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鸳梁
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1 國立交通大學工業工程與管理學系碩士班碩士論文利用庫存管理遊戲進行不同補貨策略之比較 Comparing different replenishment strategies by using inventory management game 研究生 : 張育昇指導教授 : 李榮貴博士彭德保博士中華民國九十九年六月

2 利用庫存管理遊戲進行不同補貨策略之比較 Comparing different replenishment strategies by using inventory management game 研究生 : 張育昇指導教授 : 李榮貴博士彭德保博士 Student:Yu-Sheng Zhang Advisor:Dr. Rong-Kwei Li Dr. Der-Baau Perng 國立交通大學工業工程與管理學系碩士班碩士論文 A Thesis Submitted to Department of Industrial Engineering and Management College of Management National Chiao Tung University In Partial Fulfillment of the Requirements For the Degree of Master of Science In Industrial Engineering June 2010 Hsin-Chu, Taiwan, Republic of China 中華民國九十九年六月

3 利用庫存管理遊戲進行不同補貨策略之比較研究生 : 張育昇指導教授 : 李榮貴博士彭德保博士國立交通大學工業工程與管理學系碩士班摘要傳統存貨策略在操作上大都以最小化系統總成本為目的, 然而庫存管理除了最小化總成本外, 也必須努力降低缺貨所造成的損失, 此乃 TOC 限制理論 Demand-Pull 所提倡的概念本文首先以不同存貨策略的概念使用 Minitab 常態隨機數據 (25 筆, 每筆數據 52 週 ), 利用庫存管理遊戲在需求變動的環境下進行模擬, 並收集數據分析, 由於存貨策略的績效表現是使用存貨策略各自的操作模式進行模擬, 無法明確的指出哪一種存貨策略績效表現為最好 ; 進一步嘗試將各項存貨策略在相同條件的模擬情境下進行分析比較, 因此使用相同的期初庫存水準並固定訂購次數, 分別比較 TOC 限制理論 Demand Pull 補貨策略與傳統存貨策略的平均庫存量缺貨次數與庫存週轉率, 嘗試證明以 TOC 的 Demand-Pull 補貨策略為概念進行存貨管理, 努力減少缺貨次數, 在各項績效表現上都能比以傳統存貨概念進行管理更加優秀與穩健關鍵詞 : 補貨策略, 限制理論, 需求拉動模式, 庫存管理 i

4 Comparing different replenishment strategies by using inventory management game Student: Yu-Sheng Zhang Advisor: Dr. Rong-Kwei Li Dr. Der-Baau Perng Department of Industrial Engineering and Management National Chiao Tung University Abstract Traditional inventory policies mostly try to minimize the total cost in operation for the purpose, except for minimizing the total cost in operation, it also must strive to reduce the losses caused by shortages in the inventory management, and this is TOC s Demand-Pull concept advocated. First, we use Minitab normal random data (25 items, 52 weeks per data) with the concept of different inventory strategies to run simulation in a changeable demand environment, and we collect the data after simulation for analysis. Because every inventory strategy uses their mode of operation for simulation, it s difficult to point out which kind of performance is better. To go a step further, we attempt to put the inventory policies in the same conditions, giving them same level of beginning stocks and fixing order frequency to analyze their performance. Our study tries to prove that using the concept of TOC Demand-Pull replenishment strategy for the inventory management, and aims to reduce the number of out of stock could have a more excellent and stable performance than using the traditional inventory policies. key word :Replenishment strategy, TOC, Demand-pull, Inventory management. ii

5 誌謝感謝指導教授李榮貴老師兩年來的悉心指導與熱心的鼓勵及耐心的教學, 在此對老師致上最誠摯的感謝感謝論文審查以及口試期間蔡志弘老師與張盛鴻老師撥冗給予本論文之審閱釜正, 使得內容以臻於完備在兩年的學習期間, 特別要感謝李榮貴教授唐麗英教授的熱心指導以及啟蒙, 讓我受益良多, 不僅學習到理論, 也教導我們必須將理論及實作做一個結合論文寫作期間, 感謝限制理論管理實驗室同窗彥叡以及室友佑任在論文寫作上的諸多幫助及建議 ; 以及限制理論管理實驗室其他的好夥伴們詩淵詩婷淳民政宏弘易政峰宏彬以及杰運和工業工程管理研究所的每個人, 因為有你們的參與, 豐富了我的研究所生活, 謝謝你們最後, 要感謝從小養育栽培我的親愛的父母, 由於你們在背後對我的默默支持, 使我能夠完成研究所學業 ; 還要感謝我的女友于潔, 從研究所一路陪伴著我, 其中有苦有樂, 都陪著一起走過來在研究所的這兩年內, 因為有大家的參與, 使得這段時光充滿了很多的回憶, 最後的最後, 感謝大家!! iii

6 目錄頁次中文摘要... i 英文摘要... ii 誌謝... iii 目錄... iv 表目錄... v 圖目錄... vi 一研究動機與目的... 1 二文獻探討存貨之功能傳統存貨管理系統 TOC Demand-Pull 運作機制... 8 三庫存模擬遊戲之情境介紹生產庫存管理遊戲操作介面介紹遊戲參數設定永續盤存制的參數設定定期盤存制的參數設定四模擬數據分析與探討存貨方式績效指標比較固定訂購次數之績效比較模擬總結五結論與未來研究方向研究結論未來研究方向參考文獻附錄 iv

7 表目錄表 1 定量盤存制及定期盤存制之比較表... 5 表 2 傳統存貨策略優缺點比較表... 7 表 3 生產指標整理表表 4 各存貨策略模擬結果比較表表 5 (s,q) 存貨策略與 Demand-pull 補貨模式之績效比較表表 6 (s,s) 存貨策略與 Demand-pull 補貨模式之績效比較表 (1) 表 7 (s,s) 存貨策略與 Demand-pull 補貨模式之績效比較表 (2) 表 8 (R,S) 存貨策略與 Demand-pull 補貨模式之績效比較表表 9 (R,s,S) 存貨策略與 Demand-pull 補貨模式之績效比較表 v

