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元智大學 管理碩士在職專班 廖東山所指導 陳信志的 結合VRIO資源分析與平衡計分卡架構分析車用資通訊產業之競爭優勢:以Q公司為例 （2013），提出銀欣電源供應器代工關鍵因素是什麼，來自於車用資通訊、策略、資源基礎觀點、VRIO架構、平衡計分卡。

而第二篇論文國防大學理工學院 兵器系統工程碩士班 鄧世剛所指導 張瑩貞的 機器學習技術應用於武器系統關鍵零附件備料需求之研究 （2011），提出因為有 關鍵零附件、備料預測、倒傳遞類神經網路、支持向量機、卜瓦松分配的重點而找出了 銀欣電源供應器代工的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了銀欣電源供應器代工，大家也想知道這些：

結合VRIO資源分析與平衡計分卡架構分析車用資通訊產業之競爭優勢:以Q公司為例

為了解決銀欣電源供應器代工的問題，作者陳信志 這樣論述：

本研究以汽車電子公司Q公司為案例分析，Q公司本為筆記型電腦關鍵零組件廠商，轉而成立事業部投入非電子代工、需長期經營客戶的車用資通訊產業。本文以資源基礎理論之VRIO架構研究分析內部資源的優劣勢，再運用平衡計分卡(Balance Scorecard)之四大構面，由上而下去分析內部資源競爭優勢與發展是否符合產業界未來趨勢與公司願景，最後將獲得結果與差異的資源作為Q公司企業經營策略的建議，並將此方法形成有系統性的管理方法。本研究發現Q公司的策略方向是成為車廠方案提供商，而本研究發現Q公司的優勢資源尚不足以完全支持策略方向，因此本研究建議為加入運用Q集團的雲端計算技術資源的組織、持續提高軟體能力與產

品可靠性，拉高到公司層級去經營需要長期合作關係的車用產業。關鍵字：車用資通訊產業、策略(Strategies)、資源基礎觀點(RBV)、VRIO架構、平衡計分卡(BSC)

機器學習技術應用於武器系統關鍵零附件備料需求之研究

為了解決銀欣電源供應器代工的問題，作者張瑩貞 這樣論述：

M60A3戰車為陸軍裝甲部隊之主要武器裝備，動力系統及零組件之妥善率，直接影響戰鬥力；由於備份件備料前置期程冗長及國防預算逐年遞減，精準備料為本研究目的。為提高備份件預測準確度，本論文應用機器學習方法，如支持向量機(Support Vector Machines, SVM)及倒傳遞類神經網路(Back Propagation Neural Network, BPN)，加上卜瓦松分配原則，針對機械類關鍵零附件進行備料需求預測。 本研究蒐集五年(以季為單位)、共20季維修置換備份件數據資料，並區分為訓練及測試兩階段，運用卜瓦松分配公式分別計算機率值、把前14筆置換數量當做訓練資料、

後6筆數量作為測試資料。預測需求時必須先計算其卜瓦松機率值，然後放入機器學習模型進而得到預測需求，再比較預測需求與實際值。研究結果顯示，無論是在需求數或卜瓦松機率之預測，SVM及BPN模型之預測準確度均達80%以上，尤其在小樣本數條件下，SVM預測準確度更優於BPN。這項研究提供一個概念，在僅有置換備份件數量條件之下，也可以準確進行需求預測，另外也提供國軍後勤單位執行年度備份件需求預測之參考依據。

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