行政院國家科學委員會專題研究計畫 成果報告
營建專案績效前瞻預測與成因萃取之探討(2/2) 研究成果報告(完整版)
計 畫 類 別 ： 個別型
計 畫 編 號 ： NSC 95-2221-E-011-195-
執 行 期 間 ： 95 年 08 月 01 日至 96 年 07 月 31 日 執 行 單 位 ： 國立臺灣科技大學營建工程系
計 畫 主 持 人 ： 呂守陞
計畫參與人員： 博士班研究生-兼任助理：何彥毅
碩士班研究生-兼任助理：陳坤振、邱俊元、許毓萱
處 理 方 式 ： 本計畫涉及專利或其他智慧財產權，2 年後可公開查詢
中 華 民 國 96 年 10 月 31 日
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行政院國家科學委員會補助專題研究計畫 □ 成 果 報 告
□期中進度報告
（計畫名稱）
營建專案績效前瞻預測與成因萃取之探討
計畫類別：□ 個別型計畫 □ 整合型計畫 計畫編號：NSC 94-2211-E-011-034
執行期間： 94 年 08 月 01 日 至 96 年 07 月 31 日
計畫主持人：呂守陞 共同主持人：
計畫參與人員：何彥毅、陳坤振、邱俊元、許毓萱
成果報告類型(依經費核定清單規定繳交)：□精簡報告 □完整報 告
本成果報告包括以下應繳交之附件：
□赴國外出差或研習心得報告一份
□赴大陸地區出差或研習心得報告一份
□出席國際學術會議心得報告及發表之論文各一份
□國際合作研究計畫國外研究報告書一份
處理方式：除產學合作研究計畫、提升產業技術及人才培育研究
計畫、列管計畫及下列情形者外，得立即公開查詢
□涉及專利或其他智慧財產權，□一年□二年後可公開 查詢
執行單位：國立台灣科技大學 營建工程系 中 華 民 國 96 年 10 月 29 日
一、中文摘要
傳統專案績效之管理，多著重於專案之事後督導及考核，屬於被動、
落後且靜態之管理方式，表達的形式也多以統計數字為主，而且大都需在 專案執行一段落後，始能進行。本研究首先期望能不同以往以數字型態表 現之專案績效方式，藉由專案績效資料之蒐集彙整及有效利用，並配合專 案績效管理機制之探討，建立以統計管制圖為手段所建置之視覺化之專案 績效指標，以展現專案執行之績效趨勢，協助解釋專案建設計畫之表現。
具體而言，本研究期望藉由專案績效資料的分析，結合「完成實值管理系 統(Earned Values)」及「統計製程管制圖(Statistical Process Control)」，建 立進度與預算整合並可展現整體專案執行的績效趨勢。
進之，本研究藉由獲利價值管理系統理論及統計製程管制圖概念之運 用，再結合短期預測模型（Short-term Prediction Models），以建立前瞻的 績效預測模型，以主動掌握未來專案之執行情況。此外，為能迅速掌握計 畫執行狀況，並即時發掘影響執行績效之問題點，本研究試圖以序列型樣 分析技術（Sequential Pattern Analysis）加以探勘績效影響因素，以增進監 測督導與協調的能力。並據此瞭解並掌握計畫推動執行之關鍵資訊，進而 採取適當之管理決策。更且，透過分析探討各指標管制圖類型與對應之成 因，利用資料探勘技術建立各績效指標管制圖類型之成因知識庫，將所形 成之知識回饋至專案績效管理機制。
關鍵詞：專案績效指標、實獲值、資料探勘、統計管制圖、短期預測模式、
序列型樣分析
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二、英文摘要
The earned value management (EVM) method is considered as a powerful tool that supports the management of project scope, time, and cost. However, conventional EVM may cause some project managers to ignore the information that it can provide about the performance trends of their projects as well as cause and effect. The research first attempts to refine and improve the performance of traditional EVM method by the introduction of statistical control chart techniques. Individual control charts are used as a tool to monitor project performance data so that adverse changes can be detected in a timely manner. It allows analysis of the trend of project cost and schedule in progress and highlights the possible needs for corrective action. A comparative analysis between traditional EVM and new approach is undertaken to identify the effectiveness of new approach.
Second, short-term prediction models will be incorporated into performance management system to provide a beforehand performance forecasting system that can assist performance managers in the decision making process because of better knowledge of critical information. This research also explores the relationships between the project performance and the causes that influence plan performance trends by using sequential pattern analysis. The information provides important direction to timely control and corrective action of project performances.
Keywords: Performance index, Earned value, Data mining, Statistical control charts, Short-term prediction, Sequential pattern.
