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博碩士論文 etd-0026116-213330 詳細資訊
Title page for etd-0026116-213330
論文名稱
Title
運用巨量資料與系統模擬探討物料投料組合控制以提升產出率-以IC封裝測試業X公司為例
A study based on big data using simulation for the input combination to improve the yield - Using a company of IC package test industry as a case study
系所名稱
Department
畢業學年期
Year, semester
語文別
Language
學位類別
Degree
頁數
Number of pages
98
研究生
Author
指導教授
Advisor
召集委員
Convenor
口試委員
Advisory Committee
口試日期
Date of Exam
2015-06-09
繳交日期
Date of Submission
2016-01-26
關鍵字
Keywords
巨量資料、資料探勘、動態規劃、系統模擬、預測方法
Forecasting, System Simulation, Dynamic Programming, Big Data, Data Mining
統計
Statistics
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中文摘要
「巨量資料」不只是革命性的趨勢概念,或許它早就深植在每個人的淺在意識裡,隨著這股潮流的盛行,不單單是服務業,風潮更漸漸的吹向了製造業的生產工廠,也許有人在無意中就已開始了這樣的資料運用,但不管如何都讓人不敢忽視它。科技的日新月異不只為人們帶來便利的生活,許多的電子科技產品講求的是越來越輕薄、功能越來越強大,造成以往要多顆IC才能構成的功能,現在全都堆疊在一起,良率便成了控制成本的首要關鍵。
本研究利用資料探勘技術來挖掘平時幾乎不會有人主動整理的測試資料,透過這些數以百萬計的巨量資料,找出各項因子的互相關聯性;運用動態規劃的問題模型來規畫整個投料生產流程,並將這些具有關聯性的影響因子帶入數學模組內,計算出最佳解。透過了不斷的更新數據,可以提供投料人員在每次的投料計畫中,作材料組合的決策分析。
本研究透過系統模擬的方式,將這些數據結果運用模擬技術,即早知道預期生產結果,可免去繁雜的數學運算過程,減少運算的失誤,增加預測的準確度。不僅如此,透過模擬除了可以提早知道結果外,對於參數的變動、投料的任何因子變化,都只需要修改一些模擬的參數設定即可知道結果,不只是時間的節省,更可提早準備足以應付各項變動的備案,提升了決策人員的敏感度。
Abstract
Big data is not only a revolutionary concept but one thing which has been deeply rooted in people's subconscious since long time ago. With the development of this trend, not only service but also manufacturing industry has been involved in it.People may start to use big data unconsciously and no one can afford to neglect it.Our life becomes more and more convenient with the advancement of science and technology ,and the focus of many electronic products has been set on the maximum function with minimum weight and thickness.Therefore, functions of a number of integrated circuits have been enclosed into one single module instead of the traditional semiconductor, which makes yield-improvement the key factor to control cost.

In the study, data mining techniques were used to uncover millions of test data, and dynamic programming model simulation was used to compare the correlation between each factor which result in the material combination for the highest yield, and the data provide the base of material matrix for planner to do decision analysis .

In this study, system simulation is applied to related data to get the prospective results, which will simplify the complex mathematical process , reduce mistake from human error and improve accuracy. One just need to modify the parameter for different input material combination to simulation program to predict production output result.Besides of time-saving, based on this simulated output result, decision maker can improve his sensitivity and prepare contingency plan in advance to ensure the manufacturing plant always achieving the highest yield.
目次 Table of Contents
論文審定書i
論文提要 ii
致謝詞 iii
中文摘要 iv
Abstract v
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 3
1.4研究架構 4
第二章 文獻探討 5
2.1 製造智慧 5
2.2 巨量資料 7
2.3資料探勘技術 9
2.4 動態規劃問題 11
2.5 預測方法 13
2.6 系統模擬 17
2.7 結論 20
第三章 研究方法 22
3.1 研究流程 22
3.2 生產製造型態 23
3.3 巨量資料的應用 25
3.4 決策模式的建構 29
3.5系統模擬 30
第四章 個案研究 33
4.1 個案公司介紹 33
4.2 研究問題假設 36
4.3 巨量資料收集與分析 37
4.4 動態情境模式 41
4.5 系統模擬 44
4.6 模擬結果 45
第五章 結論與建議 47
5.1 研究結論 47
5.2 研究限制 48
5.3 未來研究建議 48
參考文獻 49
附錄 50
圖1-1 研究步驟流程圖 4
圖2-1系統、模型和模擬程式的關係架構圖 18
圖3-1 研究流程圖 22
圖3-2 IC封裝測試廠投料至出貨流程圖 25
圖3-3 封裝測試廠資料挖礦步驟 28
圖3-4 科技產品下的預測方法α值的設定關係圖 30
圖3-5 測試結果分析後回推至各決策點之流程圖 32
圖4-1 y廠投料材料組合圖 34
圖4-2 y廠投料流程圖 35
圖4-3 研究問題之流程圖 36
圖4-4 本研究資料探勘流程圖 37
圖4-5 多個階段間之一般投料下的關聯連結示意圖 42
圖4-6 投料量變化下的關聯連結示意圖 42
圖4-7 供應商禁止供貨模式之關聯連結示意圖 43
圖4-8 材料廠商間無法結合之關聯連結示意圖 43
圖4-9 Arena模擬畫面-第一階段 44
圖4-10 Arena模擬畫面-第二階段 45
表2-1 巨量資料與傳統資料分析 8
表2-2 用於描述運用與分析資料的專有名詞 9
表2-3產品生命週期與預測方法選擇 17
表4-1 投料組合關係式 39
表4-2 材料組成與良率相關對應表 39
表4-3 預測模式之週別與α值相關對照表 40
表4-4 經過計算之材料與良率對應表 41
參考文獻 References
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