臺灣博碩士論文加值系統

本研究以文獻探討與個案資料彙整臺灣TFT-LCD產業內外在經營環境建立產業領域知識，並以生產管理觀點分析生產管理人員在日常生產管理決策面臨資料繁雜與時間有限下，如何下達有效決策以妥善資源調配。

依個案需求分析提出一個運用關聯規則資料探勘輔助生產管理決策系統雛型設計，期望透過跨產業資料探勘標準作業流程來建立資料擷取、處理、分析、模型修正、等流程。運用關聯規則演算法來處理短期生產管理作業在製品生產狀況分析，同時說明如何使用R軟體來建構資料分析系統架構雛型，經由資料分析結果來輔助生產管理人員進行生產資源調配及問題發現與推動改善行動。

最後以資訊經濟觀點透過VPRC策略模型，分析資料探勘系統為生產管理決策帶來那些價值創造與效率改善，以實驗案例來說明資料探勘演算法與領域知識結合為企業帶來的商業價值。

In this study, we collect literature and case study data and outline the operating environment TFT-LCD industry in Taiwan for the establishment of industrial domain knowledge. From the production management point of view, we analyze how production management staffs in charge of the daily production management decisions do effective decision-making in arranging allocation of resources, facing the constraints of data complexity and limited available time.
Grounded on the case analysis, we propose an association rules data mining aided production management decision-making system prototype for data acquisition, processing, analyzing, model updating, and other processes through cross-industry standard data mining processes (CRISP-DM). We use association rules algorithms to deal with short-term production management and WIP situation analysis, and explain how to use R (data mining software) to construct data analysis software system architecture prototype, which utilizes data analysis to assist production management managers for decision-making and resource allocation problems discovery and promotion corrective action.
Finally, from the point of view of information economy, we apply the VPRC strategy model to analyze how data mining systems can create values and improve efficiency for the production management decision. We use experiments to show how data mining algorithms combined with domain knowledge can bring business value to the enterprise.

第一章、 緒論 ....................................1
1.1 研究背景 ........................................1
1.2 研究動機 ........................................2
1.2.1 瞭解個案公司產業環境及生產流程 ................2
1.2.2 運用資料探勘改善生產管理決策之系統設計 ........2
1.2.3 系統實作與VPRC策略模型分析 ....................2
1.3 研究目的 ........................................3
1.4 論文架構 ........................................4
第二章、 文獻探討 ................................5
2.1 商業模式 ........................................5
2.1.1 商業模式創新 ................................5
2.2 資訊經濟 ........................................6
2.2.1 VPRC策略模型 ................................6
2.3 資料探勘與巨量資料分析 ............................9
2.3.1 資料探勘 ....................................9
2.3.2 巨量資料分析 ...............................11
2.3.3 關聯規則 ...................................14
2.4 個案產業概況 ...................................19
2.4.1 面板產業發展歷程 ...........................19
2.4.2 面板生產流程 ...............................24
2.5 文獻摘要 .......................................35
第三章、 研究架構 ...............................36
3.1 研究方法 .......................................36
3.2 研究步驟 .......................................37
3.3 研究架構 .......................................38
第四章、 系統設計 ...............................39
4.1 需求分析 .......................................39
4.2 系統方法 .......................................42
4.2.1 R軟體簡介 ...................................42
4.2.2 CRISP-DM ...................................45
4.3 實驗設計 .......................................46
4.3.1 硬體架構 ...................................46
4.3.2 系統架構 ...................................47
4.3.3 實驗步驟 ...................................48
第五章、 系統實驗與價值分析 .......................49
5.1 系統實驗 .......................................50
5.2 關聯規則推導 ...................................52
5.3 實驗結果 .......................................54
5.4 實驗總結 .......................................60
5.5 價值分析 .......................................62
第六章、 結論與建議 ...............................64
6.1 研究貢獻 .......................................64
6.2 管理意涵 .......................................65
6.3 未來研究方向 ...................................67
參考文獻 ...........................................68
附錄一、實驗步驟 ...................................70
附錄二、顯著關聯規則列表 ...........................80
附錄三、實驗資料集與R SCRIPT .......................87

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