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研究生: 陳威黎
Chen, Wei-Li
論文名稱: 資料科學於精密加工廠工作站負荷的粗略產能規劃
Data Science for Rough-Cut Capacity Planning to Precision Manufacturing Work Stations
指導教授: 楊大和
Yang, Ta-ho
共同指導教授: 李家岩
Lee, Chia-Yen
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 工程管理碩士在職專班
Engineering Management Graduate Program(on-the-job class)
論文出版年: 2023
畢業學年度: 111
語文別: 中文
論文頁數: 55
中文關鍵詞: 粗略產能規劃移動平均季節性差分整合移動平均自我迴歸模型長短期記憶模型最小最大悔惜法
外文關鍵詞: RCCP, Moving Average, SARIMA, LSTM, MMR
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  • 摘要 I Extended Abstract II 目錄 VII 表目錄 IX 圖目錄 X 第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究目的與問題描述 2 1.3 研究範圍 3 1.4 研究架構 3 第二章 文獻回顧 5 2.1 ABC分類法(Activity Based Classification) 5 2.2 產能規劃 6 2.2.1 製造資源規劃(Manufacturing Resource Planning,MRPII) 6 2.2.2 工時計算 9 2.2.3 粗略產能規劃(Rough-cut Capacity Planning,RCCP) 9 2.3 時間序列 12 2.3.1 移動平均 12 2.3.2 季節性差分整合移動平均自我迴歸模型(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA) 13 2.3.3 長短期記憶模型(Long Short-Term Memory, LSTM) 14 2.3.4 評估預測模型方法 15 2.4 最小最大悔惜法(Minimax Regret, MMR) 16 2.5 文獻探討小結 17 第三章 研究方法 20 3.1 資料預處理 21 3.1.1 資料化約 21 3.1.2 特徵值篩選 21 3.1.3 資料離散化 21 3.1.4 ABC分類法 22 3.1.5 標準工時&產能負荷 24 3.2 建立預測模型 26 3.2.1 移動平均 26 3.2.2 SARIMA 26 3.2.3 Long Short-Term Memory (LSTM) 28 3.3 建立粗略產能規劃系統 29 第四章 研究結果與討論 30 4.1 預測模型 30 4.1.1 移動平均模型 30 4.1.2 SARIMA模型 34 4.1.3 LSTM 36 4.1.4 預測模型比較 42 4.2 粗略產能規劃 43 4.3 RCCP決策流程 44 4.4 AS-IS與TO-BE比較 47 第五章 結論與未來研究 51 5.1 結論 51 5.2 研究建議與未來研究方向 52 參考文獻 53

    期刊
    Berry, W. L., & Vollmann, T. E. (1982). Capacity planning techniques for manufacturing control systems: Information requirements and operational features. Journal of Operations Management, 3(1), 13-25.
    Fukushima, K. (1980). Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position. Biological Cybernetics, 36(4), 193-202. doi:10.1007/bf00344251
    Guide Jr, V. D. R. (2000). Production planning and control for remanufacturing: industry practice and research needs. Journal of Operations Management, 18(4), 467-483. doi:https://doi.org/10.1016/S0272-6963(00)00034-6
    Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735-1780. doi:10.1162/neco.1997.9.8.1735
    Lecun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278-2324. doi:10.1109/5.726791
    Lee, C.-Y., & Chiang, M.-C. (2016). Aggregate demand forecast with small data and robust capacity decision in TFT-LCD manufacturing. Computers & Industrial Engineering, 99, 415-422. doi:https://doi.org/10.1016/j.cie.2016.02.013
    Rao, J. N. K., Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1972). Time Series Analysis Forecasting and Control. Retrieved from http://dx.doi.org/10.2307/1912100
    Vollmann, T. E., Berry, W. L., & Whybark, D. C. (1997). Manufacturing Planning and Control Systems / T.E. Vollmann, W.L. Berry, D.C. Whybark.
    Wortman, J., Euwe, M. J., Taal, M., & Wiers, V. (1996). A review of capacity planning techniques within standard software packages. Production Planning & Control, 7, 117-128. doi:10.1080/09537289608930335
    Zobolas, G. I., Tarantilis, C. D., & Ioannou, G. (2008). Extending capacity planning by positive lead times and optional overtime, earliness and tardiness for effective master production scheduling. International Journal of Production Research, 46(12), 3359-3386. doi:10.1080/00207540601008374
    論文
    李政哲 (2022)。以隱藏馬可夫模式與自迴歸移動平均模式序率模擬臺灣地區之月流量系列。國立成功大學,碩士論文,台南市。Retrieved from https://hdl.handle.net/11296/6c4n3p
    周百建 (2018)。資料科學與強化學習於石化原物料之價格預測與採購決策。國立成功大學,碩士論文,台南市。Retrieved from https://hdl.handle.net/11296/67ab45
    彭威愷 (2021)。發展功能性紡織產業之動態生產規劃以因應軟訂單。國立成功大學,碩士論文,台南市。Retrieved from https://hdl.handle.net/11296/q5r437
    黃豊哲 (2020)。發展時間序列深度學習與應變管制程序於空氣汙染防治研究。國立成功大學,碩士論文,台南市。Retrieved from https://hdl.handle.net/11296/w8398b
    黃輝隆 (2018)。從訂單預測之觀點建立存貨管理系統-以汽機車零件製造業為例。國立成功大學,碩士論文,台南市。Retrieved from https://hdl.handle.net/11296/xu2fme
    楊閎智 (2022)。利用深度學習建構使用者行為異常偵測模型--以電子商務為例。國立臺灣大學,碩士論文,台北市。Retrieved from https://hdl.handle.net/11296/f4tug6
    溫鴻鏇 (2021)。用DDMRP 評估車用線束加工廠庫存管理之可行性-以E公司為例。國立交通大學,碩士論文,新竹市。Retrieved from https://hdl.handle.net/11296/xcy2qh
    葉庭佑 (2021)。考量銷售量下之ARIMAX需求預測模型–以汽車維修零組件為例。國立臺灣大學,碩士論文,台北市。Retrieved from https://hdl.handle.net/11296/26735j
    圖書
    Fogarty, D. W., Blackstone, J. H., & Hoffmann, T. R. (1991). Production & inventory management (2. ed. ed.): Cincinnati, OH : South-Western Publ. Co.
    Graves, A. (2012). Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks (Vol. 385).
    Hopp, W. J., & Spearman, M. L. (2011). Factory physics. 3rd edition, McGraw-Hill.
    Hyndman, R., Koehler, A. B., Ord, J. K., & Snyder, R. D. (2008). Forecasting with exponential smoothing: the state space approach: Springer Science & Business Media.
    Minsky, M., & Papert, S. (1969). Perceptrons; an Introduction to Computational Geometry: MIT Press.
    Simchi-Levi, D., Kaminsky, P., & Simchi-Levi, E. (2009). Designing and Managing the Supply Chain 3rd.
    Stevenson, W. J. (2018). Operations management. Boston: McGraw-Hill/Irwin.
    李家岩、洪佑鑫 (2022)。製造數據科學:邁向智慧製造與數位決策。前程文化。
    松林光男, 渡部弘, & 蕭志強. (2019)。圖解工廠構造與管理 (初版 ed.)。 新北市: 世茂。
    簡禎富 (2015)。決策分析與管理: 紫式決策分析以全面提升決策品質。雙葉書廊。
    簡禎富、許嘉裕. (2014)。資料挖礦與大數據分析: 前程文化.

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