分類: 最新活動

講    題：長大之路－家庭關係與個人發展

主 講 人：孔守謙 諮商心理師

(拾光心理諮商所)

主辦單位：陽明交通大學工業工程與管理學系

時    間：110年4月7日(星期三) 15:30

地    點：管二館520室

演講摘要：

從家庭型態、依附關係來探討家庭如何影響了個人的未來發展，而又要如何保有家庭歸屬，同時長出個人的獨立自主。

演講性質：通識教育普及 歡迎聽講

講   題：糖尿病病患的求醫模式及其預後

(Trajectories of Care Seeking Behaviors and Outcomes among Type 2 Diabetes Patients in Taiwan)

主 講 人： 蔡子禾 醫師

(振興醫院加護中心主治醫師  國立陽明大學公共衛生研究所博士)

主 持 人： 陳文智 教授

主辦單位：陽明交通大學工業工程與管理系

時間：110年04月12日(星期一) 13:20~15:10

地    點：管二館520室

演講摘要：

台灣全民健保自西元1995年推行以來，大幅減輕民眾就醫的財務負擔，並讓民眾仍擁有選擇醫療院所及醫師的高度自由度。這樣高的就醫自由度，在台灣缺乏整合的醫療照護體系下，引起許多醫療照護效率及品質的擔憂，例如:病患逛醫院的情形以及缺乏接受一貫的治療，尤其是對於需要高度治療的連貫性方能達成較佳的療效的慢性病患可能會有負面影響。糖尿病是目前最常見的一種慢性病，對於病人、家庭及社會的負擔都很大。糖尿病的醫療照護方式及品質一直都是學術及政策上非常注重的議題，所以本篇論文想以糖尿病病人為例，探討:(1) 糖尿病病患具有何種不同的求醫路徑模較式? (2)何種因素會影響糖尿病病患的求醫路徑? (3)不同的求醫路徑是否影響糖尿病病患的預後?我們希望透過此研究找出糖尿病病患中具有較差預後的求醫路徑病患的特質。我們在醫療政策上就可以針對具有這些特質的糖尿病患給予挹注，以提升台灣對糖尿病及其相關慢性病的控制。本研究使用LHID2000健保資料庫進行回溯性長期追蹤研究。自西元2000年起追蹤規律求診的糖尿病病患的求醫行為至西元2010年。所追蹤的求醫模式包含病患求診的連續性照護指標的變化、病患所選擇求診的科別的變化、病患所選擇求診的醫院層級的變化。上述求醫模式皆使用路徑分析法分析求醫行為具有幾種模式以及影響求醫模式的相關因子。再以存活分析法評估不同求醫路徑與是否影響各種糖尿病併發症的發生。本研究發現糖尿病病患的求醫行為共有七種求醫路徑。西元1999年的糖尿病新發案例中，只有51.44％的病患會定期去看醫生。男性，老年人，低收入戶和糖尿病疾病嚴重度較高的患者比較不會規則就醫；年輕，社會經濟地位較高並且居住在城市地區的人有比較高的機會固定在專業醫療機構求醫。在所有規律求診的糖尿病病患中，固定在基層醫療機構求醫者占56.41%，固定在專業醫療機構求醫者占16.09%，另外有27.50%的病患會在在不同級別的醫療機構之間轉移；固定在基層醫療機構求醫和固定在專業醫療機構求醫患者之間的預後無明顯差異，然而開始在基層醫療機構持續治療而後轉移於專業醫療機構持續治療的病患有較高的機率發生糖尿病併發症（風險比[aHR] = 3.16，95％信賴區間[CI]：1.46,6.84）。經分層分析發現，在大於65歲的糖尿病病患，固定在基層醫療機構求醫的病患比固定在專業醫療機構持續治療的病患有較高的機率發生糖尿病併發症（aHR= 3.29，95％CI：1.01,10.74）。儘管台灣擁有全民健康保險，但仍然有近50％的患者沒有規律就診。即使基層醫療機構所獲得的醫療支付較少，對大部分糖尿病病患來說，基層醫療機構的糖尿病醫療品質不遜於專業醫療機構。然而對大於65歲的糖尿病病患來說，專業醫療機構還是能提供較佳的醫療品質。

演講性質：學術研究專題

歡迎聽講

講    題：Before It’s Too Late: Product Recall Delays and Policy Design

主 講 人： 李曉惠Hsiao-Hui Lee教授

(國立政治大學資訊管理學系)

