Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 簡協修 | en_US |
dc.contributor.author | 陳瑞順 | en_US |
dc.date.accessioned | 2014-12-12T02:49:59Z | - |
dc.date.available | 2014-12-12T02:49:59Z | - |
dc.date.issued | 2004 | en_US |
dc.identifier.uri | http://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#GT009264519 | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11536/77639 | - |
dc.description.abstract | 近年來由於專業的分工,為了在產業中增加競爭力,對於顧客關係管理等相關議題,受到相當大的重視,以LCD驅動IC封裝廠來說,客戶委託代工的產品品質更是重要,為提升產品良率及加速了解產品不良原因及找出對策,建置一產品品質問題分析模式,可使工作更有效率,更快取得真正所需的資訊,並提高客戶對資訊系統的滿意度。 本研究以資料倉儲的星狀資料綱要作為線上分析處理的基礎,用資料探勘的決策樹方法及類神經網路方法來將封裝廠製造過程不良原因,建構一品質分析系統,提供問題分析的界面,能夠迅速掌握問題原因作出判斷,達到縮短整個品質問題解決的時間。研究的結果,在品質問題分析的效益上,使用決策樹方法及類神經網路方法在降低內引腳不良顆數、樹脂問題不良顆數及晶片問題不良顆數方面均獲得改善,但是決策樹方法較類神經網路方法更適用於LCD驅動IC封裝產業之品質問題分類分析。上述結果亦可用於電腦組裝業、電子零件製造、半導體封裝製造業品質問題分析。 | zh_TW |
dc.language.iso | zh_TW | en_US |
dc.subject | 客戶關係管理 | zh_TW |
dc.subject | 資料探勘 | zh_TW |
dc.subject | 資料倉儲 | zh_TW |
dc.subject | 決策樹 | zh_TW |
dc.subject | 類神經網路 | zh_TW |
dc.subject | Customer Relationship Management | en_US |
dc.subject | Data Mining | en_US |
dc.subject | Data Warehouse | en_US |
dc.subject | Decision Tree | en_US |
dc.subject | Neural Network | en_US |
dc.title | 運用資料探勘技術於製程品質分析改善-以LCD驅動IC封裝產業為例 | zh_TW |
dc.title | Application Data Mining Technique to Improve Manufacturing Quality :A Case Study of Lcd Driver IC Packaging Industry | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
dc.contributor.department | 管理學院資訊管理學程 | zh_TW |
Appears in Collections: | Thesis |