125-134.pdf檔名：1426002648919.pdf
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| 篇名/題名： | 利用資料分群轉換提升良率預測能力— 以大尺寸偏光板製造為例 |
| 摘要： | 由於近年來科技不斷的成長，新科技漸漸地取代舊科技，如早期的電視到現
在的液晶螢幕，也就是新技術不斷產生下的產物。在製造液晶顯示器(Thin Film
Transistor-LiquidCrystal-Display)TFT-LCD 的眾多國家中，台灣是世界上僅次於日
本與南韓的第三大TFT-LCD 產出國，而在零組件偏光板製造業是屬於高材料成
本的產業，因此，如何降低原物料投入成本一直是各產業努力的目標。然而，大
尺寸材料偏光板成本相對較高，若在生產規劃中未能考慮良率變化，而投入過多
的原物料，很容易造成材料與庫存成本的增加。目前偏光板製造廠在生產數量規
劃，依然採用一般固定良率的方式，由於各製程之良率變動會影響到整個生產數
量規劃的合理性，因此，必須將良率的變化納入考量，才能反應出實際的生產狀
況與生產成本，藉由小尺寸過去的生產經驗，預測未來大尺寸之良率變化，使公
司資源做更完善的安排與利用，進而降低原物料投入成本與庫存成本。本研究首
先利用原始資料進行分群(K-means)的方式，透過分群的方式可以了解資料的結
構，再將分群產生的群組進行整體趨勢擴展(mega-trend diffusion , MTD)功能建置
各群組的隸屬函數。再計算原資料在隸屬函數中所對映的隸屬值，產生新的屬
性，透過連接舊有屬性與新生成的屬性可以產生新的資料集合。最後，利用支援
向量迴歸來建立預測模型並比較原始資料與經過資料分群轉換的資料，結果顯
示，經過資料分群轉換後的資料都有很好的表現。 |
| 類型： | 會議論文 |
| 版次： | 2010電子化企業實務研討暨論文發表會論文集，2010.12.23，台南應用科大資管系主辦，頁125-134。 |
| 西元出版年： | 2010 |
| 著作語言： | zh_TW |
| 關鍵詞： | 良率預測
；
K-means
；
小樣本
；
偏光板 |
| 作者： | 劉巧雯、利德江、張智傑
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