臺灣博碩士論文加值系統

航空運輸用單位化貨載設備 (unit load device, ULD) 乃航空公司裝載一般貨物以及旅客行李使用之設備，根據世界兩大飛機製造商之預測，未來全球航空市場仍將持續成長，航空公司對ULD之需求亦隨之增加。但ULD過多會造成成本浪費，ULD短缺則會喪失運費收入，故ULD規模數量之決策實為一重要課題。
ULD規模數量之決策，屬於長期規劃問題。實務上航空公司在決定ULD規模時，乃是依據現有ULD安全存量值，加上規劃人員實務操作經驗作決策，故安全存量的多寡成為決定ULD規模之重要因素之一。而航空公司對於各機場ULD安全存量水準的訂定，乃是參考公司內部即時ULD存量控管系統顯示之訊息，加上規劃人員操作經驗作決定，故在ULD安全存量以及規模數量決策時，皆缺乏系統性的工具協助。
本研究利用網路流量概念，考慮全球貿易不均衡、飛機承載容量、各機場安全存量限制等特性，建構一時序網路，利用網路流量守恆定理加上統計上之柴式定理，推估各機場所需要之ULD安全存量水準。並以我國某國際航空公司之全球客貨運航線為對象，推估各機場之安全存量。對大多數機場而言，本研究推估之安全存量水準皆低於受訪航空公司之設定值。
而針對ULD規模問題，則利用時空網路，考慮飛機裝載容量限制、ULD裝載特性以及機場之安全存量限制，建構一數學規劃模式，使用CPLEX 9.0規劃求解軟體，計算我國某國際航空公司在滿足其服務班表下，所需要ULD之最小經濟規模。本研究建議之ULD規模為4044個ULD，約佔該航空公司現有ULD之44.14%。且模式求解時間皆相當短，顯示此模式具有足夠的潛力可加入更多考量因素。

Unit load devices (ULDs), including containers and pallets, are the standard equipment which are used to loading passenger baggage and air cargo for aircraft’s deliveries. The forecasts published by the world famous aircraft manufacturers showed that the air traffic will grow in the future, thus the airlines will need more ULDs to meet the traffic demand. This tendency makes it important for airlines to decide a right fleet scale of ULDs.
The ULD fleet sizing problem is a long-term planning issue. Practically, the total ULD fleet scale in the studied company is determined by the staffs’ experience in considering the safety stock levels of airports. Therefore, how to decide the suitable safety stock level for every airport is quite important. However the studied airline lacks a planning tool in determining both safety stock level and fleet scale for ULDs.
To deal with these problems, we first introduce a time-sequence network, applying the network flow equation as well as the Chebyshev Theorem to determine the safety stock level in each airport. Next we build a time-space network and formulate a mini-max integer programming model, using the mathematical programming solver CPLEX 9.0 to get a solution. The objective is to determine the least ULD fleet size that an airline needs.
We execute a case study for an international airline in Taiwan to determine the safety stock level and to evaluate the model’s performance. After comparing our estimation to the airline’s safety stock level, we find that, for most airports, the estimated safety stock level is lower than that of the airline’s setting. Finally, we use the model to calculate the least ULD fleet size when the airline runs its global timetable. The suggested ULD fleet size is 4044 ULDs, about 44.14% of the airline’s current total quantities. The result shows that our model could offer a fast way to assess the economic ULD fleet scale for the airline.

謝 辭 i
摘 要 ii
Abstract iii
表目錄 vi
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 4
1.3 研究範圍與假設 4
1.4 研究方法與流程 6
第二章 文獻回顧及實務分析 9
2.1 ULD相關文獻 9
2.2 航空貨運相關文獻 15
2.3 安全存量 (safety stock) 相關文獻 17
2.4 運具規模問題 (fleet sizing problem) 相關文獻 18
2.5 航空公司ULD規模管理實務 21
2.5.1 ULD採購時機與規模 21
2.5.2 ULD操作面管理 22
2.5.3 ULD調度及控管實務 24
2.5.4 ULD安全存量管理實務 24
2.6 小結 25
第三章 安全存量推估 26
3.1 影響安全存量多寡之因素 26
3.2 ULD流量的表達 30
3.3 推估架構與方法 33
3.3.1 ULD時序網路建立 33
3.3.2 ULD流量守恆公式 34
3.3.3 推估方式 37
3.4 數值分析 39
3.4.1 實驗設計背景 39
3.4.2 計算結果與比較 43
3.4.3 討論 47
3.5 小結 48
第四章 模式建構 49
4.1 時空網路設計 49
4.2 模式建立 54
4.2.1 符號說明 54
4.2.2 模式內容及說明 55
4.3 小結 58
第五章 實證案例分析 60
5.1 實證案例背景 60
5.2 實證案例結果 64
5.2.1 亞洲地區貨運航線 65
5.2.2 歐洲地區貨運航線 66
5.2.3 美洲地區貨運航線 67
5.2.4 全球貨運航線 68
5.2.5 亞洲與澳洲地區客貨運航線 69
5.2.6 歐洲地區客貨運航線 71
5.2.7 美洲地區客貨運航線 72
5.2.8 全球客貨運航線 72
5.3 各機場安全存量與ULD規模比較 76
5.4 小結 83
第六章 結論與建議 84
6.1 結論 84
6.2 建議 85
參考文獻 86

