大數據暨智慧企業研究中心

目標

運用最新人工智慧技術，訓練學生研發智慧生活相關軟硬體產品。

簡介

資訊管理組結合大數據暨智慧企業研究中心，主要在結合最新的資訊科技（如人工智慧、大數據分析、物聯網、區塊鏈、AR/VR等技術），協助企業解決經營與決策的問題。如果用Matrix (Horizon Scenario Domain x Vertical Intelligent Technology)的方式來描述「大數據暨智慧企業研究中心」的功能：

• Horizontal Scenario Domain
  • 大數據智慧製造：電子、精機、晶圓、組裝、化工、汽車、營造
  • 大數據智慧服務：商務、零售、社群、觀光、餐飲、醫療、物流
  • 大數據智慧金融：金控、銀行、保險、投顧、投信、股票、期貨
  • 大數據智慧政府：政府機關、選舉、社會企業、NGO
• Vertical Intelligent Technology
  • Cloud, AI, IoT, Block Chain, Big Data Analysis, ERP, CRM, BI, SCM, PLM,  …

 師資陣容

本中心由資管系張緯良客座教授、李坤清客座副教授、林宏遠教授、林金玲教授、陳育亮教授、劉立民副教授兼系主任、劉育津副教授大數據中心主任、廖偉鵬副教授、許素華副教授、方孝華副教授、郭明煌副教授、邱孟佑副教授、郭展盛助理教授、傅夢璇助理教授、陳怡彰講師、蕭麗齡講師組成。另外也包含許多資管系以外的老師，包括：傳管系蘇建州教授兼終身教育學院院長、觀光系黃品全教授兼觀光系主任、行管系莊文忠教授、財金系徐苑玲副教授兼財金系主任、經濟系林玫吟副教授兼經濟系主任、財金系曾昭玲副教授、經濟系蔡彣涓副教授、數媒系陳俊廷助理教授兼圖資長、觀光系黃宥婷助理教授、觀光系申元洪助理教授、財金系鄭宇翔助理教授、財金系李文毅助理教授等，此外原任職於本校離職到他校服務的彰化師範大學財務金融技術學系林玉君副教授、輔仁大學資管系葉承達副教授也都回來參與本中心的研究活動。

 研究領域

本中心的研究包含以下領域（不限）：企業資源規劃、無障礙網頁、網際網路應用、企業經營策略、人力資源管理、資料探勘、商業智慧、智慧校園、校務行政、雲端運算與創新App服務、AR/VR 體感開發、大數據分析、社群網路應用、物聯網、程式設計、網路創新服務、資訊安全、資料庫系統、電子商務及行動商務、雲端應用暨服務創新、數位行銷、生產管理、作業研究、供應鏈管理、應用統計、資訊系統規劃、軟體專案管理、行銷研究與管理、電子商務、網路服務創新、全球經濟分析、通路管理等。

 支援課程

• 歷年資管系大學部的「企業資源規劃」、「企業資源規劃實務」、「商業智慧」、「大數據導論」、「資料科學應用」、「大數據資料分析」、「管理學」、「企業概論」、「電子計算機概論」、「會計學」、「程式設計一」、「程式設計二」、「經濟學」、「行銷管理」、「組織行為」、「行銷管理」、「資訊管理」、「資料結構」、「R語言應用統計」、「生產與作業管理」、「作業研究」、「資料庫系統」、「系統分析與設計」、「管理研究方法」、「資料庫程式設計」、「電子商務」、「雲端運算」、「策略管理」、「企業資源規劃程式設計」、「供應鍊管理」、「顧客關係管理」、「大數據運算平臺實務」、「產業實務」、「畢業專題(一)」、「畢業專題(二)」課程。
• 歷年資管系碩士/碩專班「企業資源規劃（應用）」、「企業資源規劃專題」、「資料科學」、「網路創業專題」、「機器學習與深度學習實務」、「雲端運算」、「數位及創新行銷」、「網路創業專題」、「科技行銷專題」、「電子商務之經營模式」、「電子商務市場策略研究」、「高等資料倉儲」、「全球產業分析」、「多變項分析」、「產業電子化個案應用」、「財務管理專題」、「大數據分析」課程。
• 歷年財金系大學部的「企業資源規劃」、「企業資源規劃實務」課程
• 109學年度起資管系「智慧企業」相關課程

 授課方式

課程名稱：「企業資源規劃（應用）」（碩士班/碩專班）、「企業資源規劃專題」（碩士班/碩專班）、「企業資源規劃」（大學部）、「企業資源規劃實務」（大學部）、「企業資源規劃程式設計」（大學部）、「顧客關係管理」（大學部）