第一章 緒論
近年來全球經濟不景氣，公共工程數量日益減少，營造業過 去每年之工程業務總量約為新台幣一兆元；其中政府釋放之公共 工程量約為六千億元，而民間工程約為四千億元。如今，營造工 程總量已劇降，其總工程量可能已經少於一般業者期望值之百分 之五十以下，另外空屋率居高不下，民間工程量大量縮水，營建 產業低迷。此外，由於政府積極加入世界貿易組織（WTO），
最直接的影響便是國內市場洞開，在面臨國外公司強力競爭下，
國內業界勢必將遭遇到相當大的衝擊與挑戰，在此種大環境之 下，營建產業與技術服務業如何賴以生存，提高競爭力、注重創 新以及持續改進，以符合時勢所趨以及時代潮流，是刻不容緩的 問題。
1.1 研究動機與目的
從十大建設開始，由於當時台灣經濟的迅速發展，公共 建設不斷，而大型的工程又特別需要工程顧問公司的介入，因 此，造就了工程顧問業的崛起，尤其當業主為營造業之門外漢 時，工程顧問的角色就更顯重要。因此，在這三十多年當中工程 顧問業亦迅速成長茁壯，擔任許多國家重要建設之要角。工程顧 問業所提供的各項服務，遍及整個工程專案執行之流程，從工程 的可行性分析到規劃設計、施工監造，甚至是竣工後的試運轉及 營運階段，皆可尋得工程顧問業之蹤影。近來政府採購法的訂 定，技術服務為實施重點之一；未來的產業趨勢，技術服務亦將 是潮流之一，在現在景氣低迷的時代，加上全球化的趨勢，在面
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自身的競爭力，避免被淘汰的命運。
綜觀目前工程顧問公司，對於計畫的進度、成本績效評 估方式，皆普遍缺乏整合時間序列之「動態管理」，而著重於計 畫事後之督導與考核，屬於較被動且靜態之管理方式。另外，表 達的形式也多以統計數字為主，而且常流於形式，無法真實反應 實際之執行狀況；另一方面，對於管考資料，並沒有詳實之記錄，
通常只有不符合公司所訂定之規則，才會加以檢討。因此，常會 使得管考資料有所缺漏，有用的訊息被忽略，無法與進度、成本 所呈現的績效結果相呼應，以致於無法及時對計畫實際執行狀況 提出警示，亦無法有效判斷計畫執行績效及其問題點。因此，藉 由運用資料探勘技術，以改善目前工程顧問公司評估績效的方 式，進而對計畫執行提供良好的管控模式，便是本研究之動機所 在。
本研究的目的即在於導入獲利價值管理系統及統計製 程管制之理論基礎，建立視覺化之績效評估指標，並運用資料探 勘的觀念，分別建立設計專案形成及執行階段之靜動態預測模 型，同時結合從專案執行影響因素中挖掘之隱性資訊，以利決策 者在各階段能迅速掌握專案之執行狀況，並得知影響專案執行績 效之問題點，而事先研擬預防措施，增進監測督導及協調的能力。
1.2 研究範圍與內容
本研究主要針對工程顧問公司的設計專案計畫資料進 行分析，嘗試將多種理論基礎的概念予以整合（如圖1.1所示），
並加以運用評估。研究範圍主要著重於建立「視覺化績效評估指 標」、「專案形成階段之績效指標預測模型」、「專案執行階段
之未來趨勢預測模型」及「績效影響因素關聯性」等幾個重點。
本研究內容主要包含以下幾點：
1. 以工程顧問公司的現有進度與成本資料，導入獲利價值管 理系統及統計製程管制圖的觀念，建立視覺化的績效評估指標及 其趨勢管制圖。
2. 運用資料探勘技術，選擇合適之探勘工具，建置設計專案 形成階段之績效指標預測模型。
3. 利用灰色理論的概念，在設計專案執行階段，建置灰色預 測模型，進行未來趨勢分析。
4. 透過文獻及訪談的方式，探討影響設計專案執行之因素，
並分析其與績效管制圖之關係，同時針對各影響因素間進行關聯 分析。
圖1.1 本研究核心理論基礎
本研究的研究範圍與整體架構如圖1.2所示。主要可分為兩大
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探討；另一為專案執行階段之動態預測模型與影響因素探勘。
圖1.2 研究範圍與整體架構
1.3 研究方法與步驟
本研究之研究方法及主要進行步驟，可分為下列幾個階段，
其流程如圖1.2所示，茲針對其中主要階段進行說明：
1. 研究動機、目的及範圍的確立與界定
首先經由研究動機與目的之確立，進一步界定研究之 範圍及內容，並進行後續工作之準備。
2. 個案公司計畫資料蒐集、訪談與文獻探討
此階段除了設計專案資料蒐集外，同時藉由訪談的方 式，獲得各設計專案影響因素；並針對本研究所涉及之相關理論 做文獻探討及回顧。
3. 資料前置處理
根據研究目的，選擇適當的分析資料，並依研究所應 用方法的需求，對資料做適當的前處理動作，以利後續分析之用。
4. 建立工程顧問公司設計專案績效評估指標
依據蒐集之個案公司設計專案資料，結合獲利價值管理 系統與統計製程管制理論，以建立符合實際需求及具合理性與描 述能力的績效評估指標。
5. 建置專案形成與執行階段績效預測趨勢模型
本階段為資料探勘技術的應用，選取合適的探勘工 具，建立個案公司兩階段之專案績效預測趨勢模型。
6. 工程顧問公司計畫影響因素之探討與分析
根據文獻及訪談所蒐集之計畫影響因素，探討績效評 估指標與影響因素間之關係，同時分析各影響因素間之關係。
7. 實證分析
藉由預測趨勢模型及影響因素的分析結果，導入個案 資料做實際驗證，以瞭解模型的預測能力。
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根據研究成果做出結論，並對後續的研究發展提出建議。
圖1.3 研究流程
第二章 文獻回顧
本章主要針對本研究所涉及之研究探討領域，進行相關文獻 的蒐集及彙整工作。首先針對績效評估指標的觀念及目前營建業 常用之績效評估指標做一了解與探討。接著對本研究核心理論獲 利價值管理系統做一介紹，最後則對現行資料探勘技術的運用做 一探討。
2.1 績效評估指標之探討
專案欲達到評估的效果必須要有一套完整的評估模式建 立，而評估模式若要發揮其功能，首要條件就是必須有適切的評 估指標。「指標」是對某種狀況給予數據或判斷，為一測度值，
藉以量測與顯示該狀況之水準。指標的建立有許多要件，視其類 型用途而有所不同。
一、評估指標之定義[江俊謀，1997][張金輝，2002]
