運籌管理 Chapter 9 配銷運籌管理－需求規劃 祝天雄 博士 97年04月 日.

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1 運籌管理 Chapter 9 配銷運籌管理－需求規劃 祝天雄 博士 97年04月 日

2 大綱 9.1 配銷運籌管理的角色與功能 9.2 配銷運籌管理與快速回應 9.3 需求規劃 9.4 需求預測 9.5 配銷資源規劃
9.6 結論

3 9.1 配銷運籌管理的角色與功能

4 9.2 配銷運籌管理與快速回應 建構快速回應系統的三要素 快速回應環境的建立

5 9.2 配銷運籌管理與快速回應 快速回應 (Quick Response; QR)： 強調互動關係的建立必須擴及整個配銷網絡，即集合網絡上的各個成員，共同組成一跨功能、跨組織以促進產品流通之團隊。 理想的QR模式應以最接近顧客的存貨配置點 (如零售商、批發商) 之存貨需求規劃為起點，依據其產品需求，事先考慮供應商的運送產能及相關限制，以及本身的產能、庫存的管理狀況，規劃出最能符合本身及供應商效益的需求回應模式，使供應商能更快速的進行需求補給 (demand replenishment)。 傳統QR模式的資訊回應，係將需求者本身所有與需求補給相關的資訊，全部開放予其供應商，以作為供應商主動補貨 / 配送的參考資訊。 理想的QR模式與傳統QR模式的差異在於需求資訊的回應效用上。

6 9.2 配銷運籌管理與快速回應 圖9.2及圖9.3分別歸納傳統與理想的QR模式：

7 建構快速回應系統的三要素 1.人員 (人才) 2.資訊 3.系統 (軟 / 硬體)

8 9.2.2 快速回應環境的建立 麻省理工學院所提出的五階段流程： 階段一──區域性的資訊科技應用 階段二──內部資訊科技的整合
快速回應環境的建立 麻省理工學院所提出的五階段流程： 階段一──區域性的資訊科技應用 階段二──內部資訊科技的整合 階段三──企業流程再設計 階段四──企業網絡再設計 階段五──企業範圍再定義

9 9.3 需求規劃 需求規劃在供應鏈的角色與功能架構 需求規劃的階層與重點

10 需求規劃在供應鏈的角色與功能架構

11 9.3.2 需求規劃的階層與重點 美國威斯康辛大學的研究調查報告將DP&SF分為五個階層： 策略規劃層 (第一階層：3～10年)
需求規劃的階層與重點 美國威斯康辛大學的研究調查報告將DP&SF分為五個階層： 策略規劃層 (第一階層：3～10年) 巨觀 /市場層 (第二階層：3～5年) 通路 / 供應鏈 (第三階層：1～3年) 技術層 /VMI (第四階層：2～12月) 作業層 (第五階層：1週～2月)

12 9.4 需求預測 9.4.1 需求預測的進行步驟 需求預測的技術 預測誤差的分析與控制

13 9.4.1 需求預測的進行步驟 階段一 階段二 階段三 階段四

14 9.4.2 需求預測的技術 預測的方法可大致分為「統計法」與「判斷法」兩類 ：(如圖9.7)
需求預測的技術 預測的方法可大致分為「統計法」與「判斷法」兩類 ：(如圖9.7) 統計法：著重於客觀歷史資料數據的收集，進行數學統計分析，或偏向使用因果變數的關聯模型，以預測未來需求。 判斷法：較不使用精確的數字描述，而著重在主觀的判斷、人性的因素與個人意見等資料的收集，常常需要將個人偏見加以刪除，以確保預測結果的客觀性。

15 需求預測的技術

16 9.4.2.1 判斷法 1. 專家意見 (expert opinion)
　判斷法 1. 專家意見 (expert opinion) 　主要是在缺乏完整資訊的情況下 (例如：缺少足夠時間收集或分析資料、新產品的上市、國家的政經發展改變、政府推動大型公共建設、社會福利或過時的市場銷售歷史資料等)，藉由詢問管理者、專家及銷售人員的意見，以進行需求的預測。 優點：在於結合管理者才能、專家知識及最接近顧客的銷售人員意見。 缺點：「專家」本身可能不是專家或銷售人員的判斷可能偏差，因此仍需對預測結果進行必要的修正。

