timesheet中文的問題，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

MES即時報工系統整合介面分析與建置

為了解決timesheet中文的問題，作者黃家葦 這樣論述：

　　智慧製造是現今產業的發展重點，產業因應需求而導入不同軟體開發商的企業資源規劃系統(Enterprise Resource Planning, ERP)、製造執行系統(Manufacturing Execution System, MES)及資料採集與監控系統(Supervisory Control and Data Acquisition, SCADA)，各資訊系統的整合成為企業營運亟待解決的問題。本研究從系統整合的觀點，分析ERP、MES、SCADA系統資訊流的關聯性，了解ERP之生產管理流程、MES之即時報工流程、SCADA即時蒐集現場生產狀態資料的串聯屬性，並以C#語言與Micro

soft SQL Server動態資料庫技術，進行MES之即時報工系統介面建置、功能開發與資料庫連結。　　開發MES之即時報工系統，包含兩個系統介面：即時報工串接介面系統與現場資料蒐集串接介面系統，設計三個模組：報工模組、生產績效模組及現場監控模組，形成ERP、MES、SCADA三者整合的現場即時監控環境，增加資料傳遞的即時性。MES之即時報工系統提供即時報工、現場監控、生產績效分析三項功能，處理現場的即時動態資訊，有效地掌握生產現場狀態，提升企業現場運作的效率，增加資料分析的即時性，達到生產進度追蹤與控制的整體化效益。

混合應用隨機森林和簡單線性迴歸之BIM人力成本預測方法論

為了解決timesheet中文的問題，作者黃建勳 這樣論述：

建築資訊塑模(Building Information Modeling, BIM)近年來已廣泛應用於營建產業，在建築專案中採用此技術的好處亦廣為人知。但是，導入BIM至專案時所產生的額外人力成本，以及執行時是否具有時效性，都是影響業主決定是否採用BIM技術的因素。目前，專案經理通常會在成本決策方面面臨很多風險。因為在實務上BIM人力成本被認為與總建築面積具有某種比例關係，並且專案經理亦大多採用簡單線性迴歸來進行估算。儘管此方法簡單明瞭，但往往存在相當高的估算誤差風險。 因此，本研究試圖開發一種基於跨行業資料探勘標準流程（CRISP-DM）的新方法論，並提出了一種將機器學習(ML)模型

和簡單線性迴歸（Simple Linear Regression, SLR）模型相結合的混合方法，以提高模型對專案在施工階段的BIM人力成本預測的準確性。本研究首先透過台灣某大型營造工程公司過去執行的21個實際案例所記錄的工時記錄資料為基礎，提出了一種成本分解結構（Cost Breakdown Structure, CBS），以建立用於機器學習的訓練數據集。接著導入了隨機森林（Random Forest, RF）和支持向量機（Support Vector Machine, SVM）兩種機器學習技術進行結構體模型建置及結構體施工圖兩項BIM應用的執行人力成本預測，並與實務上常用的簡單線型迴歸模型

進行效能比較。針對簡單線性迴歸模型，本研究亦提出了有效樓地板面積的概念，並以此參數作為簡單線性迴歸建模的依據。最後，透過時間序列分析、聚類分析、特徵值選擇等方式對於模型進行修正及優化以提出本研究之BIM人力成本預測方法論。 上述研究結果顯示：(1)隨機森林模型相較於支持向量機模型來說，對於BIM結構模型建置的人力成本估算具有更好的預測能力，但對於結構體施工圖產出的人力成本估算來說，機器學習技術則無顯著優勢，反而是簡單線性迴歸模型有較佳的表現。(2)本研究亦發現若採用有效樓地板面積參數代替總樓地板面積參數建置RF和SLR模型，其預測效能提升都會有所提升。(3)透過時間序列分析證明了在不同案

例組成的數據集下，各模型可能會產生不同的表現，因此本研究混合了機器學習模型與簡單線性迴歸模型提出了一個新的模型選擇策略。(4)聚類分析及模型降維兩種方法在本研究中已被分別確認可提高模型性能及簡化建模的複雜度。(5)最後，通過比較研究結果，本研究中提出的BIM人力成本預測方法論已被證明可有效降低BIM人力成本預測時的風險。