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研究生:洪信偉
研究生(外文):Hsin Wei Hung
論文名稱:滾動預測環境中資訊分享模式對供應鏈績效之影響
論文名稱(外文):The effect of information sharing models with rolling forecast on supply chain performance
指導教授:黃莉婷黃莉婷引用關係
指導教授(外文):L. T. Huang
學位類別:碩士
校院名稱:長庚大學
系所名稱:資訊管理學研究所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
論文頁數:112
中文關鍵詞:滾動預測資訊分享存貨管理成本前置時間凍結週期
外文關鍵詞:Rolling ForecastInformation SharingInventory Management CostLead TimeFrozen Period
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預測通常是許多決策的基礎,預測的準確度往往直接影響公司決策的方針,為了讓預測貼近未來,實作滾動式預測 (Rolling Forecast, RF) 便是關鍵的步驟之一。滾動式預測讓需求的訊息更加可靠地反應市場狀況,隨著時間修正誤差,減少需求預測的不確定性。在供應鏈上實作滾動式預測的前提,就是在供應鏈上實作資訊分享 (Information Sharing, IS) ,根據資訊豐富化供應鏈 (Information Enriched Supply Chain) 的概念,讓供應鏈上的成員同時分享共同的最新資訊,供應商得以利用下游廠商提供的即時預測資訊,不僅縮短向上游廠商訂貨的前置時間,並能減少存貨堆積。
本研究將在滾動預測環境中設計一個三階的供應鏈模型,模擬出三種不同程度的資訊分享模式,搭配凍結週期等變數的輸入,以了解對於存貨管理成本的影響。結果顯示資訊分享模式的不同對供應鏈中越上游的廠商帶來之影響越大,而且供應鏈上的成員如果能夠取得顧客所提供的第一手訂單預測資訊,不論對供應方或需求方,都是比較好的,因此企業如能善用資訊分享搭配滾動預測和完善的流程設計,讓供應鏈上的資訊透明化,一旦能見度有所提升,整體的績效都將更好。
Many decisions rely on forecast. Forecast accuracy affects the direction of decisions made by companies. Implementing rolling forecast is a good way to increase forecast accuracy. Rolling forecast by which customers can freely revised forecast data based on latest market information and share with suppliers reduces uncertainty of demand forecasts. Information sharing in a supply chain is the prerequisite of applying rolling forecast. This study is conducted based on the model of information enriched supply chain. The model of information enriched supply chain represents that the members in one supply chain share the latest market information at the same time. Suppliers used the up-to-date forecast information from manufacturers to reduce lead time and inventory management costs. In this study, a simulation model of a three-echelon supply chain is developed to investigate the influence of rolling forecast on supply chain performance in various information sharing modes.
The results showed that the benefit of rolling forecast is more obvious for a supplier who is far from customer than who is near from customer. It will be better for members of a supply chain , whatever for supply side or demand side, try to get the first-hand information from customer. If firms can utilize rolling forecast with sharing information across a whole supply chain, the visibility of the supply chain can be enhanced, in turn improves the overall performance.
誌謝 ……………………………………………………………………..v
中文摘要 ………………………………………..……………………..vii
英文摘要 …………………………………………………….......….. .viii
圖目錄 …………………………………………………………………xii
表目錄 …………………………………………………………….......xiv
第一章 緒論 …………………………………………………........…..1
1.1 研究動機 ……………………………………………….………1
1.2 研究目的 ……………………………………………………….3
1.3 論文架構 …………………………………………………….…4
第二章 文獻探討 ……………………………………………………....7
2.1 供應鏈管理績效 …………………………………………….....7
2.1.1 供應鏈簡介 …………………………………………........7
2.1.2 供應鏈管理 (Supply Chain Management) 的重要性........9
2.1.3 績效衡量 …………………………………………..........11
2.2 滾動預測 (Rolling Forecast) ………………………………….14
2.2.1 預測簡介 ………………………………………….….…14
2.2.2 滾動式預測簡介 ……………………………………..…16
2.2.3 滾動式預測的效益 …………………………………..…19
2.3協同規劃、預測與補貨 (Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment) ………………………………………………....20
2.3.1 CPFR®簡介 ……………………………………………...20
2.3.2 CPFR®執行邏輯 ………………………………...............22
2.3.3 CPFR®的滾動預測 …………………...……………........25
2.4 供應鏈中的資訊分享 (Information Sharing) ………………...28
第三章 研究方法 ……………………………………………...……...33
3.1 模擬研究方法 ………………………………………………...33
3.2 基本模型建構 …………………………………………….......34
3.3 滾動式預測需求計算公式 ……………………………….......36
3.4 滾動式預測需求計算範例 ……………………………….......40
3.4.1 範例情境解說 …………………………………………..40
3.4.2 計算步驟 ……………………………………………..…42
3.5 研究設計 ……………………………………………………...44
3.5.1 預測錯誤分配 …………………………………………...44
3.5.2 需求模式 ………………………………………………...45
第四章 研究模型建立 ………………………………………………..47
4.1 模型建立 ………..……………………………………………47
4.1.1 基本模型 ………………………………………………...47
4.1.2 訂單調整 ………………………………………………...48
4.1.3 最小訂購量及訂購倍數 ………………………………...50
4.1.4 研究模型 ………………………………………………...51
4.2 實驗情境 ……..………………………………………………55
4.2.1 參數設定 ……………………………………………..….56
4.2.2 系統流程 …………………………………………..…….57
第五章 模擬結果分析 ……………………………………………..…61
5.1 模擬結果 ……………………………………………………..61
5.2 實驗結果分析 ……………………………………………..…73
第六章 結論與未來研究方向 ……………………………………..…84
6.1 結論 …………………………………………………………..84
6.1.1 小結 ……………………………………………………...84
6.1.2管理意涵與實務建議 ……………………………….…...87
6.2 研究限制 ……………………………………………………..91
6.3 未來研究方向 ………………………………………………..91
參考文獻………………………………………………………………..93


