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先驗演算法於維修履歷之研究-以保修廠為例

為了解決屏東sum保養廠的問題，作者張嘉峰 這樣論述：

根據台灣交通部(民108)統計，台灣每年的車輛數統計量日益增加，2018年開始，包含大客車、大貨車、小客車、小貨車與特種車的總計來到了800萬的車輛數。即平均每10人當中就約有5人擁有汽車，而且使用了10年後的車輛，車主在車輛上的總開銷已經達到新車售價6成以上的花費。因此，如何照顧好一輛日常生活中的代步工具並降低因車輛維修所帶來額外的養車成本，成為了每一位車主所關心的議題。本研究針對嘉義市地方保修廠的維修履歷，使用Apriori演算法來找出有強烈相關性的關聯規則進行分析。並利用關聯規則的分析結果，對保修廠提出顧客銷售與車輛檢修方面的管理建議。本研究從研究個案民國92年6月到民國105年4月的

86351筆維修明細，經過資料清洗、零件名稱重新分類、資料格式轉換與資料分群後，以設定最小支持度的值為0.01，最小信賴度的值為0.7來進行Apriori演算法分析。從規則中含有「引擎」類別的分析中發現，30天內進廠次數達2次的關聯規則，多為更換耗材產生的規則，因此車輛若能定期更換耗材可有效降低故障率。而車輛如果30天內進廠次數達3次，則引擎可能因各系統故障導致必須大修的機率將從6%上升到20%。在維修輪胎與燃油系統時，也會同時更換點火系統的這條規則，共有37輛車輛符合此規則。並透過計算燃油濾清器的平均更換次數，其結果顯示出是100輛對照組的1.84倍，且火星塞更換次數更高達3.58倍，發現因

進廠車輛的燃油濾清器失效，對火星塞的使用里程數造成影響。

國軍運輸部隊運用品質改善以提升車輛派遣成效

為了解決屏東sum保養廠的問題，作者賴竣彥 這樣論述：

全球軍事事務革新浪潮當下，國軍全面推動國防轉型，為因應國防經濟效益極大化的考驗，後勤制度將朝降低成本、主動快速服務為發展目標，如未有效發揮運輸勤務作業能量，將喪失未來作戰即時支援能力；除此之外，適當的績效提升作為，更是使團隊發揮最大戰力的要素，因此精進運輸勤務管理機制，是相當重要的課題。本論文企圖藉由車輛保養維修品質之改善，達到減少後勤資源浪費，使作業流程暢通，直接影響裝備妥善，期有效提升車輛調度派遣效能，以及運輸部隊的服務品質，意即能夠提供用車需求人員及單位，較少調度派遣失誤狀況，達成較高車輛妥善率及使用率。首先針對所選定之個案部隊資料庫，藉由運輸輸具使用需求高，派遣率卻偏低之車型進行相關

性研究分析，並進一步探討造成運輸勤務品質不佳的原因，做為提出可行之作業流程，以及委商修護機制的方式與建議，進而找出具體有效解決方案加以改善，並由此提升車輛調度派遣效能，以作為運輸部隊未來擬定車輛調度派遣策略，亦或進行實務改善之參考，藉以提升整體後勤績效。