以類神經網路預測代工費報價---以中小面板產業C公司為例

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姓名

吳典融(Tien-jung Wu) 查詢紙本館藏

畢業系所

工業管理研究所在職專班

論文名稱

以類神經網路預測代工費報價---以中小面板產業C公司為例
(Subcontract Price Forecasting Using Neural Networks---Evidence from TFT-LCD C Company)

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摘要(中)

近年來面板產業因為製程技術日趨成熟，相關電視、手機、照相機等所使用的螢幕日漸普及，因此面板價格跌價迅速，企業因應之道除了保留核心技術，專注於研發，另外則是將人力使用較多的模組製程外包，已達到節省成本的目的。
採購的職責在於管理供應商以及代工廠、詢價與議價、尋找替代供應商、合約訂定等等，本研究是以企業中採購職位元的角度，使用資料探勘軟體Clementine 12.0英文版做為工具，以不同類型的類神經網路建立模型，分析其準確度，並且使用於預測代工費的報價，進而分析各家代工廠所報價的資訊，利用模型分析數據管理代工廠。
本研究模擬出的預測數據可以讓採購以及企業高層迅速的做決策，不管是作為採購外部議價籌碼，或是企業內部投資報酬率評估都有充分的可靠度。

摘要(英)

Recently years panel industry became mature because of production procedure technique improvement, panel is popularly used by television, cell phone, digital camera…, so the price of panel decreased rapidly. Enterprise not only reserves the core technique, concentrate on innovation, also out sourcing the module that uses more labor to save cost.
The responsibility of procurement is supplier management, inquiry, negotiation, seek for subst
itute supplier and contract agreement. Our research is on the procurement view, to use data mining software Clementine 12.0 as a tool, set up model with different type of Neural Networks, analyze the accuracy, estimate the expense of EMS factory, further analyze the quotation of each EMS factory, to make use of the model analysis data on EMS factory management.
The data simulate from our research may be able help the manager of enterprise prompt make a strategic decision, not only provide the reliable data for procurement department take as price negotiate counters, also enterprise internal evaluate invent-return rate.

關鍵字(中)

★ 代工費
★ 類神經網路
★ 代工廠
★ 面板產業

關鍵字(英)

★ neural networks
★ EMS factory
★ panel industry
★ subcontract price

論文目次

目錄
中文摘要........................................................................................................................i
ABSTRACT...................................................................................................................ii
誌謝......................................................................................................................... iii
目錄..........................................................................................................................iv
圖目錄...........................................................................................................................v
表目錄..........................................................................................................................vi
第一章緒論.................................................................................................................1
1.1 研究背景與動機.............................................................................................1
1.2 研究目的........................................................................................................4
1.3 研究範圍........................................................................................................5
1.4 研究流程........................................................................................................5
第二章文獻探討........................................................................................................7
2.1 原廠與代工廠...............................................................................................7
2.2 類神經網路....................................................................................................9
2.2.1 類神經網路的架構............................................................................11
2.2.2 類神經網路應用................................................................................12
第三章研究方法......................................................................................................15
3.1 研究架構......................................................................................................15
3.2 研究方法......................................................................................................16
3.3 資料蒐集......................................................................................................17
第四章資料分析與結果..........................................................................................23
4.1 建構模型......................................................................................................23
4.2 衡量指標.......................................................................................................24
4.3 資料分析.......................................................................................................25
第五章結論與建議...................................................................................................37
5.1 研究結論......................................................................................................37
5.2 研究貢獻......................................................................................................37
5.3 管理意涵......................................................................................................38
5.4 研究限制......................................................................................................39
5.5 後續研究與建議.........................................................................................39
參考文獻.....................................................................................................................40
附錄.............................................................................................................................42
TFT LCD製程說明.............................................................................................42
圖目錄
圖 1.1 2008~2012 年觸控面板出貨與產值趨勢........................................2
圖 1.2 華映集團內交易-進料加工SAP流程圖..........................................3
圖 1.3 映集團內交易-來料加工SAP流程圖..............................................4
圖 1.4 研究架構流程圖...............................................................................6
圖 2.1 類神經網路結構示意圖.................................................................10
圖 3.1 類神經訓練過程與實際模型訓練流程圖.....................................17
圖 4.1 使用SPSS Clementine 12.0 模擬Quick模式(10%~60%traning data)
與其他類神經模式(40% training data) ..........................................26
圖 4.2 以Quick模式跑出分別為訓練資料10%~60%六種模型的收益圖
..............................................................................................................28
圖 4.3 使用Quick模式訓練樣本50%與60%的預估與實際線型比較..28
圖 4.4 以Quick模式(訓練樣本10%~60%)顯示準確度以及RMSE .......29
圖 4.5 以不同類神經模式跑出結果(準確度與所花費時間)..................31
圖 4.6 以Clementine 12.0，Quick模式運算出權重比例示意圖............34
圖 4.7 各代工廠實際報價與類神經網路運算差異比數.........................36
圖 0.1 LCD生產流程圖...........................................................................43
圖 0.2 TFT-LCD面板組成圖......................................................................44
圖 0.3 TFT-LCD架構及模組全工程..........................................................44
圖 0.4 T/P process flow...............................................................................45
表目錄
表 1.1 來料加工與進料加工比較表...........................................................2
表 2.1 Arrunada(2006)原廠與代工廠之間的關係......................................8
表 2.2 目前最代表性、實用性的11 種網路模式...................................13
表 3.1 因數項目與代工費價格種類說明.................................................18
表 3.2 不同製程中所使用到的材料與數量.............................................21
表 3.3 不同世代的面板尺寸.....................................................................22
表 4.1 以Quick模式訓練的數據比例10%~60%.....................................27
表 4.2 以不同類神經網路模式跑出數據(訓練比例40%) .....................30
表 4.3 六種類神經網路指標優劣的排名.................................................32
表 4.4 六種類神經網路重要因數與權重.................................................33
表 4.5 統計因數出現在各種類類神經網路的排名次數計算.................33
表 4.6 各代工廠實際報價與類神經網路運算差異比數.........................35