一般而言，指標並無一個特定之定義或求法，但基本上它是 一種依時間不同而可長期比較測度目標程度之時間數列。從社會 指標學來解釋，統計量、指數及指標三個名詞間有其不同之定義：
1. 統計量（Statistics）：為一種最原始而未經特別整理之測 量度，例如某月預算實際支出的總額，即是一種統計量。
2. 指標（Indicator）：將各種統計量經過組合、修正或改善 後即 成為指標，其目的是希望藉此獲得較穩定之測量度，而較 不易受其他變動影響，比如衡量累積實際進度百分比之成長狀況 所得到之指標，要比單純之統計工作量在解釋程度或穩定性上更 為有效。
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通常其目的在於摘要說明某些為人們所關切之事項，例如消費者 物價指數就是合併了經濟學中各部門之物價指標而來。
本研究所蒐集的分析資料基本上就是一種統計量，藉由這些 統計量的組合，而得到研究目的所需的指標。
二、營建績效評估指標之類型[曾仁杰，1998]
目前營建業之工程或計畫於執行時，大多是以工程或計畫之 進度與預算為衡量基準，其所使用之工程執行績效之評估指標包 括以下幾種：
1. 進度差異
「進度差異」是以實際進度與預定進度之差異，分析目前工 程或計畫之進度是處於超前或落後之情況。若差異為正時，表示 進度超前；反之則為落後。
2. 進度達成率
「進度達成率」為工程或計畫在實際進行中，達成預定進度 之比率；也就是在某一時間點之預定進度下，實際進度所達成之 情況。
3. 查核點進度之差異
查核點(check point)指關鍵工作之起點或終點，若有落後將使 相關工作進度落後，而致使整個計畫完工時間之延後。
4. 預算執行差異
「預算執行差異」為工程或計畫預算實際支用與預定支出的 差值，差異為正表示預算有超支的現象；反之則代表預算支用不 足，而會有預算結餘保留。
5. 預算支用比
「預算支用比」為某個時間點累積之實際支用金額與預定支
用金額之百分比。
以上指標資料蒐集雖容易，但存在著一個問題，就是進度與 預算資料的查報基準不同，而造成初始量測尺度不一致，因此無 法將兩資料放在同一個基準考量。而獲利價值管理系統可以解決 此一問題，所以下節便對獲利價值管理系統做一介紹。
2.2 獲利價值管理系統(EVMS)
依據美國國防系統管理協會(Defense Systems Management College, DSMC)中的獲利價值管理部門(Earned Value
Management Department, EVMD)之定義，獲利價值管理系統 (Earned Value Management System, EVMS)是以獲利價值(Earned Value, EV)為核心工具，而整合成本、進度及技術績效管理，同 時兼顧風險管理觀念的一套管理系統，如圖2.1所示。
資料來源：http://www.acq.osd.mil/pm/
圖 2.1 EVMS 概念圖
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2.2.1 獲利價值管理系統基本概念及理論
獲利價值管理系統是以獲利價值為核心概念，為改善傳統專 案管理系統的缺失所發展而成的專案管理系統。在專案管理中，
時間、預算與品質是衡量專案執行績效的最重要的構面。由於品 質部分，可由獨立的品質管理系統以協助專案計畫作品質的查核 與控制，所以對專案管理而言，通常是把重心放在時程與預算管 控的兩個構面上。
因為時程與預算兩者之間單位衡量的尺度不一致，所以一般 的專案管理管控，為解決前述困境，通常分別採時程與預算的稽 核方式來管理整個計畫，進而形成了無法整合管理的現象。為了 解決此一問題，原則上有以下兩種方式可資運用：
1.將貨幣或金錢尺度的數量與單價，依一定的計算規則，轉 換成時間尺度，如此就可以統一比較時程與預算管控系統。目前 並無實務上完成前述轉換的理論與計算規則。
2.將時間尺度的數量，依一定的計算規則，轉換成金錢尺度，
將可以統一尺度，同時比較時程與預算管控系統。EVMS理論就 是將時間尺度轉換成貨幣尺度，利用一套貨幣指標系統，同時衡 量專案管理工作的時間與預算之執行績效，即可解決無法同步稽 核時程與預算系統的困境。
2.2.2 獲利價值管理系統基本要項
獲利價值(Earned Value, EV)為衡量作業完成所獲得價值的一 種量度，以作為評估成本/進度績效之工具；一般常將獲得價值 轉換成金額、人時或數量表示。
在獲利價值管理系統中，以獲利價值為核心，將系統採用貨
幣為共同單位，來整合專案時間管理與預算管理，其再發展出 EVMS的重要基本要項，如表2.1所示。
表2.1 獲利價值管理系統基本要項彙整表
基本要項 英文定義 縮寫
預定進度之預算金額 Budgeted Cost of Work
Scheduled BCWS 實際進度之預算金額
（獲利價值）
Budgeted Cost of Work Performed
(Earned Value)
BCWP (EV) 實際進度之實支成本 Actual Cost of Work Performed ACWP
完工預算金額 Budget At Completion BAC 完工估計成本 Estimate At Completion EAC 進度差異 Schedule Variance SV 成本差異 Cost Variance CV 預 估 完 成 時 之 成 本 差
異 Variance At Completion VAC 資料來源：[Christensen, 1999]
各基本要項之涵意分述如下，其相互間之關係，如圖2.2所示。
一、預定進度之預算金額(BCWS)
係指依照原定計畫，到某一特定日期為止，該計畫應該獲利 價值之“預算值”。該預算值是以貨幣來衡量，而且已經將時間（進 度）因子考慮在內。
二、實際進度之預算金額或獲利價值(BCWP or EV)
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定而得的實際獲利價值，該實際獲利價值是以貨幣的單位來衡 量。它是獲利價值管理系統最核心的概念，透過獲利價值概念的 運用建構整個衡量系統。