17 9.4.2.1 判斷法 2.市場調查 (market survey)
　判斷法 2.市場調查 (market survey) 　詢問消費者意見，藉由問卷的調查、電話訪問、街頭訪談等技術，收集消費者意見的樣本；此類調查的優點，可以得到最終消費者的資料，這是其他方法所收集不到的資料。 　注意事項： (1)調查表的設計 (2)樣本取樣方式 (3)資料的準確性 (4) 收集資料的解讀分析

18 9.4.2.1 判斷法 3.德菲法 (Delphi method) 優點： 避免情形： (1) 被詢問者可提供需要判斷的意見。
　判斷法 3.德菲法 (Delphi method) 　德菲法的定義：德菲法是將專家們的意見經由重複彙整後，預測最後結果的一種判斷預測技術。　 　優點： (1) 被詢問者可提供需要判斷的意見。 (2) 在每次的回答和統計結論中，委員會能獲得確定性的意見。 (3) 它對關於模擬未來可能發生的問題或情節有很大的幫助。 (4) 藉由匿名的方式回答問題，較容易提高答案的正確及真實性。 (5) 避免感情因素或盲目附和的缺點。 (6) 每一循環所發展出的問題都是取自前一次回答意見的精髓，由此擴大參與者判斷資料的角度與深度。 (7) 若真正要使參與者面對面討論，需要將更多的人集中在同一地點，並在最短時間得到結論，不論時間、成本及結論的準確性都是考量的因素。 　避免情形： (1) 問題本身可能含糊不清，而使被詢問者回答了錯誤的意見。 (2) 結果本身很難或根本無法解釋。

19 9.4.2.2 統計法 時間序列分析 (time series analysis)
時間序列定義：一個以固定時間間隔為基礎，經過了一段時間 (每小時、每日、每週、每月、每季、每年等) 的時間序列觀察結果。 時間序列分析假設條件：未來發生的可能性可從前面之數列值估計出來。 時間序列包含了四項元素： 趨勢性 (trend component) 循環性 (cyclical component) 季節性 (seasonal component) 不規則性 (irregular component)

20 9.4.2.2 統計法 對於一組時間序列上的資料，可以針對公司所期望預測的目標，分為長期預測、中期預測與短期預測：
　統計法 對於一組時間序列上的資料，可以針對公司所期望預測的目標，分為長期預測、中期預測與短期預測： 長期預測：關於公司長遠計畫的重大投資案，以規劃未來企業長期競爭策略 (DP&SP的1-3階層)。 中期預測：針對銷售進行預測，以規劃出產品線或產品群組在各季應有的存貨水準(DP&SP的4階層) 。 短期預測：預測每日或每週各產品可能的需求量(DP&SP的5階層) 。

21 　統計法 1. 長期預測 　主要針對需要投入大量資金，以增加產能的決策方案，可藉由趨勢投影法 (trend projection)，對企業經營的長期趨勢進行預測。 　趨勢投影法：收集實際需求資料，利用統計上線性迴歸分析 (regression analysis) 的最小平方法 (least-squares method)，目標在求得一最合適的直線，使得銷售值與該直線垂直距離的平方總和最小，此直線又稱為最小平方直線 (least square line)，代表未來的趨勢變化。

22 　統計法

23 　統計法 以吊扇公司為例，依據近十年需求數量 (如表9.2)，其銷售折線圖有向上的趨勢，表示未來需求量明顯的升高 (如圖9.8)，我們可以藉由最小平方直線法，計算今年 (第11年度) 的預計需求量。

24 　統計法

25 9.4.2.2 統計法 各個規劃的運算步驟如下： (1) 先求出計算最小平方直線所需的參數，藉由這些參數以求出最小平方直線的係數。
　統計法 各個規劃的運算步驟如下： (1) 先求出計算最小平方直線所需的參數，藉由這些參數以求出最小平方直線的係數。 (2) 將係數代入迴歸公式中，以找出最小平方直線。 (3) 使用最小平方直線預估未來需求預測值。

