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運用大數據探討CNC控制器主軸負載率影響產品之研究

為了解決阿里山車床天地的問題，作者李俊奕 這樣論述：

透過科技的普及，運用大數據資料從大量數據中蒐集出有用的資訊，並藉由工業4.0技術將大數據資料做進一步分析，進行預測幫助產業界能多加運用科學方法增加公司產品產能。近年各大公司透過互聯網紛紛建立專屬即時監控機台情形，為即時將資料轉換為有意義資訊以輔助公司管理者做決策，使得大數據資料廣泛應用於工業領域。然而，產線機台資料庫中常會發生錯誤的現象，亦或是不必要資料，此現象大多由於執行錯誤或直接將維修機台時間記錄下來。當蒐集的資料中錯誤過多時，大多會影響到分析效果。本研究透過個案公司提供工業4.0中Skymars即時蒐集三軸硬軌機台主軸負載率資料庫，從中探討影響機台主軸負載率異常原因為何。首先透過德懷術

專家問卷找出主軸負載率異常之原因，並透過中位數、平均數與四分位差篩選出六項影響CNC控制器負載率之原因；首先透過資料探探勘剃除非必要資料，並以負載率資料庫篩選前後倒傳遞進行類神經網路進行篩選前與篩選後之比較，在運用兩階段分群法進行篩選後之資料庫一致性。最後將德懷術找出的六項影響個案公司機台負載率異常原因，並進行數據之蒐集，並透過數據分析，負載率異常(三及含以上)約為44%，經過德懷術找出原因進行修正，大幅降低約至13%。