三、實際進度之實支成本(ACWP)
係指到某特定日期為止，執行該計畫，所應歸屬的實際支出 金額。
四、完工預算金額(BAC)
係指計畫經負責人核可，未來可動支的最高金額。專案經理 重要職責之一就是確保專案實際支出，不會超過核定預算之上 限。
五、完工估計成本(EAC)
係以現階段成本績效為依據，預估計畫至完成點之總實支成 本。在計畫尚未執行前，EAC與BAC是一樣的。
六、進度差異(SV)
係指在某一特定日期時，計畫之預定進度與實際進度的差 異。使用貨幣衡量，在獲利價值管理系統中，進度差異為BCWP 與BCWS之差異。
七、成本差異(CV)
係指在某一特定日期時，計畫之BCWP與ACWP之差異。
八、預估完成時之成本差異(VAC)
係指計畫執行中，在某一特定日期時，預估計畫完成時 的 EAC與BAC的差異。
資料來源：[Christensen, 1999]
圖 2.2 EVMS 基本要項圖
2.2.3 獲利價值管理系統之關係
在瞭解了獲利價值管理系統各基本要項之定義後，可以得知 獲利價值(EV)也就是BCWP，為獲利價值管理系統之核心，透過 BCWP可以合理評估整個專案計畫或部分專案計畫的偏差，而依 照該系統的概念，更可以發展出許多績效評估衡量指標，其相互 關係，如表2.2所示。
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英文名稱 中文名稱 符 號 公 式 說 明 Percent
Complete 完成百分比 ％Done
BAC
BCWP 整個作業的完
成百分比
Cost Performance
Index
成本績效指標 CPI
ACWP
BCWP 完成的績效與
所花的成本比
To Complete Performance
Index
尚待完成工作
績效指標 TCPI
ACWP EAC
BCWP BAC
−
− 尚待完成工作
與尚餘預算比
Schedule Performance
Index
進度績效指標 SPI
BCWS
BCWP 已完成與應完
成的工作比
Estimate At
Completion 完工估計成本 EAC ACWP＋ETC 已發生費用與預估花費和
Schedule
Variance 進度差異 SV BCWP－BCWS 已獲利值與預定獲利值之差
Cost
Variance 成本差異 CV BCWP－ACWP 已獲利值與已發生費用之差
Variance At Completion
預估完成時成
本差異 VAC BAC－ETC 總預算與預測總費用之差
表2.2 獲利價值管理系統之相互關係彙整表 資料來源：http://www.acq.osd.mil/pm/
在上述的績效評估指標中，目前工程顧問公司較常用的指標 為進度差異(SV)及成本差異(CV)兩個指標，分別敘述如下：
1. 進度差異(SV)
預定進度之預算金額(BCWS)總和與實際進度之預算金額
(BCWP)總和比較的結果。SV值代表的意義如表2.3所示。
表2.3 進度差異分析表 SV值 說明
SV＞1 進度控制良好，設計專案之實際進度超前預定進度。
SV＝1 為理想狀態，設計專案之實際進度等於預定進度。
SV＜1 進度控制不佳，設計專案之實際進度落後預定進度。
成本差異(CV)
實際進度之預算金額(BCWP)總和與實際進度之實支成本 (ACWP)總和比較的結果。CV值代表的意義如表2.4所示。
表2.4 成本差異分析表 CV值 說明
CV＞1 成本控制良好，設計專案之實支成本低於預算金額。
CV＝1 為理想狀態，設計專案之實支成本等於預算金額。
CV＜1 成本控制不佳，設計專案之實支成本高於預算金額。
除了藉由SV及CV來決定設計專案進度/成本之執行狀況 外，目前亦有工程顧問公司開始利用進度績效指標及成本進度指 標兩個指標，以無因次的相對值來量度設計專案之執行績效。
進度績效指標(SPI)
為衡量設計專案預定進度之預算金額(BCWS)與實際進度之 預算金額(BCWP)比例之函數。SPI值代表的意義如表2.5所示。
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表2.5 進度績效衡量表 SPI值 說明
SPI＞1 進度績效良好，設計專案之實際進度超前預定進度。
SPI＝1 為理想狀態，設計專案之實際進度等於預定進度。
SPI＜1 進度績效不佳，設計專案之實際進度落後預定進度。
成本績效指標(CPI)
為衡量設計專案實際進度之預算金額(BCWP)與實際進度之 實支成本(ACWP)比例之函數。CPI值代表的意義如表2.6所示。
表2.6 成本績效衡量表 CPI值 說明
CPI＞1 成本績效良好，設計專案之實支成本低於預算金額。
CPI＝1 為理想狀態，設計專案之實支成本等於預算金額。
CPI＜1 成本績效不佳，設計專案之實支成本高於預算金額。
由於本研究所蒐集之進度資料，係以實際完成設計工作 之累計百分比作為描述；而預算執行率則以該設計專案經費支出 情形作表達。由於進度與預算之量測尺度不一致，因此無法將二 者直接比較，據以判定彼此的執行績效與兩種構面間的關聯。為 了解決前述困境，最簡單的一致化衡量方法，就是依據獲利價值 管理系的轉換方法，將時間尺度轉換成貨幣尺度，以確定衡量的 一致性；換言之就是以專案預算金額，合理分配至各項工作上，
並作為衡量的轉換基準。
因此，本研究為了能將進度與預算予以整合，在進度資料部 分，就是以上述的轉換基準，將完成百分比轉換成貨幣單位，即
可獲每月之獲利價值，並運用上述之獲利價值關係與預算資料作 比較，而得到初步的績效評估指標。
2.2.4 獲利價值管理系統之限制
雖然獲利價值管理系統可以消除進度與預算量測尺度 基準不一致的問題，並簡化績效評估指標建立之繁雜程序。但是 仍有以下的限制：
1. 以預定預算或進度為目標，在結果上僅能代表達到預定之 目標，不能代表已達到平均以上之表現。
2. 目前之績效評估指標均限於結果性之評估指標，而缺乏有 預測性及解釋性之評估指標，以致於未能有效提供專案管理者事 前預測及了解專案執行之問題。
3. 評估指標缺乏合理之判斷標準及準則，造成目前專案進度 之呈報常有浮報現象，以致於管控作業流於形式。