上課方式：分組討論與報告、系統導入與實作、翻轉教室（Flipped Classroom）。分組討論與報告：多螢幕無線投影設備；系統導入與實作：前後端軟硬體設備。

1. 分組討論與報告：可以在中島或討論桌分組進行，透過小組協作的方式設計問題、提出可行方案、實作在雲端平台上。每位成員想法、設計欲解決的問題、需要收集的資料、使用的方法等進行腦力激盪，進行實作前的初步規劃。每組至少2個螢幕（一個橫的一個直的）可透過手機/平板/筆電連結播放企業的情境來演練，教師的角色是說明問題與解答疑惑並從旁引導討論的進行。
2. 系統導入與實作：可以在電腦教室或使用筆電連結到前後端的設備和系統來進行，前端的機台（如收銀機、咖啡機）可以透過sensors控制和搜集資料並與後端連結，後端除了雲端平台（如Azure，Dynamics 365需要租用）外，也有on-premise的設備需求（如目前的Business Central的on-premise版本需要裝在Windows Server的Docker上），此外如果還有客製化的練習（寫程式開發），也需要固定使用的系統（如VDI的Windwos 10固定式帳號），不能因為電腦教室上課而被收回。教師的角色在解決導入或客製化時所遇到的問題。
3. 翻轉教室：搭配Lecture at home, homework in class 的做法，教師透過預錄的方式，先將相關的課程內容預錄下來（或尋找適合的教材），學生可以在上課前先行研讀預錄的內容或指定的教材，在教室上課時做作業（專案），以分組討論和報告、系統導入與實作為主。

情境範例（以”咖啡產業”為例）：模擬一家賣咖啡豆的公司，公司從進口商購買咖啡生豆（Green Coffee），經過烘豆處理以後，將烘好的咖啡豆賣給咖啡店

情境範例包含：

1. 產品 (Item)：所需討論與設定的項目有品名, Type, Base Unit of Measure, Costing Method, Standard Cost, Prod. Posting Group, Inventory Posting Group, Unit Price (銷售價格), Sales Unit of Measure, Replenishment, Manufacturing Policy, Routing No., Production BOM No., Flushing Method, Reordering Policy, et al …
2. 顧客 (Customer)：所需討論與設定的項目有Name, Logo, Payment Terms Code, Payment Method Code, Location Code, et al …
3. 採購料品 (Item)：所需討論與設定的項目有Description, Type, Base Unit of Measure, Costing Method, Standard Cost, Prod. Posting Group, VAT Prod. Posting Group, Inventory Posting Group, Replenishment System, Lead Time Calculation, Reordering Policy, et al …
4. 供應商 (Vendor)：所需討論與設定的項目有Name, Address, City, Home Page, Application Method, Payment Terms Code, Payment Method Code, Location Code, Shipment Method Code, et al …
5. 倉庫 (Location)：所需討論與設定的項目有Location Code, Description, Warehouse, Invt. Posting Group Code, Inventory Account, Inventory Account (Interim), WIP Account, Material Variance Account, Capacity Variance Account, Subcontracted Variance Account, CAP. Overhead Variance Account, MFG. Overhead Variance Account, et al …
6. 工作中心 (Work Center)：所需討論與設定的項目有Name, Work Center Group Code, Flushing Method, Prod. posting group, Unit of measure code, Capacity, Efficiency, Shop Calendar code, et al …
7. 途程單 (Routing)：所需討論與設定的項目有Description, Operation No., No., Setup Time, Run Time, Concurrent Capacities, et al …
8. 物料表 (BOM) ：所需討論與設定的項目有Description, Unit of Measure, Type, No, Quantity per, Unit of Measure Code, Status, et al …
9. 銷售訂單 (Sales Order) ：所需討論與設定的項目有Customer Name, Type, No:, Quantity, et al …

• 課程名稱：「機器學習與深度學習實務」（碩士班）

上課方式有：演講授課、實作演習、專案基礎學習（Project-Based Learning）。教師演講授課和實作演習說明需要投影，demo同步放映；專案基礎學習的學習過程包含幾個步驟：

