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題名:工業4.0影響精密機械產業之關鍵因素
作者:陳昭璇
作者(外文):CHEN, CHAO-HSUAN
校院名稱:逢甲大學
系所名稱:商學博士學位學程
指導教授:賴文祥
學位類別:博士
出版日期:2021
主題關鍵詞:工業4.0精密機械模糊理論層級分析法Industry 4.0Precision MachineFuzzy theoryAnalytic Hierarchy Process
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工業4.0在運用在製造業,實現製造效率並降低其成本以增加附加值,但現今消費者自主選擇意識增加,對於商品客製化的要求也逐漸提高,面對這樣的市場需求進而反應到供應端,隨之而來造就製造廠商必須要有正確的應對能力,以因應各種可能會影響商業趨勢的方法,因此本研究除了使用層級分析法來評估方法外,再使用模糊分析法來驗證其結果,研究結果證實,使用層級分析法獲得的風險評估值是一致的,並利用模糊分析模型中發現彼此間的相互關係,了解到從中得到收集越多數據反饋到物聯網時,可產生增值的效果、數據資料統一,智慧化橫跨至整條生產線時,便能完整以大數據分析到精準決策。這項研究通過層級分及模糊分析法,著重討論台灣4.0精密機械工業管理模式研究所面對的目標,期望將提供現有的機械製造工業以及未來想投資精密機械工業的管理政策、製造商參考價值,也可作為政府政策考慮因素和機械製造業學者學習的學術參考。
The application of Industry 4.0 in the manufacturing industry realizes manufacturing efficiency and reduces its cost to increase added value. But nowadays, consumers’ sense of autonomy has increased, and the requirements for product customization have become higher and higher. This market demand reflects on the supply side. As a result, manufacturers must have the correct response capabilities to respond to various methods that may affect business trends. Therefore, in addition to using hierarchical analysis to evaluate methods, this study uses fuzzy analysis to verify its results. The research results confirm that the risk assessment values obtained by the analytic hierarchy process are consistent, and the mutual relationship between them is found from the fuzzy analysis model. The more data collected from it and fed back to the Internet of Things, it can produce value-added effects and unified data., When the intelligence spans the entire production line, it can use big data analysis to accurate decision-making... and other conclusions. This research through the Ana-lytic Hierarchy Process then discusses industry 4.0 pair of Taiwan's precision machinery industry management pattern institute emphatically face with target, expected will provide the existing machine manufacture industry as well as the future wants to invest the precision machine industry the management policy maker reference value, also might take the government policy consideration factors and the machine manufacture industry scholars study the academic for reference.
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