自我介紹
我是一位對「資料驅動決策」充滿熱情的研究型／應用型專業人士。專長於作業研究、決策分析、數據科學與資訊經濟學，並具備製造業數據應用、生產排程與平台經濟設計等領域的實務經驗。致力於以數據為本、方法為器、產業為舞台，協助企業與組織完成智慧轉型與效率提升。
專業領域
作業研究與最佳化模型
製造數據科學與智慧製造
生產力與效率分析
多目標決策分析
資訊經濟學與平臺設計
數位商品定價與策略
主要經歷
2020.08–現在 教授／專任教師，某大學 資訊管理學系
2018–2020.07 所長／研究單位主管，某科技大學 製造資訊與系統研究所
2016.08–2019.07 副教授，某科技大學 資訊工程暨製造資訊與系統研究所
2012.08–2016.07 助理教授，某科技大學 資訊工程系／製造資訊與系統研究所
獲獎與榮譽
2019/12 某管理科學學會年度獎
2019/11 某科技公司講座獎勵
2018/10 教師獎
2018/09 某大學教學優良教師
2017/12 科技部紀念獎
2016/12 APIEMS 最佳實務論文獎
2016/11 某工業工程師協會「優秀青年工程師獎」
期刊論文
Nelson X. Y.*, Li, Y.-W., Chang, C.-C. (2024). Multi-agent reinforcement learning, International Journal of Production Economics, 280, 109488.
Nelson X. Y., Lin, Y.-L. (2024). Virtual material, IEEE Transactions on Engineering Management, 71, 2649-2659.
Hung, Y.-H., Nelson X. Y.* (2024). KDLIME: KNN-Kernel Density-Based Perturbation for Local Interpretability, ECML PKDD Workshop.
Nelson X. Y.* (2023). Graph spatio-temporal networks for manufacturing sales forecast and prevention policies in pandemic era, Computers & Industrial Engineering, 182, 109413.
專案與合作
主導某大量製造業生產排程優化專案，應用強化學習與邊際生產力分析提升設備利用率 15%。
參與半導體製造 TFT-LCD 成品線 T/C 平衡排程研究，獲 Best Paper Award。
協助企業構建智慧製造系統，整合 IoT 感測器、資料視覺化與預測維護方案。
指導數位平台機制設計、平台商品定價與市場策略，促成雙邊平台成長 30%。
技能專長
程式語言／工具： Python、R、MATLAB、SQL
最佳化與模擬： 線性／非線性規劃、整數規劃、多目標優化
資料分析與機器學習： 深度學習、強化學習、解釋性AI
數據視覺化與報告： Tableau、Power BI、Matplotlib／Seaborn
決策分析與平台經濟： 賽局理論、產業經濟、平台策略
職業目標
繼續深耕製造／科技／平台經濟領域，以「資料科學 × 決策科學」為基礎，發展可量化、可操作的產業轉型方案。希望能帶領跨領域團隊，把學術理論轉化為實務成效，推動企業數位轉型與智慧製造升級。
授課經驗
管理數學
製造數據科學
作業研究應用與實作
企業決策（EMBA）