8 圖目錄圖 1 (s,s) 存貨策略圖... 5 圖 2 (s,q) 存貨策略圖... 5 圖 3 (R,S) 存貨策略圖... 6 圖 4 (R,s,S) 存貨策略圖... 7 圖 5 傳統供應鏈衝突圖... 9 圖 6 緩衝管理示意圖圖 7 庫存管理遊戲介面圖 (1) 圖 8 庫存管理遊戲介面圖 (2) 圖 9 使用 (s,q) 補貨庫存模擬圖圖 10 使用 (s,s) 補貨庫存模擬圖圖 11 使用 (R.S) 補貨庫存模擬圖圖 12 使用 (R,s,S) 補貨庫存模擬圖圖 13 使用 Demand pull 補貨庫存模擬圖 (1) 圖 14 使用 Demand pull 補貨庫存模擬圖 (2) 圖 15 使用 Demand pull 補貨庫存模擬圖 (3) 圖 16 使用 Demand pull 補貨庫存模擬圖 (4) vi

9 第一章研究動機與目的在產品壽命周期變短以及競爭市場趨激烈的經營環境下, 如何提升客戶滿意度以及降低庫存已經成為一項重要的課題, 在降低庫存方面, 企業可藉由增加補貨頻率來達成, 但同時增加補貨頻率也會造成企業的補貨成本提高, 因此在傳統存貨機制的探討大都以成本觀為導向, 期望能夠將總成本最小化企業在進行存貨管理傳統上經常使用以下兩種機制, 分別為永續盤存制的 (s,q) 存貨策略與 (s,s) 存貨策略 16 以及定期盤存制的(R,S) 存貨策略和 (R,s,S) 存貨策略 20, 企業在管理存貨上會選用這四種補貨方式主要有幾個原因 8 : 1. 定期檢視的補貨機制可以降低隨時觀測庫存量變化的注意力, 對於人力不足的企業使用上較為適用 2. 由於定期檢視的補貨機制可整合不同項目訂單, 節省訂購與運輸成本, 在成本控制上對於企業有利 3. 連續檢視的 (s,q) (s,s) 補貨機制的安全存量只須應付補貨前置時間內的需求, 安全存量較小在目前的生產環境中, 客戶端的需求量經常是變動的, 以往的 EOQ 經濟批量策略由於限制條件過多且必須在需求固定下進行, 已經不符合目前的生產環境 ; 而永續盤存制的存貨策略與定期盤存制的存貨策略能夠在需求不確定的情況下使用, 這兩種補貨機制各有其優缺點, 但主要都是以最小化總成本為目的進行操作庫存管理除了最小化總成本外, 也必須努力降低缺貨所造成的損失, 此乃 TOC 限制理論 Demand-Pull 13 所提倡的概念, 但是以往的研究沒有針對使用不同存貨策略概念進行管理之分析探討, 本研究的目的是想要嘗試了解在生產系統操作上, 究竟是使用傳統存貨概念管理或是以 TOC Demand-Pull 的補貨概念進行存貨管理, 何者能夠擁有較好的績效表現? 1

10 本研究首先介紹業界傳統上經常使用的存貨策略操作模型, 並整理出各傳統存貨策略在執行上的差異, 接著介紹 TOC 限制理論 Demand-Pull 的運作概念, 也就是使用用多少補多少的補貨模式進行存貨管理第三章為生產庫存遊戲的情境介紹以及參數之設定, 第四章進行遊戲模擬, 使用傳統存貨策略與 TOC 限制理論 Demand-Pull 的運作概念分別進行多次的模擬, 並透過遊戲模擬結果所得之績效進行比較分析 2

11 第二章文獻探討 2.1 存貨之功能存貨在供應鏈扮演著重要的角色, 其旨在當顧客有需要增加需求的數量時, 可快速滿足需求存貨扮演的另一個重要的角色是藉由在生產和配送間取得經濟規模以降低成本, 所以存貨管理對整個企業發展十分重要存貨之所以具有很重要的功能, 較顯著的理由如下 3 : 1. 配合預期顧客需求 : 配合顧客需求的存貨都稱為預期存貨 (anticipation stocks), 因為預期存貨是為了滿足計劃或期望需求而保存的 2. 平滑生產需求 : 屬於季節需求形態的廠商往往在淡季建立存貨, 以備旺季高度需求時所使用, 這些存貨稱為季節性存貨 (seasonal inventories) 3. 預防缺貨發生 : 交貨遲延與非預期需求之增加均會提高缺貨的風險遲延的發生可能係由於天氣條件供給短缺品質問題等緣故, 而缺貨的風險可經由安全存貨 (safety stock) 的持有而降低 4. 獲得訂購週期的利益 : 為了最小化採購與存貨成本, 採購數量往往必須超過使用需求, 儲存一部分或全部的採購量以備後來之用 5. 避免價格上漲風險或享受數量折扣之利益 : 有時廠商擔心產品價格將上漲, 而訂購較正常更多的貨品數量, 以達到節省成本的目的除此之外, 大量採購的情況之下還可以享受價格折扣之利益由以上五點能了解持有適當的存貨量能夠使企業更加具有優勢, 因此 2.2 節要介紹的是企業在傳統上經常用來管理存貨的幾項存貨策略 2.2 傳統存貨管理系統傳統存貨管理系統有許多不同的管理方式, 較常見的方式有永續盤存系統, 採定量訂購方式, 又稱定量盤存系統 ; 另一種為定期盤存系統, 採定期訂購方式, 每隔一固定期間即檢查目前庫存量再進行訂購附錄表 1 為定量盤存制及定期盤 3

