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國防大學 運籌管理學系 郭俊良所指導 温慧菱的 基於XGBoost機器學習演算法建立船舶主機PHM模型 （2019），提出Active 妥善率關鍵因素是什麼，來自於預兆式健康管理、預測性維護、樹狀分類演算法、XGBoost演算法。
而第二篇論文國立高雄師範大學 工業科技教育學系 鄭國明所指導 洪清長的 應用PZB服務品質模式分析軍用雷達系統裝備維修服務品質之研究 （2019），提出因為有 武器維修、維修階層分析、PZB服務品質、顧客滿意度的重點而找出了 Active 妥善率的解答。
基於XGBoost機器學習演算法建立船舶主機PHM模型
為了解決Active 妥善率 的問題，作者温慧菱 這樣論述：
工業4.0的時代，以物聯網和智慧系統為基礎核心，預測技術與智慧演算法交織，對裝備之主動維護產生積極的影響。柴油發動機的可靠性優化對船舶可用性、安全性和生命週期成本具有巨大之影響，現有的監視與警報系統僅針對基本運轉狀態偵測及警示故障，而預兆式健康管理模型的最終目標是可靠地偵測異常及預測故障時間，以便系統自主地進行有效的維護計畫。由於科技日新月益，武器裝備的集成度、複雜度及智慧化急劇增加，對資訊精準度與時效性的要求亦大幅升級，推動人們對於演算法的創新發展與運用，本研究採用透過系統優化和演算法增強的XGBoost機器學習演算法與隨機森林和支援向量機演算法進行預測模型的比較，實驗證明XGBoost可
顯著改進傳統維護方案，更加快速且準確地偵測船舶主機系統異常並預警，及時供維保人員與決策者於主機裝備維護之決策參考，藉由預兆式健康管理模型透過優化的預測方法，以提升補保系統適時適切地進行後勤作業，可使裝備整體生命週期的維運成本大幅降低，並提高裝備妥善率，未來可有助國軍進一步全面優化4M管理。
應用PZB服務品質模式分析軍用雷達系統裝備維修服務品質之研究
為了解決Active 妥善率 的問題，作者洪清長 這樣論述：
國防科技進展的快速，雷達系統裝備修護是一項艱鉅而具有時效性的工作，必須確保防衛台灣領空的運作正常，除了須強化維修能力，還須研究更先進、更具有安全性之優質維修技術與設備。現役的防空雷達系統裝備精密複雜，維護保養工作項目繁瑣，需要仰賴維修人員高度的專業技術工作資格與經驗，以確保維修品質。本研究將針對國軍防空雷達系統裝備基層保修人員對其原廠的維修服務類別，探討其雷達維修服務品質，以了解部隊需求與維修服務上的問題。研究以Parasurama, Zeithmal & Berry學者所提出之PZB五大服務品質構面-有形性、可靠性、反應性、保證性、關懷性，以及服務品質量表(SERVQUAL)作為問卷設計，
再進行問卷調查之實證分析，瞭解防空雷達系統裝備之維修服務品質滿意度之期望，以此提供原廠在軍用雷達裝備維修服務改善之依據，提高未來原廠的維修服務品質與部隊保修人員滿意度，以確保國家防空領域的安全。