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國立彰化師範大學 企業管理學系國際企業經營管理 王信文 博士所指導 鍾佳豪的 用資料探勘估計鮮乳最適訂購量之研究-以外食餐飲業為例 (2012),提出光泉鮮奶成分關鍵因素是什麼,來自於外食餐飲市場、最適訂購量、鮮乳、小波神經網路、資料探勘。

而第二篇論文國立中山大學 化學系研究所 謝建台所指導 鄧佳芳的 水溶性碳六十衍生物應用於生物體液之親和質譜分析 (1999),提出因為有 親和、基質輔助雷射脫附游離質譜法、蛋白質的重點而找出了 光泉鮮奶成分的解答。

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用資料探勘估計鮮乳最適訂購量之研究-以外食餐飲業為例

為了解決光泉鮮奶成分的問題,作者鍾佳豪 這樣論述:

摘 要 鮮乳產業的來源是由酪農(Dairy Farming)種植飼料作物飼養乳牛,示生產生乳並出售給乳品公司處理、加工、上架至超市、大賣場及外食餐飲之產業。經過50餘年政府的極力支持與推廣下歷經了幾次興衰後,培植了三大乳品公司:味全、光泉、統一,目前已佔有台灣乳飲市場95%以上的市佔率,並隨著外食餐飲市場的蓬勃發展,鮮乳也從在家飲用的飲料延伸至餐飲市場的食品原料,由於餐飲市場可透過鮮乳多元應用提升產品變化及價值,尤其是各是飲品並使用於夏季飲品居多,如木瓜牛奶、鮮奶茶等飲品,因此在面臨夏季生乳生產量不足時,乳品業者須同時兼顧零售市場

及外食餐飲市場需求進行調配,乳品公司營業所無法訂定鮮乳最適訂購量造成銷售上的損失;反之在冬季時鮮乳生產量大於市場需求量生產過剩,乳品公司的營業所在訂鮮乳時也面臨到天氣冷、客戶需求量降低等一些不確定因素,導致鮮乳庫存量過多造成鮮乳報廢及呆品,增加公司的成本降低公司營利。 本研究動機及目的是若能透過鮮乳在生產過程、訂貨數量、銷售量及剩餘庫存量並配合天氣狀況、溼度、溫度、晴天或雨量等數據,加上市場需求量增減,透過運用小波神經網路的運算方法分析,將外食餐飲市場鮮乳最適訂貨量推導出一個預測模型,以能瞭解在何種動態、複雜的因素下其鮮乳最適訂購量是多少?以作為乳品公司營業單位業務員訂鮮乳的依據並提出重

要相關影響鮮乳訂購量因素以擬定因應的建議方案。

水溶性碳六十衍生物應用於生物體液之親和質譜分析

為了解決光泉鮮奶成分的問題,作者鄧佳芳 這樣論述:

隨著生化科技快速發展,如何快速偵測生化樣品已經變的愈趨重要了,以基質輔助雷射脫附游離質譜儀(MALDI)具有高靈敏度、樣品用量少及快速分析能力等優點,所以廣泛被應用於生化樣品偵測上。奶類中因含有大量的脂肪,因此傳統上在進行分析前均需進行複雜前處理工作以除去此類物質的干擾。以MALDI直接分析此類樣品時,由於奶中所存在大量的脂肪可能會影響基質與分析物間所形成之共結晶性質,而嚴重影響到分析結果。研究中使用直接稀釋樣品溶液的製備方式,由於增加樣品與基質之間混合比例,基質可以有效的隔離分析物,使能量傳遞及游離過程更有效的進行。經由這樣的製備方式確實可以避免脂肪干擾。研究中也針對不同來源和種類的奶類進

行分析,以比較其組成的差異,各式乳品中蛋白質成分有明顯之不同,羊乳與人乳的組成較為相近,α-乳白蛋白為其中之主要蛋白質,而牛乳則是含有α-乳白蛋白、β-乳球蛋白與酪蛋白等蛋白質。相對於鮮牛(羊)乳,β-乳球蛋白在中奶粉具有較強之質譜,利用這個特性,以α-乳白蛋白與β-乳球蛋白相對訊號強度作為一個指標,可以迅速判定鮮奶中摻雜奶粉比例。質譜結合親和免疫分析法是近年來生化技術最重要的研究課題之一,而較常被使用的質譜技術即為MALDI-TOF。當以碳六十衍生物做為親和試劑進行研究發現,由於碳六十衍生物本身會吸收UV光也可以作為MALDI基質,所以不需尋找基質因此此技術較傳統方法會更為簡單快速。研究中以

HSBF為親和試劑分析合成之產物時,不論在標準品或實際樣品中,HSBF皆較傾向與疏水性之正離子結合。當用於分析蛋白質時,HSBF與具有較多苯環結構胺基酸的Insulin有較強之結合能力,所以π-π Interaction也是影響親和選擇的重要因素之一。當HSBF應用於蛋白質消化液與生物體液分析時,HSBF對於以鹼基胺基酸為尾端之�B�C具有強烈之親和性,其中又以Arginine為尾端之�B�C具有最強親和,而Histidine與Lysine為尾端之�B�C則較弱,非鹼基胺基酸為尾端之�B�C則不具親和能力。由此可知以HSBF為親和試劑分析標準品或實際樣品(生物體液)確實具有親和選擇性,而且由於

碳六十衍生物本身可以當作基質,背景較為乾淨,對於樣品中微量物種具有預濃縮等優點,相信碳六十衍生物結合MALDI之親和質譜分析,未來應用於生物科技分析與醫學分析上將會有很大之幫助。