12 存制之比較表傳統上兩種存貨控制系統之適用範圍分述如下 8 : 一定量存貨控制系統之適用範圍 (1) 耗用金額較大且儲存成本較高者 (2) 需求量變動較大, 短缺成本較高者 (3) 有連續盤存記錄者二定期存貨控制系統之適用範圍 (1) 耗用金額較小且儲存成本較低者 (2) 需求量變動較小 (3) 有連續盤存記錄費用較高者 (4) 訂購成本較低, 且由同一來源訂購不同品項 (3) 由於市場之變化, 必須調整其採購數量者除了在適用的範圍不同之外, 這兩種傳統存貨系統在使用操作上也有各自的規則, 下為定量盤存系統 (Q-system) 與定期盤存系統 (P-System) 這兩種系統的定義以及操作模型的介紹 4 : 1. 定量盤存系統 (Quantity-system) 在定量訂購模型中, 以再訂購點 (ROP) 求其訂購量 ; 而在定期訂購模型中, 則以時間決定訂購量因此, 定期訂購模型必須考慮預防前置時間與下次訂購週期存貨短缺之情形, 但是定量訂購模型僅需考慮預防前置時間存貨短缺情形, 因為額外的訂貨可在任何時點訂購, 而於短時間 ( 前置時間 ) 後即可收到因此, 定期訂購模型比定量訂購模型需要更多的安全存量以下為定量訂購系統經常使用的兩個存貨策略模型, 分別為 A[(s,S) 存貨策略 ] 模型與 B[(s,Q) 存貨策略 ] 模型的操作介紹 : A.(s,S) 存貨策略此系統又稱為最小 - 最大系統 (min-max system), 其中 s 為訂購點, 當實際存貨量等於或小於 s 時進行訂購 ;S 為訂購上限, 此存貨政策的訂購量, 以此上限與實際庫存量之差額為其訂購量, 4

13 訂購點產品入庫訂購量 (S-s) 最高存貨再訂購點 s Lead Time 安全存量時間點產訂購B.(s,Q) 存貨策略品入庫圖 1(s,S) 存貨策略圖訂購點在任何時點當可用的存貨降至 s, 則系統發出 Q 的訂單量此種方法 Q 的訂單量至少必須大於補貨時間內的平均需求量, 因為如果訂單量小於補貨時間內平均需求量, 可能會產生缺貨的情形此存貨策略的優點是容易操作加上供給量可預測, 不過缺點是當顧客端下單數量相當大時, 即使以數量 Q 進行補貨, 也可能沒辦法回到再訂購點 (s) 的存貨水準, 此時可能就必須使用 nq 的數量來使得系統庫存水準回到再訂購點訂購量 Q 再訂購點 s 安全存量 Lead Time 圖 2(s,Q) 存貨策略圖訂購點時間 2. 定期訂購系統 (Period-System) 定期訂購 (fixed order interval;foi) 此種訂購方法是指在固定時間 ( 例如 : 5

14 產品入庫訂購點每兩週或一個月三次 ) 訂購貨品的方法在某些情況之下, 使用定期訂購模型相當符合實際市場需求, 有時供應商的政策也會影響廠商是否採用定期訂購模型以下為定期訂購系統經常使用的兩個存貨策略模型, 分別為 C[(R,S) 存貨策略 ] 模型與 B[(R,s,S) 存貨策略 ] 模型的操作介紹 : C.(R,S) 存貨策略在一個固定的時期 R 之內, 訂購足夠的量使的存貨水準能夠回到最大上限 S, 此系統又可以稱之為補貨週期系統, 缺點為當補貨的前置時間加上固定的檢視時期所需的總需求超過系統的最大上限量 S 時, 在 R 期的末端容易會發生產品缺貨的情形訂購量最高存貨安全存量 Lead Time 時間 R 訂購時間 R 訂購點圖 3(R,S) 存貨策略圖 D.(R,s,S) 存貨策略這一個策略是綜合了 (s,s) 存貨政策與 (R,S) 補貨政策手法, 操作方式為在固定的檢視時期 R 檢視點觀察存貨量, 若存貨水準低於或等於 s, 則訂購足夠的量將存貨水準回到最大上限 S; 若沒有達到 s 則等到下一個 R 檢視點檢視存貨水準是否有低於 s 6

15 產品入庫最高存貨訂購量安全存量 Lead Time 時間 R1 訂購時間 R2 R3 訂購點圖 4 (R,s,S) 存貨策略圖經由圖 A B C D 四種存貨策略的介紹, 將這 4 種策略在實務操作上的優缺點整理為表 2 進行分析比較 : 表 2 傳統存貨策略優缺點比較表存貨策略優點缺點 (s,q) 簡單易用供應商較易預測需求可減少錯誤發生因為以 Q 數量進行訂購, 對於單筆較大的需求難以應付 (s,s) 總成本控制低參數不容易設定 (R,S) 採用定期訂購, 容易整合運送成本存貨的持有成本會高於連續盤存制系統 (R,s,S) 整體總成本最低參數與問題的複雜度高於其他存貨系統資料來源 : 3 6 透過表 2 的比較能夠發現傳統的存貨策略在概念上是追求最小總成本, 而在存貨管理方面, 降低缺貨也是一項重要的議題, 這正是 TOC 限制理論 Demand-Pull 7

16 13 所提倡的概念, 本文 2.3 節就是 TOC 限制理論 Demand-Pull 運作機制的介紹 2.3 TOC Demand-Pull 運作機制以色列物理學家 Eliyahu M.Goldratt 博士在西元 1986 年提出一套全新的管理思維模式, 強調持續解決系統的瓶頸就能夠達到提升整體系統效益的結果, TOC 限制理論 11 (Goldratt, Eliyahu M., 1986) 是一種挑戰傳統管理思維的運作模式, 我們都知道企業都追求一個共同的目標就是賺錢 (To make profit), 瓶頸是決定整體系統產出的關鍵, TOC 限制理論建立以瓶頸機台作為驅動整體生產的節奏, 充分利用系統瓶頸, 檢討對瓶頸運用的管理政策, 重新規劃產能分配排程派工與控制作業循環與資訊系統而其他非瓶頸機台則充分配合瓶頸, 捨棄追求局部最佳化的管理政策與績效指標, 以達到一致而且快速的生產節奏 1 企業想要提升整體獲利有兩個大方向, 以圖 5 傳統供應鏈衝突圖為例, 一個方向是降低生產以及持有成本, 要達成這個目標, 基本上企業會以管理庫存方向進行, 由於持有庫存會有成本的壓力, 往往企業會盡量控制本身庫存累積的情況, 即時生產系統 (JIT) 就是使用低庫存來操作的一個很好的例子 ; 而提升整體獲利的另一個方向則是設法增加產品在市場上的銷售量, 為了達成此目標, 即時反應市場需求是相當重要的課題, 因此供應鏈在準備庫存因應顧客需求上, 往往會增加庫存的數量來反應市場變化這兩個方向在衝突圖上面很明顯的出現了互相矛盾, 傳統典型對於衝突的解決方法大多是兩個方案進行妥協, 以期達到平衡 ; 但在 TOC 限制理論認為當衝突產生的時候, 用傳統妥協的方式並不能夠徹底的解決問題, 正確的做法應該是勇敢的面對問題, 了解衝突是如何發生以及衝突發生的背景, 進一步去發展解決的辦法 8

