主要貢獻 1. [Material Request (MR) 需求關聯上架] : 用機器學習中關聯分析 (Association Rule)的演算法，計算各商品間一起領用的關聯性，在收貨，Bin to Bin 時，將相關性高的料號放在一起，進而減少使用者的領料時間，有找出1471個具相關性的料號，並改善23%的領料效率 2. [Drum桶殘液體監控平台] 為降低現場搬運化學桶公安危險及降低公司成本浪費，用異常檢測(boxplot outlier detection、changepint analysis)的方式，定期監控廠務端回收的空桶是否有殘液量過高的情況，並自動alert，最後再使用shiny (R packages) 將分析結果呈現在web上，以供管理者管理及現場人員回填問題原因。 3. [Parts/L457 供應商物流管理] 為提高cross docking rate、MR Fulfillment，與交期管理小組/parts 物管共同建立供應商物流評分機制，運用shiny建置供應商物流指標平台，供物管及倉管人員進行管理，此平台定期將需調整資訊寄信給供應商並定期給出各供應商的評價，使其更有效率的管理供應商