科技管理
Technology Management
學期
111-2
學分
3
學分
當期課號
517410
永久課號
MGEM20018
開課單位
工業工程與管理學系
授課教師
王志軒
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週一 |
|---|---|
2 09:00–09:50 | 科技管理 MB415 3 節連堂 |
3 10:10–11:00 | |
4 11:10–12:00 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
本課程聚焦量化科技管理,融入產業實例的整合應用,以強化學生對科技產業的趨勢發展有所理解。修課同學需具備基本的數理能力與軟體操作基礎,同時邏輯清晰,能辯證教學個案的正反面論述。
先修科目
統計學(required), 略具基礎程式能力(R & Python will be a plus)
教學方式
安排課程助教輔導
評分方式
1學期作業 約4次,合計40% 2.期中及期末報告 各1次,合計30% 3.個案辯論,合計30% 至少兩次,視同學學習狀況而彈性調整
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 新產品開發與敏捷管理 |
| 第 2 週 | 需求分析與規格設計 (QFD, conjoint analysis, nested logic) |
| 第 3 週 | 市場區隔與產品定位一 (perceptual map, PCA, MDS) |
| 第 4 週 | 市場區隔與產品定位二 (multiple correspondence analysis) |
| 第 5 週 | 實務個案辯論一/ HW1 |
| 第 6 週 | 競爭策略分析 (PEST, channel competition, LVM, pricing) |
| 第 7 週 | 多準則決策 (AHP, TOPSIS, VIKOR, productivity analysis) |
| 第 8 週 | 期中報告/ HW2 |
| 第 9 週 | 科技行銷與產品推薦 (association rule, content based, collaborative filtering) |
| 第 10 週 | 季節性資料與供應鏈偕同預測 (ARIMA, MARS, MLR, KNN) |
| 第 11 週 | 科技創新擴散與趨勢預測 (growth model, multi-generation model) |
| 第 12 週 | 實務個案辯論二/ HW3 |
| 第 13 週 | 智慧製造與智慧零售的應用 |
| 第 14 週 | 大數據與物連網的應用 |
| 第 15 週 | 大數據與人工智慧的應用 |
| 第 16 週 | 期末報告/ HW4 |
| 第 17 週 | 檢討與改進一 |
| 第 18 週 | 檢討與改進二 |
教科書
自編教材、程式範例、影片分享、個案辯論
Office Hours
- 地點
- MB411
- 時間
- TBA
- 聯絡方式
- chihswang@nycu.edu.tw