17 圖 5 傳統供應鏈衝突圖而 TOC 限制理論認為把存貨存放在愈接近市場需求端, 對客戶的服務水準會愈好是不正確的觀念, 應該將主要的庫存放至預測最準確的地方, 也就是供應鏈的上游處, 不僅能夠有效的分配需求資源, 更能有效降低補貨時間補貨時間是以訂單前置時間生產前置時間與運送前置時間所構成, 目前企業經常會使用批量訂購的方式進行補貨, 而在生產時也是以批量生產進行, 這些原因都會造成補貨時間拉長 17 TOC 限制理論認為降低批量以及提高補貨頻率可以縮短補貨時間, 並且降低庫存量 22 TOC 限制理論將這種將庫存匯總至上游處, 並且採存貨被耗用多少補充多少的方式稱為依需求拉式補貨 (Demand-Pull) 方式, 此方式不僅能夠監控庫存被耗用的趨勢再予以動態調整庫存水準, 並且還能阻隔長鞭效應 18 對供應鏈的影響在操作 TOC 限制理論的 Demand-Pull 的同時, 必須要搭配緩衝管理的概念去執行, 緩衝管理僅對系統關鍵點之緩衝區在製品狀況作評估, 例如瓶頸站或出貨點等, 因此能以最少的資料及簡單的程序, 發揮現場管理的效果 TOC 緩衝管理 13 分為三個區域, 分別為紅黃綠區, 每個區域的大小大約緩衝區的三分之一, 如圖 6 緩衝管理示意圖, 當緩衝落在黃區必須對系統發出警告 ; 緩衝落在紅區的時候, 必須採取立即的行動 ; 而當緩衝還在綠區的時候, 系統暫時不 9

18 採取任何行動這個樣子的操作模式是有原因的, 因為緩衝區管理所提供的管理資訊不只掌握了重點, 而且是能夠主動性及預知性的管理資訊, 管理者因此能克服工廠環境之動態性不確定性及隨機變動等因素所帶來變動, 因此是一套在實務上可行的現場管理系統降低目標庫存當緩衝落在此區系統暫時不採取行動當緩衝落在此區必須對系統發出警告當緩衝落在此區系統必須採取立即的行動調升目標庫存圖 6 緩衝管理示意圖 10

每一週的平均訂單需求量為 800 單位, 標準差為 600 單位, 最大訂單量設定為 1800 單位, 最小訂單量則設定為 0 圖 7 庫存管理遊戲介面圖 (1) 圖 7

19 第三章庫存模擬遊戲之情境介紹 3.1 生產庫存管理遊戲操作介面介紹本節主要在介紹生產庫存管理遊戲的介面, 圖 7 為以 Excel VBA 所撰寫的生產管理庫存遊戲介面圖, 此遊戲的生產週期為 52 週, 每一週的平均訂單需求量為 800 單位, 標準差為 600 單位, 最大訂單量設定為 1800 單位, 最小訂單量則設定為 0 圖 7 庫存管理遊戲介面圖 (1) 圖 7 中以框框圈起處為生產管理庫存系統的參數, 分別為 : 1. 前置時間 : 此模擬情境前置時間設定為 4 個星期 2. 期初庫存量 : 此庫存數量是透過各種不同庫存系統的補貨模式之公式進行計算之後所得的數量, 數量的多寡將決定最後整個生產週期缺貨與否的關鍵 3. 下單 / 生產頻率 : 每幾週下一次訂單, 此頻率是依照各個補貨方式的操作模式進行訂定 11

4. 持有成本 : 本生產庫存遊戲庫存持有成本固定為 1 除了這四個參數外, 遊戲系統橫向欄位包含了從 A 至 N 欄的多項生產指標, 附錄表 3 為這些生產指標的整理表經過 52 週的生產週期之後, 生產庫存管理系統會依照模擬的情形獲得一系列的生產績效指標, 如圖 8 所示 : 圖 8 庫存管理遊戲介面圖 (2) 這些績效指標包含了 : 1. 出貨量 2.

20 4. 持有成本 : 本生產庫存遊戲庫存持有成本固定為 1 除了這四個參數外, 遊戲系統橫向欄位包含了從 A 至 N 欄的多項生產指標, 附錄表 3 為這些生產指標的整理表經過 52 週的生產週期之後, 生產庫存管理系統會依照模擬的情形獲得一系列的生產績效指標, 如圖 8 所示 : 圖 8 庫存管理遊戲介面圖 (2) 這些績效指標包含了 : 1. 出貨量 2. 平均在庫庫存量與平均在庫加在途庫存量 3. 庫存週轉率 4. 缺貨數量與次數 5. 訂購次數以上這些生產系統績效指標的資訊將有助於第四章遊戲模擬數據的研究分析 3.2 遊戲參數設定傳統補貨方式大致分為永續盤存制 (s,q) 與 (s,s) 存貨策略與定期盤存制的 (R,S) 和 (R,s,S) 存貨策略, 這些策略在操作的時候需要計算期初庫存量再訂購點最高庫存量等參數值 16, 以下是在設定各個參數值時所需了解的資訊, 包括 : ( 一 ) LT : 補貨前置時間 12

