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國立臺北科技大學 工業工程與管理系 車振華所指導 徐靖雯的 應用多目標基因演算法求解電動汽車充電站選址問題 （2021），提出t cross 2022規格關鍵因素是什麼，來自於電動汽車充電站、多目標基因演算法、廣義最大覆蓋範圍問題、設施選址問題。
而第二篇論文國立高雄科技大學 工業工程與管理系 楊富強所指導 林義舜的 評估自動化上下料機開發效率 （2021），提出因為有 自動化上下料開發案、資料包絡分析法、不可切割產出模式的重點而找出了 t cross 2022規格的解答。
應用多目標基因演算法求解電動汽車充電站選址問題
為了解決t cross 2022規格 的問題，作者徐靖雯 這樣論述：
摘 要 iABSTRACT ii誌 謝 iv目 錄 v表目錄 vii圖目錄 ix第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的 31.3 研究流程 4第二章 文獻探討 62.1 電動汽車充電裝置 62.1.1電動汽車充電規格及技術 62.1.2 各國電動汽車法規及充電裝置 82.1.3 臺灣電動汽車法規及充電裝置 92.2 設施選址問題 122.2.1 區域覆蓋位置問題 122.2.2 最大覆蓋位置問題 132.2.3 廣義最大覆蓋位置問題 152.3 啟發式演算法 162.3.1 基因演算法 172.3.2 NSGA-II 18第三章 研究方法 213.1 問題情境描述與假設
213.2 研究架構 213.3 數學模型 233.4 研究方法 28第四章 結果與分析 334.1 初始建構 334.2 績效評量 364.3 參數設計 374.4 實驗結果 45第五章 結論與建議 555.1 結論 555.2 未來建議 56參考文獻 57
評估自動化上下料機開發效率
為了解決t cross 2022規格 的問題，作者林義舜 這樣論述：
工業發展快速，半導體產業與軟板產業生產需求大增，自動化上下料機相對需求增加。自動化設備開發將因應各種產業的生產需求，開發製造出的設備能取代人工生產、提升產能、減少人工失誤，產線設備串聯搭配AGV (Automated Guided Vehicle的縮寫)達到無人化工廠。最主要是如何讓自動化上下料設備能導入客戶的產線，讓設備在產線發揮效益，成為穩定的設備，提升客戶對設備的依賴度。2022年原物料漲幅約近15%，雖半導體設備需求量增加，相對同業競爭激烈，故如何降低成本(人力、物料與設備開發失誤率)也是企業經營的重點，市購馬達供應不足、工業電腦交期都須6個月以上，嚴重影響設備交期，是一個需要特別注
意與解決的事項。中國內地設備需求量大，如何讓設備穩定生產，避免人員出差，相對如何讓設備作業穩定也是一種點事項。研發自動化設備有三特點:(1) 開發設備常會面臨許多不確定因素(2) 開發自 動化設備需要付出較高的費用與人力投入(3) 開發設備會遇到客戶驗收時的設計變更。研發決策問題相當複雜，只要做出不當的決策，就會造成許多物料費用與人力的損失。因此，須收集更多的設備規格需求來輔助做決策。本研究運用資料包絡分析法，針對T公司所執行案件，選取不可切割的3個投入項：廠內鋁件投入、委外鐵件投入、市購部品；可切割的3個投入項：機械設計、程控設計、組裝人工投入(天)。不可切割壞的產出：報廢零件金額；不可切割
好的產出：銷售金額為產出項，共計八個投入產出變項。本研究的重點在如何減少投入(機械設計、程控設計與設備組立)，提升機械效率，降低失誤率，增加設備作業穩定性與提高好的產出。