26 　統計法

27 　統計法 2.中期預測 主要目的在幫助管理者預測各產品群組每月或每季的需求量，以作為決定存貨水準、人力資源調配及生產狀況調整的參考。 中期預測的作法： 步驟一：藉由中心點移動平均法，找出各季的季節性不規則因子，並計算季節性指標。 步驟二：計算去除季節性影響因素的真實值。 步驟三：找出去除季節性影響因素後銷售量的時間序列趨勢，根據去除季節性效果的銷售量，利用長期預測的方法，可計算出長期趨勢直線。 步驟四：利用季節性指標進行預測結果調整 (seasonal adjustment)，以找出長期趨勢所會受到的影響。

28 　統計法

29 　統計法

30 　統計法

31 　統計法

32 　統計法

33 　統計法

34 　統計法 3. 短期預測 (1) 移動平均法：藉由計算最近某期間內的需求量平均值，並將該平均值視為下一期的預測值，每次預測移動至下一期時，則將最舊的資料去除，然後加入一筆新的資料。

35 　統計法

36 (2) 權重移動平均法：此法和移動平均法非常相似

37 　統計法 (3) 指數平滑法：指數平滑法是加權移動平均法的一種形式，它的權數取自歷史資料，最近的值擁有較大的權數，而當資料的期數增加時，權數就自動的減小，每一個新的預測值都是前一個預測值加上前期預測值之差異的百分比。 　 計算方式：新的預測值＝舊預測值＋　(實際值－舊預測值)，式中的　值是一百分比，一般為介於0.2與0.4之間，而 (實際值－舊預測值) 代表預測誤差，用來改變預測權數。 　 以數學式表示為： 亦可轉換為： 　 其中，

38 　統計法

39 9.4.2.2 統計法 (4) 自我迴歸移動平均整合模式(ARIMA模式)：
　統計法 (4) 自我迴歸移動平均整合模式(ARIMA模式)： 　 基本概念：(a) 以樣本觀測值相關的線性函數來預測。(b) 利用樣本資料來找出最簡單的模式。 適用時機：沒有固定平衡水準 (level) 的無定向型時間數列；僅適用於連續性資料，亦即資料本身前後可以有缺少，但不可中斷。 特性：為某段時間間隔的觀測形狀與另一段形狀相似，取連續差分後，此數列會變成穩定型時間數列 。 ARIMA的預測方式，是從歷史性資料中找出自我迴歸 (Auto Regression; AR) 與移動平均 (Moving Average; MA) 的特質，並延伸至樣本資料外，以進行預測。

40 9.4.2.2 統計法 ARIMA模式通常以ARIMA (p, d, q) 表示： 其中， p：自我迴歸階數 (AR) d：差分階數 (I)
　統計法 ARIMA模式通常以ARIMA (p, d, q) 表示： 　 其中， 　　　　p：自我迴歸階數 (AR) 　　　　d：差分階數 (I) 　　　　q：移動平均階數 (MA) 在實際應用上， ARIMA模型的p、d或q階數都不會超過2。此外，p、d及q的判斷順序，往往先由時間數列趨勢圖來決定差分階數d，然後才是AR (p) 及MA (q) 階數之辨認。 若數列趨勢為水平，則設定d=0； 若趨勢為直線，則不論是直線上升或直線下降，皆設定d=1； 若趨勢為二次式，則設定d=2。 接著，再利用自我相關函數 (Autocorrelation Function; ACF) 與偏自我相關係數函數 (Partial Autocorrelation Coefficient Function; PACF) 來決定自我迴歸AR (p) 與移動平均MA (q)的最佳階數 (參考表9.14)。

41 　統計法

42 　統計法 藉由ACF及PACF判斷出p和q的階層後，須決定以AR (p) 、 MA (q) 何種階層模式作預測，其預測的數學式整理如下：

43 　統計法

44 　統計法

45 　統計法

46 　統計法

47 　統計法

48 預測誤差的分析與控制 1. 選擇有效的預測方法 　　　一般在衡量預測誤差時，僅計算誤差總和是不夠的，因為預測誤差總和是各誤差累加的值，其正負差異可能在過程中已被抵消，所以並不能得到更進一步的資訊。 　 　　有鑑於此，平均絕對差 (Mean Absolute Deviation; MAD) 及平均方差 (Mean Square Error; MSE) 常用來衡量誤差。假若以n為計算預測的週期數， MAD與MSE的計算公式為：

