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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 郭佳瑋 | zh_TW |
| dc.contributor.author | 陳思翰 | zh_TW |
| dc.contributor.author | Szu-Han Chen | en |
| dc.date.accessioned | 2021-07-11T15:14:02Z | - |
| dc.date.available | 2023-11-10 | - |
| dc.date.copyright | 2019-08-05 | - |
| dc.date.issued | 2019 | - |
| dc.date.submitted | 2002-01-01 | - |
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| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/78713 | - |
| dc.description.abstract | 有鑑於全球對「永續發展」的重視及「智慧城市」的興起,AI軟硬體技術在各產業運用趨於成熟,企業除追求永續發展外,也紛紛導入並運用人工智慧來協助決策,營建業亦不例外。本研究嘗試在建設企業K公司之決策中,運用AI Canvas思維及建構決策模型,希望能因應多變的決策環境及複雜的決策問題,並搶得先機,在企業永續發展同時創造最佳經營績效,此為最佳化之企業決策品質。
本論文運用AI Canvas(人工智慧畫布)的思維,即廣度、速度和演算的優勢,經由決策方法比較、產業特性及公司經營方向的分析,演繹臺灣建設企業的決策因子及最關鍵因子存貨週轉率,以進一步建構建設企業的決策模型。 在建設企業的決策模型中,聚焦企業決策之關鍵因子“最佳化存貨週轉率”。運用AI Canvas來拆解決策之七步驟「預測、判斷、行動、結果、輸入資料、訓練、回饋」等思維,再加上孫子兵法之五事(道、天、地、將、法)及管理學之六管(資、產、銷、人、發、財),以擴大AI Canvas之畫布範圍,建構7ⅹ11項決策介面矩陣,增加決策時之全面性及周延性。來達成該關鍵因子的決策品質最佳化,以求未來能進一步改變建設企業K公司之商業模式,創造新的成長曲線及競爭優勢。 建設企業K公司之關鍵決策為存貨運用,首要透過組織協同及動用所有資源,提高存貨週轉率,以去化存貨之待售房地,其次為採取預售去化取得建造執照案及在建工程案。當存貨週轉率提高,增加銷貨收入,減少存貨,相對經營績效如ROA、ROE及EPS之表現亦會較佳。此外,降低存貨而變現,可提高現金流量,有助於企業掌握商機,再投入資金以建構企業成長之第二曲線。 為達成決策最佳的呈現,從簡單一致的長期願景及目標訂定、對競爭環境的深刻了解、客觀的資源評估、策略的方案選擇及有效的執行等缺一不可,但時機掌握運用尤其至關重要。本研究希望能建構建設企業之“求精不求多、求簡不浪費、供需不失衡”的決策品質,承擔企業社會責任,同時為全球永續發展盡一份心力。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | In light of the global emphasis on “sustainable development” and the rise of “smart city”, AI software technology applications in related industries have reached maturity. In addition to the pursuit of sustainable development, multiple enterprises have introduced and applied artificial intelligent to assist in decision-making, and the construction industry is no exception. This study attempted to apply the AI Canvas mindset in Construction Company K’s decision-making and construct a decision-making mode, intending to cope with the ever-changing decision-making environment and complex decision-making problems, as well as seizing opportunities to achieve the best business performance while the company is pursuing sustainable development, which is the optimization of enterprise decision quality.
