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運用群組技術-位階排序法和直接集群法 -對螺絲起子生產規劃效益之研究

為了解決加班費試算系統的問題，作者黃秀銓 這樣論述：

本研究運用群組技術中的位階排序法Rank Order Clustering (ROC)以及直接集群法Direct Clustering Algorithm (DCA)，運用這些分析演算法；將螺絲起子複雜紊亂的製造加工流程和機械設備；做適當有效的分群群組和製程流程模式，並改善生產製程效率，低減物料流程搬運距離上無謂的浪費，提高生產效益、降低製造成本進而提升企業競爭力。 藉由設施規劃群組技術分群；具系統邏輯性的資源調配運用後；經最終驗證結果，位階排序(ROC)最優，每月可減少7,864.30-NTD的人力成本支出浪費，為企業經營管理方面；帶來明顯較佳百分之七十八的成本支出效益改善，

相對的也可間接提升公司更有利的競爭力。

高壓避雷器故障檢測及配電站巡檢路徑最佳化之研究

為了解決加班費試算系統的問題，作者洪純純 這樣論述：

本文主要旨在開發高壓避雷器故障檢測及配電站巡檢路徑最佳化系統；首先藉由伺服器儲存現場配電盤之電氣訊號，利用IEC 61850通訊協定傳送數據至遠端監控中心並加以儲存，可達到現場遠端同步監控及分析。其次，建立高壓避雷器六種故障模型，作為電力配電盤之局部放電檢測對象。高壓避雷器之故障辨識，係利用高頻比流器感測避雷器電纜接地線以高速資料擷取卡擷取局部放電訊號，再經由離散小波轉換濾波後，利用對稱點座標法與混沌系統各別繪製特徵圖，並以卷積神經網路及深度學習演算法進行辨識。最後，針對多點配電站之配電盤進行最佳巡檢路徑規劃，將其每站行駛距離與行駛時間建立對應矩陣，將矩陣資訊輸入至粒子群最佳化演算法與基因演

算法，分別獲得維修路徑最佳化，即所花費最少與最短之交通時間和距離，再配合查詢勞基法現行法規與汽油價格，對兩種數據進行經濟成本評估，可實現智慧巡檢最佳化之目標。本文所提之方法經測試結果顯示，於配電盤運轉監控系統中，能夠線上遠端監控配電盤並將電氣數據匯集至現場伺服器，亦可由遠端監控中心自行決定調用現場伺服器資料以減輕自身記憶空間之負擔或也可利用IEC 61850將數據存於本機進行備份。於高壓避雷器之故障辨識中，將原始訊號濾波後，通過對稱點座標法之雪花圖辨識準確度為96.9%，而通過混沌系統之動態誤差散布圖辨識準確度為99.7%，可證實本文所提方法之實用性。於巡檢路徑最佳化中，由維運人員決定出發配電

站位置，此系統會自動搜尋出發配電站與其附近配電站位置，而將此多點配電站利用粒子群最佳化演算法與基因演算法獲得巡檢路徑最佳化，並計算其消耗成本和排碳量以評估其最佳經濟效益。