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類神經網路導入裝備計畫性維修之研究

為了解決suzuki妥善率的問題，作者陳書豪 這樣論述：

武器系統具有使用期程長、系統複雜（零附件項多量少）、價格昂貴、妥善狀況要求高等特性，既須要求高妥善率以滿足作戰需求，又要避免備份件過量損耗以符合經濟原則。故實有必要建立一估算模式，在系統妥善率、有限的備份件預算及其它限制條件下，求得最佳翻修執行方案，以避免裝備因提早進廠翻修而造成備料過早更換或裝備因使用至末期料件損耗過量所造成之浪費。此外，為國軍建立後勤維修能量的大小應由使用者依本身任務及使用狀況，機動調整維護供應量的觀念與方法。 類神經網路具有優異之建構非線性模型及學習的能力，因此本研究從使用者的需求面，應用類神經網路的技術做備份件需求的預估；並更進一步的利用類神經網路

的預測成果，來建立裝備翻修期程的最佳化模型。從研究中得知翻修預測模型各項輸入因子中，對裝備需求影響最大的是時間（任務及翻修參數）因素，其次是使用環境（包含溫、濕度因子，觀其受季節性影響而得知），最後才是人力因素。然而，不論是裝備的任務次數、使用時間、操作及儲存環境都對系統妥善率及備份件需求的影響有相當的影響；尤其是對於複雜或龐大之武器系統，在做後勤維修政策評估及估算妥善率、備份件需求時，不宜將上述因素忽略不計，才能獲得最佳之成果。