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以FMEA來探討主機妥善率的管理

為了解決tableau台灣代理商的問題，作者李國隆 這樣論述：

摘 要船舶主機是航行中的船舶最主要的耗能設備，由於船舶航行於世界各港口，需要面臨多樣的環境變化，且船舶海上從業人員專業素質良莠不齊，當船舶主機能效表現下降，會因此造成管理維修難度增加，最終將使營運成本增加，影響航行安全，甚至耽誤船期，衍生相關費用損失。本研究以駐岸工程師的角度探討如何透過船報的運轉數據來控制及管理船隊中各船舶的主機妥善率。由於常常駐岸工程師非親自在船隻現場，又船報的資料可能出現敏感度不足，甚至有刻意隱瞞的狀況；或者當問題已經很嚴重時才發現實際狀況與所掌握的之間有誤差，以致最佳處理的時機錯過，造成公司重大的損失。若透過檢查指標的比對發現某船之妥善率出現狀況，而船上無法立即迅速且

有效的排除問題時，駐岸工程師就必須介入協助排除問題；並根據造成妥善率下降的因素來找出並確認造成其下降的主因，恢復船舶正常而有效率的運轉。因此本研究使用失效模式與影響分析(FMEA)的原則來規劃船舶主機妥善率管理系統。研究中針對影響主機妥善率的各項因數，考慮了五項指標，包含主機故障停俥時數、維修次數、維修與備品超支費用、牽涉油耗的比燃油耗率等進行分析，以作為船舶管理主機之參考依據。另外也針對船舶生命周期中不同的時期做深入探討其造成該時期妥善率下降之可能因素作成分析樹，並擬訂出改善妥善率的因應方案。而研究結果顯示，妥善率管理系統以及分析妥善率下降因素後所擬定之因應方案可實際運用於船舶現場，並改善不

良之現況，使之恢復正常運行效能。關鍵字；船舶主機、妥善率、(FMEA) 、比燃油耗率(SFOC)、船舶管理。

支持向量迴歸結合基因演算法預測外匯價格—以歐元兌美元為例

為了解決tableau台灣代理商的問題，作者陳又榮 這樣論述：

外匯市場是由全球各地區不同交易時段的交易市場組成，倫敦市場和紐約市場交易時間的重疊區是全球外匯交易最頻繁的時段，將資料視覺化後發現在兩大市場交易時間重疊區內，匯率的波動幅度較大，因此判斷交易時間重疊區會對匯率造成影響。每週末外匯市場休市後可能發布出乎意料的新聞消息，所以收市前持有外匯的風險較高。將資料視覺化後觀察發現，在收市前和開盤後，匯率會有明顯的漲跌現象，因此判斷週末會對匯率造成影響。綜上所述，本研究除探討一般量價屬性外，並加入週末和交易時間重疊區的因素，選擇歐元兌美元為研究標的，建立預測匯率的支持向量迴歸(Support Vector Regression, SVR)模型，透過基因演算

法(Genetic Algorithm, GA)調整模型參數，以取得最佳化模型。實驗結果顯示，加入週末及交易時間重疊區屬性的GA-SVR較僅使用外匯基本量價屬性之GA-SVR可降低9.4%的平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Percent Error, MAPE)。