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致茂電子股份有限公司的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦賴宛靖,黃立萍寫的 實戰智慧：15家金牌卓越企業分享制勝法則 可以從中找到所需的評價。

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國立臺灣科技大學 工業管理系 郭人介所指導 王致鋒的 應用AHP於自動光學檢測設備供應商之評選-以L公司為例 （2020），提出致茂電子股份有限公司關鍵因素是什麼，來自於供應商評選、自動化光學檢查、修正式德菲法、分析層級程序法。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 機械工程系 林柏廷所指導 薛佐涵的 影像處理參數優化及分類器之信賴性分析 （2018），提出因為有 自動光學檢測、參數最佳化、核密度估計、聯合機率密度函數、信賴度分析的重點而找出了 致茂電子股份有限公司的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了致茂電子股份有限公司，大家也想知道這些：

實戰智慧：15家金牌卓越企業分享制勝法則

為了解決致茂電子股份有限公司的問題，作者賴宛靖,黃立萍 這樣論述：

疫情擾局，經濟趨勢詭譎多變， 在越是混沌不明的時代， 越能在濁局中看見真本事。 企業要站穩腳步大步向前， 克敵制勝，就靠實戰智慧！   　　本書收錄了15 家桃園的在地成功企業，憑藉多年累積的實力與智慧，淬鍊多年的技術應用，能夠不畏挑戰乘勢而起，躍上世界舞臺。   　　他們的成功可歸納為7大制勝之道：洞察需求、見樹見林、解構難題、利他共贏、以簡馭繁、刻意練習、促發激勵。   　　同時這些企業都是有雙元特質（ambidexterity）的雙元組織（ambidextrous organization），才能在風起雲湧的市場上，淬煉出靈活的經營能力與開創力，積極進行產業升級與轉型行動，與時俱進具

備環境永續的前瞻性，落實循環經濟,善盡企業社會責任。  

應用AHP於自動光學檢測設備供應商之評選-以L公司為例

為了解決致茂電子股份有限公司的問題，作者王致鋒 這樣論述：

美國總統川普於2018 年 3 月宣布，8月開始對從中國進口的商品課徵25% 關稅，啟動美中貿易戰。雙方談判了一年後，始終沒有取得共識，美國政府更於 2019年 5月又宣佈加課 10% 關稅，因此許多國際知名企業在這波的衝擊之下陸續將中國製造車間轉到台灣進行代工生產，台灣代工產業升級逐漸拉抬為產業代工重鎮。本研究個案公司製造生產線隨著業績大幅度的成長，作業人員人力的增加，在訓練不足的情況下促使品質隱憂不斷的發生。在不影響製造產出又要兼顧品質的情況下，著手評估相關自動化檢測設備，以協助生產線做到最佳化的生產效率及穩定的生產品質。本研究主要為評選導入自動化光學檢查設備(Automated Opt

ical Inspection，AOI)之供應商決策篩選，藉由修正式德菲法(Modified Delphi Method，MDM)來決定評選的主要關鍵因素，評選方式使用專家問卷方式來決定主要的5項構面以及20項準則，再藉由分析層級程序法(Analytic Hierarchy Process，AHP)針對各層級架構內的權重計算結果及一致性的檢定。研究結果發現自動化光學檢查設備(AOI)之供應商決策篩選最重要的關鍵構面依序為：(1)使用者、(2)技術、(3)成本及(4)售後服務，依循這些專業的評估構面建議期許能夠提供給專案評估團隊人員做為參考依據，並讓個案公司建立一套適合自己的供應商評選系統。

影像處理參數優化及分類器之信賴性分析

為了解決致茂電子股份有限公司的問題，作者薛佐涵 這樣論述：

為了有效且快速解決生產線上判斷物件的瑕疵與否和解決人工調整參數的問題，本研究開發一套自動調整參數之光學檢測系統，透過影像前處理，去除多餘的資訊，再由一系列的影像處理程序，例如：高斯模糊、影像強化、二值化和K-means等程序，並從中挑選可調整的參數，配合各種參數組合取得影像的量化指標，作為群聚分析之依據，從而判斷物件的瑕疵與否。為了達到自動化調整參數之功能，運用了最佳化方法，其中包括遍歷法、牛頓法與基因演算法，設定目標函數為最小化判斷瑕疵的錯誤數量，藉由反覆迭代，產生新的參數組合，以達到最佳的分類結果。本研究提出一整體準確率，作為評斷最佳參數組合是否是可信賴的數值，進行了一些統計方法，需要各

資料點與閥值之間的距離關係，利用兩群中心座標求得閥值方程式與一位於該方程式上的點座標，再進一步計算各資料點至閥值方程式的距離，透過這些距離關係，建立由核密度估計逼近聯合機率密度函數，並由累積機率密度函數計算錯誤的機率，最後可由錯誤的機率取得本研究所提出的條件機率，即為代表該組參數的信賴度。本研究以太陽能板檢測為例，規劃一系列可調整參數的影像處理程序，結果顯示最佳化演算法中以基因演算法運算速度最快且最精準，該組參數信賴度也達到90.9%。

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