運用存活分析探討影響設備保養週期因子研究：以U公司為例

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卓昆輝(Kun-Hui Cho) 查詢紙本館藏

畢業系所

工業管理研究所在職專班

論文名稱

運用存活分析探討影響設備保養週期因子研究：以U公司為例

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摘要(中)

台灣因中美貿易關稅問題以及疫情(COVID-19)控制相對於各國穩定下帶來
的轉單效應。絕大多公司在產能滿載的情況下，對於設備稼動重視程度與日俱增,
使得設備相關維護部門壓力也隨之增加，設備稼動率除了日常機況維修時間外,
對於各機器設備保養週期也逐條檢討。如何確實掌握(管理)設備保養週期定義是
工程部(設備)的首要之務。
本研究透過 Survival analysis 以 PCB 大廠 U 公司為個案-壓膜機設備保養週
期作為研究。研究中將蒐集壓膜機在不同參數下運行時間與異常停機數據，期望
透過 Survival analysis 建立模型，判斷影響機台保養週期因子，期望運用科學、
客觀跟數據分析的方式，找出合適的預防保養週期，作為設備維護單位策略訂定
的參考依據。

摘要(英)

The U.S. and China trade war and containing the COVID-19 virus give Taiwan
the advantage of Order-transfer effect. Due to the Order-transfer effect, the production
capacity is fully loaded, and companies pay more attention to the utilization rate of
equipment, which also increases the pressure on equipment-related maintenance
departments. The key factors that affect the utilization rate of equipment include
mastering the maintenance cycle and maintenance of the equipment, which is also the
primary task of the engineering department.
Through survival analysis, this research takes the U company which is the PCB
factory as a research case to study the maintenance cycle of its laminating machine
equipment. Finally, through objective scientific analysis, find a suitable machine
maintenance cycle as a reference for equipment maintenance related units to formulate
strategies

關鍵字(中)

★ 資料探勘
★ 存活分析
★ 設備預防保養週期

關鍵字(英)

★ Data mining
★ Survival analysis
★ machine maintenance cycle

論文目次

摘要 i
Abstract ii
致謝 iii
第一章緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究限制與範圍 2
1.4 論文架構 2
第二章文獻探討 4
2.1 預防性設備保養 4
2.2 資料探勘 6
2.3 存活分析 11
第三章研究方法 16
3.1 研究步驟 16
3.2 設備評選 17
3.3 數據擷取 18
3.4 數據預處理 18
3.5 分析方法 19
3.6 模型建立方法SPSS軟體介紹 21
第四章實驗分析與結果 22
4.1 資料探索 22
4.2 Kaplan-Meier 24
4.3 Cox比例風險模型 30
第五章研究結論建議 32
5.1 研究結果彙整 32
5.2 結論 34
5.3 後續研究建議 35
參考文獻 36
中文文獻 36
英文文獻 37

參考文獻

一.中文文獻
1.林建甫，存活分析，二版，雙葉書廊，台北市，2020年。
2.張紹勳、林秀娟，存活分析ROC應用SPSS，五南圖書，新北市，2018年。
3.何應欽、范良楨、林偉仁，「設備維護管理系統與生產製造績效之關係探討」，商管科技季刊，第141-173頁，2007年。
4.廖述賢、溫志皓，資料探勘理論與應用：以 IBM SPSS Modeler 為範例。博碩文化，新北市，2012年。
5.張云濤，龔玲，資料探勘原理與技術，五南文化事業，台北市。第28-30頁，2007年。
6.林明智，「以大數據分析進行化工廠設備智能監控保養」，國立中正大學企業管理學系碩士論文，2017年。
7.黃建翔，「資料探勘在教育領域之發展與應用」，台灣教育評論月刊，第四卷，第八期，第78-84頁，2015年。
8.戴建耘,盧治均, and 廖秋惠，「應用 Data Mining 建置一分類模型」，電子商務研究，第五卷，第一期，第109-124頁，2007年。
9.吳致欣，「基於存活分析模型來估算客戶的終身價值」，東吳大學巨量資料管理學院碩士論文，2019年。
10.陳雅惠，「以存活分析方法探討中醫醫療利用率」，中國醫藥學院醫務管理研究所碩士論文，2003年。

二.英文文獻
1.Cox, D. R. (1972)，Regression Models and Life-Tables, Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 34(2) ，187-220.
2.Clark, T. G., Bradburn, M. J., Love, S. B., & Altman, D. G. (2003). Survival analysis part I: basic concepts and first analyses. British journal of cancer, 89(2), 232–238. https://doi.org/10.1038/sj.bjc.6601118
3.Kaplan, E. L., & Meier, P. (1958). Nonparametric Estimation from Incomplete Observations. Journal of the American Statistical Association, 53，457-481.
4.Gregory Piatetsky (2014)，CRISP-DM，still the top methodology for analytics, data mining, or data science projects，KDnuggets
5.Cross-industry standard process for data mining，Wikipedia
6.Azevedo, Ana, and Manuel Filipe Santos. (2008)，KDD, SEMMA and CRISP-DM: a parallel overview. IADIS European Conference Data Mining, Amsterdam
7.SAS Institute Inc. (2017)，SAS Help center :Introduction to SEMMA

指導教授

葉英傑(Ying-Chieh Yeh)

審核日期

2022-8-8

推文