參考文獻

一、中文部分
〔1〕丁一賢、陳牧言(2006)，資料探勘，滄海圖書出版股份有限公司。
〔2〕葉怡成(2003)，類神經網路模式應用與實作，儒林圖書有限公司。
〔3〕林明宏、張順孔、李德河、方世傑2004，類神經網路應用在阿里山公路崩壞潛能評估之研究《2004 全國災害危機處理學術研討會論文集》台南，2-102-2-109。
〔4〕張斐章、張麗秋(2003)，類神經網路(初版)，台北：東華書局。
〔5〕韋端（2003）。Data Mining概述－以Clementine7.0為例。台北縣：中華資料採礦協會。
〔6〕牛田一雄、高井勉、木暮大輔（2006）。資料採礦利用Clementine使用手冊。台北：鼎茂圖書出版股份有限公司。
〔7〕劉宜屏，「應用灰關聯分析與類神經學習於半導體產業報價預測系統之研究」，義守大學，碩士論文，民國97年。
〔8〕唐永成，「印刷電路板製造資料模型建構與成本分析」，元智大學，碩士論文，民國90年。
〔9〕陳宗平，「應用資料探勘於汽車製造業之庫存原因分析」，國立中央大學士，碩士論文，民國98年。
〔10〕吳信宏，「應用資料探勘技術於酒後駕車交通事故之研究」，國立彰化師範大學，碩士論文，民國98年。
〔11〕洪斌凱，「車用配件開發及車主購買意願探討(以C公司汽車配件業務為實例)」國立中央大學士，碩士論文，民國98年。
二、網路部分
〔12〕拓墣產業研究所 http://www.topology.com.tw/tri/
〔13〕友達光電官方網址 http://www.auo.com/
〔14〕宏德國際軟體公司 http://www.sinter.com.tw/spss/spss_clementine.html
三、英文部分
〔15〕 Benito Arruñada and Xosé H. Vázquez “ When Your Contract Manufacturer Becomes Your Competitor ”,Harvard Business Review,pp.146-158,July 2006.
〔16〕 SPSS(2006), “Clementine 10.1 Algorithms Guide” ,Integral Solution Limited.
〔17〕 Hopfield J.J. , Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities. Proceeding of the National Academy of Scientists, 1982.
〔18〕 Joseph P. Martino, Technological forecasting for decision making,3rd ed, New york,1993.
〔19〕 SPSS“ Mining for Clementine 12.0 User's Guide”

指導教授

陳振明、吳典融(Tien-jung Wu)

審核日期

2011-7-22

推文