4. 獲利價值管理系統僅各別探討單一時間點的績效，所以建 立之指標也僅能呈現單一時間點之績效，無法反應專案整體執行 狀況。
有鑑於此，本研究將透過統計製程管制圖系統的應用，來反 應專案整體之執行狀況；同時利用統計製程管制圖展現專案執行 過程之「績效指標動態趨勢」，以協助我們監控專案整體執行狀 況。有關統計製程管制圖之觀念及運用，將於下一章中詳細介紹。
2.3 資料探勘
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環境，因此，其經營的焦點已從以往的資料整理與蒐集，轉變成 如何有效的利用資料來進行資訊的獲取，並轉換成有用的訊息，
以供決策。而這樣的技術在最近幾年逐漸受到各界的重視將之稱
「資料探勘(Data Mining, DM)」。
2.3.1 資料探勘之定義
資料探勘(data mining)是近年來資料庫應用領域中，相當熱 門的議題。Michael J.A. Berry與Gordon S. Linoff（2000）給資料 探勘的基本定義為：以自動化或半自動化(semi-automatic)的程序 及分析大量的資料，以建立有效的模型(models)及規則(rules）。
圖2.3 資料探勘處理過程
由圖2.3可知，資料探勘所要處理的問題，就是在龐大的資料 庫中尋找出價值的隱藏事件，並且加以分析。而其主要的貢獻在 於，它能從資料庫中獲取有意義的資訊以及對資料歸納出有結構 的模式，以作為企業在進行決策時之參考依據。此外，資料探勘 所著重的是資料庫的再分析，包括模式的建構或資料樣式的決 定，其主要目的是用以發現資料庫擁有者先前關心卻未曾知悉的 有價值資訊。事實上，資料探勘並不只是一種技術或是一套軟
資料庫 Database
資料探勘工具
Data Mining Tools
視覺化表示工具
Presentation Visualization Tools
評估與展現
Evaluation and Presentation
體，而是一種結合數種專業技術的應用。
2.3.2 資料探勘的功能
由於資料探勘是指找尋隱藏在資料中的訊息，如趨勢
(Trend)、特徵(Pattern)及相關性(Relationship)的過程，也就是從 資料中發掘資訊或知識，目前已被許多研究人員視為結合資料庫 系統與機器學習技術的重要領域，許多產業界人士也認為此領域 是一項增加各產業潛能的重要指標。
資料探勘的功能一般依其特定的輸出變數之有無分成兩 類：(1)監督式資料探勘(supervised data mining)和(2)非監督式資 料探勘(un supervised data mining)。監督式資料探勘為目前最常 見的知識萃取方法，其特色在於它有一個特定的輸出變數，並且 藉由其他變數來對輸出變數進行預測；其目的是利用現有的目標 建立模型，藉此來比較找出特定變數的數值有何意義，如分類、
推估及預測等功能屬於監督式資料探勘。而非監督式資料探勘，
其與監督式資料探勘相異點在於它沒有輸出變數，而僅讓演算法 去探索有意義的資料特徵或結構。如關聯規則、序列型樣、群集 分析、描述及視覺化等功能屬於非監督式資料探勘。[彭文正，
2001]
如果能透過資料探勘技術，從巨量的資料庫中，探勘出不同 的資訊與知識出來，作為決策支援之用，必能產生企業的競爭優 勢。所以資料探勘可說是由下列六個領域結合而成，其關係如圖 2.4所示。
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統 計 技 術 資 料 庫 技 術
機 械 學 習 資 訊 科 技
視 覺 化 技 術 其 他 相 關 學 科 理 論
資 料 探 勘
圖2.4 資料探勘之結合領域
2.3.3 資料探勘之研究流程
整體而言，欲進行資料探勘前，需由管理或企業目標確認欲 探勘之成果為何，據此以選取合適之資料探勘技術。透過資料探 勘之研究流程（如圖2.5所示），分別為定義研究目的與問題所 在、決定資料來源與蒐集方式、資料探勘的前置處理、資料探勘 及資料探勘後的評估與報告，得以在大量的資料裡，透過多樣資 料探勘的技術，來探討潛在之技術與管理模式。以下茲就上述的 研究流程略做敘述：
圖2.5 資料探勘之流程.
2.3.4 資料探勘工具
資料探勘的工具主要乃提供一平台協助分析者，透過資料之 分析建立模擬真實世界的模式與經驗法則。利用這些模式與經驗 法則來描述資料中的特徵(patterns)以及關係(relations)。這些模式 有兩種用途，一為瞭解資料的特徵與關係可以提供你做決策所需 要的資訊，另一為資料的特徵可以幫助你做預測。
一般而言，資料探勘的理論技術可分為傳統技術與改良技術 兩支。另外，還有其他改良之資料探勘技術。茲將目前常用之探 勘工具及其對資料探勘功能之適用性彙整如表2.7所示。以下便 針對資料探勘的理論技術做一介紹。
表2.7 各項資料探勘技術適用之功能 分
類
推 估
預 測
關 聯 分 組
群 集 化
描 述
視 覺 化 統計分析 ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎
關聯規則 ◎ ◎ ◎ ◎ ◎
序列型樣 ◎ ◎ ◎ ◎
記 憶 基 礎 理
解 ◎ ◎ ◎ ◎
群集偵測 ◎
決策樹 ◎ ◎ ◎ ◎
類神經網路 ◎ ◎ ◎ ◎ 基因演算法 ◎ ◎
連結分析 ◎ ◎ ◎
相關分析 ◎ ◎
經 驗 法 則 萃
取 ◎ ◎ ◎ ◎
區別分析 ◎ ◎ 功 能
技 術
3-25
一、傳統技術
傳統技術以統計分析(Statistics Analysis)為代表，舉凡統計學 內所含之敘述統計、機率論、迴歸分析、類別資料分析等皆屬之。
此外由於資料探勘對象多為變數繁多且變數龐大的資料，所以高 等統計學中之多變量分析的技術也常被使用。如用來精簡變數的 因素分析(Factor Analysis)、用來分類的判別分析(Discriminant Analysis)以及用來區隔群體的分群分析(Cluster Analysis)等。
二、改良技術
1. 關聯規則(Association Rules)
關聯規則有時也稱為嗜好群聚(affinity grouping)是群集分析 的一種型式。其最常被用來找尋在同一筆交易中，最常一起發生 的物品。
