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國立中央大學 工業管理研究所在職專班 王啟泰所指導 鄭聿均的 運用迴歸分析筆記型電腦維修零件需求 （2018），提出hp台中維修中心關鍵因素是什麼，來自於筆記型電腦、維修備料、需求預測、迴歸分析。

而第二篇論文國立彰化師範大學 機電工程學系 鍾官榮所指導 顏勝偉的 使用組合學習法預測晶圓研磨拋光機之維修時機 （2017），提出因為有 積體電路、巨量資料、機器學習、晶圓研磨拋光、演算法、預測模型的重點而找出了 hp台中維修中心的解答。

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運用迴歸分析筆記型電腦維修零件需求

為了解決hp台中維修中心的問題，作者鄭聿均 這樣論述：

消費者選購筆記型電腦也會將其售後服務的維修品質與維修時效做為考量指標之一，國外筆記型電腦評測網站Laptop每年公布的品牌愛好排行榜，其中服務與保固在評測指標中就占了20%，而國內的品牌廠也陸續推出快速維修的服務，來強調自家品牌售後服務的高水準，而要達成快速維修其影響因素很多，其中維修中心的維修零組件備品準確度更是影響維修時效的關鍵因素之一。筆記型電腦是由上百種零件所組成，而維修零組件需求通常是隨機且是間歇性發生，且在眾多的零組件品項中，絕大多數品項需求是零，而不為零的品項其需求數量也有很大的變異，在預測隨機需求時很難找到其規律性，增加預測的困難度。本研究將以某筆記型電腦製造商的維修資料庫做

為個案資料，並將維修紀錄分為保固期外與保固期內，再依照零組件需求數量、特性分類，並從中挑選適合做為本研究預測標的的零組件；另收集工廠出貨數量、業務銷售數量與不良品送修量，應用迴歸分析找出與送修不良品之關聯性，且透過迴歸來預測筆記型電腦維修零組件備料需求，並與移動平均法、指數平滑法做比較，透過平均絕對百分比誤差作為主要衡量指標，平均絕對誤差與平均平方差為參考指標，藉此來評估預測模型的績效。研究結果顯示三種預測方法中保固期內以迴歸分析的預測準度結果最佳，其次是移動平均法，指數平滑法的預測準度則不甚理想；保固期外則是應用移動平均法可以獲得較佳的預測結果，迴歸預測法與指數平滑法結果皆不甚理想。

使用組合學習法預測晶圓研磨拋光機之維修時機

為了解決hp台中維修中心的問題，作者顏勝偉 這樣論述：

半導體產業長久以來面對積體電路製程微縮、晶圓尺寸成長的嚴峻挑戰，當晶圓尺寸越大時能生產的積體電路(Integrated Circuit, IC)越多，可增加產量及降低成本；但對材料技術和生產技術的要求更高，相反的能容許製程或機台偏移的允差相對變小。當設備發生非預期的停機，不論是時間損失(Time loss)、製程異常下的良率損失(Yield loss)或能源的損失等，都直接影響製造成本更甚以往。因此晶圓代工與積體電路封裝產業的維運策略思維已由過去事件發生後才採取措施的反應式(Reactive)維運，演進到預測式(Predictive)維運，利用生產製造過程中所產生的巨量資料進行分析預測，並以

預測結果來輔助決策，降低非預期停機的發生率，未來可預期巨量資料分析、機器學習等將扮演關鍵成功要素。本研究針對半導體生產設備之晶圓研磨拋光機發生的製程故障，使用組合學習法預測晶圓研磨拋光機之維修時機。將晶圓研磨拋光設備的生產履歷資料，經過特徵萃取產生資料特徵與預測目標後，應用ThingWorx Analytics軟體平台中的預測模組為工具，透過演算法訓練自動產出模型，進一步評估預測的結果並建立最佳預測模型，達到預測晶圓研磨拋光機維修時機的效果。

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