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Item 987654321/96655
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題名:
應用預測分析的機器學習法於智慧運營:異常檢測、維護作業及需求預測
;
Developing Machine Learning Approaches for Predictive Analysis in Smart Operations with Applications in Anomaly Detection, Maintenance Operations, and Demand Forcasting
作者:
陳振明
貢獻者:
國立中央大學工業管理研究所
關鍵詞:
大數據分析
;
機器學習
;
異常偵測
;
預測性維護
;
運營與需求預測
;
Big-data analytics
;
Machine learning
;
Anomaly detection
;
Predictive maintenance
;
Operational and demand forecasting
日期:
2025-07-31
上傳時間:
2025-08-07 16:44:39 (UTC+8)
出版者:
國家科學及技術委員會(本會)
摘要:
請概述執行本計畫之目的及可能產生對社會、經濟、學術發展等面向的預期影響性(三百字以內)。 本計劃書之目的在發展以機器學習、深度學習為主的數據驅動AI演算法,並運用於運營與供應鏈管理等企業功能面的預測分析 (Predictive analysis),期協助企業達成智慧運營與供應鏈管理,本計畫的應用案例將包含生產系統的異常偵測、設備維護及營收與需求預測等業務機能,達到運營與供應鏈智能化,以降低成本、減少停機時間、增加設備稼動率、彌合供需落差、提升產出等智慧運營,最後達到環境可持續性與強化企業競爭力之目標。 在學術貢獻方面,本研究同時採用公開數據庫與實際本土企業的產線問題與感測資料,運用創新的分析方法與工具,進行系統化的研究;不同於傳統的研究方式:僅採用公開數據庫或模擬資料來驗證模式或研究方法的可行性。因此本研究主要創新在於從實際問題出發,探索學術方法妥適性與精確度,方法論上屬於歸納法(Inductive),有別於傳統研究,從學術方法論出發再以公開數據庫資料驗證模式可行性。 在社會、經濟及實務應用方面,本計畫研究成果對在地產業智能化之推展、降低保固維修成本等構面有直接貢獻,長期影響則在大數據分析與智慧製造人才培育、建立產學連結、提升機械產業之整廠輸出能力、軟硬體附加價值等。本研究對於合作企業的技術協助與輸出,正在啟動這些本土企業內部數位化轉型,並引導工業生產邁向智慧運營的典範轉移,中長期目標是建構E2E數位供應鏈燈塔工廠,最終願景則是商業模式的轉變及數位精實。在現階段,類似合作企業的工業公司必須重新制定策略,例如採用融合策略 (Fusion strategy),這些工業公司經由產學合作的引導與協助,學習將他們最擅長的領域 (創造實體產品) 與數位公司最擅長的領域融合在一起:使用數據和 AI 來解析大量且相互關聯的數據集,並開發創新見解,未來顛覆工業公司的將是數字機器和類比機器的結合。
關聯:
財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
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[工業管理研究所 ] 研究計畫
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