21 ( 二 ) d : 平均需求量 ( 三 ) z : 服務水準參數 ( 四 ) σ : 需求之標準差 ( 五 ) R : 檢視週期 ( 六 ) Q : 系統之一固定訂單量這六個參數符號是在計算永續盤存制與定期盤存制存貨策略所必須使用到的, 透過使用這幾項資訊進行各存貨策略的參數值計算永續盤存制的參數設定永續盤存制之 (s,s) 與 (s,q) 存貨策略參數的設定 16, 公式如式 (1) 與式 (2): s: 再訂購點, 公式為 LT d+z σ LT (1) S: 最高存貨量, 公式為 Max{Q, LT d}+z σ LT (2) 當補貨前置時間 (LT) 固定, 而需求率 (d) 變動下, 需求率變動將影響安全存量的設定, 需求率變異越大, 安全存量越高本研究之庫存管理遊戲設定平均訂單需求值 (d) 為 800 單位, 標準差 (σ ) 為 600 單位, 前置時間 (LT) 為 4 星期, 使用服務信心水準 (z) 為 99%, 利用式 (1) 的公式, 計算出補貨的再訂購點 s, 數值結果如式 (3): ROP (s)= =5996 (3) 式 (3) 計算出的再訂購點 s 為永續盤存 (s, Q) (s, S) 存貨策略的 s 值, 為方便遊戲模擬使用, 取整數 6000 單位進行模擬接著計算永續盤存的最高庫存量 S, 根據 (s,q) 存貨策略的定義,Q 值必須為大於於補貨前置時間內的平均需求量, 所以在本研究中 Q 值至少必須大於 4000 個單位, 將 Q 值為 4000 代入公式 (2) 得到數值結果如式 (4): S = Max{Q,4 800} = Max{4000,3200}+2796 = 6796 (4) 13

22 式 (4) 計算出的 S 值為永續盤存制的最高庫存量, 取整數 6800 單位以方便遊戲模擬使用定期盤存制的參數設定定期盤存制之 (R,S) 與 (R,s,S) 存貨策略參數的設定公式 20 如式 (5): S: 最高存貨量, 公式為 (LT+R) d+z σ (LT+R) (5) 在定期盤存制部分, 由於本庫存遊戲情境設定前置時間為 4 個星期, 所以檢視期間 R 必須大於等於 5 週才合理, 再訂購點 (s) 與永續盤存制存貨策略為相同 9, 因此定期盤存制的最高庫存量的計算數值結果如式 (6): S = (4 +5) = (6) 式 (6) 計算出的 S 為定期盤存制的最高庫存量單位透過與兩個章節存貨策略參數的設定, 我們可以計算出傳統補貨方式的期初目標庫存量, 於第四章經由庫存管理遊戲進行生產模擬, 將得到的各項績效指標進行比較分析 14

23 第四章模擬數據分析與探討本章節使用第三章所計算之各傳統存貨策略的期初庫存量, 透過生產庫存管理遊戲進行模擬, 期望可以透過模擬得到各傳統存貨管理策略的績效指標, 並同時以 TOC 限制理論之 Demand pull 補貨模式進行遊戲模擬, 並進行不同存貨策略績效指標的探討 4.1 存貨方式績效指標比較本研究使用企業在傳統上較常使用的主要四種存貨方式進行遊戲的模擬, 主要包括了定期檢視的 (R,S) (R,s,S) 補貨機制與連續檢視的 (s,q) (s,s) 補貨機制, 使用不同存貨方式利用生產管理遊戲進行模擬, 可得到各項有關於生產方面的績效指標, 嘗試將不同管理方式的重要指標進行彙整比對, 期望藉由績效指標的比較, 能夠找出何種存貨方式在生產系統的使用上較為合適遊戲模擬使用 Minitab 隨機跑出 25 筆常態的數據, 平均數為 800, 標準差 600, 最大訂單量上限 1800, 最少訂單下限為 0, 每筆數據有 52 週 ( 因為數據大於 25 筆以上進行分析就可以常態來表示, 更能接近現實環境為常態的假設 ), 並經過 Excel 表整理彙總方便使用, 而各個存貨策略的期初庫存皆訂定為 6800, 再訂購點為 6000( 此目的為使用共同基準的期初庫存來進行不同存貨的比較, 而 6800 為前一章節所式 (4) 所計算的 (s,q) 期初庫存量 ), 以下為四種傳統存貨策略與 Demand pull 的 25 筆隨機數據模擬結果如表 4: 表 4 各存貨策略模擬結果比較表 (s,q) (s,s) (R,S) (R,s,S) Demand pull 平均庫存量平均庫存週轉率平均缺貨量

24 平均缺貨次數平均訂購次數平均在庫 + 在途由以上表 4 的模擬結果可以歸納出以下幾點 : 1. 平均庫存量 : 平均庫存量最高為 (R,S) 存貨策略, 原因是因為 (R,S) 存貨策略是以定期的方式進行補貨, 而每一次的補貨是將庫存水位補至最大庫存量, 而 (R,s,S) 存貨策略則是因為在週期時間檢視, 庫存量若無低於再訂購點就到下一個檢視期間再進行補貨, 所以持有的平均庫存會較 (R,S) 來的少, 可以明顯的發現定期盤存制存貨策略的平均庫存量皆偏高 ; 在永續盤存制的 (s,q) 存貨策略是庫存量低於 6000 就發出固定 4000 的訂單量 (4000 是五週的平均需求量 ), 因此在平均庫存量會較定期盤存制來的低, 而 (s,s) 存貨策略是當庫存量低於 6000 就發出訂單將庫存量補至最大庫存 6800, 所以平均庫存數量為四種傳統補貨策略最低者 ; 而使用 TOC 的 Demand pull 補貨策略平均庫存量則是較定期盤存制的 (R,S) 及 (R,s,S) 補貨機制低, 而僅略高於連續盤存制的 (s,s) 補貨機制 2. 平均庫存週轉率 : 衡量一企業存貨週轉速度, 也就是企業推銷商品的能力與經營績效庫存週轉率越高, 表示存貨越低, 資本運用效率愈佳, 若庫存週轉率越低, 則表示企業營運不善, 而導致存貨過多從表 4 可以發現, 永續盤存制 (s,q) 和 (s,s) 存貨策略以及 TOC 的 Demand pull 補貨策略的平均庫存週轉率表現較定期盤存制 (R,S) 及 (R,s,S) 補貨策略好, 也就是說前三者的庫存較低, 資本運用的效率較佳 3. 平均缺貨次數 : 缺貨次數多寡為企業對於客戶一項很重要的信心指標, 缺貨次數過多就是表示常常無法達到客戶的要求, 可能會造成客戶對企業失去信心而產生移單效應從表 4 可以觀察到, 平均缺貨次數最高的為永續盤存制的 (s,s) 存貨策略, 原因為最高庫存為 6800, 再訂購點為 6000, 兩者數據太 16

