以最佳模擬預算分配法發展虛擬物料品質檢測系統與議價策略

Abstract

台灣產業環境以代工產業為主，持續面臨成本上的壓力、供過於求、以及顧客對於品質要求嚴苛等挑戰。在製造相關產業中，品質與良率一直是製造業關注的指標。 本文所探討的問題為物料品質只能在最終製程站點，或者是經過一段製造程序後才能對允收條件進行品質檢測，由於在這種情況，對於物料品質掌控困難，本研究利用製程歷史資料推估不同供應商物料品質機率分配、不同製程處方影響品質之機率分配，並根據所推估之物料品質之後進行在投料選擇之決策最佳化，同時提供有在統計上具有信服力之根據進行物料品質評估結果來建立議價與合作策略，使製造商的成本降低。 針對求解的品質要求以及滿足現場即時決策的需求，本研究提出一個演算系統並融合最佳模擬預算分配法(Optimal Computing Budget Allocation OCBA) 進行演算法的加速，並導入啟發式演算法，可有效降低所需運行的試驗次數與時間，使得本系統擁有在製造現場上線之能力，本研究提出之方法與過去文獻進行比較，本檢測方法擁有至少30%的參數推估誤差改善，在最佳化投料部分有22%的成本改善。

Date of Award	2016 Jun 20
Original language	Chinese
Supervisor	Chia-Yen Lee (Supervisor)