學位論文
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Item 以基於D-DANP-mV之品質機能展開定義生產汽車零件之塑膠射出企業精實生產策略(2022) 徐浩修; Hsu, Hao-Hsiu精實生產是將生產系統化的一種有效方法，主要概念是以最小的資源投入，在最少的浪費下創造出最大的價值。塑膠在較輕的重量下擁有可塑性與強韌性，且有各式各樣不同的顏色與透明度，使許多汽車機車零件與相關用品都以塑膠為優先選擇。而在塑膠射出產業的生產產品種類多元且多變的，因此生產策略對於塑膠射出企業非常的重要。為提升企業生產效率以及減少各種浪費，達到提升企業競爭力之效果，本研究導入基於網路決策實驗室分析法(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory，DEMATEL)之分析網路流程(DEMATEL based Analytic Network Process,，DANP)，整合折衷排序法(VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje，VIKOR)，結合為DEMATEL-based Analytic Network Process with modified VIKOR model (D-DANP-mV)，並融合品質機能展開法，分析客戶需求與零件規格之關聯性，以萃思法推演適合之發明策略，藉以改善生產線。本研究首先依據實際情況，歸納客戶需求，並且將生產規格導入品質屋。其次本研究以多準則決策分析法，找出相關企業精實生產實施的優先順序，其中透過DEMATEL法推衍需求間的影響關係，並以DANP法計算各需求之權重，後續以VIKOR法，計算需求優先改善之規格參數。最後以萃思法(TRIZ)結合VIKOR，針對衝突嚴重之優先參數，訂定精實生產策略。根據研究結果，本研究得到了四個衝突點，並利用萃思法矛盾矩陣和VIKOR推演適合的解決方案。包括分割，丟棄和回收，機械系統更換為主要的解決方案。可用於分割區段中的工作空間。機械臂和自動化生產可用於解決機械系統更換部件的衝突點。一般來說，標準化、降低成本和製造與裝配設計(Design for Manufacture and Assembly，DFMA)是最合適的精實策略。未來，本研究所提出的框架也可以在其他製造企業中採用。Item 以卷積神經網路檢測塑膠射出成型製品瑕疵(2021) 徐晧恩; Hsu, Hao-En一個產品的成功與否與企業的成敗息息相關，而品質管理是影響產品成功的重要因素，也是形塑企業競爭力的重要環節。塑膠射出成型適用於生產形狀複雜的加工工藝，而使用普遍原因是因為塑膠射出成型能在較短的週期時間大量生產出產品，且具有非常高的產品精度，所以在消費型電子產品上被廣泛使用，其中因為產品需要非常精密的尺寸與外觀，使品質把關變得非常嚴格。基於完善的瑕疵檢測系統可以幫助產線更快的判定產品的好壞，藉以減少人力成本以及檢驗成本等動機與目的。本研究基於卷積神經網路，使用傳統卷積神經網路以及You Only Look Once (YOLO) V3做為本研究模型架構開發塑膠射出成型產品不良品瑕疵檢測系統。首先本研究選定Rombit所開發之工人安全與防疫追蹤穿戴裝置Romware ONE作為研究對象，拍攝一定數量的相片，經過預處理後將資料分別導入傳統卷積神經網路以及基於YOLO V3所開發模型中訓練，直到模型達到理想情況。本研究結果使用傳統卷積神經網路發生過度擬和情況，使實際使用不如預期。而YOLO V3建構之模型經過訓練與調整最終達到F1分數為0.9775，mAP50為96.8254，因此在偵測產品缺陷上面有良好表現。未來可能再細分更多缺陷類別，達到更精確的檢測效果。