| 指導老師 | 學生 | 題目 | 摘要 |
| 李增坪 | 王○茹 廖○敏 李○瑀 童○綺 |
Affordance應用之網頁介面設計 | 在科技發達的世代中，人們的生活已離不開網路的使用，如何設計出讓使用者容易理解的網頁介面成為設計師應注重的要點。本研究運用示能性設計網頁介面，探討Affordance的應用能否影響使用者的操作趣味性，進而影響使用者在網頁的瀏覽時間與瀏覽行為。 本研究以問卷調查法調查大學生使用網路之目的、花費時長以及偏好平台，並藉由調查之結果做為基礎來架構我們的網頁。在介面設計上，採用不同方法建置出兩種網頁，網頁A作為對照組，設計方式僅套用平台中的範例模板，除了原有的元素及物件之外，不再額外添加其他功能；而網頁B的介面設計即為本研究之重點，其運用Affordance進行設計，以元素或物件的誘發行為營造情境，讓使用者直覺地聯想其象徵意義，並引導使用者操作。 最後，針對網頁A及網頁B製作滿意度問卷，進行第二次問卷調查，將問項分為五個構面進行統計分析，由分析結果得知兩網頁的操作滿意度並無顯著差異。以結果與使用者回饋進行討論與反思，並提出未來改善方向，讓示能性設計在人機介面的運用上有更大的成效。 關鍵字：問卷調查法、Affordance、示能性設計、誘發行為、網頁設計 |
| 張秉宸 |
徐○修 |
以隨機流量網路探討金門公車路線之服務水準 | 本專題將以金門縣的公車作為研究對象，利用實際到站時間的數據與金門公車APP的預估資料，建構並建議一套可行度高且能改善服務水準的模式。首先通過網路模型架構公車系統中各站點，並收集各站點準時、逾時到站機率；以此網路模型為基礎，進一步將服務水準定義為乘客在各站點預期候車時間與實際落差之機率，作為顧客的滿意度指標，作為金門公車當前服務水準績效指標，決策者可分析此路線之公車是否符合顧客需求，並給予系統設計與後續排程支相關決策建議。經過評估後，本專題依數據收集結果改良金門公車APP的各站預估到站時間，使其更受使用者的喜愛。 關鍵字：服務水準、隨機流量、金門公車APP |
| 呂立鑫 | 黃○奇 林○豪 張○惟 鄭○良 |
應用六標準差DMAIC架構流程與TRIZ方法於高粱酒包裝製程的改善 | 我們在跟隨老師到A酒公司做產學合作計畫的過程中，另外發現負責包裝各式高粱酒瓶身的半自動化包裝產線有包裝不良品過多的情況，是一個值得研究改善的課題。本專題將以六標準差的DMAIC(定義→衡量→分析→改善→控制)架構流程，作為A酒公司半自動化包裝製程中降低包裝不良率的改善流程。以109年1月某日上午的觀測結果，來具體構想研究方法流程。在定義(Define)階段，先描述現有的包裝製程分析及問題，利用柏拉圖及80/20法則找出主要的關鍵問題；在衡量(Measure)階段，則需訂定各種不良品項目的衡量標準；在分析(Analyze)階段，先以特性要因圖找出關鍵問題的潛在原因，再運用TRIZ的39個工程參數和40項發明原則所組成之矛盾矩陣找出解決問題的對應發明原則，並進行適合解的評估；在改善(Improve)階段，則依發明原則的適用分析，並根據產線的實際現況條件，提出具體可行的最佳改善方案。最後針對最主要的兩個問題貼標不良重工提出了四個改善方案、雜質重工提出了三個改善方案。 關鍵詞：TRIZ、六標準差、高粱酒包裝 |
| 呂立鑫 | 潘○翰 李○弘 林○余 |
金門大學體溫量測站之服務水準評估 | 新冠肺炎在2020年橫空出世，造成全球大流行，台灣藉由過往的經驗，進行了一系列的防疫對策，而金門大學也遵照政府的指引，在每棟建築物出入口有人員管控，進入者必須要有量測體溫，體溫正常會發放每日更換的顏色貼紙，貼在口罩上才可以進入。本專題以金門大學四個主要體溫量測站的量測時間為研究主題，採用隨機流量網路分析方式，紀錄每個站點工作人員的工作狀況，紀錄方式採用定時定點架設攝影機錄影後在統計資料，並評估其服務水準。紀錄方式是架設錄影機在學校的綜合大樓前門、後門、理工大樓、華僑大樓等四個體溫量測站，從早上7:30到晚上7:30，連續錄影一週五天。本專題主要的目的是透過隨機流量網路分析，來探討學校採取的體溫量測防疫措施有哪些地方是需要改善。本專題將服務水準之定義為有人員進入校園且需量測體溫時，現存的量測人員能滿足被量測人員之機率；此一服務水準的高低，將影響進入校園者對金門大學量測制度的滿意度。透過分析的結果，可看出四個站點實際的量測情況，且發現哪些時段的量測較為頻繁，以及各站和整體的服務水準，藉此來評估原先的人員配置及安排哪裡需要調整，並找出最好的方法去做改善。 關鍵字:服務水準、金門大學、體溫量測 |