25 接近, 因此會造成補貨上數量不足, 容易導致缺貨, 而 (s,q) (R,S) 及 (R,s,S) 補貨策略也都會有缺貨情形產生, 但是使用 TOC 的 Demand pull 補貨策略則不會有缺貨情形的發生 4. 平均訂購次數 : 訂購次數為 TOC 的 Demand pull 補貨策略為最高, 因為是採用用多少補多少的概念進行每周補貨, 所以訂購次數為五者最高綜合以上 4 點可以發現, 永續盤存制的 (s,q) 和 (s,s) 存貨策略在平均庫存量以及平均庫存週轉率表現較為優秀 ; 而在對客戶承諾的缺貨次數來看,TOC 的 Demand pull 補貨策略則是不會有缺貨情況產生從表 4 的績效表現無法明確的指出哪一種存貨策略績效表現為最好, 因為每個存貨策略均使用各自的操作模式進行遊戲 4.2 節想要探討的是固定是訂購次數的參數值, 並使用不同概念的存貨策略進行分析探討 4.2 固定訂購次數之績效比較進一步嘗試將各項存貨策略在相同條件的情境下進行分析比較, 使用相同的期初庫存水準並固定訂購次數進行遊戲模擬, 此目的主要為將訂購成本固定, 分別比較 TOC 限制理論 Demand Pull 補貨策略與傳統存貨策略的平均庫存量缺貨次數與庫存週轉率等指標, 表 5 至表 8 為分析的結果 : 1. 永續盤存制的 (s,q) 存貨策略與 TOC 的 Demand pull 補貨模式比較 4.1 節表 4 為使用期初庫存 6800 進行模擬之結果,(s,Q) 存貨策略訂購次數為 10 次, 而 Demand-pull 若要固定訂購次數為 10 次則需要較高的期初庫存 ; 因此使用節公式 (2) 重新計算參數值, 將 Q 值以 7000 代入公式 (2), 得到最高庫存量 S 約為 9800 (s,q) 存貨策略使用 9800 為期初庫存進行遊戲訂購次數為 6 次, 若使用相同訂購次數,Demand-pull 需要更高的期初庫存量, 大約為 14440;(s,Q) 存貨策略使用為期初庫存進行遊戲, 訂購次數則無法為 6 次在考慮兩存貨策略皆不缺貨的情況且能夠同時固定相同訂購次數, 選擇以公式 (6) 計算的為期初庫存量, 再訂購點 6000 進行遊戲模擬, 表 5 為兩存貨策略模擬之 17

26 結果 : 表 5 (s,q) 存貨策略與 Demand-pull 補貨模式之績效比較表 (s,q) Demand pull 平均庫存量平均在庫 + 在途庫存週轉率 7 9 缺貨次數 0 0 訂購次數 6 6 從表 5 能夠發現在相同的訂購次數下, 使用 Demand pull 進行補貨的生產方式平均庫存量較 (s,q) 存貨策略低, 庫存週轉率較高遊戲結果收錄於附錄圖 9 與圖永續盤存制的 (s,s) 存貨策略與 TOC 的 Demand pull 補貨模式比較使用節公式 (2) 重新計算參數值, 將 Q 值以 7000 代入公式 (2), 得到最高庫存量 S 約為 9800 以最高庫存量 9800 為期初庫存, 再訂購點 6000 進行遊戲模擬結果如表 6: 表 6 (s,s) 存貨策略與 Demand-pull 補貨模式之績效比較表 (1) (s,s) Demand pull 平均庫存量平均在庫 + 在途庫存週轉率缺貨次數 0 0 訂購次數 9 9 從表 6 結果發現兩者績效表現差異不大, 嘗試降低期初庫存量再進行分析比較, 表 7 為使用期初庫存水準 9000, 最高存貨量 S 為 9800, 再訂購點 6000 進行模擬之結果 : 18

27 表 7 (s,s) 存貨策略與 Demand-pull 補貨模式之績效比較表 (2) (s,s) Demand pull 平均庫存量平均在庫 + 在途庫存週轉率缺貨次數 0 0 訂購次數 9 9 從表 7 能夠發現兩者均無缺貨情形產生, 使用 Demand pull 進行補貨的生產方式平均庫存量較低, 庫存週轉率較高遊戲結果收錄於附錄圖 10 與圖定期盤存制的 (R,S) 存貨策略與 TOC 的 Demand pull 補貨模式比較使用節公式 (6) 計算的最高庫存量為 11394, 若以期初庫存水準 11394, 檢視週期為 5 週, 訂購次數 10 次進行遊戲模擬, 遊戲結果會與 Demand pull 以訂購 10 次進行遊戲相同嘗試降低期初庫存量再進行分析比較, 表 8 為使用期初庫存水準 9800, 訂購次數 10 次進行遊戲之結果 : 表 8 (R,S) 存貨策略與 Demand-pull 補貨模式之績效比較表 (R,S) Demand pull 平均庫存量平均在庫 + 在途庫存週轉率 7 10 缺貨次數 0 0 訂購次數從表 8 能夠發現兩者均無缺貨情形產生, 定期盤存制的 (R,S) 存貨策略的平均庫存量偏高, 約高了 1300 個單位 ; 使用 Demand pull 進行補貨的生產方式平均庫存量較前者低, 庫存週轉率較前者高遊戲結果收錄於附錄圖 11 與圖定期盤存制的 (R,s,S) 存貨策略與 TOC 的 Demand pull 補貨模式比較 : 19

