114學年度專題報告
| 指導老師 | 學生 | 題目 | 摘要 | |
| 1 | 陳君涵 | 戴0杰 謝0辰 鄭0淵 蘇0汶 |
探討自動倉儲中的自動導引車(AGV)之路徑問題 | 本研究旨在探討如何解決自動倉儲系統中多台自動導引車（AGV）在路徑規劃與衝突避免上的挑戰，以預防因缺乏有效協調機制可能引發的作業效率低下及系統癱瘓問題。為此，本文基於基因演算法（GA），設計了一套多車路徑規劃與衝突避免的演算法，主要在構建一個能夠同時優化多台AGV 運行路徑的數學模型。該模型透過在適應度函數中融合碰撞檢測和預防邏輯，以最小化 AGV的總行駛距離並避免路徑衝突為優化目標，確保所有AGV能夠順利完成任務。研究方法首先回顧相關文獻，並在此基礎上模擬倉儲環境進行驗證。 關鍵字 ：自動倉儲、自動導引車、路徑規劃、基因演算法 |
| 2 | 呂立鑫 | 林0妘 周0欣 李0緯 洪0薇 |
運用六標準差DMAIC與田口方法於陶瓷酒瓶製程之改善 | 在老師帶領我們到 A 陶瓷廠產線參訪的過程中，我們發現陶瓷酒瓶在釉燒後的檢驗有不良品過多造成大量重工的問題。因此，本專題將運用六標準差DMAIC(定義→衡量→分析→改善→控制)架構流程，作為降低陶瓷酒瓶重工率的解決問題方法論。在定義(Define)階段，利用操作程序圖和工廠佈置圖描述陶瓷酒瓶製程的現況及問題；在衡量(Measure)階段，透過現場觀察及檢核表衡量不良品的樣態及數量；在分析(Analyze)階段，則運用柏拉圖找出主要關鍵問題(針孔與氣泡)，再以特性要因圖找關鍵問題的潛在原因；在改善(Improve)階段，識別潛在原因中的可控制因子(注漿位置、注漿速度、轆轤轉速)及其水準值，並採用田口方法L9直交表設計實驗，結合累積分析與二元邏輯迴歸分析評估各因子水準對不良率的影響。分析結果顯示，因子A(注漿位置)與因子C(轆轤轉速)對不良率具有顯著的影響。此外，為解決計數型資料在分析上的限制，本研究透過Omega 轉換將不良率轉換成可加性數值，並以加法模式預測最佳參數組合的不良率。最後，透過確認實驗比較預測值與實驗值95%信賴區間並進行假設檢定以驗證其可靠性。結果顯示，最佳參數組合A2(從底注)與C2(轉速8rpm)，可使陶瓷酒瓶製程良率由 88.68%提升至96%以上，且假設檢定的p-值大於0.05，表示本研究提出之最佳參數組合具有良好的可靠性。 關鍵詞 : 六標準差、田口方法、Minitab軟體、二元邏輯迴歸分析、最佳參數組合、累積分析法、Omega 轉換 |
| 3 | 陳君涵 | 林0紜 曾0剛 廖0涵 翁0豪 |
電鍍產業除氫製程排程規劃：以數學規劃方法建構最佳化模 型 |
本研究以台灣某扣件表面處理廠為研究對象，該公司專精於酸性鍍鋅、鹼性鍍鋅及鋅鎳合金電鍍等表處技術，月產能達4000至6000噸。在製程中，除氫處理的時效性要求尤其嚴格，以確保產品的耐腐蝕性與結構安全性。然而，在現有的除氫設備配置及其較長的處理時間需求，除氫製程已成為限制產能提升的主要瓶頸。本研究運用混合整數線性規劃（Mixed Integer Linear Programming，MILP）建構排程最佳化模型，考量產業的限制條件：嚴格的時效性要求、固定的設備產能等，並以最小化總完工時間為目標，透過專業求解軟體進行模型驗證與分析。 關鍵字：電鍍產業、除氫製程、混合整數線性規劃 |
| 4 | 鄭志中 | 李0宇 仰0潯 黃0聖 陳0 |
運用機器學習理論探討學生學習與就業的關聯 —以金門大 學工管系學生為例 |
