面對全球性經濟持續之不景氣以及台灣加入WTO後所帶來之全球競爭性的衝擊，且面臨大陸產品的低價格競爭下，台灣的製造業普遍地面臨「如何快速提昇競爭力」的重大課題。提昇競爭力的方法除了創新、採取差異化策略等來擺脫競爭對手外，如何適時地以低成本提供顧客滿意之高品質的商品，也是提昇競爭力的方法之一。

　　企業為了提昇競爭力，也積極地導入各種生產方式或改善技術如TQM、TPM、TOC、MRP、ERP、6 Sigma、JIT等方法，如何利用這些方法來因應今日面臨的環境，成為最有效、投資最少及最省成本的作法，是個值得探討的課題。

　　在一般的製造業中最重要的就是要生產順利，且又能符合客戶訂單交期最短之需求。為求生產的順利，往往會準備較多的原物料於倉庫中或是將過多的原物料存放於現場的各個製程中，以隨時待用，但這卻造成原物料的積壓佔用了倉儲空間，形成一種無形的浪費，也因此成本居高不下，而喪失了競爭上的優勢。在傳統的庫存政策中企業通常考量的是單級生產的存貨管理方式，其管制存貨也通常稱單層庫存(Install Inventory)，這常常無法真正的反應出整個製程內的庫存量動態行為。自從供應鏈管理成為重要研究領域之後，多層庫存(Echelon Inventory)之管理變成一個重要的管理對象，但目前多級生產之多層庫存卻未能有良好的記錄及管理，物料管理人員也無法正確的掌握最佳的進料需求時間，使得公司的資金都積壓在原物料的庫存上。因此本論文以資料探勘方法來改善多級生產系統之庫存管理。

　　研究發現多層庫存管理與單層庫存管理在整個管理成本上是有差異，通常多層庫存的成本是優於單層庫存的成本。本研究使用決策樹之監督式學習產生庫存結果，並將這些結果分析比較不同庫存模式之決策，最後加上類神經方法來強化所得決策之正確性，並進行分析討論，以作為日後相異製造批量之參考。

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