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國立臺北科技大學 經營管理系碩士在職專班 吳忠敏 博士所指導 李詩蘋的 工業4.0量測儀器物料管理之研究 （2016），提出電路板維修光華關鍵因素是什麼，來自於情境分析、物料管理、工業4.0。
而第二篇論文國立彰化師範大學 行銷與流通管理研究所 吳信宏所指導 林俊伸的 應用資料探勘技術於酒後駕車交通事故之研究 （2009），提出因為有 交通事故、資料探勘、決策樹、分類迴歸樹、類神經網路的重點而找出了 電路板維修光華的解答。
工業4.0量測儀器物料管理之研究
為了解決電路板維修光華 的問題，作者李詩蘋 這樣論述：
企業在面對一個全球化的競爭環境，面臨少樣多量或客製化程度高的產品訂單需求，導致企業為接獲訂單，往往會調整物料的庫存量來配合訂單的變化，縮短交期，迎合客戶的需求。由此可知，物料管理的控管能力非常重要。此研究為探討物料管理如何邁向智能化，研究主軸-量測儀器為少量多樣且高度客製化的產品，藉由專家訪談了解量測儀器目前的物料管理作業，整理專家訪談內容使用情境分析方法，得到以下結論，實現工業4.0的物料管理，企業導入步驟，第一步導入企業資源規畫系統，第二步於生產線中建置感知器並導入製造資源系統，第三步導入APS先進生產計畫與排程系統，第四步導入於產品建置感知器及導入產品研發資料管理系統，第五步於每個物料
建置感知器並導入倉儲物流管理系統，第六步導入電子看板，第七步建置雲端運用大數據計算，由系統做出決策，。藉由複雜度夠高的產品，研究其物料管理如何邁向工業4.0的實施步驟，後續運用在複雜度相對較小的產品，導入工業4.0應可循此步驟達成物料管理智能化的目的。
應用資料探勘技術於酒後駕車交通事故之研究
為了解決電路板維修光華 的問題，作者林俊伸 這樣論述：
依據行政院衛生署民國97年死因統計資料，交通事故為國內十大死因第六位。影響交通事故的因素很多，不同的事故因素會造成不同的傷亡程度，其中因酒醉駕駛或酒駕肇事過失致死的悲劇更是時有所聞，所以透過資料的顯現讓駕駛人有所警惕，減少造成事故發生的不良因素，有其必要性。因此本研究主要在探討因為酒醉肇事而產生事故受傷程度與主要傷處之間關係，運用資料探勘技術挖掘重要資訊。過去在交通事故領域進行資料探勘，常因受限於資料取得不易，而容易造成預測失準的情況。本研究為求謹慎與準確，採用行政院警政署民國94年至96年全國交通事故資料進行分析，透過SPSS Clementine 12.0進行決策樹分析，目標變數為受傷程
度及主要傷處，投入文獻收集而來之13個因素，利用分類迴歸樹(Classification and Regression Tree)及類神經網路(Artificial Neural Network)，建立預測模型。除此之外，本研究再針對受傷程度投入自行整理的25項因素建立預測模型，分類迴歸樹透過主成分分析進行維度縮減，箤取出十個因素，建立預測模型；類神經網路則透過25項因素模型所歸納出的21個重要因素，進行維度縮減動作，最後以9項因素為類神經網路維度縮減的預測模型。預測模式分類結果發現，受傷程度之模型分類迴歸樹的預測率介於74.31%至78.94%之間，類神經網路的預測正確率則介於66.24%至
75.34%。本研究經由維度縮減來達到因素降維的動作，研究結果也證實具有一定的效益。此結果顯示利用較少的維度可以有效的代表原本的因素，可使資料探勘過程更具效率。最後本研究結果發現駕駛人使用保護裝備可以有效降低26.3%的死亡率，另外在道路類別為省道、道路型態為彎曲路的事故車禍較易引起酒駕肇事死亡的嚴重性。