决策分析研究(ppt46)简介开始
簡 介
簡禎富 是國立清華大學工業工程與電機工程雙學士，美國威斯康辛大學麥迪遜分校工業工程博士，現為國立清華大學工業工程與工程管理學系副教授。曾榮獲斐陶斐榮譽會員、清華大學新進人員研究獎、國科會甲等研究獎、教育部産學合作研究獎、中國工業工程學會優秀青年工業工程師獎、工業工程論文獎，著作發表於 IEEE Trans. on Semiconductor Manufacturing, IEEE Trans. on Power Systems, IEEE Trans. on Power Delivery, Int. Trans. in OR, J. of MCDA, Computers & IE, Int. J of CIM, R&D Management，工業工程學刊、科技管理學刊、系統與管理、管理研究學報、捷運技術等國內外期刊，並獲得國內外專利。研究領域包括決策分析、統計決策與資料挖礦、決策支援系統、半導體製造模式與分析等。
研究背景與重要性
半導體製造等高科技業對國內經濟發展以及國家競爭力之提昇，影響極為重大。
高科技產業特性為產品生命週期短、交期快，市場變動快、風險高，競爭對手多、價格競爭激烈，製程複雜、研發需求強、技術密集度高。
基於這樣的產業特性，半導體業所面臨的決策問題通常亦具有不確定性、時效性、高風險性、複雜程度高等特性。
問題特性
由於半導體產業的自動化與電子化，在複雜的製造程序中，都會自動蒐集產品經過機台加工的工程資料，或以人工輸入的紀錄資料來進行製程監控、故障分析與製造管理。
因為製造程序複雜、影響變數眾多，工程師往往無法從收集的龐大資料中，迅速有效地察覺可能導致其中製程異常的原因或是歸納造成產品品質不良的因素，更遑論從資料中發現先前隱藏不知的重要訊息。
半導體製造資料挖礦相關研究必須結合領域知識與研究分析方法，並需透過實證研究來檢驗具體成果。
資料挖礦與資料庫知識發現
「資料庫知識發現」（KDD）是從資料中建立確定有效的、新奇的、潛在有用的、以及易懂形式的樣型之過程，且此過程不是顯而易見。
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