This paper adopted the AI Canvas mindset, which has the advantages of breadth, speed and computing power. Through the comparison of decision-making methods and the analysis of industrial characteristics and business direction, the decision factors of construction companies and the inventory turnover of the most critical factors were deduced to further construct the decision-making model of the construction company. In the decision-making model of the construction company, the focus lies in the enterprise decision key factor “the optimization of inventory turnover”. Through AI canvas, the seven steps of decision-making can be dissembled, including: “prediction, judgment, action, result, input data, training, and feedback” mindsets. It along with the Five Elements of Sun Tzu’s The Art of War (mission, ground, climate, command, and methods) and the six management branches in management (asset management, marketing management, human resource management, research & development management, finance management) can extend the AI Canvas scope, leading to the construction of a 7x11 decision interface matrix that enhances the comprehensiveness and integrity of decision-making, achieves the key factor’s decision quality optimization, further change Construction Company K’s future business model, and create a new growth curve and competitive advantage. The key decision of Construction Company K is inventory utilization. First, through organizational collaboration and the mobilization of all the resources, the inventory turnover was enhanced to housing and land pending inventory closeout. Secondly, advance booking closeout was adopted to obtain construction license case and construction in-progress cases. As the inventory turnover increased, so did the merchandise sales increase and inventory decrease, thus the relatively better business performance in terms of ROA, ROE, and EPS. In addition, reducing inventory to cash in can increase cash flow, help the company seize business opportunities, and reinvest funds, leading to the construction of a second curve of company growth. In order to present decision optimization, simple and uniform long-term vision and goal setting, a profound understanding of the competitive environment, objective resource assessment, strategic plan selection and effective execution are all indispensable, and the timing is especially important. This study expects to construct “quality over quantity, simplicity without waste, and supply and demand in balance” decision quality for the construction company, thereby assuming corporate social responsibility and contributing to global sustainable development. | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-07-11T15:14:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-108-P05748004-1.pdf: 2906775 bytes, checksum: e58446fd35fc602ead6376127c91b59b (MD5) Previous issue date: 2019 | en |
| dc.description.tableofcontents | 目錄
