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精密機械概念股的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦財信出版社編輯部寫的 聚焦關鍵零組件新勢力 和財信出版的 尋找成長.轉機捷兔股都 可以從中找到所需的評價。

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這兩本書分別來自財信出版 和財信出版所出版 。

國立屏東科技大學 工業管理系所 洪宗乾所指導 陳奕安的 決策樹分析於食材物流業的銷售量預估方法及其相關應用 (2017),提出精密機械概念股關鍵因素是什麼,來自於食材物流、庫存預估、決策樹。

而第二篇論文國立勤益科技大學 工業工程與管理系 林文燦所指導 顏子恆的 應用田口方法建構光學鍍膜製程能力最佳化之研究 (2016),提出因為有 光學鍍膜、TRIZ、田口方法、反應曲面法、基因演算法、類神經網路的重點而找出了 精密機械概念股的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了精密機械概念股,大家也想知道這些:

聚焦關鍵零組件新勢力

為了解決精密機械概念股的問題,作者財信出版社編輯部 這樣論述:

  關鍵零組件廠商會比下游組裝及系統業者享有較高的毛利率,不易受到景氣循環的影響,且營運穩定性較高,因此投資市場對其評價也相對較高。   一般來說,能夠在市場上熱賣的產品,相關的零組件需求就會跟著水漲船高,而如果又恰好處於主流技術更迭替換的關鍵時刻,這類零組件就會成為當紅炸子雞。   本書挑選近年來最受資本市場矚目的十三種關鍵零組件與新技術服務,深度剖析其功能屬性、潛在應用市場與投資價值,並介紹未來六大趨勢產業以及相關供應鏈,做為投資人掌握下一波電子零組件產業的參考。

決策樹分析於食材物流業的銷售量預估方法及其相關應用

為了解決精密機械概念股的問題,作者陳奕安 這樣論述:

食材物流的成立是為能讓其客戶(例如:餐廳、攤販等)能快速且容易的買足需要的相關食材。但是,不同客戶需求的品項及數量都不一樣,因此,食材物流業者的基本條件是要有個大倉庫來儲存各式各樣不同的食材以滿足他的客戶。食材的銷售量常受許多外來因素的影響(例如:節日、季節、飲食習慣改變)等,因此多數食材一年中各時間點需求量都會有相當大的變動,而食材物流業者為能提升客戶滿意度水準的目標下,每樣產品都會依據歷史資料盡可能備足數量,而在此情況下庫存估算的機制會讓庫存需求越來越多。除此上述最直接的庫存問題外,食材也有使用的期限,過多的庫存,即可能產生報廢數量增加的情況。本論文為解決食材業者的庫存問題,首先,提出精

實管理中的雙箱法來有效控制銷售量大且頻繁出貨的食材的庫存,進而快速降低庫存的成效,但食材物流業與一般零件業不易執行雙箱法的原因是零件業加工速度短期內較一致,故的每個箱是容易估算的,且可以用固定體積的箱子來執行雙箱法,但食材物流業商品每天銷量變化大,不易預估,因此食材商品的每個箱的量會隨時間變動,故需要精準的預估銷量來訂出每個時間點每箱的量;然而,食材商品的銷售量易受許多外來因素影響,例如:季節、節慶、天氣、飲食習慣、前幾期的售量(顧客先進貨囤貨)影響等短中長期的影響,不易預估,為能較精準為每種食材雙箱倉儲管理法的每一箱數量預估,本研究發展決策樹預估法,此方法包含考慮中長期影響因素的趨勢預估,及

短期影響因素的變動權重分析,經實際測試案例公司一年的實際銷售資料,本研究提出提出的方法準確度優於現有常用的預估方法Holt-Winter及ARIMA。關鍵字: 食材物流、庫存預估、決策樹

尋找成長.轉機捷兔股

為了解決精密機械概念股的問題,作者財信出版 這樣論述:

  成長與轉機是股票市場永不退燒的二大題材,若是能抱到一支高成長、或具轉機的飆股,透過時間的複利魔法,便能快速累積財富。特別在歷經全球金融大海嘯的淬練後,已有不少公司從谷底翻身,無論是在營收、獲利或是市值表現等,皆展現超強的成長力道,未來隨著景氣的持續復甦,這些具轉機與成長條件的個股,相信仍會是股海中最耀眼的一族。   本書將以各大券商對一千三百多家上市櫃公司2011年的營收、盈餘預測值,再納入各公司的本益比、市值表現等指標進行排序篩選,找出表現相對較突出的公司,並以選股的個案方式,針對部份公司作細部解說,希望能讓讀者藉此掌握分析成長股與轉機股的方法,進而實際應用在自己的投資選股上。

應用田口方法建構光學鍍膜製程能力最佳化之研究

為了解決精密機械概念股的問題,作者顏子恆 這樣論述:

本研究以國內某公司的塑膠光學鏡片鍍膜製程進行實證研究,光學薄膜的主要功能在於控制及改變光束於光電系統中的光譜特性,舉凡手機、顯示器、眼鏡、相機等皆有利用鍍膜技術,有優良的鍍膜技術才能使相關產品能夠多一層保護,而產生抗反射,增加穿透率及防汙、防眩等功能,因此本研究針對應用越趨廣泛的光學鍍膜加工製程進行探討,為求製得之薄膜,能擁有較高的表面精度,故本研究定義影響塑膠光學鏡片之品質特性為光學鏡片的表面精度,建構光學鍍膜製程能力預測模式之研究。研究方法以TRIZ 33條演化線、TRIZ 39項工程參數整合技術地圖篩選實驗因子,並運用田口方法求出顯著影響產品表面精度之關鍵因子,再進行反應曲面法及基因演

算法,將兩種方法結合倒傳遞類神經網路進行測試與驗證,並比較及分析兩種方法所得到之製程能力,進而建構塑膠光學鏡片鍍膜製程表面精度之最佳化參考依據。結果顯示,經反應曲面法改善後Cpk為1.64,而經基因演算法改善後Cpk為1.74,製程能力皆有顯著提升,尤以基因演算法實驗所獲得之製程能力指標最為優化,顯示此改善模式是可行的,並且根據優化最佳加工參數進行合理公差法分析,以訂定其合理公差,讓製造者做為承製之依據,依照本研究建構完善之改善流程,提高工廠生產效率與產品的品質保證,避免發生品質過剩且降低生產成本,生產過程更具符合經濟、便利,並提供相關產業提升品質的參考。