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研究生:方雪齡
研究生(外文):Hsueh-Lin Fang
論文名稱:利用資料包絡分析法評估第三方物流中心之經營績效
論文名稱(外文):Using Data Envelopment Analysis to Evaluate the Performance of the Third Party Distribution Centers
指導教授:丁慶榮丁慶榮引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:元智大學
系所名稱:工業工程與管理學系
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:102
中文關鍵詞:第三方物流中心績效指標資料包絡分析法敏感度分析Malmquist 生產力指數
外文關鍵詞:Third Party Distribution CenterPerformance IndexesData Envelopment AnalysisSensitivity AnalysisMalmquist Productivity Index
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物流已成為現代企業的核心競爭力,許多企業為暸提升自身競爭力與降低成本,紛紛將企業物流作業委外給專業的第三方物流業者,且因消費者對於商品的需求習慣改變,市場結構不同於以往,這更加速了第三方物流中心的發展,因此對於第三方物流中心而言,如何提昇其經營效率並且有效利用資源,在營運管理上無疑是一大挑戰。本研究針對國內第三方物流業者,研究目的有二,一為藉由問卷調查定義出第三方物流中心業者之關鍵經營績效指標,二為利用資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)之投入導向衡量各業者間之效率值。
DEA為一線性規劃技術,藉由多投入與多產出的衡量,去評估決策者的效率。本研究由業者關鍵經營績效指標,作為DEA的投入與產出項,藉以分析各物流中心相對有效率與無效率單位之差異,提供無效率物流業者明確之改善方向與建議,及Malmquist生產力指數衡量總要素生產力(Total Factor Productivity, TFP)變動的情況。實證結果發現,經由DEA得知造成經營無效率的原因,大多來自於物流中心的規模無效率,且業者皆處於規模報酬遞增階段,表示舊有的物流中心模式已無法滿足企業與客戶的需求,所以物流中心必須轉變且提昇自我的營運體系,來達到並滿足客戶需求的服務,藉此提高營運績效。另外,從研究結果中,發現影響物流中心之績效的好壞,主要決定於物流中心的人力、資源與設備的分配與使用情況,如何應用最少的資源來達到最大的效益,才是物流中心最重要的營運方向。
There has been considerable interest worldwide in last few years in the growth of third party logistics (3PL) providers. 3PL distribution center (DC) enables firms to achieve reduced operating costs and increased revenues. If the DC can capture the performance measure, it can not only provide possible corrective action for the DC but also improve customer services appropriately. Thus, this research aims to find the key performance indicators through a survey of a set of DCs and evaluate their efficiency using data envelopment analysis (DEA) model.
DEA is a non-parametric linear programming technique used to evaluate the efficiency of decision making units where multiple inputs and outputs are involved. To collect the proper data, a survey was first conducted to a set of DC managers and operators to find the key performance indicators. Survey responses regard labor, order fulfillment rate, space utilization, sales and number of orders as the top important indicators. Then the data used in this research were collected for a set of 11 distribution centers operated by 3PL providers during 2005-2007. Three analysis methods are used to evaluate business performance after the results of a input-oriented basic DEA are obtained. These methods, including reference set analysis, sensitivity analysis and slack variable analysis provide improvement suggestions for inefficient DMUs. Malmquist productivity index analysis further evaluates efficiency changes between two years. Our results show that scale inefficiency is the reason for the inefficient DMUs. These inefficient DCs all are in increasing returns to scale (IRS), which means they should invest more on the resources. Comparing the performance indicators, such as labor productivity and return per space used, between efficient and inefficient DMUs, the former ones do yields significant better values than the latter DMUs. Therefore, the application of DEA does provide some opportunities to further benchmark and investigate contributions to efficiency among distribution centers. For the future research, more DC data should be collected and different DEA models could be applied for other benchmark studies.
摘要 ………….. I
ABSTRACT II
致謝 III
目錄 IV
表目錄 VI
圖目錄 VIII
附錄 IX
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2研究動機 2
1.3研究目的 3
1.4研究流程架構 4
第二章 文獻探討 U6
2.1U U物流中心定義與分類U 6
2.1.1 物流的定義 6
2.1.2物流中心的分類 10
2.1.3 第三方物流的定義 12
2.2 物流中心績效評估研究 14
2.2.1績效定義 14
2.2.2物流績效評估 15
2.2.3績效評估相關文獻 17
2.3 資料包絡分析法 21
2.4 小結 23
第三章 研究設計與方法 24
3.1 研究設計架構與對象 24
3.2 問卷內容設計程序 25
3.2.1 第一階段:劃分物流中心之作業流程 26
3.2.2 第二階段:定義物流中心的績效評估指標 28
3.2.3 第三階段:建立各物流作業之績效評估指標 30
3.2.4 第四階段:建立問卷內容 34
3.3 資料包絡分析法 37
3.3.1 DEA概念起源 38
3.3.2 DEA特性與限制 38
3.3.3 DEA執行步驟 40
3.3.4 DEA評估模型 41
3.4 模型求解分析 47
3.4.1 效率強度分析 47
3.4.2 規模報酬分析 48
3.4.3 差額變數分析 49
3.4.4 參考集合分析 49
3.4.5 敏感度分析 50
3.4.6 交叉效率(Cross Efficiency Matrix, CEM) 50
3.5 Malmquist生產力分析 50
3.6 軟體簡介 52
第四章 實證分析 53
4.1 變數之選定與說明 53
4.1.1 DMU母體定義與選擇 53
4.1.2 問卷基本資料分析 54
4.1.3 投入與產出項選取 56
4.2 相對效率分析 61
4.2.1 效率分析 61
4.2.2 規模報酬分析 67
4.2.3 參考集合分析 69
4.2.4 差額變數分析 71
4.2.5 敏感度分析 74
4.3 交叉效率模式分析 81
4.4 Malmquist生產力分析 82
4.5 小結 85
第五章 結論與建議 87
5.1 結論 87
5.2 建議與後續研究 88
參考文獻 90
附錄 96
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