雲林工廠職缺的問題，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

自動化生產系統開發與生產流程優化設計與實踐

為了解決雲林工廠職缺的問題，作者楊畯毅 這樣論述：

隨著智能化時代來臨，工業與科技發展迅速，為了使傳產升級，各工廠引入了工業4.0架構與AI人工智慧，並逐漸改變傳統產業模式，全面地提升各工廠產線之智慧製造程度已成為現今的趨勢。目前自動化產線也逐漸走向減少浪費的精實生產，而生產過剩為浪費之首，因此生產由大量產出改為客製化訂單的生產模式，以優化產線效率減少成本為主，並選用依客戶需求為主的拉式生產為智能生產系統的主要運作模式。此外，加工數位化也是現今各產業所發展之目標，具彈性化的主控系統及排程管理大大的改善整體生產效率，既能方便地增設新設備，也能沿用傳統機台，必要時加裝IoT智能感測模組，經由後端資料庫進行數據分析與自我決策，可即時反應突發事件，實

現動態排程，藉此優化產線效率並滿足需求。本論文著眼於智能生產系統，以此為主軸，應用於實驗室自行開發的產線中，此產線為4站，分別為雷射雕刻站、AI視覺檢測龍門站、六軸機械手臂塗膠站以及組裝倉儲站，原先為一條龍式的產線，使用PLC為中控系統，且使用傳統I/O通訊介面，若需更動產線配置實屬不易。本研究藉由C#程式架構開發了生產線的主控制端，透過此主控介面，對各設備通訊與下達命令，由於程式架構較為彈性，可根據現場設備與需求，快速調整與增設功能。此外，本系統也結合了MySQL資料庫與WordPress網頁架構，實現遠端監控與即時資料擷取。在產線運行時，主控端之程式介面會顯示各站重要數據，可得知當前原料個

數、加工進度、產線預估完成時間、誤差時間…等數據並加以分析應用。本系統還融入了加工製程優化之分配法則以及動態排程生產模式，當故障發生時，主控端具有自我決策系統，可自動調度支援。最後，將所提出之智能生產系統架構在實際生產線上實施，以驗證其可行性，為傳產升級貢獻一份心力。

基層管理者自我導向學習、工作壓力與工作滿意度之研究-以 P 公司為例

為了解決雲林工廠職缺的問題，作者張倫鈞 這樣論述：

本研究旨在瞭解基層管理者自我導向學習、工作壓力與工作滿意度之狀況，並探討變項之間的差異與相關情形。主要之研究量表包括個人背景基本資料、自我導向學習、工作壓力與工作滿意度等四個部分。本研究依據研究假說模式，採用問卷調查的方式來蒐集資料，以位於新竹科學園區某半導體晶圓代工廠基層管理人員作為主要研究對象，並利用Google表單設計問卷，並利用電子通訊軟體(line或FB Messenger)等方式傳送問卷連結，問卷發放期間為2021年03月01日到2021年03月31日，總共回收有效問卷122份。並將回收之問卷資料用以spss統計分析軟體進行信度分析、敘述性統計分析、獨立樣本t檢定、單因子變異數檢

定、相關分析與迴歸分析來進行驗證分析，以瞭解不同個人背景變項對自我導向學習、工作壓力、工作滿意度之關係。根據資料分析顯示研究結果如下：1.管理人才青黃不接，企業面臨人才斷層。2.基層管理者自我導向學習的意願和動力極高且良好。3.個人背景不是學習的障礙，不付諸行動才是絆腳石。4.瞭解管理授權，管理事務事半功倍。5.管理者的限制從來不是畢業科系和專業，而是態度和能力。6.視管理者為重要資產，既使壓力大，卻讓員工感到暖心。本研究依據研究結果以提供基層管理者與企業組織公司等相關單位作為參考及建議，希望能幫助企業組織公司瞭解且能透過指引和溝通的方式，來調節基層管理者之工作壓力，並提升員工滿意度。