現行的環境當中，企業產品相互競爭、消費者需求型態改變，導致企業所作的生產規劃策略常因遭受不確定情況的衝擊，使得原本所作的決策失去原先預期的作用。在市場多變的環境、競爭的衝擊下，快速的應變能力成了企業生存的關鍵，但以目前造紙業計劃型生產模式而言，仍然以人工經驗值的判斷為主，各系統間資訊無法互相傳遞，顯然無法在問題產生時立即予以回應，有鑑於此，本研究探討造紙業的生產模式，提出二次預測、二次生產規劃之方法，並將代理人的概念運用於規劃之方法中。
本研究在概念階段，先以加值鏈圖(VAD)及事件導向流程圖(EPC)進行分析，以獲得初步的系統需求；接著在設計階段，以MaSE代理人系統分析方法進行分析，進行代理人類別的規劃；實作驗證階段，採用Excel VBA進行代理人程式之撰寫，輔以類神經網路作為預測的方法，藉由代理人的特性，達到系統互相傳遞訊息之功能，驗證部份則將案例公司的實際資料，套用到代理人程式中，進行結果之分析比較，以提供相關人員作業上的決策參考。

In the current competitive business environment, rapid response has become a required criterion for a success business. However, in the paper industry, especially in the tissue paper area, there was very few cooperation among the sales, inventory and production functions in an industry. Therefore, the production planning still heavily depends on the human beings experience. In this research, an agent based cooperation system was proposed by applying a two-stage forecasting and planning model. In addition, a neural network model was proposed to support the learning capabilities of the agent system.
A three stages framework was proposed to develop the agent-based integration system. In the concept stage, the modeling tools such as VAD and EPC were used to capture the collaboration requirements among the various functions of planning. In the design stage, an UML-based analyzing method MaSE was used to develop the agent-based integration system. Finally, in the implementation stage, agent based integration system will be developed by using Excel VBA and neural network learning to support the planning activities in the family used paper area in the paper industry.

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