應用資料探勘尋找影響太陽能模組製程良率之因子研究

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陳昀榆(Yun-Yu Chen) 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

應用資料探勘尋找影響太陽能模組製程良率之因子研究

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摘要(中)

近年來，環保意識抬頭，全球皆積極研發使用潔淨的再生能源，減輕傳统發電方式所產生之汙染問題。使得太陽能產業得以被重視，也成為未來能源的趨勢。也因這股新趨勢，各家廠商看中這塊市場，也紛紛大批投入生產太陽能產品，又由於各國政府近年來將補助案紛紛調降，使得太陽能模組在市場上呈現一片供過於求的現象，因此有許多業者為了能消化庫存，便削價拋售，使得市場價格一路往下滑落，很多製造廠也因此倒閉。在標準型太陽能模組技術趨於成熟的時代中，有另一片市場正在崛起，那就是建材一體型太陽能模組，它能與建築物結合使用，同時達到環保與建築美觀的效果，因此本研究將針對建材一體型太陽能模組之製程參數利用資料探勘技術中的類神經網路、線性回歸、廣義線性模型、分類與回歸樹等模型來尋找影響良率的重要因子，進而提升製程良率、減少成本的支出，生產出品質優良的產品，提升自身在這競爭激烈的環境中有別於技術成熟的傳統型太陽能模組之能力。

摘要(英)

In recent years, Environmental Protection turns to a hot-issue from a concept the world are actively developing new and clean renewable energy, to reduce the pollutions arising in traditional power generation.Therefore, it, Solar energy industry been taken seriously, moreover, it becomes a trend of the future energy. Also because of this new trend, many manufacturers fancy piece of the market and have a large number of inputs to the production of solar products, and also, governments have cut the subsidy case in recent years,
therefore, lots of firms lowering their prices in order to digest inventory, then turns the market prices fall all the way down, many manufacturers also go down the tubes. Nowadays, when the standard solar module technology is getting mature, there is another solar module market is rising, it is " Building Integrated Photovoltaics Module", it can be used as combination on building, and also benefit to the aesthetic and environmental protection. Therefore, this study will focus on the process of building integrated solar module parameters,applying the data mining technology of neural networks, linear regression, generalized linear models, classification and regression tree model to find the yield-limiting factor,and thus improve the yield, reduce their costs, and produce quality products, to enhance the ability to mature technology in this competitive environment, which is big difference from the traditional solar module.

關鍵字(中)

★ 建材一體型太陽能模組
★ 資料探勘
★ 類神經網路
★ 線性回歸
★ 廣義線性模型
★ 分類與回歸樹
★ 製程良率

關鍵字(英)

★ Building Integrated Photovoltaics Module
★ data mining
★ neural network
★ linear regression
★ generalized linear models
★ classification and regression tree
★ process yield

論文目次

目錄
中文摘要i
英文摘要ii
誌謝iii
目錄iv
圖目錄vi
表目錄vii
第一章緒論1
1-1 研究背景1
1-2 研究動機2
1-3 研究目的2
第二章太陽能製程與相關文獻回顧4
2-1 太陽能製程介紹4
2-1-1 建材一體型太陽能模組製程5
2-1-2 太陽能封裝材EVA 特性6
2-1-3 太陽能層壓機特性7
2-1-4 太陽能封裝技術7
2-2 文獻回顧9
2-2-1 太陽能產業相關研究9
2-2-2 資料探勘在其他產業的應用10
第三章研究方法12
3-1 資料探勘12
3-2 採用之探勘方法13
3-2-1 類神經網路13
3-2-2 線性回歸分析15
3-2-3 廣義線線模型16
3-2-4 分類與迴歸樹17
3-3 模型建構(CRISP-DM 程序)18
第四章模型分析21
4-1 類神經網路結果分析22
4-2 線性回歸法結果分析25
4-3 廣義性線模型結果分析29
4-4 分類與回歸樹結果分析32
4-5 總結35
第五章結論與建議38
參考文獻40

參考文獻

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http://www.gas.com.tw/gsseis/12/datamin.htim
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指導教授

曾富祥(Fu-Shiang Tseng)

審核日期

2013-6-14

推文