產品標準化例子的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

AI 必須!從做中學貝氏統計：從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器

為了解決產品標準化例子的問題，作者ThereseDonovan,RuthMickey 這樣論述：

　　貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅，其核心是利用統計推論的方法，在觀測到新證據或取得新資訊時，利用科學方法循環更新先前假設的機率，非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。   　　正經八百的念經書只會讓人想睡覺，而本書很不一樣，作者依其自身的（慘痛）經歷規劃出這本神奇之書，隨時與學習者站在一起，將腦海經常冒出來的疑問，以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式，也用不同顏色標示（對了！本書是彩色書，灑花），不斷的前後呼應提醒，才不會讀到後面卻忘了前面，進而確實掌握貝氏

統計的精髓。本書討論到 MCMC （馬可夫鏈蒙地卡羅法）之處尤其精彩，一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了，而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練，落實從做中學的精神。   　　對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員，包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等，都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。   本書特色   　　○由施威銘研究室監修內容，適時補充編註與譯註，幫助讀者確實理解內容。 　　○貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神，真正從做中學會的就不會忘記。 　　○本書厚達六百多頁，為考慮到學習的便利性

與舒適性，採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。 　　○額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載，可自行修改參數觀察函數圖形變化。

圖解改善管理

為了解決產品標準化例子的問題，作者陳耀茂 這樣論述：

　　「改善」是企業進步的手段，沒有一家企業敢說不需要改善，不思改善的企業終將被淘汰，故「改善」是立業之本、生存之道。 　　日本企業的改善，從1970年代到80年代，特別是品質管理的改善受到世界的矚目。此時代的許多日本企業，針對品質、成本、速率、生產力等，積極建構起改善自身過程的文化進而獲得成功。譬如︰在製造現場利用品管圈（QCC）活動降低不良、改善品質、降低成本，就是最明顯的例子。 　　本書為了使改善導向成功，是以標準式的步驟來說明，即為「整理背景」、「分析現狀」、「探索要因」、「研擬對策」、「驗證效果」、「引進與維持」等六個步驟，不管是大幅改善或是小幅改善均能適用。

　　改善是需要使用工具的，因之本書所使用的改善方法，可參閱第九章的說明，至於詳細情形，請參閱《EXCEL品質管理》（五南出版），而相關的統計手法也可參閱《EXCEL統計分析》（五南出版）等書。 　　本書是採循序漸進的系統化介紹，並以圖表方式解說，期盼能協助讀者增進對改善管理的了解，並藉此深化對品管的相關知識，以提升改善實力。

創新在積體電路企業永續經營的策略重要性—以台積電&聯發科創造藍海市場個案為例

為了解決產品標準化例子的問題，作者吳承勖 這樣論述：

現今工業標準化大量製造下發展已反映出市場由「供不應求」進入「供過於求」生產過剩狀態的成本競爭紅海市場。可是綜觀全球仍有數十億人口，由於經濟水平卻未感受到科技創新改變了生活型態的便利性。暗示科技產品在科技應用與新領域開發的產業生態，加入創新策略來佈局將會創造差異化新藍海市場。企業經營行銷管理與市場接觸的媒介是公司的產品和服務，由個案的例子可看出企業不再只是企業本體和而是擴及整體生態平台下的產品服務，利於將創新科技帶到全世界每個角落，來滿足及提升人們在工作、生活、娛樂等各方面的市場需求。因此企業的創新要想獲得市場上需求的持續認可，就必須針對市場的客戶需求趨勢化指導逐步遵循PDCA(Plan,Do

,Check,Action)循環管理技巧來不斷提高產品的性能和服務策略催化。此處的基本性能主要是指獲得現有競爭市場上普遍認可的性能，而差異化性能則是指那些並非所有企業都夠提供的產品特色，這些差異化性能若可以更好地滿足消費者需求，那就具有市場的壟斷性。本研究以台積電與聯發科為例，依摩爾經濟學來探討半導體公司在元件尺度微縮化 競賽中創新策略的手法與通則性，再依公司創新個案探討與發展現況來作本質差異性的探討，藉由產品差異化進化到策略的差異化來優化技術創新、產能創新，成本競爭與商業模式創新的手法導引到新藍海市場的策略做歸納分析，研究發現個案中其永續經營手法中聚焦在產品的研發與創新價值來創造多重產

品生命曲線疊加，得以再創公司生命曲線成長達到永續經營的目的。