表1.1 波音公司全球航空市場成長率預測2009-2028 1
表1.2 我國國際航空公司機隊組成比較表 (2009年6月) 3
表2.1 ULD辨識碼之說明與內涵 12
表2.2 機上盤櫃組合對照表 (A330-200) 23
表3.1 各機型對應之ULD整備時間 40
表3.2 各機型ULD最大運能換算基準表 40
表3.3 ULD使用數量換算係數 41
表3.4 亞洲與澳洲區域機場安全存量表 44
表3.5 歐洲區域機場安全存量表 45
表3.6 美洲區域機場安全存量表 46
表3.7 全球機場安全存量總計 47
表4.1 本研究與先前研究之比較 59
表5.1 各機型乘載容量參數表 61
表5.2 E航空公司持有ULD數量 63
表5.3 ULD相關之參數設定 64
表5.4 亞洲地區貨運航線各機場安全存量設定值 65
表5.5 亞洲地區貨運航線求解結果 65
表5.6 歐洲地區貨運航線各機場安全存量設定值 66
表5.7 歐洲地區貨運航線求解結果 67
表5.8 美洲地區貨運航線各機場安全存量設定值 67
表5.9 美洲地區貨運航線求解結果 68
表5.10 全球貨運航線求解結果 69
表5.11 亞洲與澳洲地區客貨運航線求解結果 70
表5.12 歐洲地區客貨運航線求解結果 71
表5.13 美洲地區客貨運航線求解結果 72
表5.14 全球客貨運航線求解結果 (亞洲與澳洲地區) 73
表5.15 全球客貨運航線求解結果 (歐洲與美洲) 74
表5.16 全球客貨運航線求解資料綜整 75
表5.17 各航線求解結果比較表 75
表5.18 亞洲地區貨運航線各機場ULD安全存量與規模比較表 76
表5.19 歐洲貨運航線各機場ULD安全存量與規模比較表 77
表5.20 美洲貨運航線各機場ULD安全存量與規模比較表 77
表5.21 全球貨運航線各機場ULD安全存量與規模比較表 78
表5.22 亞洲客貨運航線各機場ULD安全存量與規模比較表 79
表5.23 歐洲地區客貨運航線各機場ULD安全存量與規模比較表 80
表5.24 美洲地區客貨運航線各機場ULD安全存量與規模比較表 80
表5.25 全球客貨運航線各機場ULD安全存量與規模比較表 (亞洲與澳洲) 81
表5.26 全球客貨運航線各機場ULD安全存量與規模比較表 (歐洲與美洲) 82
表5.27 各實證案例模式執行相關資訊 83

圖1.1 全球航空貨運運量預測 2
圖1.2 與ULD作業相關之空公司業務範疇 5
圖1.3 研究流程圖 8
圖2.1 AKE貨櫃之外觀 9
圖2.2 PMC貨盤與盤網之外觀 10
圖2.3 PMA貨盤用於飛機上艙時可行之堆疊方式 11
圖2.4 ULＤ機上裝載艙位換算 (一) 22
圖2.5 ULＤ機上裝載艙位換算 (二) 23
圖3.1單一起降航班流量的表達 30
圖3.2 航班節點轉換成ULD時點 31
圖3.3 簡化後之ULD流量示意 31
圖3.4 另一類型單一起降航班之ULD流量示意 32
圖3.5 執行ULD服務性檢測之ULD流量示意 32
圖3.6 簡化後執行ULD服務性檢測之流量示意 32
圖3.7 加入循環節線後的ULD時序網路圖 33
圖3.8 簡例一 單一類型ULD之安全存量推估 36
圖3.9 簡例一 修正後單一類型ULD之安全存量推估 36
圖3.10 簡例二 單一類型ULD之安全存量推估 36
圖3.11 簡例二 修正後單一類型ULD之安全存量推估 37
圖3.12 安全存量計算流程圖 42
圖4.1 單一機場之地面節線圖 49
圖4.2 兩機場間ULD流動示意圖 50
圖4.3 航班節線與ULD節線的轉換 50
圖4.4 地面節線、航班節線與循環節線 51
圖4.5 反序節線的表示 52
圖4.6 單一類型ULD流動圖 52
圖4.7 多類型ULD時空網路圖 53

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