完整後設資料紀錄
DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.author | 陳安斌 | en_US |
dc.contributor.author | CHEN AN-PIN | en_US |
dc.date.accessioned | 2014-12-13T10:39:22Z | - |
dc.date.available | 2014-12-13T10:39:22Z | - |
dc.date.issued | 1995 | en_US |
dc.identifier.govdoc | NSC84-2213-E009-019 | zh_TW |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11536/96406 | - |
dc.identifier.uri | https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=197373&docId=34591 | en_US |
dc.description.abstract | 半導體工業為一資本與技術密集的高科技 產業,該產業具有技術層級複雜,資金需求龐大, 產品生命週期短,市場變化快及精密度、技術 專業水準高等特性.因而也使得該產業風險相 對提高.其中尤其以半導體工業的原料晶圓,它 既屬於高價值的物料,而目前國內半導體業所 有晶圓又係皆由國外廠商提供.因此企業在面 對供應與需求不確定性時,為了能有較佳彈性 且能滿足安全前置時間的需求,一套能精準地 預測晶圓需求模式以便設定最低安全庫存量的 決策程序,便是本研究初期的目標.因此,本研究 的最終目標即是建立一整合的決策輔助系統. 由於於一九九二年八月本研究計畫獲國科會與 台灣積體電路公司之支持,集合業界專家及統 計、資訊、管理等學域之學者組成研究群,擬 以三年的時間作有系統的、以工業實用為導向 的統計科技與與類神經網路科技的整合應用. 但因第一期計畫經過整個研發小組對該公司須 求預測重要性的重新定位,認定物料(晶圓)須求 的不確定性實須詳加研究並加以克服.故在國 科會同意下再延長半年時間提出三大不同性質 的預測模型:統計ARIMA分析模式、類神經網路預 測模式及AHP市場行為預測模式.而此也已在第 一期計畫中獲得相當的分析成果.然也因此之 故原三年計畫之後二期研究將合併為一期,並 擬以未來一年時間完成.本年的研究內容分別 敘述如下:以類神經網路學習六大類晶圓需求, 以建立決策輔助系統之基本模式庫.另一方面 使用ARIMA統計定量分析,以其在類神經網路與 ARIMA分析中進行預測分析比較以求得最適解.此 外並將以第一年的成果為核心,配合本期擬以工作站所建的人機界面使成為一完整的決策輔 助系統. | zh_TW |
dc.description.sponsorship | 行政院國家科學委員會 | zh_TW |
dc.language.iso | zh_TW | en_US |
dc.subject | 半導體工業 | zh_TW |
dc.subject | 決策支援系統 | zh_TW |
dc.subject | 統計ARIMA分析模式 | zh_TW |
dc.subject | AHP市場行為預測模式 | zh_TW |
dc.subject | 模式庫 | zh_TW |
dc.subject | 工作站 | zh_TW |
dc.subject | 人機界面 | zh_TW |
dc.subject | 類神經網路預測模式 | zh_TW |
dc.subject | Semiconductor industry | en_US |
dc.subject | Decision support system | en_US |
dc.subject | ARIMA | en_US |
dc.subject | AHP | en_US |
dc.subject | Model base | en_US |
dc.subject | Workstation | en_US |
dc.subject | Human interface | en_US |
dc.title | 台灣半導體工業生產計畫決策輔助系統之設計 | zh_TW |
dc.title | A Production Management Decision Support System Design in the Taiwan Semiconductor Industry | en_US |
dc.type | Plan | en_US |
dc.contributor.department | 國立交通大學資訊管理研究所 | zh_TW |
顯示於類別: | 研究計畫 |