圖 目 錄
圖1.1 研究流程 ……………………………………...…….…………...6
圖 2.1 長鞭效應對供應鏈存貨的影響 ………...….…………………10
圖2.2 滾動式預測作法 ……………………………………………….17
圖2.3 傳統資訊流和「資訊豐富化」供應鏈資訊流之比較 .................30
圖3.1 供應鏈基本架構圖 ………………………………….................34
圖4.1 基本模型架構圖 ………………………………………...……..48
圖4.2 Model 0 ………...…………………………………………….....52
圖4.3 Model 1 …………...………………………………………….....53
圖4.4 Model 2 ……………...………...………………………....….….54
圖4.5 Model 3 …….……...………...…...……………………....…..…55
圖4.6實驗情境圖 ………………………………………………..……56
圖5.1 Model 0_總管理存貨成本 ……………………………………..63
圖5.2 Model 1_中心廠商_總管理存貨成本 …………………………65
圖5.3 Model 1_供應商_總管理存貨成本 …………………………....66
圖5.4 Model 2_中心廠商_總管理存貨成本 …………………………68
圖5.5 Model 2_供應商_總管理存貨成本 …………………………....70
圖5.6 Model 3_中心廠商_總管理存貨成本 …………………………72
圖5.7 Model 3_供應商_總管理存貨成本 …………………………....73
圖5.8 平均管理成本結果圖 ……………………………………….....75
圖5.9 中心廠商前置時間結果比較圖 ……………………………….77
圖5.10 供應商前置時間結果比較 …………………………………...80
圖5.11 中心廠商凍結週期結果比較圖 ……………………………...81
圖5.12 供應商凍結週期結果比較圖 ………………………………...83


表 目 錄
表3.1 參數表 .........................................................................................39
表 3.2 顧客滾動預測資料範例 ……………...…………………….....41
表3.3 滾動預測計算範例 ……………………………………….........42
表3.4 預測資料分配參數表 ……………………………………….....45
表4.1 實驗參數 ……………………………………………………….57
表5.1平均管理成本結果表 ……………………………………..……75
表5.2中心廠商前置時間結果比較表 ……………………….….……77
表5.3供應商前置時間結果比較表 …………………………….…….79
表5.4中心廠商凍結週期結果比較表 ………………………….…….81
表5.5供應商凍結週期結果比較表 …………………………….…….82
表6.1凍結週期採用表 …………………………………………..……91
中文部份

1. 李易諭譯《作業管理》,William J.Stevenson著,美商麥格羅希爾國際股份有限公司台灣分公司,2005。
2. 林孟儀,「永豐餘e化搶單只要三分鐘」,商業週刊,Vol. 847,2004年2月16日。
3. 林則孟,《生產計劃與管理》,華泰文化,2006。
4. 盧舜年、鄒坤霖,《供應鏈管理的第一本書》,商周出版,2002。
5. 謝依潔 (2007) ,〈企業供應鏈滾動預測與訂單策略之研究〉,國立中央大學資訊管理學系碩士論文。
6. 張怡筠 (2005) ,〈CPFR中滾動式預測的關鍵因子探討〉,國立清華大學資訊系統與應用研究所碩士論文。
7. 鄭穎聰 (1999) ,〈供應鏈長鞭效應因應政策之研究〉,國立台北科技大學生產系統工程與管理研究所碩士論文。
8. 陳叡宜 (2003) ,〈資訊分享對供應鏈績效影響之研究從供應商角度探討〉,私立元智大學企業管理研究所碩士論文。