49 預測誤差的分析與控制

50 預測誤差的分析與控制 2. 檢驗預測結果 預測的結果，必須藉由預測誤差的檢驗，以確定結果是否適用；我們可以預先設定限制範圍的方法，將所求結果值與預定的限制範圍 (此限制範圍是根據經驗與判斷值而來，通常介於從 3到 8之間) 比較，誤差在此限制的範圍內表示預測結果可以被接受，若超出此限制範圍，則必須採取更正行動。

51 預測誤差的分析與控制

52 預測誤差的分析與控制 9.5 配銷資源規劃 配銷需求規劃 配銷需求規劃的方法與技術

53 配銷需求規劃 配銷資源規劃 (Distribution Resource Planning; DRPII) 包含了配銷需求規劃與配銷資源評估兩個功能。 配銷需求規劃 (Distribution Requirements Planning; DRP) ：主要是用來連結生產運籌管理和實體配銷 (physical distribution) 系統。其將彙整各供給配置點的目前存貨狀況和未來的需求預測給生產運籌管理系統，以進行有效的主生產排程規劃及物料規劃。 從生產運籌管理系統的角度看，DRP負責市場、需求規劃與主生產排程規劃間的連結；此項連結效益的發揮主要藉由時程化的存貨資訊、經由物料規劃與出貨計畫的完整配合。 DRP必須提供整個配銷系統的預定補充 (replenishing) 存貨時間及數量，以使得顧客 / 市場的需求能與各階段配銷系統的供貨和製造系統的生產相互吻合。

54 9.5.2.1 配銷需求規劃的基本資料記錄 配銷需求規劃主要分為區域倉庫需求計算及中央供應處需求彙整： 1. 各區域倉庫的需求計算
　配銷需求規劃的基本資料記錄 配銷需求規劃主要分為區域倉庫需求計算及中央供應處需求彙整： 1. 各區域倉庫的需求計算 　區域倉庫的規劃包括下列主要元素： 　(1) 預測需求 　(2) 在途量 (in transit) 　(3) 預計存貨量 (projected inventory balance) 　(4) 預計可用量 (projected available balance) 　(5) 補貨量 (replenishments) 　(6) 預計送貨量 (planned shipments) 2. 中央供應處需求彙整 　包含下列主要元素： 　(1)毛需求量　 　(2)預排訂單收到量 　(3)預排訂單開立量 　(4)固定預排訂單 (主生產排程)

55 　邏輯運算流程與範例解釋 配銷需求規劃計算的方式主要藉由時程化訂購點 (Time-Phased Order Point; TPOP) 的方法，依據MRP的邏輯來規劃送貨時間與數量，避免各期的預計可用量低於安全庫存量，以滿足配銷中心的需求。 以表9.19 所示紅色吊扇為例，依據MRP與DRP的運算邏輯，我們可以計算每期的預計可用量 (＝前期預計可用量＋在途量＋本期補貨量－預測需求)。

56 　最終裝配排程之基本參數 當上述DRP所規劃的料件並非最終產品，而須進行最後加工、裝配及包裝才能成為最終產品時，必須考慮最終裝配所需之前置時間。表9.21為一DRP的規劃紀錄，所有資料的計算均與表9.20同，除了規劃的料件尚須考慮1個週期的最終裝配前置時間。 另外，規劃人員設了時柵 (time fence)在第三週期，因此原來分屬第一及第二週期的預排訂單開立數量，均轉化為固定預排訂單，以利最終裝配排程 (Final Assembly Schedule; FAS) 的安排。

57 　最終裝配排程之基本參數

58 　最終裝配排程之基本參數

59 9.6 結論 產品生命週期及交貨前置時間縮短是現今企業必須面臨的挑戰。為了因應如此變動的環境，企業需要一個可以迅速且準確地預測市場趨勢與反應顧客需求的機制。需求規劃負責彙總顧客訂單或配銷中心的需求，並由行銷部門提供產品市場調查資料，進一步地利用需求預測模式預測產品未來需求量，以提供生產運籌管理制定出生產計畫。