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地政士產業導入ERP成效之個案研究

為了解決鼎新 SAP 比較的問題，作者蘇晉得 這樣論述：

跨國企業與國內大型企業目前多已導入企業資源規劃(Enterprise Resource Planning, ERP)系統，讓企業經營者能即時掌握企業資訊，隨時調整營運流程，決策者更能充份掌握資訊，有利於提升決策方向與營業績效。 台灣企業約97%為中小企業，地政士產業為傳統服務業，產業形態為專門職業技術人員，目前大多為個人事務所方式營業，必須透過人工及人力處理大量文書作業程序。參考許多企業導入及使用ERP系統時，常因方式、經驗或資訊不足，結果造成效益不佳或不如預期。因此，本研究採用個案研究法，透過整理分析個案公司的特殊性與需求，探討導入ERP系統後，對事務所經營管理成效的改善。

本研究結果發現，US地政士事務所在導入ERP系統後，規劃案件進案處理作業建立標準化SOP流程，帳務在結帳上零錯帳率，原本的文件管理轉變成電子化資料存取，此舉不僅地政士在管理效益上大幅提昇，並且在營運發展上可以隨時調整接案方向與決策。 本研究結果可以提供地政士在導入ERP系統時的模式參考，也可以提供未來研究者更進一步的研究與指引。

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決鼎新 SAP 比較的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。