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而第二篇論文中原大學 工業與系統工程研究所 江瑞清所指導 黃馨儀的 整合機器學習與田口方法建立製程參數優化的預測模型-以CNC鑽孔製程為例 (2019),提出因為有 田口方法、類神經網路、隨機森林、支援向量迴歸、機器學習的重點而找出了 metal build官網的解答。

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冷作人才培訓之行動研究

為了解決metal build官網的問題,作者黃宏毅 這樣論述:

目前國內各產業非常重視專業技術能力,提升生產技術為企業主要需求,且為企業永續發展重要關鍵因素,因此人才培訓與人才留任為各企業非常重要的課題。而目前職場環境情況,冷作人才教育程度及競爭力偏低,而具有競爭力的人通常會選擇往其它領域或產業發展。面對冷作人才日益流失,進而可能造成冷作人才將面對更大的隱憂,可能不僅是專業知識不足,更可能出現專業人才斷層的情況,因此,提升冷作人才培訓課題刻不容緩。本研究主要目的在於了解冷作人才培訓課程學員學習與應用情況,以及學員的學習成效與未來相關證照的考取與就業職場的助益情況,希望帶給有需求的學員提升技能與改變,幫助受訓學員提升冷作技術能力,期未來能增加學員就業機會,

達到培育冷作人員實務技能與職場軟實力之目標。因冷作人才培訓多以學校或勞動部勞動力發展署自辦課程為主要管道,冷作人才培訓通常需要適當的場地配合實作練習,且學員的學習成效較難定量分析處理,學員的參與學習考慮因素以及學習成效較為複雜,因此本研究採取行動方法進行冷作人才培訓相關議題與分析,透過「規劃、行動、觀察、反省」四個行動研究步驟,將重要的內容依照其行動步驟模式進行冷作人才培訓分析。研究對象主要以參與109年勞動部勞動力發展署自辦之金屬結構製作與熔接訓練課程的18位學生為主,經由研究結果顯示學員重要具體成效包含以下幾點:一、學員受訓成效:建構冷作學員的自信力、溝通力及領導力等軟實力。二、學員觀察紀

錄:培養冷作學員學習的三個關鍵,結合理論與實務經驗。三、學員回饋與反思:透過冷作培訓課程六大特色,提升專業技能建立成就感。除此之外,根據前述研究分析結果,考慮目前規劃的培訓課程與實際推行情況,尚有提升的空間,提出學員於參與培訓課程後可提升學習成效的具體建議要點如下:一、減少理論時數、增加實作時數。二、共同參與分組按抽籤模式進行。三、培訓課程中後期搭配開辦相關證照考試。四、降低培訓課程學費。關鍵字:行動研究、冷作人才培訓、學習成效

整合機器學習與田口方法建立製程參數優化的預測模型-以CNC鑽孔製程為例

為了解決metal build官網的問題,作者黃馨儀 這樣論述:

近年來人工智慧成長快速,在各行各業皆如火如荼的推展開來,進而重塑社會發展,也隨著市場的改變,從以前的大量生產製造變成追求少量且高品質的取向,為了符合需求,必須提高效率與品質並降低成本,如此才能擁有企業競爭力。因此本研究利用田口方法優化CNC鑽孔製程的加工參數,以提升孔徑大小的加工品質,並將其數據投入機器學習建立預測模型,以80%的資料進行訓練,20%的資料進行驗證,透過驗證集得知效果,本研究使用類神經網路、隨機森林、支援向量迴歸,與這三種演算法皆利用田口方法優化其內部參數,因此總共使用六種方法建立模型,期望透過模型,能投入參數後預測出孔徑大小,以便未來進行參數調整時能快速預測出品質狀況,達到

高效率與低成本的目標。結果顯示,此六種方法的實驗中,類神經網路與田口結合類神經的預測模型最為精準,兩者並沒有顯著差異,其MSE為22.5398與22.5688,但在田口結合類神經的方法中,收斂速度最為快速,證明此方法利用在鑽孔製程預測中是具有可行性的,並能大幅減少實驗次數與成本。