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國立臺北科技大學 管理學院EMBA華南專班 林榮禾所指導 鄭宏源的 應用TRIZ理論於委外代工之物流成本優化-以TFT LCD產業為例 （2020），提出行動電源10000關鍵因素是什麼，來自於萃思理論、委外代工、物流成本、問題階層分析、功能分析。

而第二篇論文國立雲林科技大學 資訊工程系 張慶龍所指導 王怡翔的 ROS平台之多感測器融合精準定位與建圖 （2019），提出因為有 自動導航車、機器人作業系統、超寬頻、光學雷達、同步定位與地圖構建的重點而找出了 行動電源10000的解答。

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應用TRIZ理論於委外代工之物流成本優化-以TFT LCD產業為例

為了解決行動電源10000的問題，作者鄭宏源 這樣論述：

在網路全球化的今天，手機是現在每人都有1支以上的3C產品用於通訊、獲取資訊及電子錢包等，而手機顯示的屏幕為薄膜電晶體液晶顯示器(Thin Film Transistor Liquid Crystal Display, TFT-LCD，簡稱液晶面板)，正因手機需求量大幅增加演變成液晶面板(TFT-LCD)廠於中國大陸如雨後春筍般倍數增長，而產能大幅擴增後導致供過於求的狀況。在中國大陸的液晶面板(TFT-LCD)廠大部分都有政府支持甚至是國家扶持及補貼，而造成液晶面板(TFT-LCD)及其模組市場的削價競爭及利潤空間被大幅壓縮，以致台資的液晶面板(TFT-LCD)廠面臨前所未有的經營挑戰，甚至公

司存亡之戰。有鑑於此，台資的液晶面板(TFT-LCD)廠除盡速積極轉型外，另需進行有效控制供應鏈成本並甚至大幅降低供應鏈成本才能有效提升市場競爭力。在網路全球化的今天，手機是現在每人都有1支以上的3C產品用於通訊、獲取資訊及電子錢包等，而手機顯示的屏幕為薄膜電晶體液晶顯示器(Thin Film Transistor Liquid Crystal Display, TFT-LCD，簡稱液晶面板)，正因手機需求量大幅增加演變成液晶面板(TFT-LCD)廠於中國大陸如雨後春筍般倍數增長，而產能大幅擴增後導致供過於求的狀況。在中國大陸的液晶面板(TFT-LCD)廠大部分都有政府支持甚至是國家扶持及補貼

，而造成液晶面板(TFT-LCD)及其模組市場的削價競爭及利潤空間被大幅壓縮，以致台資的液晶面板(TFT-LCD)廠面臨前所未有的經營挑戰，甚至公司存亡之戰。有鑑於此，台資的液晶面板(TFT-LCD)廠除盡速積極轉型外，另需進行有效控制供應鏈成本並甚至大幅降低供應鏈成本才能有效提升市場競爭力。液晶面板(TFT-LCD)廠為提升市場競爭力，乃將生產製程中勞力密集的模組組裝段採用生產外包(Outsourcing)模式彌補自製產能不足來替代設備的添購，以求減少資本支出而降低公司成本。而生產外包(Outsourcing)模式中的委外代工(Original Equipment Manufacturing

, OEM)成本包含加工費及物流費用兩大部分，雖有諸多研究探討生產外包(Production Outsourcing)的成本，大部分是探討生產外包的模式、策略、廠商評選或加工費成本等，但較少針對其物流的運輸過程(Logistics Process)及其成本進行探討與研究。本研究目的以應用TRIZ理論的工具進行委外代工(OEM)的物流成本探討其優化的可行性進而增加企業競爭力。本研究應用萃思(TRIZ)理論的解題模式及其工具，以6W1H1G進行研究目標的確定後再以九宮格法(9 Windows Method)、問題層級分析法(Problem Hierarchy Analysis, PHA)、最終理

想解(Ideal Final Result, IFR）進行問題及機會的辨識並運用技術矛盾(Technical Contradiction, TC)之矛盾矩陣(Contradiction Matrix, CM)及發明原則(Principle Of Invention, POI)進行問題分析後再利用功能分析(Function Analysis, FA)及系統裁剪法(Trimming Model, TM)解決問題，探討影響委外代工之運輸費用的核心問題並找出物流的運輸過程優化方案，以達有效降低委外代工之物流的運輸成本進而增加產品之達交效率。本研究結果為於2018年至2020年的三年平均效益為運輸總次數

減少約60.22%及節省成本支出約36.59%。建議將本研究提出之新方案應用於其他產業之委外代工的可行性或研究委外代工模式的方向可朝保稅材料直送代工廠，以求延伸其效益。

ROS平台之多感測器融合精準定位與建圖

為了解決行動電源10000的問題，作者王怡翔 這樣論述：

面對少子化與老人化趨勢，如何設計各領域所需之智慧型機器人，以減少人力短缺衝擊為近年來重要研究範疇，為了滿足智慧型機器人之移動能力，精準室內定位為重要功能。本論文主要是以機器人作業系統(Robot Operation System, ROS)為平台，結合光學雷達(Light Detection and Ranging, LiDAR)、慣性感測器(Inertial Measurement Unit, IMU)、里程計與超寬頻(Ultra-wideband, UWB)定位技術，以擴展卡爾曼濾波(Extended Kalman filter, EKF)做感測資料融合，實現精準室內地圖構建(Simul

taneous Localization and Mapping, SLAM)與定位功能，滿足智慧機器人應用需求。經由系統實作與不同之實驗結果顯示，所建構之SLAM地圖於定位精準度可有效提升。

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