28 使用節公式 (6) 計算最高庫存量為為期初庫存水準, 訂購次數 6 次進行遊戲之結果如表 9: 表 9 (R,s,S) 存貨策略與 Demand-pull 補貨模式之績效比較表 (R,s,S) Demand pull 平均庫存量平均在庫 + 在途庫存週轉率 9 9 缺貨次數 1 0 訂購次數 6 6 從表 9 能夠發現定期盤存制的 (R,s,S) 存貨策略有 1 次缺貨情形產生 ; 使用 Demand pull 進行補貨的生產方式平均庫存量較前者低, 庫存週轉率則相同遊戲結果收錄於附錄圖 12 與圖 16 由使用 Minitab 的隨機數據進行第一次遊戲模擬結果能發現, 定期盤存制的平均庫存量較其他存貨策略高 ; 在固定訂購次數之下與 Demand-Pull 補貨模式比較績效結果, (R,s,S) 策略有缺貨發生, 這個結果說明定期盤存策略以最小化成本為目的, 但是平均持有庫存量還是較 Demand-Pull 補貨模式高, 且發生缺貨, 驗證了以成本為目的之策略不一定是最佳管理存貨方式永續盤存制 (s,s) 策略雖在第一次的模擬遊戲中平均庫存最低, 但是缺貨次數也高, 由於最高庫存量的決定必須取決於參數值, 因此當參數值設定恰當時, 永續盤存策略於績效表現上也相當不錯, 但在現實複雜生產環境中, 參數值的計算也會更加的複雜 4.3 模擬總結由生產管理遊戲模擬結果表 5 至表 8 發現, 使用傳統存貨方式與 Demand-Pull 模式進行補貨,Demand-Pull 模式具有以下優勢 : 1. 在使用傳統補貨模式與 Demand-Pull 模式進行模擬沒有產生缺貨的情形下, 可以發現表 5 永續盤存 (s,q) 存貨策略表 7 永續盤存 (s,s) 存貨策略與表 8(R,S) 20

29 存貨策略的平均庫存量皆較 TOC Demand-Pull 模式進行補貨高 ; 而在庫存週轉率方面,TOC Demand-Pull 模式也具有較高的存貨週轉率, 庫存週轉率越高, 表示存貨越低, 資本運用效率愈佳綜合以上能夠發現 Demand-Pull 可以持有較少的平均存貨量達到客戶端的需求, 驗證了 Demand-Pull 用多少, 補多少的概念相較於傳統存貨能使用較低的平均庫存量滿足客戶的需求 2. 表 8(R,s,S) 存貨策略進行生產管理遊戲模擬的績效表現發現有缺貨的現象產生, 而使用 TOC Demand-Pull 進行補貨的結果, 平均庫存量比 (R,s,S) 存貨策略低, 庫存週轉率相同, 且 TOC Demand-Pull 補貨模式無缺貨的情形產生這項結果說明了傳統存貨策略存在系統缺貨的風險,TOC Demand-Pull 補貨模式持有較低的平均庫存量且旨在不產生缺貨透過遊戲模擬結果能夠得到一些資訊, 表 6 永續盤存 (s,s) 存貨策略與表 8 (R,S) 存貨策略使用相同期初庫存水準 9800 進行遊戲,(s,S) 存貨策略的平均庫存量較 (R,S) 存貨策略低, 永續盤存策略是連續檢視存貨量, 相較於定期盤存策略能夠持有較低的平均庫存量連續檢視庫存量也降低了缺貨的風險, 但永續盤存制在參數的設定上較為複雜, 若參數設定不適當, 也可能會有缺貨的情形產生 ; 而 TOC Demand-Pull 補貨模式在操作上較為簡單採用用多少補多少的概念, 也能達到與使用永續盤存貨策略相同的效果, 且能夠省去繁複的參數設定 21

30 第五章結論與未來研究方向本研究已簡短敘述過傳統存貨上的幾種不同的補貨機制, 而限制理論的 Demand-Pull 模式所提供的就是使用用多少補多少的補貨觀念並與緩衝管理做結合, 以期能夠達到預防缺貨並能夠及時反應市場需求的結果 5.1 研究結論運用傳統存貨政策在生產系統上, 會有較高之存貨水準原因為其安全存貨的制訂, 因為傳統存貨策略必須有足夠存貨應付補貨前置時間內需求, 而在定期盤存制的存貨策略由於是使用檢視週期進行訂購, 若檢視週期越長, 則必須設定較高的安全存貨量, 最終導致過多的存貨 ; 連續盤存制的存貨策略是當存貨量小於再訂購點就進行訂購, 此方法相對永續盤存制持有較少的平均庫存, 但是在參數 Q 的設定上不容易掌握,Q 值若設定太小, 會容易造成缺貨情形 ;Q 值若設定太大, 則會發生系統堆積過多的庫存的情況 ; 使用 TOC Demand-pull 進行遊戲模擬, 監控庫存被耗用的趨勢予以動態調整庫存水準, 相較於傳統的存貨管理模式, TOC Demand-pull 運作模式在平均庫存存貨週轉率與缺貨次數等指標表現得更好且操作上較傳統存貨策略簡單與便利大多數人的觀念認為在生產系統必須要以最小化總成本進行存貨管理, 因此企業經常使用的四種傳統存貨策略皆是以成本的概念出發設計 ; 然而 TOC 限制理論所倡導的概念不是以成本為最關鍵的考量, 提升系統整體的有效產出才是 TOC 限制理論所要提倡的, 也就是追求降低系統缺貨的次數, 使用 Demand-Pull 模式進行補貨能夠有較好的績效表現, 主要是透過用多少補多少的補貨概念, 努力達成產出, 以減少缺貨為目標進行生產, 在本研究中經由生產管理遊戲的模擬進行比較分析的結果也提供了有利的驗證 22

31 5.2 未來研究方向本研究對於 TOC Demand-Pull 補貨模式與傳統存貨方式進行了初步分析比較, 但是有關於不同存貨概念的探討值得未來進行後續研究 : 1. 本文以傳統常用的四種存貨方式做為主要研究的對象, 但現有的存貨策略相當多, 包括使用系統的 POLCA PAC 或是 JIT 所使用的看板系統等手法, 都是未來可以更進一步深入探討的 2. 雖然遊戲過程使用了多個存貨方式參數的計算方法, 但有些參數計算方法在不同的研究中有出現不相同的概念, 期待未來研究能夠整合這些不同的概念, 改善各個存貨策略參數設定方式以強化存貨水準設定的機制 3. 本研究之模擬遊戲生產環境設定為前置時間固定下進行, 針對改變前置時間定義更精準的持有成本及庫存成本等做更進一步的探討分析, 期望未來能夠了解改變後的差異對於系統績效的影響 23

