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南臺科技大學 工業管理研究所 廖顯宗所指導 蔡雅涵的 應用六標準差於製程之品質改善研究 （2020），提出304不鏽鋼板價格關鍵因素是什麼，來自於六標準差、品質管理、顧客需求。

而第二篇論文華梵大學 智慧生活科技學系碩士班 張志平所指導 蕭博仁的 應用機器學習於金屬銲接參數最佳化 （2020），提出因為有 惰性氣體鎢極電弧銲、機器學習、支援向量迴歸、類神經網路、隨機森林的重點而找出了 304不鏽鋼板價格的解答。

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應用六標準差於製程之品質改善研究

為了解決304不鏽鋼板價格的問題，作者蔡雅涵 這樣論述：

應用六標準差做品質改善，是廣受全球製造業所重視的品質管理工具之一，憑藉衡量的方針與公司策略做結合，可進一步的達成管控的成效。這些年工業經濟越來越競爭，惡性的價格戰與品質要求越來越嚴謹，然而影響品質的因素有很多，過去在測量後所做的檢核報告往往只是形式上的論述與檢討，並無法達到品質提升的效果。本研究是以六標準差(Six Sigma)DMAIC手法做架構，藉由定義、量測、分析、改善和控制應用於本研究個案產品，探究如何在製程進度中維持品質的一致性。藉由蒐集數據統整分析，從中定義出客戶的需求以及影響品質的關鍵要因，並提出有更有效率的改善方針，此研究結果顯示導入六標準差之DMAIC管理手法後，整體合格良

率從93%提升至98%，良率增加5%。除了大幅減少品質錯誤率同時也降低了修繕時間與異品不慎輸出所耗費的時間與人力成本，也進而提升整個生產流程之製程能力。

應用機器學習於金屬銲接參數最佳化

為了解決304不鏽鋼板價格的問題，作者蕭博仁 這樣論述：

金屬銲接廣泛的應用於機械製造、汽車、航太領域等。一般都是依靠銲接師傅的經驗，造成銲接品質參差不齊與不易傳承，且未考慮多重品質特性。因此，本研究運用機器學習做預測，來解決金屬銲接多重品質特性的問題，提高整體銲接強度。本研究探討應用機器學習於金屬銲接最佳化，收集金屬銲接實驗數據後選擇銲接參數為銲接電流、銲接移行速度、氬氣流量、鎢棒工作間隙與鎢棒凸出量，透過S/N比、TOPSIS、機器學習中的類神經網路、支援向量迴歸、隨機森林、線性迴歸建立模型，藉由均方根誤差（RMSE）比較找出最佳模型，再利用完全排列組合，找出金屬銲接最佳化參數水準組合。研究結果顯示最佳模型為隨機森林，金屬最佳參數水準組合為銲接

電流 150A、銲接移行速度 、銲接移行速度 、銲接移行速度 10 cm/min、氬氣流量 氬氣流量 15 l/min、鎢棒 工作間隙 5 mm、鎢棒凸出量 、鎢棒凸出量 、鎢棒凸出量 3 mm。

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