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研究生: 馮千容
Feng, Chien-Jung
論文名稱: 模擬最佳化在供應商管理存貨模式下之應用
Simulation Optimization of Forecast-Replenishment Strategies in Vendor-Managed Inventory
指導教授: 林則孟
Lin, James T.
口試委員: 王福琨
Wang, Fu-Kwun
黃建中
Huang, Edward
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 工業工程與工程管理學系
Department of Industrial Engineering and Engineering Management
論文出版年: 2013
畢業學年度: 101
語文別: 中文
論文頁數: 170
中文關鍵詞: 供應商管理存貨、滾動式需求預測、預測補貨策略、訂購限制、最小訂購量、批量訂購、模擬最佳化
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  • 摘要
    供應商管理存貨(Vendor/ Supplier-Managed Inventory, VMI/SMI, or Supplier-Owned Inventory, SOI)的應用,提供賣方快速迎合客戶需求與大幅縮短供貨前置時間的解決方案,並能使客戶專注於本業的核心競爭能力,但由於此模式較傳統補貨模式更加複雜,所以其中之決策如買方之需求預測行為、賣方之補貨策略、受到之補貨限制以及雙方協議之安全庫存策略等若設置不當時,對於賣方而言將承擔更大的存貨壓力。故如何提出一套適用於供應商管理存貨模式的預測補貨策略,以降低供應商之存貨壓力,將能有助於供應商具有更大意願配合導入供應商管理存貨的營運模式,亦才是真正達到了供應商管理存貨模式導入的實質意義。
    本研究將使用一套有效考量滾動式需求預測之預測補貨策略,由於此補貨策略是以未來期間需求預測資訊進行預計補貨量之決策,故稱之為「預測向前補貨(Forecast Forward Replenishment, FFR)」,並以具有Trade-off特性之績效進行探討,同時滿足最大化服務水準與最小化平均存貨量為考量,透過模擬最佳化之方法找出影響系統之相關因子:需求型態、預測方法、預測頻率、規劃期間、安全庫存策略、最小訂購量、批量訂購與訂單承諾等因子之最佳補貨因子參數組合。接著,本研究透過真實案例公司之歷史資訊,驗證使用本研究歸納之預測補貨策略結合最佳化參數求解之方法,會較業界所使用之傳統補貨策略有更好存貨績效。最後,提出本研究導入FFR策略結合模擬最佳化方法之建議步驟,提供給業界參考。


    第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究目的 3 1.3 研究範圍與限制 4 1.4 研究步驟 4 第二章 文獻回顧 7 2.1 供應商管理存貨相關文獻 7 2.2 模擬最佳化方法 10 2.2.1 模擬最佳化方法相關文獻 10 2.2.2 OCBA(optimal computing budget allocation) 12 2.3 多目標最佳化方法 14 2.3.1 多目標最佳化方法相關文獻 14 2.3.2 MOCBA(multi-objective computing budget allocation) 17 第三章 供應商管理存貨模式之問題定義與分析 18 3.1 供應商管理存貨(VMI) 18 3.2 問題定義 20 3.2.1 問題描述 20 3.2.2 問題範圍與假設 22 3.2.3 問題定義 23 3.2.4 績效定義 23 3.3 影響系統績效因子 24 3.3.1 需求不確定性 25 3.3.2 預測方法與預測頻率 26 3.3.3 補貨策略 29 3.3.4 安全庫存策略 38 3.3.5 配送前置時間 39 3.3.6 最小訂購量與批量訂購 40 3.3.7 訂單承諾 41 3.4 問題分析 42 3.4.1 問題特性 42 3.4.2 問題分析 43 3.4.3 研究方法與步驟 44 第四章 模擬模式建構 46 4.1 模擬情境與假設 46 4.2 模擬參數設定 47 4.3 模擬績效與量測 51 4.4 模擬模式架構 53 第五章 實驗設計與分析 59 5.1 實驗一:單因子之水準分析 59 5.1.1 單因子實驗設計 59 5.1.2 單因子實驗分析 61 5.1.3 單因子實驗小節 81 5.2 實驗二:FFR策略之因子分析 82 5.2.1 多因子實驗設計 82 5.2.2 多因子實驗分析 84 5.2.3 多因子實驗小結 106 5.3 實驗小結 110 第六章 模擬最佳化與案例驗證 114 6.1 MOCBA方法架構 114 6.2 MOCBA方法論(Lee,2010) 115 6.2.1 Pareto Optimality 116 6.2.2 Probability of Correct Selection -P{CS} 119 6.2.3 Asymptotic Allocation rule 121 6.2.4 MOCBA方法流程 127 6.3 最佳化因子參數組合求解 129 6.3.1 MOCBA和Equal Allocation模擬效率比較 131 6.3.2 模擬參數分析 134 6.3.3 模擬結果分析 136 6.3.4 模擬最佳化求解小結 154 6.4 案例驗證 156 6.4.1 案例公司簡介與資料蒐集 156 6.4.2 案例資料收集 159 6.4.3 案例求解與分析 161 6.5 導入FFR策略結合模擬最佳化方法之建議步驟 163 第七章 結論與建議 165 7.1 結論 165 7.2 後續研究建議 166 參考文獻 167

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