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研究生:林正偉
研究生(外文):Cheng-wei Lin
論文名稱:大量客製化共用鞋材需求預測之研究
論文名稱(外文):A study of forecasting demand for shared materials in mass-customized footwear
指導教授:葉忠葉忠引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:逢甲大學
系所名稱:工業工程與系統管理學研究所
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:61
中文關鍵詞:模糊指數平滑法灰色理論需求預測大量客製化
外文關鍵詞:grey theorymass customizationdemand forecastingfuzzy exponential smoothing
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近年來,企業為回應多元化的顧客需求,大量生產模式朝大量客製化模式的生產方式發展。大量客製化是以顧客需求為導向,而產品的多元化則是來自所用之材料或零組件的不同組合,故材料或零組件之需求預測在大量客製化中將比傳統大量生產來的重要,而選擇較佳的預測模式有助於獲得較合適之存貨,且也能降低公司的存貨成本與風險。。

本文將以Nike鞋類大量客製化部門所推出之PN-S鞋型為例,分析其該款鞋型近15個月內之鞋材需求用量,以EXCEL與LINDO軟體透過三種預測模式:指數平滑模式、灰預測模式與模糊指數平滑模式進行模擬大量客製化鞋材需求預測。結果顯示,當鞋材需求呈現明顯向上趨勢時,以模糊指數平滑模式來預測結果最佳,且在短期預測時,模糊指數平滑模式較指數平滑模式與灰預測模式來的穩定。本文透過三種預測模式進行模擬大量客製化鞋材需求之預測,並與實際需求量進行精確度與分析的結果,望此研究成果能提供欲實行大量客製化之鞋廠作為預測模式之參考。
Recently, in order to response diverse customers’ demand, enterprise’s production models trend to mass customization model from mass production model. Mass-customized is one of production models based on customer-demand-orientated and its diversification product combinations consist of variety materials and components. Therefore, the demand prediction of materials and components under mass-customized production model will be more important than traditional mass production model, and through well selecting better prediction models will help enterprises acquire suitable inventory level, and reduce inventory cost and risk as well.

This article uses a shoe model, PN-S type, as an example from mass-customized footwear departments of Nike Company to analyze its material demand quantity of every single month for almost 15-month duration. Applying EXCEL and LINDO software to simulate demand quantity through 3 prediction models, Exponential Smoothing model, Grey Prediction model and Fuzzy Exponential Smoothing model, and then compare the simulation results with real demand quantity. As to simulation result, the simulation of Fuzzy Exponential Smoothing model is superior to others when there is an obvious uptrend demand for materials. When to simulate short-term demand quantity, Fuzzy Exponential Smoothing model provides more stable stimulation result than Grey Prediction model. Comparing the result of 3 prediction methodologies for predicting demand quantity of mass-customized with real demand quantity concludes this research analysis and hopefully, this effort will provide a reference to footwear manufactures whom intend to implement mass customization production model.
目 錄
誌謝 i
摘 要 ii
Abstract iii
目 錄 iii
圖目錄 v
表目錄 vi
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究範圍與限制 3
1.4 研究架構 3
第二章 文獻探討 4
2.1大量客製化 4
2.1.1 大量客製化定義 4
2.1.2 大量客製化特徵 6
2.1.3 大量客製化模式 8
2.1.4 大量客製化衡量方式 10
2.2預測 11
2.2.1 預測理論 11
2.2.2 預測的特徵 12
2.2.3 以時間序列數據為基礎的預測 13
2.3 指數平滑法 14
2.4 灰色理論 15
2.4.1 灰色理論介紹 15
2.4.2 灰預測的應用 18
2.4.3 灰色滾動建模 20
2.5 模糊指數平滑模式 20
2.5.1 模糊理論的基本概念 20
2.5.2 模糊迴歸模式 21
2.5.3 由模糊迴歸轉換成模糊指數平滑概念 23
第三章 產業分析與個案公司背景 25
3.1 產業分析 25
3.2 個案公司 26
3.2.1 背景概述 26
3.2.2 Nike ID部門介紹 27
3.2.3 Nike ID部門接單製鞋流程簡介 27
第四章 研究方法 30
4.1 實驗說明 30
4.2 指數平滑模式 32
4.3 灰預測模式 32
4.3.1 灰預測演算流程 32
4.3.2 灰預測滾動建模 36
4.4 模糊指數平滑模式演算流程 36
4.5 模式預測檢驗 39
第五章 預測結果與分析 40
5.1 關鍵參數試算 42
5.2 各預測模式之演算 43
5.2.1 指數平滑模式 44
5.2.2 灰預測建模模式 44
5.2.3 模糊指數平滑模式 45
5.3 各項鞋材需求預測分析 45
5.4 小結 56
第六章 結論與建議 57
6.1 結論 57
6.2 建議 57
參考文獻 59
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