臺灣博碩士論文加值系統

台灣製造業受到國際化競爭及經濟環境的變化，不僅面臨勞動人口高齡化、產業缺工等問題，還有面對更短的產品生命週期、更多樣化的客製需求、以及不斷升高的勞動成本等衝擊，為解決人力需求問題，提升生產力人均產值與加速產業轉型升級，提昇企業競爭力，才是企業永續經營的關鍵。工業4.0 提供了最好的工具與轉機，概念是透過智慧自動化的應用解決了製造業回應速度、生產效率提升與高度靈活的問題，進而提升生產力，提高企業競爭力。
本研究以中小型製造業導入智慧製造的策略研究與探討為研究主題，探討導入工業4.0對中小企業製造業之影響，透過整理相關文獻及個案研究，整合不同群體意見，再以個案公司導入工業4.0作為探討標的，並分析其所帶來之不同傳統之製造管理議題，以做為中小企業製造業推展工業4.0之參考。

Taiwan’s manufacturing industry is subject to international competition and changes in the economic environment. It faces not only the aging of the working population, the lack of industrial work, but also the shorter product life cycle, more diverse customer demand, and rising The impact of labor costs, etc., in order to solve the problem of manpower demand, improve the per capita output value of productivity and accelerate industrial transformation and upgrading, and enhance the competitiveness of enterprises, is the key to sustainable business. Industry 4.0 provides the best tools and turnarounds. The concept is to solve the problem of manufacturing response speed, productivity improvement and high flexibility through intelligent automation applications, thereby increasing productivity and enhancing corporate competitiveness.
This study focuses on the research and discussion of the introducing smart manufacturing into small and medium-sized manufacturing industries, and explores the impact of the introduction of Industry 4.0 on the manufacturing industry of SMEs. By collating relevant literature and case studies, integrating the opinions of different groups, and then introducing the industry into case companies. 4.0 as the subject of discussion, and analysis of the different traditional manufacturing management issues brought by it as a reference for the SME manufacturing industry.

摘　要 i
ABSTRACT ii
誌　謝 iii
目　錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機與目的 3
第三節 研究流程與論文架構 5
第二章 文獻探討 6
第一節 工業4.0的關鍵項目與核心技術 6
第二節 智慧製造的發展方向 24
第三節 中小型製造業導入智慧製造的影響 30
第四節 小結 31
第三章 研究方法 33
第一節 研究架構 33
第二節 研究方法 34
第三節 研究對象與研究限制 36
第四章 個案研究 37
第一節 個案C公司 37
第二節 個案H公司 40
第三節 小結 43
第五章 結論與未來研究方向 44
第一節 研究結論 44
第二節 未來研究方向 47
參考文獻 48
一、中文部分 48
二、英文部分 50
三、網路部分 52

一、中文部分
[1] 汪建南、馬雲龍(2016)。中央銀行經濟研究處編印。工業4.0 的國際發展趨勢與台灣因應之道。第69輯，頁133-155。
[2] 國家發展委員會(2017)，臺灣經濟發展歷程與策略2017。
[3] 于宗先、王金利(2000)。台灣中小企業的成長。臺北市：聯經。
[4] 詹文男、蘇明宗、陳信宏、林欣吾 (2015)。2025台灣大未來：從世界趨勢看見台灣機會。大立文創。
[5] 經濟部中小企業處(2018)。中小企業白皮書。經濟部。
[6] 潘中道、胡龍騰、蘇文賢譯(2000)。研究方法：步驟化學習指南。Ranjit Kumar。Research Methodology: A Step-by-Step Guide for Beginners。
[7] 李傑(2016)。工業大數據：工業4.0時代的智慧轉型與價值創新。臺北市：天下雜誌。
[8] 呂正華(2017)。產業競爭力提升與生產力4.0。臺北市：國家圖書館。
[9] 韋康博（2015）。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？。臺北市：商周出版。
[10] 黃瑞榮。台灣中小企業當前所面臨的問題之研究－以電子產業為例，中華技術學院學報。27期，頁141-157。
[11] 孫明德、陳世憲(2017)。台灣製造業全球布局現況與趨勢。產業雜誌，第564期。
[12] 辜樹仁(2016)。奧普蒂瑪　別人還沒開始談4.0　我們已經做了。天下雜誌，第601期，頁90-93。
[13] 劉欣(2015譯)。Alfons Botthof & Emst Andreas Hartmann著。《工業4.0結合物聯網與大數據的第四次工業革命》(Zukunft der Arbeit in Industrie 4.0)。臺北：四塊裕文創。
[14] 沈榮津(2015)。以生產力4.0創造台灣產業成長新契機。臺北市：經濟部。
[15] 簡禎富(2019)。工業3.5 台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略。臺北市：天下雜誌。
[16] 賀桂芬、辜樹仁(2016)。工業4.0　58秒的競爭。天下雜誌，第601期。
[17] 賀桂芬、熊毅晰(2019)。工業4.0要做好、做滿? 。天下雜誌，第665期。
[18] 蕭佑和(2017)。傳產導入智慧製造之國際典範企業分析。碩士論文。國立清華大學科技管理研究所。
[19] 林鉅山(2016)。工業4.0導入產業的步驟解析。碩士論文。國立中央大學管理學院高階主管企管碩士班。
[20] 陳龍、劉全利、王霖青、趙珺、王偉(2017)。基於數據的流程工業生產過程指標預測方法綜述。自動化學報。43(6)，頁944-954。
[21] 方柏翔 (2016)。工業4.0對半導體製造業之影響分析。碩士論文。國立臺灣科技大學管理學院。
[22] 林顯易、謝名豐(2015)。工業4.0中的智慧機器人。
[23] 楊水定 (2016)。導入工業 4.0與物聯網協助中小企業提升工廠營運效率-以塑膠射出業為例。碩士論文。國立中山大學高階經營碩士班。
[24] 蔡柏村 (2016)。工業4.0下製造業之轉型政策。碩士論文。國立交通大學科技管理研究所。
 
