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dc.contributor.author簡協修en_US
dc.contributor.author陳瑞順en_US
dc.date.accessioned2014-12-12T02:49:59Z-
dc.date.available2014-12-12T02:49:59Z-
dc.date.issued2004en_US
dc.identifier.urihttp://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#GT009264519en_US
dc.identifier.urihttp://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.isozh_TWen_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.subjectCustomer Relationship Managementen_US
dc.subjectData Miningen_US
dc.subjectData Warehouseen_US
dc.subjectDecision Treeen_US
dc.subjectNeural Networken_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.titleApplication Data Mining Technique to Improve Manufacturing Quality :A Case Study of Lcd Driver IC Packaging Industryen_US
dc.typeThesisen_US
dc.contributor.department管理學院資訊管理學程zh_TW
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