| 葉子明 |
張○庭 |
應用MDM及DEMATEL探討影響離島地區居民使用美食外送平台服務意願之關鍵因素 | 隨著時代的改變，上班族與在外租屋的學生人數比例增加，加上雙薪家庭比例持續上升，使得外食人口激增，也帶動國人的飲食習慣與生活型態改變，外送平台在2012年進軍臺灣市場，許多機車族為了賺取外快加入外送平台服務的大家庭，但是臺灣的離島地區卻遲遲沒有網路外送平台，直到2019年才正式進軍金門，成為第一個使用外送平台的離島。 本研究利用修正式德菲法(MDM)與決策實驗室分析法(DEMATEL)的實驗結果探討個因素之間的準則與使用因素，藉由因果關係圖了解各項準則之間的關聯性與主要因素並將研究結果公開給各外送平台，讓其在未來進軍到臺灣各離島時能有更好的指標與決策方案。 由以上分析結果發現，離島居民在使用外送平台時所考量的關鍵因素所考量到的主要準則為合作商家中的食品品質，在系統操作上則是以易用性為主。 關鍵詞：外送平台；離島地區；修正式德菲法(MDM)；決策實驗室分析法(DEMATEL) |
| 鄭志中 |
鄞○誌 |
以SVM預測新臺幣兌人民幣匯率之漲跌 | 匯率一直以來在投資的市場中，有著迷人的高報酬率但相對的也伴隨著高度的風險，如何準確地預測未來匯率的變動一直是投資者所關注的目標。本研究使用支持向量機(SVM)對技術面分析中的乖離率指標(BIAS)、相對強弱指標(RSI)、威廉指標(WMSR)…等，進行預測模型的建立。我們想透過這些預測模型，來找出正確率最高的預測方法。 實驗：將技術指標反應時間分為一天、五天和二十天，並將匯率漲跌幅度設定為1‰與3‰(匯率賣出價漲跌幅度超過1‰或3‰才會判定為漲或跌，其餘皆歸類為持平)進行分析與預測。並從實驗中觀察發現，全指標的預測成功率最高，6個預測平均數值全指標為72.2%，另外漲跌幅度設定為3‰之資料集，整體預測正確率比1‰之資料集 高。 關鍵詞：匯率、技術指標、支持向量機、SMO |
| 吳佳駿 | 王○叡 李○弈 陳○州 王○鎧 |
基於深度學習技術應用於水獺影像辨識 | 歐亞水獺屬於哺乳類食肉目、貂科的物種，廣泛分布於歐亞大陸，IUCN列為近危物種。本種過去在臺灣本島曾廣泛分布於溪流域中，然而現今僅發現少數的野外個體活動於金門地區，在環境快速變遷及人為開發影響下，其族群仍持續面臨威脅，目前屬於本土野生動物中瀕臨絕種保育類野生動物，因此要如何減少或避免這些情形的發生為現今水獺物種保育重要課題。 本研究利用所學到的程式與方法利用Google Colab平台進行研究，到網路上找尋水獺與生活上與水獺相近動物照片，運用深度學習中物件辨識的動作，將這些照片的辨識精確值所表現出來。最後再將Google Colab做出來的辨識結果拿來與Nvidia Jetson Nano人工智慧開發裝置進行辨識程度的比較。Nvidia Jetson Nano是一台小巧、低成本、低耗能的全新人工智慧系統開發套件，它本身是一個深度學習的機器，結合攝影裝置除了能辨識圖片的動作甚至還能對實物進行辨識的動作。 也期望未來有機會，能將辨識技術利用在紅綠燈警示燈上面，這樣只要辨識為水獺將會有訊息提示或者警告標語告知以達到保育效果。 關鍵詞：金門、歐亞水獺、辨識技術、深度學習 |
| 江育民 | 林○宏 鍾○正 楊○頤 陳○舜 |
零延遲交期下之成衣代工廠生產排程方法研究 | 現行的排程方法百百種，除了傳統的排程之外在電腦逐漸普遍化後使用啟發式演算法的排程也如雨後春筍般的出現，但甚麼樣的排程對現場尤其是中小型企業來說是最容易上手又好使用的呢?本研究以一成衣代工廠為例，探討其面對少量多樣的客戶訂單需求下之生產排程問題，發展一個少有被討論到的目標式，為最小外包量，用零延遲當作限制式，探討兩種排程常用法則：最早到期日(EDD)及最短處理時間(SPT)，與基礎型基因演算法(GA)三者之間的比較，又自行提出的點數交期比法則，試著得到容易上手又可達到最小外包的排程方法經實驗驗證，EDD可以在零延遲的最小外包量中得到最好的結果 關鍵詞：成衣代工、基因演算法、排程 |