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亞洲大學 經營管理學系 陳坤成所指導 李昊餘的 以人工智慧透視學術研究商業化對智慧學習影響之研究 （2019），提出Team SSD 評價關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、智慧學習、智慧資本、服務創新、學術研究商業化。
而第二篇論文中原大學 企業管理研究所 蔡文鈞、鄭詠隆所指導 李吉昌的 運用六標準差設計提升智慧工具機使用壽命之研究-以T公司為例 （2019），提出因為有 六標準差、設計、改善、工具機、壽命的重點而找出了 Team SSD 評價的解答。
以人工智慧透視學術研究商業化對智慧學習影響之研究
為了解決Team SSD 評價 的問題，作者李昊餘 這樣論述：
第三次人工智慧 (Artificial intelligence, 革命性地崛起，人類科技躍升 智 慧世代 儼然成為進行式。海量數據主要由 智慧型行動個人裝置 經由聯網活動，以及物聯網感知裝置所接收之訊息組成 透過網際網路雙向傳遞，產生各式 結構化、半結構化 與非結構化數據 ；經由人工智慧系統框架演算法，分析海量數據中所蘊藏富含價值之資訊，將其辨識、擷取、分群、歸納，藉此達到預判以及系統自我學習目的，其結果具有高度精準性以及高可信度。各國相繼提出高科技生 產策略，其建構於人工智慧主體的系統 關鍵技術 。 實證 研究指出， 物聯網 (Internet of things, 技術作為鏈結虛擬與實
體媒介，能有效雙向傳遞接收之數據以及下達決策指令，且具有可靠性、完整性與即時性。導入產業媒合相容 特性之商業模式， 技術框架具 高信度決策輔助， 能實質 提升產業營運績效。近年 來 科技革新產業面臨轉型或 升級 ，系統框架結合管理學理論模型建構 ，以 學術研究商業化模式 作為 技術 導入 切點，勢必 影響 各行 百業 之 商業模式與經營策略 。 學術研究機構具有前端創新性研究能量，整合 實務 技術 以實現 科技 創新、管理創新 以及價值創新三面向 ，並以擴散創新為主要表現手段 。本研究採以雙架構 量化研究 方式 利用層級分析 Analytic h ierarchy p rocess ,AHP
方法， 建構智慧化層級架構評估準則之優先發展權重排序，並 尋求替代方案之可行性 利用 結構方程模式 Structural equation modeling, SEM 方法， 檢驗 學術研究商業化構念對於智慧製造、智慧學習之結構關聯性 並 驗證本研究提出假說 。 AHP 問卷共回收 146 份有效樣本， SEM 問卷共回收 2 30 份有效樣本。兩份問卷皆獨立且於不同時間序進 行調查，樣本歸類以產業及學界且平均分布狀況良好 ，調查結果具代表性 。研究結 果顯示，層級架構替代方案以智慧學習權重最高，其優先發展 排序第一位，其次為學術研究商業化； 學術研究商業化對智慧製造有正顯著影響，學術研究商業
化對智慧學習具正顯著影響，且服務創新於物聯網對學術研究商業化具完全中介影響效果 ，而智慧資本於人工智慧對學術研究商業化不具中介影響效果 。由此可見，研究成果透過學術研究商業化實質影響智慧化應用端。
運用六標準差設計提升智慧工具機使用壽命之研究-以T公司為例
為了解決Team SSD 評價 的問題，作者李吉昌 這樣論述：
長期以來，工具機應用等級被認為是國家工業化程度評定標準之一，2017-2018年台灣工具機出口排名為世界第五名，由此可知台灣產業水準為世界認可，但近年來台灣業者面臨中國低價傾銷壓力，加上日、德等國為擴大市佔率，以降低售價方式逐漸侵蝕台灣現有市場及客戶，因此台灣政府為讓產業保有競爭力，於2016年委託工具機公會組成國家隊，讓產業藉由群體力量共同升級以與國外同業抗衡。個案公司為日本知名工具機在台灣轉投資之子公司，長期以來保有「品質第一」文化，加上先進技術轉移及合作，使其成為台灣之「車床專家」，但隨著全球化導致產品週期急速縮短、新商品上市時間壓力，使得客戶對機器穩定度要求更為提高。本研究貢獻之一為
經由個案研究，蒐集改善工具相關文獻蒐集，運用六標準差設計、故障模式與效應分析、故障樹分析、創新發明與問題解決工具、專家訪談以檢討改善開發流程，建立品質預防制度、改善工具機穩定度、提高運轉效率及產品良率，最終讓使用壽命延長、品質升級，獲得市場認同。貢獻之二為運用智慧功能及大數據模態建立，讓產品可靠度提升、對客戶提出具體承諾、建立品牌忠誠度及穩固合作夥伴。本研究最後提出之研發與行銷策略之建議，期望提供個案公司在全球化競爭激烈環境下，仍能持續成長及永續經營。