32 參考文獻 1. 李榮貴, 張盛鴻,TOC 限制理論 : 從有限走向無限, 中國生產力中心, 民國九十六年 2. 杜鎔憲, 運用限制理論需求拉動補貨與緩衝庫存管理改善記憶體模組當日接單當日出貨滿足率, 碩士論文, 國立交通大學, 民國九十八年 3. 姚銘忠, 林則孟, 楊程皓, 季節性商品整合性配銷與調撥方法-- 以家居用品零售商為例, 第三屆流通與全球運籌論文研討會, 台中技術學院, 台中市, 民國九十四年 4. 袁國榮, 強化限制理論 Demand-pull 補貨模式之研究, 國立交通大學, 博士論文, 民國九十七年 5. 高德拉特, 目標 : 簡單而有效的常識管理, 齊若蘭, 天下文化, 民國九十七年 6. 張嘉祐, 運用協同補貨概念於訂補貨模型之研究, 國立台灣大學, 碩士論文, 民國九十八年 7. Baganha, M.P. and. Cohen, M.A., The Stabilizing Effect of Inventory in Supply Chains, Operations Research, 46, 3, pp Chiang, C. and Gutierrez, G.J., A Periodic Review Inventory System with Two Supply Modes, European journal of Operational Research Logistics, 45, pp , David, Simchi-Levi. and Philip, Kaminsky., Designing and Managing the Supply Chain, McGraw-Hill International edition, New York, NY, Fisher, M.L., What is the right supply chain for your product, Harvard Business Review,75, pp , Goldratt, Eliyahu M., Theory of Constrain, North River Press,

33 12. Goldratt, Eliyahu, M., and Cox, J., The Goal, second edition, North River Press, Goldratt, Eliyahu M., It s Not Luck, The North River Press Publishing Corporation, Goldratt, Eliyahu M. and Rami, Avraham., TOC Insights, Hopp, W. J., Pati, N., Jones, P. C., Optimal Inventory Control in a Production Flow System with Failures, International Journal of Production Research, 27, pp , Kelle, P., and A. Milne, The Effect of (s,s) Ordering Policy on the Supply Chain, Int. J. Production Economics, Vol.59, pp , Lapide, L., Don t Slash Inventory, Make it More Efficient, AMR Research, Lee H. L., Padmanabhan, V., Whang, S., The Bullwhip Effect in Supply Chains, Sloan Management Review/Spring, pp , Metters, R., Quantifying the Bullwhip Effect in Supply Chains, Operations Management, 15, pp , Richard, B.Chase. & Nicholas, J. Aquilano., Operation Management, McGraw-Hill, Silver, E. A. et al., Inventory Management and Production Planning and Scheduling, 3rd ed., Wiley Press, Terry, P. Harrison. & Hau, L. Lee. & John, J. Neale., The practice of supply chain management: where theory and application converge, Springer, pp14-30, Wallace, J. Hopp. and Mark, L. Spearman., To Pull or Not to Pull: What Is the Question?, Manufacturing & Service operations management, Vol. 6, No. 2, Spring 2004, pp ,

34 附錄表 1 定量盤存制及定期盤存制之比較表項目定期盤存系統 (P-System) 定量盤存系統 (Q-system) 訂購量預防存貨短缺的期望值加上安全存貨減去現有持有存貨經濟訂購量 (EOQ) 庫存紀錄實地盤存永續盤存庫存量較多較少種類 C 類 A 類存貨紀錄時點定期紀錄庫存較省時持續紀錄存貨, 故耗時需求異常增加導致訂購數量增加導致訂購週期縮短存貨監督下單前才檢查持有存貨水準, 決定訂購量嚴密掌握存貨水準, 了解何時達再訂購點 (ROP) 訂購決定以時間來決定訂購點以數量 (ROP) 決定訂購點預防缺貨做法安全存貨必須考慮前置時間以及至下次訂購前的需求狀況必須考慮前置時間及下次訂購前的需求, 故安全存貨較多只需考慮前置時間內的需求情形只需考慮前置時間內的需求, 安全存貨較少主要優點 1. 多項存貨來自同一供應商, 節省訂購運輸與包裝成本 2. 當存貨無法嚴密監控 1. 較少存貨 2. 可以辨別經濟訂購量 3. 較短的預防缺貨時期較少的安全庫存時, 是為較務實的做法主要缺點 1. 較多的庫存 ( 含安全庫 1. 無法一次訂購不同的貨 26

35 存 ) 2. 較長的預防缺貨時期品 2. 較高的訂購運輸與包裝成本表 3 生產指標整理表項目編號 A B C D E F G H I J K L M N 指標名稱期初庫存量本期入庫量本期需求量去年歷史需求實際五期需求實際與預測需求差距未來六期預測本期出貨量本期訂購量在途庫存期末庫存缺貨量在途加上在庫庫存目標庫存 27

36 圖 9 使用 (s,q) 補貨庫存模擬圖 28

37 圖 10 使用 (s,s) 補貨庫存模擬圖 29

38 圖 11 使用 (R,S) 補貨庫存模擬圖 30

39 圖 12 使用 (R,s,S) 補貨庫存模擬圖 31

40 圖 13 使用 Demand pull 補貨庫存模擬圖 (1) 32

41 圖 14 使用 Demand pull 補貨庫存模擬圖 (2) 33

42 圖 15 使用 Demand pull 補貨庫存模擬圖 (3) 34

43 圖 16 使用 Demand pull 補貨庫存模擬圖 (4) 35

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$(Microsoft Word - \262\304\244G\244Q\244@\264\301\261\306\252\251_\245\376_.doc)$ 德霖學報第二十一期民國九十六年六月教育資源的供應鏈管理許炳輝 1 滕慧敏德霖技術學院企管系副教授 2 致理技術學院企管系講師摘要 2 1 教育資源的供應鏈管理由於國內外環境丕變, 臺灣的教育環境近年來產生大幅度的改變自

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