主 持 人： 陳文智  教授

主辦單位：交通大學工業工程與管理系

時間：110年03月29日(星期一) 13:20~15:10

地    點：管二館520室

演講摘要：

When a safety defect occurs, manufacturers often use product recalls to mitigate potential consequences. Although consumers expect on-time recalls for product defects, anecdotal examples suggest that firms may be passive in investigating potential defects and/or severely delay their recall decisions. In this paper, we incorporate a Bass-diffusion product cycle model into firms’ investigation and recall decisions when defects occur, and provide social planners with various instruments to deter long delayed recalls. Our theoretical model reveals three main results. First, not all firms will delay recalls; the firm that suffers more negative impacts from external channels and has a relatively high margin-to-recall-cost ratio will consider a delayed recall. Second, a firm that will consider a delayed recall also exerts less effort in investigating product defect. Third, an earlier defect notice time may not necessarily lead to an earlier recall time and/or higher investigation effort; these decisions depend on a firm’s learning on product defect and penalty for delay. Our model not only helps us understand how firms make their recall timing decisions, but also offers governments and regulation bodies new instruments (e.g., investigation efforts, penalty design, information disclosure, firm supervision) to help encourage firms be proactive when a defect occurs, thereby reducing potential casualties associated with delays in a recall process.

演講性質：學術研究專題

歡迎聽講

講    題：「深度學習，三思而後行」

(Deep Learning, Think Twice)

主 講 人： 桑慧敏  教授

主 持 人： 巫木誠  教授

主辦單位：交通大學工業工程與管理學系

時間：110年3月18日(星期四) 13:20~15:00

地    點：管理二館520室

演講摘要：

先以桑慧敏廣播，podcast，「一葉之秋, 一生受用的數據分析」中第17講  「人工智慧」中的歌曲(旋律：世界真是小小小)開頭：  「有人真靈巧，機器稱電腦。人腦來做主，電腦做苦勞。 不偷懶不疲勞，這個小電腦，人工智慧多美妙！ 見賢思齊，舉一反三，三思而後行，妙妙妙。 明察秋毫，反省改善，人工智慧真奇妙！」 唱出所謂「人工智慧」的涵義。 接著以青光眼與先進半導體瑕疵偵測為案例說明深度學習的架構。深度學習中所有關鍵方法（如 Loss function, optimization, performance measure, residual learning, block, epoch, and batch等），能讓聽者輕鬆學會，且終身牢記

演講性質： 學術研究專題

歡迎聽講

講    題：智慧決策分析與應用

主 講 人： 林東盈Dung-Ying Lin教授

(國立清華大學工業工程與工程管理學系)

主 持 人： 陳文智  教授

主辦單位：交通大學工業工程與管理系

時間：110年03月22日(星期一) 13:20~15:10

地    點：管二館520室

演講摘要：

藉由交通運輸路/海/空運優化、生產排程與智慧排班等案例，探討作業研究(Operations Research)之核心理論與實務應用，並分析業界導入作業研究等優化系統時，可能遭遇的問題與潛在解決方案。

演講性質： 學術研究專題

歡迎聽講

講    題：驚喜和不確定性的效果：以真實市場實驗探討消費者行為

主 講 人： 陳瑀屏Yu-Ping Chen 教授

(國立臺灣大學國際企業學系)

主 持 人： 陳文智  教授

主辦單位：交通大學工業工程與管理系

時間：110年03月15日(星期一) 13:20~15:10

地    點：管二館520室

演講摘要：

消費者行為的研究指出，比起預期中的促銷活動，意料之外的驚喜折扣更能夠提高消費者的滿意度，其效果更能夠延長到活動結束之後。另外，比起確定的折扣，消費者更喜歡帶有不確定性的促銷活動，即使兩者的期望值相同，甚至不確定性的促銷活動期望值更低，消費者仍有更高的願付價格及參與率。雖然這些研究建立了消費者行為的心理機制及相關的模型，並對未來的行銷活動有很大的啟發，然而，這些研究多半在實驗室中進行，建立在假設性的研究設計上，並只觀察受試者當下的滿意度及行為。為了補充文獻上的不足，我們分析真實世界中的消費數據，也透過市場實驗的方式，和相關的廠商合作，在真實世界中進行實驗，並持續追蹤消費者後續的回購行為，以探討驚喜和不確定性等促銷方式，如何影響短期和長期的消費者行為。