2. 序列型樣(Sequential Pattern)
序列型樣與關聯規則推導方式相似，不同的是序列型 樣技術的重點在於另外考慮了時間的因素，可以分析不同項目發 生的先後順序。
3. 記憶基礎理解(Memory Based Reasoning, MBR)
記憶基礎理解是利用已知的相似案例資料來預測未知的模 型。是直接用來預測和分析的資料探勘技術。
4. 群集偵測(Cluster Detection)
群集偵測是一種來將相似性質的資料分群以建立模型的技 術。其目的是要將組與組之間的差異找出來，同時也要將一個組 之中的成員的相似性找出來。
5. 決策樹(Decision Trees)和歸納規則(Rules Induction)
決策樹是同時提供分類和預測的常用方法。是經由一連串的
問題和規則將資料分類，可以藉由相似的型態來推測相同的結 果，。
6. 類神經網路(Neural Networks)
類神經網路是一種模擬人腦思考結構的資料分析模式，由輸 入之變數與數值中自我學習並根據學習經驗所得之知識不斷調 整參數以期建構資料的型樣(patterns)，以逼近輸入相似的參數就 會有相似的結果。
7. 基因演算法(Genetic Algorithms)
基因演算法是採用相同的概念，讓生存的適者繼續繁衍其基 因，不適者則被淘汰，盡而增加個體對環境的適應性來解決問題。
三、其他改良技術
其他有用的資料探勘技術尚有，相關性分析(Find
Dependencies)可以找出對資料搜尋最重要的變數或發現規則以 外的錯誤及例外資料點；經驗法則萃取(Find Laws)可以建立完整 的數學結構，藉此對一個連續變數做預測，並解釋資料中所存在 的關係；區別分析(Discriminate)可以將資料分成兩類別並加以比 較，找出其差異性，亦可預測一個資料點是屬於那個資料集。
本研究即期望利用資料探勘「分類」、「預測」與「關聯分 組」的功能，將蒐集的資料彙整成一個小資料庫，並利用適當的 探勘工具，經由「有意義」資料的探索，找出資料的規則性，建 立完整的數學結構，藉此將變數做預測，並解釋資料中所存在的 關係，以提供決策者所需之資訊。
3-27
第三章 研究方法之探討與應用
經由文獻回顧，瞭解了獲利價值管理系統的概念與限制，以 及資料探勘有哪些技術。接著則要根據目前工程顧問公司在執行 績效管控時的缺失，進而從中找到適合的應用方法及資料探勘技 術。因此，本章首先對目前工程顧問公司在績效管控上的問題作 一陳述，接著則針對所要應用的方法及技術作深入之瞭解及探 討，並對本研究為何採用這些方法之原因，做一概略之敘述。最 後，則是針對設計專案執行過程中，可能會對進度及成本績效造 成影響的問題點，做一說明，以利後續分析建模之作業。
3.1 現行工程顧問公司執行績效問題陳述
目前國內幾家較大型的工程顧問公司，對於進度及成本的管 控，主要有幾種方式。一、利用各種報表的層層查核進行管控。
二、利用定期會議的召開實施管控。三、查核實際進度是否達到 預定進度。四、查核進度差異及成本差異是否合乎要求。五、查 核SPI及CPI值是否小於1。這樣的管控方式，皆為發生異常狀況 後才會進行考核，是屬於事後的考核，而無法事先預防。
本研究為了解目前的管控方式，是否能確實反應專案執行績 效。因此以收集到的設計專案共82筆來加以分析。導入獲利價值 管理系統的概念，將各專案的SPI及CPI值繪製成圖形。
在檢視完所有繪製圖形結果之後，本研究將其圖形趨勢呈現 區分為三種，分別為「趨勢呈現全部正常，代表專案執行績效全 為良好狀況」、「趨勢呈現部分異常，代表專案執行績效大部分 為良好狀況」及「趨勢呈現異常，代表專案執行績效為不佳狀況」
三種情形。本研究將針對「圖形呈現全部正常」及「圖形呈現部
分異常」說明，如圖3.1及3.2所示。由圖3.1中可發現專案P00026 每個月的SPI及CPI值皆大於1，代表著執行過程中之績效良好；
圖3.2中則可發現專案P00051只有少數幾個月的SPI及CPI值小於 1，這代表著只有少數幾個月的績效不佳。
計畫案 P00026
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
89/2 89/5
89/8 89/11
90/2 90/5
90/8
90/11 91/2 91/5
91/8 91/11
92/2 92/5
92/8 92/11 月份
績效值
SPI CPI
圖3.1 圖形趨勢呈現全部正常示意
計畫案 P00051
0 0.5 1 1.5 2 2.5
91/2 91/4
91/6 91/8
91/10 91/12
92/2 92/4
92/6 92/8
92/10 92/12 月份
績效值
SPI CPI
3-29
接著，本研究將82筆設計專案的繪製圖形趨勢呈現正異常之 結果進行統計，如表3.1所示。
表3.1 現況圖形趨勢呈現正異常統計表
SPI CPI 績效指標
圖形趨勢 數量(件) 比例(％) 數量(件) 比例(％) 全部正常 17 20.73 18 21.95 部分異常 48 58.54 37 45.12 異常 17 20.73 27 32.93
合計 82 100 82 100
備註： 部分異常：本研究定義為異常月份佔總時程的20％
以下
異常：本研究定義為異常月份佔總時程的80％以上
經由上述之圖形趨勢分析，在趨勢呈現異常的專案，已顯而 易見其績效皆為不佳，所以不予說明。在「趨勢呈現全部正常及 部分異常」的專案，無論我們在哪一個時間點查核其績效，所提 供的訊息，皆為績效良好的表現。而在整體的趨勢表現上亦無法 得知哪個時間點是為異常狀況。
再經由表3.1之統計結果可知，不論是SPI或CPI的圖形趨勢呈 現，全部正常與部分異常的合計比例，各為79.27％及67.07％，
這顯示了大部分專案的進度與成本執行績效皆為良好，理論上沒 有什麼問題發生。但在對各個專案進行實際訪談之後，則是發現 大部分的設計專案在執行過程中皆有若干的問題發生，很明顯的 與圖形趨勢的呈現結果不同。這意味著若單以獲利價值管理系統 的績效指標來進行管控，似乎有其缺點及限制，如2.2.4節所述，
