2005Q1 2005Q2 2005Q3 2005Q4 2005 2005
/2004 2006(e) 2006
資料來源：TSIA 2005 年問卷調查統計；工研院 IEK 整理(2006/03)[1]
為因應全球資訊電子產業的發展趨勢、配合未來新興消費性產品「輕薄
力之重要發展策略。
主要研究動機是供應鏈之規劃是以需求規劃為起點，當需求的規劃與預 測能夠越精準，透過同步供應鏈之敏感性需求規劃流程，使其能執行最適產 能決策以提高供應鏈之管理績效。在增進需求規劃的準確度方面，在觀察個 案公司 X 的需求規劃流程以及了解該產業背景下會影響需求改變的重要外 在因素，這些因素雖有行銷部門提供給業務人員參考，但是經過業務人員的 人為判斷，或多或少有人為判斷的誤差。所以擬提供一個系統化的工具使客 戶的需求資訊經過業務人員的判斷之後，引入市場指標與客戶庫存水準的資 料，透過混合式的類神經網路將模擬學習歷史的市場指標與客戶庫存水準和 當時實際的訂單透過自組織映射類神經網路(SOFM)做適當的群聚分類，將 資料轉化成知識，將分群好的知識透過多層感知機類神經網路(MLP)做出精 確的預測，再由同步供應鏈管理架構的進行產能規劃與決策。
1.2 研究目的
然而在面對龐大的資本支出與以及受到半導體景氣循環所造成需求不 穩定和透過供應鏈使不穩定的需求波動加倍放大的情況下，晶圓代工業者該 如何裁量客戶需求的準確性，以及發展相對應的先進製程技術，與評判正確 的時點進行產能擴充的決策，是本研究主要探討的議題。
本研究的目的是研究晶圓代工廠在進行「客戶需求」預測時所面臨的不 確定因素，以及引入即時資訊和人工智慧的方法使風險能夠降低，且使預測 能夠更精準，精準的需求預測在經過同步供應鏈管理的架構反映在產能的規 劃與決策上，使晶圓代工業者得以提高產能利用率，並改善其投資效益。
1.3 研究流程
本研究的研究流程如圖 1-1 所示，根據研究主題，研讀相關理論與文獻 時，同時收集產業資訊與相關文獻，整理後確立研究中短期需求預測，並以 迴歸分析、純 MLP 類神經網路與混合式類神經網路與原來業務預測值進行 比較，並討論其績效。
圖一：研究流程圖
1.4 論文架構
本研究共分為五章，各章節內容簡述如下:
第一章為緒論，介紹研究背景與動機、研究目的、研究流程與論文架構。
第二章為文獻回顧與晶圓代工產業背景，回顧供應鏈與供應鏈管理之定 義，供應鏈管理議題與策略以及同步供應鏈管理架構，還有需求預測與規劃 方法學和 複迴歸分析以及統計方法與類神經網路在預測議題上之比較，加上 類神經網路之文獻探討：多層感知機 、自組織特徵映射網路、類神經網路與 基因演算法之結合和混合式類神經網路，資料前處理之文獻探討有模糊距離 權數法與 Z-Score(Normalization)正規化，預測績效評估之文獻探討有平均絕 對誤差和平均絕對誤差百分比，在晶圓代工產業部份有針對晶圓代工產業產 業背景與其供應鏈管理之分析與挑戰和晶圓代工業之需求預測。
第三章為晶圓代工產業之需求規劃與架構，針對個案公司需求規劃之現 況進行分析，並且提出敏感度分析之需求規劃流程和混合式類神經網路系統 架構 。
第四章為實驗設計，實驗進行的方法與步驟包含資料之收集與界定、
資料前處理與轉換、輸入出項目的界定以及實驗模型：混合式神經網路預測 模型 、迴歸預測模型、MLP 類神經網路預測模型。
第五章為實驗結果與比較，有各模型實驗結果以 Z score - Mean Absolute Error (MAE)比較、各模型實驗結果以 Mean Absolute Percent Error (MAPE)比 較和混合式類神經網路與業務預測值在減少損失上面的比較。
第六章為結論與建議。
最後為參考文獻與附錄，檢附實驗之執行程序。