二、英文部分
[1] Alasdair Gilchrist (2016) “ Industry 4.0: The Industrial Internet of Things”
[2] Alexis DAJ ( 2012) “Contemporary marketing Trends: From One-To-One Marketing and the Service-Dominant logic to M2M Communications and Netnography”. Bulletin of the Transilvania University of Braşov • Vol. 5 (54) •No. 1 –Series V: Economic Sciences.
[3] B. Saenz de Ugarte , A. Artiba & R. Pellerin (2009) Manufacturing execution system – a literature review, Production Planning and Control, 20:6, Page 525-539
[4] Caesar Wu, Rajkumar Buyya, Kotagiri Ramamohanarao (2016) Big Data Analytics = Machine Learning + Cloud Computing
[5] Doug Laney (2001) Meta Group Application Delivery Strategies, File 949
[6] Fei Tao, Ying Cheng, Li Da Xu, Lin Zhang, and Bo Hu Li (2014.05) CCIoT-CMfg: Cloud Computing and Internet of Things-Based Cloud Manufacturing Service System, IEEE, VOL. 10, NO. 2
[7] Francisco Almada-Lobo (2015) The Industry 4.0 revolution and the future of Manufacturing Execution Systems (MES)
[8] Jay Lee, Behrad Bagheri, Hung-An Kao (2014) Recent Advances and Trends of Cyber-Physical Systems and Big Data Analytics in Industrial Informatics, Proceeding of Int. Conference on Industrial Informatics
[9] Jay Lee, Behrad Bagheri, Hung-An Kao (2015) A Cyber-Physical Systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems
[10] Jürgen Kletti (2007) Manufacturing Execution Systems — MES
[11] MartinNaedele, HongMeiChen, RickKazman, YuanfangCai, LuXiao, CarlosV.A.Silva (2015) Manufacturing execution systems:A vision for managing software development, The Journal of Systems and Software 101, Page59–68
[12] S. Jeschke, C. Brecher, T. Meisen，DÖzdemir, T. Eschert（2017） Industrial Internet of Things and Cyber Manufacturing Systems
[13] Stuart Russell and Peter Norvig (2010) Artificial Intelligence A Modern Approach
[14] T. Qu & S. P. Lei & Z. Z. Wang & D. X. Nie & X. Chen & George Q. Huang (2016) IoT-based real-time production logistics synchronization system under smart cloud manufacturing
[15] T. Stock*, G. Seliger (2016) Opportunities of Sustainable Manufacturing in Industry 4.0, Procedia CIRP 40, Page 536 – 541
[16] Ghahramani, Z. (2015) Probabilistic machine learning and artificial intelligence, University of Cambridge
[17] Yang Lu (2017) Industry 4.0: A survey on technologies, applications and open research issues, Journal of Industrial Information Integration Volume 6, Page 1–10

 
三、網路部分
[1] 維基百科-資訊及通訊科技https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E5%8F%8A%E9%80%9A%E4%BF%A1%E6%8A%80%E6%9C%AF
[2] kernelsphere https://www.kernelsphere.com/industrial-internet-things-iiot/
[3]2016年世界經濟論壇年會聚焦“第四次工業革命”https://www.weforum.org/press/2015/11/4ir_cn/
[4] Doug Laney (2012) https://www.ibmbigdatahub.com/tag/1004
[5] 7 Definitions of Big Data You Should Know About http://timoelliott.com/blog/2013/07/7-definitions-of-big-data-you-should-know-about.html
[6] A GLOSSARY OF ARTIFICIAL-INTELLIGENCE TERMS http://fortune.com/ai-artificial-intelligence-deep-machine-learning/
[7] Roger Parloff (2016) http://fortune.com/ai-artificial-intelligence-deep-machine-learning/
[8] AI發展史https://meethub.bnext.com.tw/完整解析AI人工智慧
[9] 資策會MIC新興運算與應用研究團隊 (2015)。智慧製造解決方案成功要素分析。引用自。http://mic.iii.org.tw/aisp/aboutmic/about03.asp。