| 姓名 |
陳宗平(TSUNG-PING CHEN)
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畢業系所 |
工業管理研究所在職專班 |
| 論文名稱 |
應用資料探勘於汽車製造業之庫存原因分析
(The Analysis of Stock Factor For automotive manufacturing by using Data mining Technique)
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| 摘要(中) |
汽車製造業在接連面臨2008年金融海嘯與大陸車低價競爭的優勢，未來ECFA通過汽車相關產業條例後可能面臨更大規模的開放大陸汽車來台販售，國內八大車廠在如此嚴峻的汽車市場中，各家業者唯有積極導入新車款與提升配備種類，提供客戶全方位的選擇才能在競爭激烈的市場中佔有一席之地，在此種競爭風氣的助長下汽車製造商在零件管理的品項相對也會提升，因此汽車製造業如何能夠有效率的管理庫存水準，使庫存能在對應生產需求的條件下達到最低的庫存金額，儼然成為每家汽車製造商必須面臨重要課題。
本研究旨在針對汽車零件庫存水準的原因進行分析，透過資料探勘的技術針對影響庫存的參數進行探討，過程中主要是利用統計軟體Clementine，對於汽車庫存履歷進行資料探勘，挖掘關鍵性因子提供庫存管理者正確之改善方向，減少試誤的次數及摸索的時間，同時可藉由利用軟體已建立的模型，針對新零件所設定參數值進行庫存水準的預測提前預知庫存水準，使企業除了能夠快速且有效降低庫存水準更能預估庫存資金的需求，減少企業在庫存的資金積壓，提升在同業中之競爭力。
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| 摘要(英) |
Automotive manufacturing industry has faced financial crisis of 2008 and the competitive advantage of China’s inexpensive car continuously. In automotive related industries may face the extensive trade deficits about the car market of China after signing ECFA Ordinance. The only thing that automotive corporations can do is to import new models actively and upgrade fixture types in tough auto market. To providing customers a full range of options then the automotive corporations may have more competition in the highly competitive market. In such a competitive atmosphere fueled to vehicle manufacturers the items of assembly parts will be increased. So the inventory management would be an important issue for car manufacturers on the premise of satisfying production requirements. The issue is how to make the management efficiently of inventory levels to achieve the lowest inventory amount of money.
This research aims auto parts inventory levels and analysis of the causes, through the techniques of data mining to discuss the parameters influence about the stocks. In the process is to use the statistical software Clementine to explore the inventory about the stock in automotive corporation. According to the results of mining can provide the inventory key for management to improve inventory in the right direction and reduce the times of the methods about Try and Error. In the meanwhile we can take advantage of the established model to predict the inventory levels according to the parameters that we set up for the new parts. Though this mode we make business not only to reduce inventory quickly but also forecast the demand for stock funds. Reducing the backlog of business also enhances competitiveness in the same industry.
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| 關鍵字(中) |
★ 決策樹
★ 資料探勘
★ 庫存
★ 類神經網路
★ 鑑別分析 |
關鍵字(英) |
★ Data mining
★ Inventory
★ Decision Tree
★ Neural network
★ Discriminant analysis
★ Clementine |
| 論文目次 |
中文摘要 …………………………………………………………… I
英文摘要 …………………………………………………………… II
目錄 …………………………………………………………… III
圖目錄 …………………………………………………………… V
表目錄 …………………………………………………………… VII
第一章 緒論…………………………………………………………… 1
1.1 研究背景………………………………………………… 1
1.2 研究動機………………………………………………… 3
1.3 研究目的………………………………………………… 4
1.4 論文架構及研究流程…………………………………… 5
第二章 文獻探討……………………………………………………… 7
2.1 庫存管理之相關文獻探討 ……………………………… 7
2.1.1 庫存管理的目的…………………………………… 7
2.1.2 庫存管理的作法…………………………………… 8
2.1.3 庫存決策模式……………………………………… 10
2.1.4 安全庫存…………………………………………… 12
2.1.5 庫存改善的應用…………………………………… 14
2.2 資料探勘之相關文獻探討 ……………………………… 15
2.2.1 資料探勘(Data Mining)的定義 ………………… 15
2.2.2 資料探勘的應用 ………………………………… 16
第三章 研究方法 ……………………………………………………… 18
3.1 研究工具 ………………………………………………… 18
3.2 應用模型說明 …………………………………………… 18
3.2.1 鑑別分析 (Discriminant analysis)…………… 19
3.2.2 類神經網路 (Neural network) ………………… 20
3.2.3 決策樹 (Decision Tree) ……………………… 21
第四章 個案研究……………………………………………………… 22
4.1 個案公司簡介…………………………………………… 22
4.2 個案公司之交貨指示方式……………………………… 22
4.3 參數定義說明…………………………………………… 28
4.4 模型建置………………………………………………… 31
4.4.1 鑑別分析(Discriminant analysis)…………… 33
4.4.2 類神經網路(Neural network) ………………… 36
4.4.3 決策樹(Decision Tree)………………………… 38
4.5 模型預測分析…………………………………………… 41
4.6 研究結果與效益………………………………………… 42
第五章 研究結論與建議……………………………………………… 44
5.1 驗證結果………………………………………………… 44
5.2 未來研究方向…………………………………………… 44
參考文獻 ………………………………………………………………… 45
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| 參考文獻 |
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14.池福灶，物料管理-理論與實務，前程文化事業有限公司，台北，1999年。
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| 指導教授 |
陳振明(Jen-Ming Chen)
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審核日期 |
2010-7-8 |
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