1. 問題討論：在中島或討論桌/室進行，需要手機/平板/筆電投影螢幕。教師的角色是從旁引導討論的進行，可以全程參與，也可以部份時間參與。
2. 腦力激盪：在中島或討論桌/室進行，需要手機/平板/筆電投影螢幕。對於專案所需的資料收集到成品原型的討論，這個部分沒有標準答案，因此在越沒有壓力的環境中，越能討論出優質的結果。
3. 原型製作：解決問題的設計/計算，可以使用Linux環境的VDI，以結對程式設計(pair-programming)的方式，在教學研究中心協做完成。

情境範例（以”鐵達尼號生存預測”為例）：預測鐵達尼號的旅客是否能在傳難中生存是一個經典的機器學習/深度學習問題。

1. 問題討論：同學需要研究討論”鐵達尼號”出航的背景。例如旅客是在英國還是法國上船，有多旅客，艙等，性別，年齡等；值域的意義；那些特徵有遺漏值等等。
2. 腦力激盪：針對這些特徵，那些比較有意義，那些有相依性，遺漏值應該用什麼方式來處理等等。
3. 原型製作：根據同學腦力激盪的決議，以協作的方式實地的解決這個問題。

• 課程名稱：「資料洞悉與視覺化」（碩士班）、「商業智慧」（大學部）

上課方式：演講授課、實作演習、專案基礎學習（Project-Based Learning）。教師演講授課，實作演習說明需要投影，demo同步放映；專案基礎學習的學習過程包含幾個步驟：

1. 問題討論：在中島或討論桌/室進行，需要手機/平板/筆電投影螢幕。教師的角色是從旁引導討論的進行，可以全程參與，也可以部份時間參與。
2. 腦力激盪：在中島或討論桌/室進行，需要手機/平板/筆電投影螢幕。對於專案所需的資料收集到成品原型的討論，這個部分沒有標準答案，因此在越沒有壓力的環境中，越能討論出優質的結果。
3. 原型製作：資料的收集→資料探索→領域知識的投入→洞察→視覺化呈現→資料敘事。資料分析的部分需要運算主機做資料訓練與建模使用。製作視覺化儀表板時，需有電腦主機/筆電至少四台。視覺化儀表展示時需要視覺化伺服軟體與大數據戰情牆硬軟體。而資料收集的部分另需有大數據輿情軟體租賃，再搭配足夠的硬體儲存空間。

情境範例（以”企業銷售與配銷”為例）：可先將公司的銷售與配銷大致可區分為行銷效能分析銷售分析與交貨分析等大方向。

1. 問題討論：同學需要研究討論在各大方向下可區分成哪些子方向，這些子方向分別需要哪些分析表報，內外部尚需哪些資料。如何探索資料？該如何呈現資料？如何敘事資料？
2. 腦力激盪：針對上述討論可採用如設計思考等方式獲取更多的腦力激盪，最終產生一致的結論。
3. 原型製作：根據a,b的決議，以協作的方式實地的解決問題。

• 課程名稱：「雲端運算」（碩士班）、「資料科學」（碩士班）

上課方式：講課、實作、專案基礎學習（Project-Based Learning）。講課：投影設備；實作展示：投影設備、同步放映（連結手機/平板/筆電裝置）；專案基礎學習的學習過程包含幾個步驟：

1. 問題討論：在中島或討論桌/室進行，需要手機/平板/筆電裝置投影（紙架或夾在白板上），透過書寫在平板（大張紙）紀錄討論過程，教師的角色是說明問題並從旁引導討論的進行。
2. 腦力激盪：在中島或討論桌/室進行，需要手機/平板/筆電設備投影（紙架或夾在白板上)，透過書寫在平板（大張紙）上紀錄每位成員想法、設計欲解決的問題、需要收集的資料、使用的方法⋯⋯等進行腦力激盪，進行實作前的初步規劃。
3. 實作：（小組討論桌）可以透過小組協作的方式設計問題、提出可行方案、實作在雲端平台上，小組合作可在教學研究中心進行。

情境範例（以”貨品運輸物流”為例）：設計貨品運輸過程中需要哪些監控、分析、預測等資料處理方法及狀況處理程序。

1. 問題討論：同學分組研究討論貨品運輸的過程。例如貨品是收送地點、時間、路徑規劃、收發站點等，貨品的特性包含貨品屬性、溫度設定、放著方向、濕度控制等，上述數值的設定等。
2. 腦力激盪：針對a提及的項目，提出項目之間的關聯性、物流中心的連結、路徑規劃設計，說明原因，提出可用的資料處理方式、可能發生的情況及相對應的處理程序、例外方案等。
3. 實作：根據b進行實作。

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資訊管理組X大數據暨智慧企業研究中心支援課程架構圖