隨著高等教育逐漸普及與教育資料數位化程度提升，學生在學期間所累積的學習歷程資料已成為分析其未來職涯發展的重要依據。然而，現行多數學校對學生學習成果與就業表現之分析，仍以描述性統計為主，較少進一步建構具預測能力之分析模型。為回應此一研究缺口，本研究以國立金門大學工業工程與管理學系學生為研究對象，蒐集其在學期間之學習歷程資料，包含修課成績、課程類型分布、實習經驗、證照取得情形及專題表現，並結合畢業後之就業狀況、工作類別與平均每月收入等資料，探討學生學習與就業之關聯性。 研究方法上，本文採用多種機器學習模型進行分析與比較，包含線性邏輯斯迴歸、支援向量機、決策樹及類神經網路，並透過交叉驗證方式評估各模型之預測效能。實證結果顯示，學生在學期間的學習表現與其畢業後就業結果之間具有顯著關聯，其中非線性模型在預測準確度上整體優於線性模型，而線性模型則具備較佳之解釋能力。 綜合研究結果，本研究證實運用機器學習技術分析學生學習歷程資料，具有實務應用之可行性。研究成果可作為學校進行課程規劃、強化實務導向教學與推動職涯輔導制度之重要參考，亦有助於學生於在學期間及早調整學習策略，提升未來就業競爭力。 |
| 5 | 葉子明 | 陳0妘 姜0睿 黃0銜 |
結合BOCR與DEMATEL探討影響離島地區民眾選購電動車因 素 |
隨著全球氣候變遷與環保意識逐漸提升，電動車因而逐漸成為未來交通工具的發展趨勢，臺灣離島地區受限於基礎建設、交通環境、地理環境與生活型態等因素，民眾對於電動車的接受程度與選購行為仍存在許多變數，本研究透過文獻探討與實地訪談，歸納出多項影響構面，並彙整出四大主準則(利益、機會、成本、風險)及若干次準則，作為研究分析架構。 為了瞭解哪些因素會影響離島地區民眾選購電動車，本研究結合 BOCR 架構與決策實驗室分析法（DEMATEL），先以 BOCR 確立評估準則，再利用修正式德菲法(MDM)得出專家問卷的準則以作為決策實驗室分析法(DEMATEL)的問卷資料，最後以 DEMATEL 的實驗結果探討各因素之間的準則數據與使用因素。藉由因果關係圖了解各項準則之間的關聯性與相互關係。 關鍵詞：電動車；離島地區；BOCR；修正式德菲法(MDM)；決策實驗室分析法（DEMATEL） |
| 6 | 陳金帶 | 林0葶 陳0暄 郭0妤 林0凱 |
扣件產業生產排程優化探討-以A公司為例 | 排程優化的方法眾多，傳統上大多採用靜態模型或基於固定規則的演算法，如先進先出（FIFO）、最短作業時間優先（SPT）等方式，來制定生產排程計畫。這些方法在理想條件下具有一定的效果，但在實際工廠環境中，特別是扣件產業這類高度依賴機械加工、訂單變化頻繁、產品規格多樣的產業中，傳統靜態排程模式往往無法即時反應現場變化，難以因應臨時插單、設備故障、材料短缺等突發情況，進而影響產能與交期。本研究以 A 螺絲工廠為研究對象，針對該公司2025 年 1 月份的訂單資料下定量最大的機械螺絲產品進行分析與模擬。我們導入具備動態模擬能力的離散事件模擬軟體 FlexSim，建立實際工廠產線模型，並依據公司提供資料進行模擬驗證。透過模擬不同排程策略與生產配置，能夠清楚觀察瓶頸所在，並動態呈現機台稼動率、在製品數量（WIP）、訂單完成率與平均等待時間等重要效能指標。此外，FlexSim 能有效模擬工廠中多樣化產品混流生產與多工站排程的複雜性，有助於我們找出影響排程效能的關鍵因素，進而提出可行的優化策略與改善建議。透過本研究所建立的模擬架構，不僅能為扣件工廠提供更具彈性與即時性的排程決策支持，也為傳統製造產業的智慧轉型提供應用示範。 關鍵字：排程優化、螺絲工廠、系統模擬。 |
| 7 | 陳金帶 | 許0瑋 魏0峰 俞0睿 |
基於物聯網的即時工業溫濕度監測系統 | 在成衣製造等高風險產業中，火災事故頻繁發生，主因多為安全機制不足與環境監測不確實。此研究提出一套以 ESP32 微控制器為核心的低成本物聯網環境監測系統，結合溫濕度感測器，並透過 Arduino IDE 進行即時資料處理。此系統可即時偵測異常環境變化，協助工廠提升安全管理效率，具備高度可擴展性，適用於實際工業現場的智慧安全應用。 關鍵詞：ESP32, DHT11, temperature, humidity, ArduinoIDE |