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臺北地區上班族飲食知識、行為與心血管疾病之相關研究

為了解決lc亮采電商的問題，作者廖奕涵 這樣論述：

本研究旨在探討臺北地區上班族「飲食知識」、「飲食行為」與「心血管疾病」之現況，並瞭解不同個人背景因素之臺北地區上班族分別在「飲食知識」、「飲食行為」以及「心血管疾病」上的差異情形；另探討臺北地區上班族「飲食知識」、「飲食行為」及「心血管疾病」之間的相關性。更進一步瞭解「個人背景因素」分別對臺北地區上班族在「飲食知識」、「飲食行為」以及「心血管疾病」上的預測力。本研究係採用網路問卷調查法進行資料蒐集，並以立意取樣之抽樣方式，選取在臺北地區工作之上班族為調查對象。所使用之研究工具，包括：「個人基本資料調查表」、「預防心血管飲食知識量表」、「預防心血管飲食行為量表」以及「預防心血管風險量表」。施測

所得資料以統計套裝軟體SPSS for Windows 20.0進行結果分析，分別以敘述統計、單因子變異數分析、雪費事後比較法、卡方檢定、皮爾森積差相關、以及多元迴歸等統計方法加以分析。研究結果如下：我們分析飲食知識在、飲食行為及心血管風險在不同背景受試者的差異情形，結果條列如下：1.不同「年齡、教育程度、婚姻狀況、薪資」之上班族在整體「飲食知識」上達顯著差異。2.不同「自覺健康狀態、居家狀況、每週都有運動的習慣」之上班族在整體「飲食行為」上達顯著差異。3.不同「性別、年齡、教育程度、自覺健康狀態、自覺體型、婚姻狀況、每週都有運動的習慣」之上班族在整體「心血管疾病風險」方面達顯著差異。4.不同

「飲食知識」之上班族在「心血管疾病風險」上達顯著差異。我們也有分析飲食知識、飲食行為及心血管風險之間的相關性，結果敘述如下：1.「飲食知識」與「飲食行為」未達顯著相關。2.「飲食知識」、「飲食行為」與「心血管疾病風險」皆達低度顯著負相關。最後我們計算「飲食知識」、「飲食行為」對「心血管疾病風險」之預測力，結果顯示飲食知識及飲食行為對心血管風險具有預測力。

建構滿足客戶需求品質水準與最大產出之產能調配模型於TFT-LCD製造

為了解決lc亮采電商的問題，作者劉采璿 這樣論述：

TFT-LCD面板製程產品應用廣，從大尺寸的電視，中小尺寸電腦螢幕、觸控面板，以及智慧型的手機等；這些產品主要是由LCD及LCM 兩大製程段所組成。前段包含有 TFT Array Panel (TFT Array)、彩色濾光片 (Color Filter)、液晶面板組立 (LC Cell Assembly)；而後段則是TABLIC & PCB接著與背光元件BLU(Back Light Unit)模組組立 (Module Assembly)。製造工廠為提高產出達成客戶交期，常以加速製程速度或是犧牲產品的品質來做因應，然而衍生性的風險是複雜且廣的；風險小時，為人員或機台的漏篩，LCM後段製程會對

LCD前段製程作反饋與要求改善，風險大時，即為客戶抱怨，若影響客戶的品質、交期甚至會被客戶要求賠償的；現實的工廠生產作業問題多為複合性關聯的問題，不是改善單一影響因子下就可解決。本研究以TFT-LCD工廠製造流程中重要關鍵製程Cell 段檢測站作業情境來做探討，以FlexSim 建構一個快速且貼近實務模型，符合客戶品質水準與最大產出之產能的調配模型，其中把工廠生產條件產品別、點燈機台配置的畫面數、OP檢查人員手法的情境模擬，結果發現，條件一產品別(量產品與新產品)模擬，量產品的產出量16,693pcs，是符合客戶需求，而新產品因在製造初期因各項生產條件尚未最佳化，產品缺陷較多需多花時間進行檢驗

，是無法符合客戶需求。改善作法，以調配模型 (Source)平均投料時間變更為4個單位時間及標準差為2來因應，結果可提高產出量22.95%。於條件二點燈機配置畫面數差異(17與10個)模擬，點燈畫面數配置10個產出量是不符合客戶需求且還可能會客訴，其中工站(APIviwer)的使用率最低僅21.8%，表示工廠生產未滿載。條件三 OP站檢驗手法(加嚴與常規)模擬，結果發現兩者OK品產出數量差異了12,966 (pcs)，加嚴檢產出量少了78%，且多數工站使用率皆已達100%，表示工廠檢測能力已無法負荷此品質異常的客訴對應。綜合以上情境模擬得知，製造工廠基本配置站點大宗為投入、加工、產出，故可運用

此方法快速讓工廠得到結果，進而能提高企業產品的獲利。