口試委員審定書 ⅰ 誌謝 ⅱ 中文摘要 iii THESIS ABSTRACT iv 目錄 vi 圖目錄 vii 表目錄 viii 第一章 緒論 1 第一節、研究動機 1 第二節、研究目的與範圍 3 第三節、研究流程 3 第四節、研究課題與假設 4 第五節、研究架構 5 第二章 文獻回顧 6 第一節、五力分析 6 第二節、商業模式分析 10 第三節、SWOT分析 11 第四節、決策方法比較 14 第五節、AI思維決策研析 21 第六節、決策品質及最佳化 24 第三章 研究方法 30 第一節、臺灣建設企業之產業分析 30 第二節、臺灣建設企業之經營決策分析 36 第三節、AI人工智慧在營建業之應用 40 第四節、臺灣建設企業決策之AI Canvas 44 第四章 實證研究 45 第一節、運用AI思維解構演繹臺灣建設企業K公司決策因子 45 第二節、歸納為臺灣建設企業K公司決策之AI Canvas 69 第三節、綜合並建構AI思維運用於最佳化決策品質之模型 70 第四節、最佳化決策品質模型之具體做法 71 第五節、最佳化決策品質模型之預期效能 78 第五章 結論與建議 81 第一節、結論 81 第二節、建議 82 參考文獻 83 附錄 86 圖目錄 圖1-3-1 研究流程4 圖1-5-1 研究架構5 圖2-1-1 五力分析6 圖2-2-1 商業模式10 圖2-4-1 決策過程模式之選擇21 圖2-5-1 人工智慧畫布22 圖2-5-2 AI自動化作業流程24 圖2-6-1 策略管理演進的主要脈絡25 圖3-1-1 建設產業的五力分析30 圖3-1-2 建設企業營業週期循環32 圖3-2-1 建設公司土地開發流程38 圖4-1-1 營造業產製流程58 圖4-1-2 K公司商業模式60 圖4-1-3 K公司資產及淨利財務結構61 圖4-1-4 存貨組成62 圖4-1-5 K公司存貨週轉率與ROA比較62 圖4-1-6 K公司存貨週轉率與ROE比較63 圖4-1-7 K公司ROE與ROA比較63 圖4-1-8 K公司存貨週轉率與每股盈餘64 圖4-1-9 K公司銷貨收入與存貨比較64 圖4-1-10 K公司銷貨收入與新增營建用地比較65 圖4-1-11 K公司銷貨收入與銷貨成本比較65 圖4-1-12 K公司銷貨收入與存貨週轉率比較66 圖4-4-1 存貨週轉率最佳化與不最佳化的平均報酬72 圖4-5-1 標準差之常態分佈79 圖4-5-2 安全庫存銷貨量與存貨量之線性規劃80 表目錄 表1-1-1 臺灣六都住宅開工數量統計比較1 表1-1-2 決策三學派比較2 表2-2-1 商業模式九大構成要素及涵蓋面11 表2-3-1 SWOT分析12 表2-6-1 學者對策略之分類表25 表2-6-2 戴明的十四項品質管理原則27 表3-1-1 產業特性分析31 表4-1-1 K公司之產品及服務45 表4-1-2 購物中心之產品及服務46 表4-1-3 集團之各家公司營業比重46 表4-1-4 上市櫃營建同業公司107年營業收入排名前十名49 表4-1-5 營造技術研究與執行成果50 表4-1-6 各公司業務分布地區52 表4-1-7 各公司市場佔有率53 表4-1-8 營造公司家數53 表4-1-9 K公司SWOT分析60 表4-1-10 K公司營運及財務績效61 表4-1-11 K公司決策因子分析67 表4-1-12 K公司與其他建設企業之相關係數比較68 表4-2-1 K公司決策之AI Canvas69 表4-3-1 AI Canvasⅹ道天地將法資產銷人發財之矩陣70 表4-4-1 AI Canvas(預測)ⅹ道天地將法資產銷人發財之具體作法71 表4-4-2 AI Canvas(判斷)ⅹ道天地將法資產銷人發財之具體作法72 表4-4-3 AI Canvas(行動)ⅹ道天地將法資產銷人發財之具體作法73 表4-4-4 AI Canvas(結果)ⅹ道天地將法資產銷人發財之具體作法74 表4-4-5 AI Canvas(輸入資料)ⅹ道天地將法資產銷人發財之具體作法75 表4-4-6 AI Canvas(訓練)ⅹ道天地將法資產銷人發財之具體作法76 表4-4-7 AI Canvas(回饋)ⅹ道天地將法資產銷人發財之具體作法77 表4-5-1 K公司銷貨收入平均值及標準差79 表4-5-2 2019~2024年依假設計算之存貨週轉率80 | - |
| dc.language.iso | zh_TW | - |
| dc.subject | 人工智慧畫布 | zh_TW |
| dc.subject | 最佳化 | zh_TW |
| dc.subject | 企業決策品質 | zh_TW |
| dc.subject | 存貨週轉率 | zh_TW |
| dc.subject | AI Canvas | en |
| dc.subject | Inventory Turnover | en |
| dc.subject | Optimization | en |
| dc.subject | Enterprise Decision Quality | en |
| dc.title | AI思維運用於臺灣建設企業以最佳化決策品質 —以K公司為例 | zh_TW |
| dc.title | Artificial Intelligence Applied in Taiwan Construction Enterprises for Decision Quality Optimization : A Case Study on K Company | en |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.date.schoolyear | 107-2 | - |
| dc.description.degree | 碩士 | - |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 謝明慧;陳俊忠 | zh_TW |
| dc.contributor.oralexamcommittee | ;; | en |
| dc.subject.keyword | 企業決策品質,最佳化,人工智慧畫布,存貨週轉率, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | Enterprise Decision Quality,Optimization,AI Canvas,Inventory Turnover, | en |
| dc.relation.page | 86 | - |
| dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201902049 | - |
| dc.rights.note | 同意授權(全球公開) | - |
| dc.date.accepted | 2019-07-31 | - |
| dc.contributor.author-college | 管理學院 | - |
| dc.contributor.author-dept | 碩士在職專班商學組 | - |
| 顯示於系所單位: | 商學組 | |
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