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國軍營舍整修規劃設計之研究 ─以憲兵為例

為了解決renovations中文的問題，作者王俊期 這樣論述：

近年來為提升官兵留營率及募兵意願，政府針對官兵生活設施改善列為重要後勤預算，然而，因規劃設計之過程面臨許多介面上的挑戰，例如主要地區承辦單位，並非實際駐地使用人員，而一個地區指揮單位又下轄數個使用機關，導致設計方成果不盡理想或規劃設計的過程過於冗長，機關推動案件的過程除了時間、預算壓力外，或又可能未確實改善官兵生活，導致投資成效有限。換言之，若能以專業承辦人員及實際使用人員的角度探討近年來規劃設計的過程與成果，了解專業承辦人員的宏觀角度及實際使用單位的需求，了解跨地區的溝通需求困難、統整交集後能減少設計誤差及往來溝通的時間。基此，本研究藉由深度訪談憲兵單位專業工程承辦人員於案件參與過程之經驗

及專業意見，歸納出營舍整修趨勢、規劃設計之要領及重要需求考量，進而減少承辦單位、設計單位及使用單位的認知差異，使其在未來相關案件進行上得以參考運用，降低案件進行時間成本。

粉餅生產線導入智慧製造對生產管理的影響-以昌利公司為例

為了解決renovations中文的問題，作者黃佳賢 這樣論述：

本研究以昌利公司為例，探討粉餅生產線導入智慧製造對生產管理的影響。昌利公司係一家位於嘉義市東區的小型化妝品生產工廠，營業項目以專業的彩妝原料、保養品研發和代工製作為主，員工人數約20人，由於其掌握原料雲母礦來源及調製技術，近年來不少知名化妝品品牌紛紛找上門委託其代工生產，但受限於生產設備自動化程度過低，加上嘉義地區員工招募不易，生產能力與規模無法滿足客戶的需求，只好將送上門的生意忍痛婉拒。因此，本論文預計採用個案分析的方式，依Rockwell Automation 開發由 PTC公司提供支援的 FactoryTalk® InnovationSuite （簡稱FTIS）中ThingWorx A

nalytics軟體平台創建生產製造管理系統模型，並以昌利公司之化妝品生產線為例，將原料端、製造流程、設備狀況等資訊串聯，結合工業物聯網(IIoT)的技術加上大數據(Big Data)分析，輔以機器學習(Machine Learning)等工具導入工廠生產線中實作分析推導，為工廠找出不足之處並持續優化，期能減少對人力的依賴，降低非預期停機風險與損失，進而提供更為全面有效的生產方式，優化其產品與製程並降低其管理成本，加速中小企業數位轉型。透過本次的個案研究與實際驗證，可以明顯發現自動化及智慧製造對於中小企業並非空泛的口號，經由小部分的投資與改造一樣能夠逐步達成自動化以及數位化的製造模式，朝向更快

、更彈性、更有競爭力的生產能力不斷前進。關鍵詞：工業物聯網，大數據分析，機器學習