台灣製造業的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

通路管理(三版)：邁入全通路行銷時代

為了解決台灣製造業的問題，作者邱繼智,李筱嵐 這樣論述：

　　本書具有內容完整、脈絡清晰、闡述分明、各章節之間連貫等特色，並且包含專有名詞中英對照，再輔以台灣製造業、零售業、餐飲業等企業實務案例，完整且具體地陳述通路管理理論與實踐情形。 　　全書共分成三篇十二章，有效涵蓋行銷通路管理課程之面貌。首先，第一篇為「通路規劃」，系統化地介紹其後各章皆涉及到的議題，強調分析行銷通路的功能與流程、設計行銷通路結構，說明主要通路成員之批發商、零售商及專業通路成員之物流業；接著，第二篇為「通路管理」，討論通路管理的各項議題，包括通路組織、通路衝突、通路權力、通路科技、通路法規、通路績效評估等；最後，第三篇為「通路發展」，分別介紹行銷通路國際化

、行銷通路變革與發展。 　　本書各章皆包括章首個案、內容回顧、練習題及測驗題等內容，使讀者容易吸收通路管理理論，進而應用於實務上。  

台灣製造業進入發燒排行的影片

生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增

為了解決台灣製造業的問題，作者蔡棠介 這樣論述：

AOI(Automated Optical Inspection)自動光學檢測於台灣製造業中，為應用廣泛之一，因社會勞動力老年化及人口的趨減，加上人會因為疲勞而降低專注力，故製造業逐漸導入AOI光學檢測設備來取代傳統目檢人力，在應用於工廠內之產品瑕疵檢測時，常發生正確率不高／漏檢之問題，主要原因是以訓練樣品數不足為主，因瑕疵品在產品生產初期所發生之數量及類別不多，若出現不同的瑕疵內容，機器未先學習過，就會造成AOI漏檢。因此本研究主要利用GAN(Generative Adversarial Nets)中文譯為生成對抗網路來生成樣本，來彌補AOI開發初期樣本數不足的問題， 利用兩種生成對抗網路

模型Cycle GAN與Bicycle GAN在兩種不同情境的情況下，生成樣本來擴增AOI樣本資料庫，研究的架構中應用YoloV4(You Only Look Once V4)來當替代AOI系統，在資料集分配上，模擬剛開發初期只有少量的樣本時需讓AOI有基本的檢測能力，故只抽取少量的訓練資料來生成，其餘的當作測試集來驗證生成的樣本是否有效。有別於其他研究應用，本文利用VAE(Variational autoencoders)及GAN結合的生成對抗網路，控制特徵潛在空間向量來生成多樣性的AOI樣本，實驗結果說明利用生成對抗網路生成瑕疵樣本，相較於擴增前兩者準確率差異準確率可達12%，在實驗過程中

生成出多樣性的AOI樣本已與原先輸入的圖像截然不同，故也可應用於生成不同的瑕疵樣本來測試AOI系統的檢驗可靠度。

2022台灣各產業景氣趨勢調查報告

為了解決台灣製造業的問題，作者財團法人台灣經濟研究院(台經院) 這樣論述：

　　國內外經濟預測及各產業未來的發展動向，對企業而言，是一項不可或缺的重要資訊，台灣經濟研究院為協助業界對於國內外暨大陸總體經濟的最新動態，及各產業未來的發展動向，除了每年定期對外舉辦景氣研討會外，亦出版景氣動向調查報告。為因應新的經濟情勢以及各界需求，「2021台灣各產業景氣趨勢調查報告」不僅對2021年國內外重要國家總體經濟現況有詳盡報導，亦提供台灣製造業、服務業與營建業之未來總體發展願景分析；針對二十多項重要中分業於2022年產業景氣趨勢，提供各項統計數據、景氣調查與前瞻分析。此外，新興產業篇以未來具有潛力之新興產業為主，提供產業趨勢，以及推動方向與發展策略。

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決台灣製造業的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。