富士康汽車的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

精實改善108招(下)

為了解決富士康汽車的問題，作者石清城 這樣論述：

　　本書以豐田現場改善技術108招為藍本，結合工廠管理改善近三十年的工作經驗，透過文字與圖表並呈的方式，配合淺顯易懂的實際案例，全面系統地講述TPS管理技術。   　　本系列書分上中下冊，共12章。每個概念都遵循“何謂？”“為何？”“如何？”以及“案例” 四個部份展開，同時每節結尾都研擬有「互動的題目」。   　　本書除可供工廠經營者及現場管理者指導之用，亦可作為培育工廠管理人才及高等院校的教材，尤其適合工業工程、精實生產相關從業人員學習參考。   本書特色   　　➢老闆的痛點1.我要企業轉型世界一流，2.AI導入智能工廠，3.我還要導入精實管理系統...... 《精實改善108招是人才

培養的聖經》   　　➢經理人的痛點1.降低成本KPI壓力很大，2.沒時間教部下新staff，3.團隊上下沒有共同的改善語言......《精實改善108招可以幫你》   　　➢工程師的痛點1.我們上層根本不懂技術，2.市面翻譯書理論太多、案例太少......《精實改善108招彩色案例最多》   　　➢新進Staff的痛點1.我要系統性學習，不要碎片式，2.我要葵花寶典，我要成為精實專家、大咖......《精實改善108招是首選》

富士康汽車進入發燒排行的影片

製造服務化、產品創新與動態能力之關係研究－以華碩電腦與鴻海精密為實證案例

為了解決富士康汽車的問題，作者王致迪 這樣論述：

我國製造業面臨外部競爭環境的變化以及全球化的發展，使原本致力於低成本生產的廠商，面臨利潤持續下降的困境，為了克服環境變化，企業開始進行製造服務化的轉型，所謂的「製造服務化」是指製造業者不再將營運的重點著重於製造產品本身，而是透過結合整個產業價值鏈上、下游廠商的方式，共同為顧客提供更具有整合性的加值服務來強化企業的競爭力。而對製造業廠商而言，要維持產業競爭力，「產品創新」往往是他們重要的營運策略之一，研究創新的學者發現製造業者經由產品創新的過程所累積的學習效果和吸收能力對於製造業廠商在進行製造服務化的成效具有顯著之影響。此外，企業若想在環境持續的動態變化中保持競爭優勢，除依賴企業原有的核心資源

基礎之外，還須具備辨識、掌握及重新配置組織內部與外部的資源來配合環境變動之「動態能力」。在過去研究製造服務化的相關議題中，對於製造業廠商的製造服務化、產品創新以及動態能力有不同面向的探討，但從未同時針對「製造服務化」、「產品創新」與「動態能力」三者間相對應的關係進行研究。為了彌補這個研究缺口，本研究採用質性研究方法，以個案的方式探討華碩電腦與鴻海精密兩間公司，在製造服務化演進之軌跡，與產品創新以及動態能力間之關係。本研究結果顯示:一、廠商運用動態能力中辨識能力，為廠商發展新的製造服務化項目。二、廠商透過動態能力中掌握能力，為廠商發展新的製造服務化項目。三、廠商運用動態能力中重置能力，以便發展新

的製造服務化項目。四、廠商在進行製造服務化演進的過程中，會因配合不同的產品創新而進行不同的服務化內容。五、隨著時間的演進，廠商在進行產品創新時會從模仿式創新，再漸漸拓展至原創式創新，且動態能力為其中之關鍵因素。六、隨著時間的演進，廠商在進行製造服務化時會先提供以支援產品功能為主的服務，再漸漸拓展至以支援顧客營運為主的服務，且動態能力為其中之關鍵因素。

精實改善108招(中)

為了解決富士康汽車的問題，作者石清城 這樣論述：

　　本書以豐田現場改善技術108招為藍本，結合筆者工廠管理改善近三十年的工作經驗，進行加工整理，補其不足而成的。內容注重講述具體的管理技術，把改善技術每招如何做的具體展開作法，結合眾多案例及實務輔導經驗，更加深刻的描述說明。 　　本系列分上中下冊，共12章。每個概念都遵循「何謂？」、「為何？」、「如何？」，以及「案例”四個部分展開，同時每節結尾都研擬有「互動的題目」。 透過文字與圖表並呈的方式，配合淺顯易懂的實際案例，全面系統地講述TPS 管理技術，指55 出豐田式管理的終極方向——唯有建立強大有效的現場，製造業者才能永續經營、穩定獲利。 　　本書除可供工廠經營者及現場

管理者指導之用，亦可作為培育工廠管理人才及高等院校的教材，尤其適合工業工程、精實生產相關從業人員學習參考，是實踐精實生產的重要參考指南。  

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決富士康汽車的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。