演講性質：

•  學術研究專題

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講    題：Dynamic Inventory Optimization with Learning and Model Ambiguity

主 講 人： 莊雅棠Chuang,Ya-Tang 教授

(國立成功大學工業與資訊管理學系)

主 持 人： 陳文智  教授

主辦單位：交通大學工業工程與管理系

時間：110年03月08日(星期一) 13:20~15:10

地    點：管二館520室

演講摘要：

This research concerns optimal inventory control in the presence of model ambiguity and statistical learning. Specifically, decision makers, on the one hand, face inventory control problems where parameters of the demand distribution are not known a priori, and need to be learned using right-censored sales data. On the other hand, the decision makers fear that the underlying model may be misspecified and attempt to find a robust policy against model ambiguity. Inventory control problems with learning are usually modeled using Bayesian dynamic programming (BDP). Under the Bayesian paradigm, it is assumed that the family of the demand distribution is known and data is generated from the presumed demand distribution. This assumption is however, not always satisfied for most practical problems. Another modeling approach, robust optimization, is usually used when the model is misspecified, and the decision makers hence solve a worst-case objective to hedge against model ambiguity. In this approach, data is essentially of no value when it comes to learning the model. Motivated by this concern, the goal of this research is to (i) develop new modeling frameworks that allow the decision makers to remain robust with respect to model ambiguity while also learning at the same time, and (ii) understand the effects of learning and robustness on the optimal objective values and decisions of the proposed model. The primary focus of our analysis is on establishing structural results of the decision makers’ optimal decisions. Our main result shows that the optimal decision can be expressed as the sum of a myopic decision plus a (non-negative) learning boost, minus a (non-negative) robust adjustment and an (non-negative) interaction adjustment. Moreover, through this representation, we find that the famous “stock more” result could be sometimes revised to stock less even if the benefit from learning is increasing.

演講性質： 學術研究專題

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講    題：半導體設備商的工作點滴

Work experience sharing in semi equipment company

主 講 人：郭奇文 先生 (台灣應用材料)

Chi Wen Kuo

主 持 人：劉建良  教授

主辦單位：交通大學工業工程與管理系

時    間：109年12月22日(星期二) 13:20~15:20  

地    點：管二館 506 室

演講摘要：

半導體設備商的工作點滴

演講性質：職場經驗分享                歡迎聽講

講    題： Clustering for Unsupervised Learning: from Manufacturing to Diverse Data

主 講 人：廖崇碩 教授

      (清華大學工業工程與工程管理學系)

主 持 人： 洪暉智 教授

主辦單位：交通大學工業工程與管理系

時間：109年12月21日(星期一) 13:20~14:20

地    點：管二館520室

演講摘要：

In the new age of big data analytics, clustering has become more and more important for analyzing data, particularly with its application to unsupervised machine learning due to the lack of quality labelled data. Clustering has been widely exploited in a variety of fields, while there have been many different types of clustering algorithms widely-studied in the literature. In this talk, we will first introduce a new dynamic density-based clustering algorithm with its application to time-series data. Next we show numerical experiments over real-world data to demonstrate its effectiveness.

演講性質：學術研究專題 歡迎聽講

講    題： 使用作業研究方法於醫療應用

(Using Operations Research Approaches on Healthcare Applications )

主 講 人：陳平舜 教授

(中原大學工業與系統工程學系)

主 持 人： 洪暉智 教授

主辦單位：交通大學工業工程與管理系

時間：109年12月14日(星期一) 13:20~15:10

地    點：管二館520室

演講摘要：

This talk will cover a brief introduction of operations research methodology and three applications on healthcare. The first application applies system simulation to construct patients’ appointment model and implements four appointment scheduling policies—namely, constant arrival, mixed patient arrival, three-section pattern arrival, and irregular arrival—in the case ultrasound department. The second application uses mathematical programming to model a nurse scheduling problem, which contains constraints of government regulations, hospital regulations, and nurse preferences. This application applies two meta-heuristic algorithms, bat algorithm and shuffled frog-leaping algorithm, to search for a near-optimal solution under different testing instances. The third application uses the pooling-resource concept to allocate medical staff among collaborative hospitals and develops three heuristic algorithms integrated with the particle swarm optimization algorithm in order to determine an optimal medical staff’s monthly schedule.

演講性質：學術研究專題 歡迎聽講