7.1 結論與建議
本研究可分為三個部份，(1)案例格子版工作流程與資源配置情形之觀察；
(2)派翠網於不同資源配置情形下，施工流程的模擬結果；(3)運用基於派翠網之蟻 群最佳化演算法，於資源配置數量組合最佳化的效率。三個部份的結論分別敘述 如下：
1. 藉由分析案例日報表，繪製工區大小、取料距離、每日平均出工數與工作 績效的關係圖，發現工作量大小、取料距離與每日平均出工數之改變，會 對(1)工期(2)總出工數(3)資源閒置率(4)工率這四項的績效產生影響。經由現 場觀察與文獻回顧，本研究認為當資源配置數量不同時，工作資源可得性 問題亦隨之改變，並導致工作績效之差異。
2. 於派翠網輸入資源配置數量進行模擬的結果，比傳統規劃方式更貼近真實 工作績效。與實際施工相比，相關係數平均達到0.754，準確度較傳統估計 方式平均提昇42.16%。除了提供更精準的績效推估方式外，亦可藉由輸入 不同配置之排列組合進行模擬，繪製出資源與績效之間的關係，提供規劃 者參考。
3. 對於單目標及多目標的規劃，ACO搜尋最佳配置組合之速度與績效提昇之 成果皆相當優異，績效平均提昇42.186%，時間節省98%以上。加上基於派 翠網之準確性，使本模式所獲得的成果更值得信賴。
另外，在派翠網建模的過程中，發現派翠網於營建工程方面之適用範圍，
因此做出以下建議：
1. 對於重複性高的流程，派翠網的建模複雜度較低，模擬結果較貼近真實，
但對於整個專案之建模，則過度複雜且難以收斂。建議可以針對整個專案 中之重複性工項如鋼筋、模板、混凝土、土方等等，進行細部流程建模，
估計出較準確的工期後，再回饋於CPM法或其他簡易網圖，即可獲得較準 確之估時與較簡單明瞭之網圖。
2. 除了本研究所提到的閒置資源分析、資源與績效相關性分析等等，派翠網 亦能用於流程正確性之檢驗，可避免排程規劃之謬誤。
3. 派翠網需進行工程細部流程之建模，故較適合由包商階層著手建置網圖。
4. 營建工程各工項花費的時間受資源與工率影響，於營建工程領域導入派翠 網時，應透過各變遷(工項)之資源、工率計算時間。
7.2 研究貢獻
高科技廠房新廠興建專案，受限於景氣與產能規劃，規劃設計與施工之工 期皆較一般建築物短，需要更精確的規劃模式。傳統之排程規劃最令人詬病的問 題是難以看出資源與工程績效間的關聯性，尤其是工期、總出工數、資源閒置問 題及工率四者。此外，傳統排程方法在規劃相同工項時，常假設其工期相同，未 就資源配置之特性進行排程工項之工期微調，造成排程不準確，需要大量趕工以 符合排程，使臨時出工成本大增，並導致工地現場混亂。
針對以上問題，本研究深入調查高科技晶圓廠之潔淨室格子版結構工程，
發展出「基於派翠網之蟻群最佳化演算法」(Petri-net based Ant Colony
Optimization, PACO)，結合派翠網能完整連結工作與資源之特性，進行更準確的 流程模擬，並藉此進行各項績效指標的分析。其次，基於更準確的派翠網圖，導 入ACO，大幅減少搜尋最佳資源組合所需的時間。本模式不僅能運用在高科技廠 房格子版工程的範疇，基於派翠網的特性更使本模式擴充性與自由度提高，能運 用於各種工作的建模，ACO在面對不同類型的工程問題時，只需改變目標函數，
即可求取對應該工程之結果。歸納本研究貢獻如下：
1. 深入調查高科技廠房格子版結構工程，調查分析其工序與工率影響因素。
2. 從施工者角度進行工作流程建模，以派翠網突顯資源使用問題，驗證派翠 網於營建工程模擬之實用性與適用範圍。
3. 過去的最佳化演算法基於CPM法，估時變動性過大，導致最佳化成果可信 度低，本研究發展基於派翠網之蟻群最佳化演算法，獲得更可靠的最佳化 結果。
7.3 研究限制
本研究限制如下：
1. 輸入派翠網之資源數量不可於工程進行中變更，且流程不可中斷。
2. 基準工率固定，排除擁擠、工安等外在因素影響。
3. 不考慮工區間資源共享問題。
7.4 未來研究建議
由於廠商施工日報表紀錄不夠詳盡，其對於分區暫存區容量、資源抵達速 度、分區出工數、風險意外事故、停工區域等等未作完整紀錄，本研究對於資源 配置組合之分析仍有部份誤差難以消弭。建議未來研究可朝向以下方向：
1. 提供更準確的施工報表，研究增進本網圖準確度的方法，並配合隨機派翠 網模擬風險狀況。
2. 將網圖各環節的連接定義的更清楚，減少系統性誤差。
3. 建議與4D工程圖面連結，精確地考量資源組合之範圍限制，建立資源動態 模擬系統，使最佳化成果更可信賴。