英文部份

9. Agrawal, S., Sengupta, R. N. and Shanker, K. “Impact of information sharing and lead time on bullwhip effect and on-hand inventory,” European Journal of Operational Research, (192: 2), 2009, pp. 576-593.
10. AL-Zubaidi, H. and Tyler, D. “A simulation model of quick response replenishment of seasonal clothing,” International Journal of Retail & Distribution Management, (32:6), 2004, pp. 320-327.
11. Chen, M. C., Yang, T. and Li, H. C. “Evaluating the supply chain performance of IT-based inter-enterprise collaboration,” Information & Management, (44:6), 2007, pp. 524-534.
12. Fiala, P. “Information sharing in supply chains,” Omega, (33:5), October 2005, pp. 419-423.
13. Goodwin, P. and Fildes, R. “Judgmental forecasts of time series affected by special event: does providing a statistical forecast improve accuracy?” Journal of Behavioral Decision Making, 1999, pp. 37-53.
14. Hope, J. “Use a Rolling Forecast to spot Trends,” HBS Working Knowledge, 2006.
15. Law, A. M., Simulation Modeling & Analysis, McGraw Hill, 4th Edition, 2006.
16. Lee, H. L. and Billington, C. “The Evolution of Supply Chain Management Models & Practice at Hewlett-Packard,” Interface, (25:5), 1995, pp. 42-63.
17. Lee, H. L. and Whang, S. “Information Sharing in a Supply Chain,” International Journal of Technology Management, (20:3.4), 2002, pp. 373-387.
18. Li, S., Ragu-Nathan, B., Ragu-Nathan, T. S. and Rao, S. S. “The impact of supply chain management practices on competitive advantage and organizational performance,” Omega, 34, 2006, pp. 107-124.
19. Marcia, P. and Amrik, S. S. “Effective quick response practices in a supply chain partnership,” International Journal of Operations & production management, (21:5), 2001, pp. 840-854.
20. Mason-Jones, R. and Towill, D. R. “Total cycle time compression and the agile supply chain,” International Journal of Production Economics, (62:1), 1999, pp. 61-73.
21. Metz, P. J. “Demystifying Supply Chain Management,” Supply Chain Management Review, Winter Issue, 1998
22. Nordhaus, W. D. “Forecasting efficiency: Concepts and applications,” The Review of Economics and Statistics, (69:4), 1987, pp. 667-674.
23. O’Connor, M., Remus, W. and Griggs, K. “Does updating judgmental forecasts improve forecast accuracy?” International Journal of Forecasting, (16:1), 2000, pp. 101-109.
24. Oliver, K. R. and Webber, M. D. “Supply-Chain Management: Logistics Catches Up with Strategy,” Outlook, 1982, cit.
25. Ouyang, Y. “The effect of information sharing on supply chain stability and the bullwhip effect,” European Journal of Operational Research, 182, 2007, pp. 1107-1121.
26. Perry, M. and Sohal, A. S. “Effective quick response practices in a supply chain partnership – an Australian case study,” International Journal of Operation & Production Management, (21:5), 2001, pp. 6.
27. Riddalls, C. “Modelling the dynamics of supply chains,” International Journal of Systems Science, (31:8), 2000, pp. 969-976.
28. Silver, E. and Zufferey, N. “Inventory control of raw materials under stochastic and seasonal lead times,” International Journal of Production Research, (43:24), 2005, pp. 5161-5179.
29. Simchi-Levi, D., Kaminsky, P. and Simchi-Levi, E., Designing and Managing the Supply Chain: Concepts, Strategies, and Case Studies, New York, Irwin/McGraw-Hill, 2000.
30. Simchi-Levi, E., Kaminsky, P. and Simchi-Levi, D., Managing the Supply Chain: The Definitive Guide for the Business Professional, McGraw-Hill Professional2003.
31. VICS (2002), “Procter & Gamble Pilot”, Voluntary Interindustry Commerce Standards (VICS) Association, http://www.cpfr.org/commitees/cpfr/ , 2002
32. VICS (2002), “Roadmap to CPFR”, Voluntary Interindustry Commerce Standards (VICS) Association, http://www.cpfr.org/commitees/cpfr/ , 2002
33. VICS (2004), “CPFR: An Overview of the Model”, Voluntary Interindustry Commerce Standards (VICS) Association, http://www.cpfr.org/commitees/cpfr/ , 2004
34. Zhao, X. and Xie, J. “Forecasting errors and value of information sharing in a supply chain,” International Journal of Production Research, (40:2), 2002, pp. 311-335.
35. Zhao, X., Xie, J. and Leung, J. “The impact of forecasting model selection on the value of information sharing in a supply chain,” European Journal of Operational Research, (142:), 2002, pp. 321-344.
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