並不能確實反應專案執行進展的狀況。若要改善上述的問題，勢 必要尋求其他方法的結合來加以解決。
傳統之統計製程管制方法大都應用在製程品質管制之監 控，最近Corbett及Pan(2002)利用統計製程管制圖來進行環境工 程績效之評估，目的是利用管制圖去監測每個時間點之資料變化 量，以便衡量整個環境工程之品質管理工作。所以，管制圖可用 來監視工程執行過程的各種指標特性(如進度、預算執行及品質 與安衛)的平均值統計圖，並且決定執行過程是否穩定(In
Control)。
有鑑於此，本研究試著以統計製程管制圖的導入，來觀察各 專案的整體執行績效趨勢，其SPI及CPI各管制圖類型的判讀結 果，如後續分析的4.2.3節中的表4.5及4.6所示。由於在管制圖類 型中，Natural pattern的型態是穩定的，亦即代表其沒有異常點發 生，所以代表專案在執行過程中為績效良好；而其他的管制圖類 型，則代表其績效表現不佳。接著，本研究將73筆專案的管制圖 趨勢呈現正異常之結果進行統計，如表3.2所示。
表3.2 導入管制圖後圖形趨勢呈現正異常統計表
SPI CPI 績效指標
圖形趨勢 數量(件) 比例(％) 數量(件) 比例(％) 正常
(Natrual pattern) 11 15.07 18 24.66 異常
(其他類型管制圖) 62 84.93 55 75.34
合計 73 100 73 100
3-31
由表3.1及3.2的分析結果做一比較，可發現以傳統的圖形趨 勢呈現績效之表現狀況，是為大部分的專案執行績效皆為良好；
但以管制圖所呈現的趨勢表現狀況，則是大部分的專案其執行績 效是不佳的狀況，形成強烈的對比，顯示導入統計製程管制圖 後，能確實反映專案之整體執行績效。
因此，本研究乃希望藉由導入管制圖的觀念，來監測專案執 行過程中，各時間點的資料變化量，以找出異常的時間點，並由 其趨勢表現來找出異常原因，藉以改善目前專案績效指標的缺 點。有關統計製程管制的原理，將於下一節中予以說明。
3.2 統計製程管制圖簡介
本研究期望藉由統計製程管制圖的觀念，來改善獲利價值管 理系統無法整體考量執行績效及確實衡量績效好壞的問題。同時 以管制圖「視覺化」的效果，來展現本研究之績效評估指標。
因為統計製程管制圖種類非常多，需依據資料的特性予以選 擇，而且在使用上有其基本限制。因此，我們除了需知道統計製 程管制圖之功能以及種類外，對於其統計基礎及趨勢判讀等基本 原理亦需深入瞭解，才能進行後續的研究工作。
3.2.1 統計製程管制圖基本原理
統計製程管制(Statistical Process Control, SPC)是一種用來分 析資料的科學方法，並且利用分析結果來解決實際的問題，是監 控製程品質一個非常重要的方法。Dr. Shewhart將影響產品品質 的變異，區分為機遇原因及非機遇原因，其定義分別如下：
機遇原因(Chance Causes)：在一般生產過程，會有一些自然
變異（如：儀器本身特性）存在於生產系統中，是屬於整體性的 原因，要消除此種變異相當困難。
非機遇原因(Assignable Causes)：另外，有一些變異是屬於系 統外的因素（如：製程中材料、操作及機器的問題所造成的），
其原因大多由人為因素所造成，是可以避免的。
所以統計製程管制的最主要目的，就是希望能迅速偵測出
「非機遇原因」的發生或製程的改變，進一步在許多不合格品生 產前，採取矯正措施，降低品質成本，而管制圖就是為達成此目 的所發展的技術。但是，管制圖並不能控制一個製程，它只是提 供製程重要的資訊，這個資訊可作為品質決策與修正製程的基 礎。
3.2.2 管制圖之功用
良好的產品品質是許多管理者所欲追求的目標，其達到目標 的方法之一就是利用統計製程管制中的管制圖，利用蒐集製程樣 本數據，來對製程作監測與檢測，進而增加製程的穩定性。
Montgomery(1996)一書中提到統計製程管制圖，在業界被廣泛使 用的理由，茲分述如下：
一、管制圖是一種有效改善生產力的工具。
管制圖可以降低殘料量以及重製的情形發生，而這正是生產 力的主要致命傷，假如能夠降低殘料及重製的情況，則成本降 低，市場競爭力也隨之提高。
二、管制圖可以有效地預防不合格品之發生。
管制圖可以幫助工程師將製程保持在穩定的控制狀態下，判 斷重要製程特質是否在「管制中」(In Control)，或是「失控」(Out
3-33
三、管制圖可以預防不必要的製程調整。
管制圖可以區別背景干擾，以及不正常的變異。若製程操作 者基於與管制圖無關的定期測試而調整製程，則他們將常因背景 干擾而做出過度反應及不必要的調整，而這些不必要的調整常常 會導致製程表現的惡化。因此，管制圖可以獲知調整製程參數之 最佳時機，提供品質研究決定或調整容限之參考。
四、管制圖可以提供診斷的訊息。
對一個有經驗的操作員或工程師而言，管制圖上的非隨機變 化模型(nonrandom patterns)的點通常含有診斷價值的資訊，而這 些資訊能夠提供管理者作為改善製程管制的依據，縮小尋找問題 之範圍，降低診斷時間。
五、管制圖可以提供有關製程能力的資訊。
管制圖可以研究製程能力(Process Capability)，提供重要製程 參數加以利用，而對製程能力作出適當的分析，所做的分析也將 對生產有相當大的幫助。
3.2.3 管制圖的種類
在管制圖中所用的是代表品質特性的數值，所以有許多種 類。而在製程管制的過程中，首先必須決定的是要管制的為何種 品質特性，然後依據品質特性才可決定所必須使用的管制圖。常 用的管制圖種類分為兩大類，如表3.3所示。
一、計量值管制圖
長度、重量、時間及硬度等品質呈現連續性的變化時，
測定此類品質而得來的數據就成為計量值，針對製程平均數的偏 移大小，又可細分為兩類。
二、計數值管制圖
計算不良個數、缺點數等所得的數據，此種呈現間斷性 變化所蒐集的數據就稱為計數值。
此兩類型管制圖的優缺點比較，如表3.4所示。[房克成，1994]
表3.3 管制圖種類彙整表 分類 管制圖種類
大偏移
平均值與全距管制圖（ X −R chart）
平均值與標準差管制圖（ X −S chart）
中位數與全距管制圖（ X~−R chart）
個別值與移動全距管制圖（X－Rm chart）
