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研究生:陳秋妙
研究生(外文):Chiu-Miao Chen
論文名稱:VMI下之資訊分享對預期成本的影響
論文名稱(外文):The effect of supplier’s expected cost by using the sharing sales information in VMI.
指導教授:梁慧玫梁慧玫引用關係秦長強
指導教授(外文):Hueimei LiangChin,Chang-Chiang
學位類別:碩士
校院名稱:國立中山大學
系所名稱:財務管理學系研究所
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:111
中文關鍵詞:預期成本數學模型供應鏈管理資訊分享供應商庫存管理(VMI)
外文關鍵詞:Mathematical ModelsExpected costInformation sharingSupply Chain Management (SCM)Vendor managed inventory (VMI)
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供應商庫存管理(VMI)是一種連續補貨形式,在這種形式下供應商有責任管理零售商的存貨。因此VMI讓供應商更有效地管理存貨以減少缺貨的情況發生,此外還改善銷售及客戶的滿意度。倘若供應商與客戶之間能資訊分享的話,供應商得以掌控客戶銷售資料和庫存量,將存貨做更適當的配置,使得供應商存貨及相關成本下降。因此,VM已經變成目前企業提昇組織之間供應鏈效率的主要討論議題之一。
本論文想透過供應商庫存管理系統下之資訊分享來討論資訊對供應商預期成本的影響。我們假設零售商的需求是ARMA(1,2)的時間序列,根據這個假設在不同程度的資訊分享情形下,建立供應商之運送量變異數、最適運送量上限(optimal delivery-up-to level)及預期成本的模型。在此,資訊分享程度分為以下三種,即完全沒有資訊分享、部分資訊分享及完全資訊分享。
接著我們將三種資訊分享程度下供應商之運送量變異數、最適運送量上限(optimal delivery-up-to level)及預期成本對四個參數做敏感度分析。其中這四個參數分別為前置時間l、當期銷售與前期銷售的相關係數 、前一、二期的誤差對零售商當期銷售的影響程度 與 。之後我們以模擬的結果來加以驗證。主要結果如下:
1、 分享需求資訊不僅會讓供應商運送量穩定,亦降低供應商的最適運送量上限及預期成本。
2、 在每一種程度資訊分享下,各參數對供應商之運送量變異數、最適運送量上限(optimal delivery-up-to level)及預期成本都有正向的影響。
3、 資訊分享程度與所有參數對於降低預期成本都有加乘效果。其中又以l與 的影響最顯著。換言之,當l愈小或是 愈大時,資訊分享愈多對降低預期成本效果最為顯著。
Vendor managed inventory (VMI) is a form of automated replenishment under which a supplier takes responsibility for managing a customer’s inventory levels for a given product or material. The promise of VMI was more efficient inventory management with less out-of-stock, improved sales and improved consumer satisfaction. Based on the sharing sales information, VMI makes suppliers reduce inventory and cost. Therefore, VMI is one of the most widely discussed initiatives for improving multi-firm supply chain efficiency.
The purpose of this paper is to discuss the effect of supplier’s expected cost by using the sharing sales information .We assume the underlying demand process faced by the retailer is ARMA(1,2). We model the supplier’s delivery variance, optimal delivery-up-to level, and expected cost under three different levels of information sharing, namely no information sharing, partial information sharing, and total information sharing.
Furthermore, we study the sensitivity analysis of supplier’s delivery variance, optimal delivery-up-to level, and expected cost for the following four factors: lead-time l, correlation coefficient , tow-weights in ARMA(1,2), and , followed by numerical examples to verify our findings. The main results are as follows.
1、 Information sharing stabilizes the supplier’s delivery and reduces supplier’s optimal delivery-up-to level as well as expected cost.
2、 In each level of information sharing, there is positive effect to the supplier’s delivery variance, optimal delivery-up-to level, and expected cost for every factor.
3、 All the factors multiply the cost reduction effect contributed by increasing the level of information sharing. Among all, the lead time l and cause the most significant effect.
目錄 i
表目錄 iii
圖目錄 iv
第一章緒論 1
1.1研究動機與目的 1
1.2研究範圍與限制 2
1.3研究流程與內容 3
第二章文獻回顧 5
2.1供應鏈管理的定義 5
2.1.1供應鏈管理的效益 7
2.2長鞭效應 8
2.2.1長鞭效應的形成及定義 8
2.2.2降低長鞭效應的方法 10
2.3供應鏈中的資訊共享 11
2.4供應鏈管理的應用—VMI 14
2.4.1供應商管理庫存觀念的興起 15
2.4.2供應商管理庫存系統的定義 15
2.4.3 VMI作業流程 16
2.4.4 VMI的效益 17
2.4.5結論 19
第三章研究方法 20
3.1研究背景及基本假設 20
3.2模式符號 22
3.3模式建立 23
3.3.1供應商最適運送量上限模型 24
3.4在採用VMI下,資訊共享的效益 26
3.4.1供應商平均運送量隨資訊分享增加而穩定 27
3.4.2供應商之運送量變異數隨資訊分享增加而下降 28
3.4.3供應商之預期最適運送量上限隨資訊分享增加而會下降 29
3.4.4供應商之預期成本隨著資訊分享的增加而下降 30
第四章敏感度分析 36
4.1供應商之運送量變異數的敏感度分析 36
4.1.1單一變數的敏感度分析 37
4.1.2交互敏感度分析 51
4.2供應商之預期最適運送量上限的敏感度分析 56
4.3供應商之預期成本的敏感度分析臆測 57
4.3.1供應商之預期成本單一變數的敏感度分析臆測 58
4.3.2供應商之預期成本交互作用的敏感度分析臆測 60
4.3.3總結 61
第五章模擬結果分析 63
5.1供應商之運送量變異數的敏感度分析結果 63
5.1.1前置時間 及相關係數 對 、 、 的影響 64
5.1.2相關係數 與 對 、 、 的影響 66
5.1.3結論 70
5.2供應商之長期最適運送量上限的敏感度分析結果 71
5.2.1相關係數 、 對 、 、 的影響 71
5.3供應商之預期成本的敏感度分析臆測結果 76
5.3.1前置時間 及相關係數 對 、 、 的影響 76
5.3.2相關係數 與 對 、 、 的影響 78
5.3.3結論 82
第六章結論與建議 83
6.1結論 83
6.2建議 84
附 錄 86
參考文獻 109
中文部分
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