profit maximization.

第1章 緒論 1
1-1 研究背景與動機 1
1-1-1 背景 1
1-1-2 動機 2
1-2 研究目的 6
1-3 研究範圍與限制 7
1-4 研究步驟與架構 7
第2章 文獻探討 9
2-1 UPS產業特性 9
2-1-1 UPS工作原理與運行模式 9
2-1-2 UPS現行保養維修 13
2-2 維修保養 15
2-2-1 可靠度理論 15
2-2-2 系統維護作業 18
2-2-3 預防保養作業 20
2-2-4 FMEA 失效模式與效應分析與可靠度維護成本 22
2-3 產品升級策略 23
2-3-1 一般產品升級策略 23
2-3-2 UPS的產品升級策略 25
2-4 決策樹與資料探勘模型 26
2-4-1 影響圖 26
2-4-2 決策樹 27
2-4-3 期望金錢價值EMV 29
2-4-4 資料探勘決策樹 30
2-4-5 羅吉斯迴歸分析 32
2-5 本章小結 34
第3章 影響圖與決策樹分析 38
3-1 影響圖之構成元素與建構方法 38
3-2 決策樹之構成元素與建構方法 40
3-2-1 保固內產品升級風險評估與決策樹分析 41
3-2-2 保固外產品升級風險評估與決策樹分析 43
3-2-3 敏感度分析 45
3-3 本章小結 47
第4章 DATA MINING分類預測模型分析風險決策 48
4-1 資料來源說明 48
4-2 資料探勘決策樹 51
4-2-1 資料探勘決策樹CHAID分析 51
4-2-2 決策樹分析結果 55
4-3 羅吉斯迴歸分析 58
4-3-1 羅吉斯迴歸分析結果 59
4-3-2 羅吉斯迴歸-整體預測準確度 61
4-4 本章小結 62
第5章 結論與建議 63
5-1 結論與研究建議 63
5-2 後續研究建議 64
參考文獻 66
中文部份 66
英文部份 68
網際網路 69

中文部份
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