計量值
小偏移 累積和管制圖（Cusum chart）
指數加權移動平均管制圖（EWMA chart）
計數值
不良率管制圖（p chart）
不良數管制圖（pn chart）
缺點數管制圖（C chart）
單位缺點數管制圖（u chart）
表3.4 計量值與計數值管制圖之優缺點比較 優 點 缺 點 計
量 值 管 制 圖
用於製程之管制，甚靈敏，很容易 調查事故發生之原因，因此可以預 測將發生之不良狀況。
能即時並正確地找出不良原因，可 使品質穩定，為最優良之管制工具。
在 製 造 過 程 中 需 要 經 常 抽 樣 並 予 以 測 定以及計算，較為麻 煩且費時。
計 數 值 管 制
只在生產完成後，才抽取樣本，將 其 區 分 為 良 品 與 不 良 品 ， 所 需 數 據，能以簡單方法得之。
對於工廠整個品質情況了解非常方 便。
只靠此種管制圖，有 時 無 法 尋 求 不 良 之 真正原因，而不能及 時採取處理措施，而 延誤時機。
3-35
3.2.4 管制圖判斷準則與趨勢類型
統計製程管制圖提供三條製程資訊的管制線，上管制界線 (Upper control limit, UCL)、中心線(Center line, CL)、下管制界線 (Lower control limit, LCL)。正常型態的管制圖有幾個特徵：一、
大部分的點會接近中心線。二、向上下管制界限的分佈逐漸減 少。三、沒有點超出超出管制界限。
除了上述的特徵之外，在Montgomery(1996)一書中曾提到一 般正常情況下，管制圖上的點是呈現隨機散佈，若超出管制界限 外，則可能為製程平均水準偏移或製程變異數改變。此時，可以 著手進行去找出造成此偏移量之影響因素，進而去改善。但另外 還有一種情況是管制圖上的點都落在管制界限內，但若呈現非隨 機的情況，則仍應去找出其發生之問題，並且去改善它。
因此，即使所有樣本點皆落於管制界限內，但工程師若發現 管制圖上的樣本點卻呈現非隨機散佈的情況時，就是代表管制圖 不正常。所以，在西方電器手冊[Western Electric Company, 1956]
中對於管制圖的非隨機方面提出一些判斷的準則，以判斷管制圖 是否正常。可分成「管制界限對稱時」及「管制界限不對稱時」
兩種狀況，在應用這個準則時，只考慮管制圖的一半，並將中心 線到管制界限這一半分割成三等分，分別為A、B、C三區，由於 上下限各為3σ，所以每一區皆為1σ，若有符合圖3.3及3.4的任何 一種狀況發生，就代表管制圖不正常。
圖3.3 管制界限對稱時之判斷準則
圖3.4 管制界限不對稱時之判斷準則
除了上述的判斷準則外，西方電器手冊更將一般製程上常見 的管制圖細分為十五種類型。透過管制圖所呈現的趨勢，除了可 以判斷其異常狀態外，亦可從中發現其發生原因，茲就此十五種 類型之管制圖名稱、圖形趨勢及其資料分佈狀況，說明如表3.4
3-10
表3.5 管制圖趨勢類型彙整表
管制圖類型 圖形說明 呈現圖型 資料分佈
Cycles（週期）
圖形呈連續性高低起伏 且有規律的週期性變化，為 一種非機隨型式。
Expected spread
Freaks（畸形）
圖形為單一測量值相較 其他觀察值有明顯的差異，
且顯著的落在上下管制界限 外，稱為異質點。
3-11
Gradual change in level
（水平逐漸變）
圖形呈現前後觀察點較 異常，而中間的觀察點則趨 於正常的現象。為Sudden Shift in Level中的一個特例。
E xpected spread
表3.5 管制圖趨勢類型彙整表(續)
管制圖類型 圖形說明 呈現圖型 資料分佈
Grouping or Bunching
（成團或成串）
當測量數以非隨機式的 群集在一起時，則表示有極 不相同的原因突然進入。
3-12
Instability
（不穩定）
圖形呈現為觀測點頻繁 地出現在管制界限的兩邊，
並呈上下不規則、異常的巨 大波動且幅度非常的廣闊。
Interaction
（交互作用）
交互作用為一個變數可 以改變另一變數的作用。也 是兩個以上的變數組合所產 生一種綜合影響。
3-12
表3.5 管制圖趨勢類型彙整表(續)
管制圖類型 圖形說明 呈現圖型 資料分佈
Mixtures（混合）
在此種混合的類型中，圖 形呈各測量點有落在上、下 管制界限的傾向，且在中心 線附近缺乏正常的波動。
Stables forms of mixture
（穩定型混合）
為混合型式的一種特 例，此種類型混合一種以上 的分配型態，且這些分配是 均勻的。
3-13
3-14
Unstable forms of mixture
（不穩定型混 合）
不穩定型混合為混合型 態之一種特殊類型。其由若 干個分佈構成，這些分佈可 能為位置改變，或僅是比率 改變。
表3.5 管制圖趨勢類型彙整表(續)
管制圖類型 圖形說明 呈現圖型 資料分佈
Natural pattern
（自然圖型）
自然圖型係在所繪製之 一長串點數中，型態是穩定 的；沒有趨勢；沒有突然移 動，且在製程管制狀況下。
Stratification
（層化）
圖形呈現少數的資料點 靠近中心線；而沒有資料點 靠近管制界限，是不正常的
一種形式。 0.001
Distribution No. 1
Distribution No. 5
Sudden shift in level（水平突變）
圖形中之資料點的位置 突然改變方向，且不規則（亦 即非隨機的點）的點出現在 同一邊。
3-14
3-16
表3.5 管制圖趨勢類型彙整表(續)
管制圖類型 圖形說明 呈現圖型 資料分佈
Systematic variables
（系統化變數）
系統化變數為自然圖型 特徵之一。然其具有可系統 之預知性，並常呈現規律的 鋸齒狀型態產生。
Expected spread
Tendency of one chart to follow another
（兩圖相似向）
此為具有相似傾向之圖 型趨向，在所觀察之管制圖 出現。如兩圖發生相互依隨 之情況，代表兩圖有關係存 在。
3-15
Trends（趨勢）
所謂趨勢，乃是一種連續 性向上或向下移動之現象，
且一連串之點數方向不改 變。
資料來源：本研究整理
