基于混合粒子群算法的企业订单分配优化研究

LED芯片厂将芯片按亮度和波长用不同的BIN来分类,客户下单时的产品需求规格以亮度等级范围和波长波段范围表示,因此要满足一张订单,有相当多种的BIN出货数量组合可满足。BIN出货组合越合理,越多的订单可满足,企业的库存水平可降至越低。为了达到此目的,提出采用混合粒子群算法来优化各订单的BIN库存分配组合,以实现出货数量最大的目标。实证结果证明该方法实用有效,能够为企业带来更大的经济效益。

动态竞争易经决策系统

建构动态竞争易经决策系统competitive dynamic I-Ching decision system,CDIDS,结合东西方系统思维为基础。本研究主探讨动态竞争的竞争者图像,以市场共同性及资源相似性为基础,整合竞争重要相似性易经决策的衡量方法,来计算竞争者间的竞争重要性认定相似度值。依据CDIDS衡量模式,以台湾进口汽车公司做实证分析,研究结果可以测量出不同竞争者的相对应象限位置,并可以辨识竞争者的竞争策略重要相关性;并且依据本研究CDIDS的系统,给予焦点厂商策略建议。

动态竞争易经决策模式研究以台湾啤酒产业为例

本研究利用动态竞争模式,以市场共同性与资源相似性为基础描绘出台湾啤酒市场中的竞争者图像,再利用竞争者图像中的相对位置,结合易经的后天八卦图,将对偶竞争者之间的竞争不对称性转换为易经中相应的“卦”。并以其卦辞为决策参考,作为在竞争对抗环境中,从竞争者分析到竞争响应与行动的决策参考。以此建构一套竞争对抗中厂商与厂商间的整合性动态竞争易经决策模式。

竞争相似性衡量模型

建构竞争相似性衡量模型Competitive Similarity Measurement Model(CSMM)模型,有助于辨识厂商间对抗关系。主要探讨动态竞争的竞争者图像,以市场共同性及资源相似性为基,整合竞争相似性衡量方法,来计算厂商之间的竞争相似性认知程度差异值。依据CSMM衡量模式,以台湾进口汽车公司做实证分析,研究结果显示厂商之间在竞争相似性认知程度差异值,以M-BENZ与AUDI于竞争相似性认知程度差异值(0.0071)为最小,显示彼此在可分配资源及市场的综合评判上,彼此认定相似性为最接近;而BMW与LEXUS差异程度值(0.2639)为最大,表示彼此认定竞争相似的差异性是最大。

整合ERP之碳足迹建构模式研究

所谓产品碳足迹又称为产品碳卷标,是用来标示该产品在整个生命周期,包含原料、制造、运送、销售到回收等阶段中,所产生之二氧化碳排放量。其主要目的是要厂商在产品包装上标示该产品生命周期所产生的二氧化碳排放量,供消费者选购时参考,以达节能减碳目的,因此目前产品碳足迹为各国推动节能减碳之重要活动之一。本文主要是探讨产品生命周期中,有关“制造”阶段的二氧化碳排放量议题。由于产品生命周期的二氧化碳排放量中,“制造”阶段占有极为关键的比重,其次产品于制造过程中,企业内部之ERP(Enterprise Resource Planning)信息系统即拥有许多有用信息,可提供碳足迹计算之依据,例如料号主档、物料表(BOM)与制造状况等信息。因此,针对产品生命周期中制造阶段的二氧化碳排放量议题,本文提出了整合现有ERP架构的碳足迹计算模式。本文除了详细说明本模式与结算方法外,并以某工厂所制造之视讯撷取卡来说明所提出架构与应用,最后并以此视讯卡为例来说明整合系统的功能,以验证本文所提架构之可行性。透过本研究的模式,将有助于业者以更有效及方便的方式,评估其产品在制造阶段的二氧化碳排放量。