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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:鄭群嫻
研究生(外文):Chun-Hsien Cheng
論文名稱:結合邏輯斯迴歸與灰關聯於易腐性商品訂購策略之研究
論文名稱(外文):Replenishment decision support system of perishable products by using logistic regression and grey analysis
指導教授:黃嘉彥黃嘉彥引用關係游功揚游功揚引用關係
指導教授(外文):Jia-Yen HuangKung-Yang Yu
口試委員:陳榮昌
口試委員(外文):Rong-chung Chen
口試日期:2011.06.10
學位類別:碩士
校院名稱:嶺東科技大學
系所名稱:行銷與流通管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:行銷與流通學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:97
中文關鍵詞:易腐性商品報童模式邏輯斯迴歸灰關聯分析訂購策略
外文關鍵詞:Perishable itemsNewsboy modelLogistic regressionGrey analysisReplenishment policy
相關次數:
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對企業而言,最佳訂購與存貨政策是降低企業營運成本最有效且最直接的方法。如何求得正確的訂購量,尤其是需求變動劇烈的產品,一直以來都是企業所重視的一環。本研究以統一超商的便當為分析對象,針對便當商品發展出一套有別於一般依賴POS系統決定訂購量的三階段訂貨策略。首先,本研究以報童模式求得粗估的各類便當數量,並進而決定整體便當之基本訂購量。其次,運用邏輯斯迴歸分析,考量各種可能影響需求之因素,對便當整體基本訂購量提出微調總量的建議。最後,利用灰關聯分析法分析各式便當之獲利績效,作為各式便當訂購數量增減之依據,依此決定各式便當最終訂購量。本研究係運用邏輯斯迴歸二元判別之特性,提出具創意的想法,用於判定訂購量會報廢或不會報廢,並藉此探究所有可能影響訂購量之因素。經邏輯斯迴歸分析可知,天氣與來客數是影響需求變異的要因。由於本研究係植基於存貨管理中的風險共擔概念,先將整體便當的需求彙總,以降低需求變異性,並提高預測準確度。續而使用績效分析進行資源分配,再求出各式便當的需求,故可使利潤極大化。此外,本研究將許多可能影響銷售量的因素納入考慮,故更能掌握需求的變異。此套訂購決策流程不僅可運用到具隨機性需求的易腐商品,為超商管理者帶來更高的獲利水準,對於掌握其他需求變異大的產品同樣可以發揮很好的效果。


The key to the success of a convenience store is the ability to make decisions that not only follow consumer needs, but also reduces operational costs such as efficiently control their stock replenishment, especially for perishable items such as meal-boxes. To solve this problem, we proposed an innovative decision support system to determine the optimal amount of replenishment. In the first step, we obtained the basic order quantity of the overall meal-box by newsboy model. The basic order quantity may not actually match with the real demand due to the effect of uncertain factors such as the climate and promotion activity of substitute products. Therefore, in the second step, a novel warning system is established by employing the logistic regression model to modify the basic order quantity. In the third step, we employ GRA to allocate the optimal order quantity of each kind of meal-box. Using actual data from a convenience store which is a part of the President Chain Store Corporation in Taiwan, the prediction accuracy of the decision support system was evaluated. Through numerical experiments, that the proposed policy can accurately determine the optimal order quantity is confirmed.


中文摘要
英文摘要
誌 謝
第一章 緒論
第一節 研究背景與動機
第二節 研究目的
第三節 研究範圍與限制
第四節 研究流程
第二章 文獻探討
第一節 易腐性商品存貨策略
第二節 報童模式
第三節 邏輯斯迴歸
第四節 灰關聯分析
第三章 研究方法
第一節 研究架構
第二節 研究對象及資料來源
第三節 基本訂購量
第四節 報廢預警系統
第五節 績效評估與資源分配
第四章 研究結果與討論
第一節 整體便當基本訂購量之決定
第二節 整體便當基本訂購量之調整
第三節 各式便當最適訂購量之決定
第五章 結論與建議
第一節 結論
第二節 建議
第三節 未來研究方向
參考文獻
參考資料
附錄A 便當進貨量
附錄B 便當銷貨量
附錄C 便當報廢量
附錄D 各項便當銷售量分析
附錄E 影響訂貨不確定因素
附錄F 報童模式比較表
附錄G 邏輯斯迴歸-交互作用分析
附錄H 灰關聯分析結果

中文部分
1.呂柏賢(民88)。灰色需求預測模式之研究-以易腐性商品為例,東海大學工業工程研究所碩士論文。
2.李婉怡、陳功興(民94)。應用鞏固迴圈架構理論建構銷售預測模式之研究 -以便利商店早餐類商品為例,資訊科學應用期刊,第一卷,第一期,103-113 。
3.連英釋(民93)。便利商店鮮食商品之銷售預測模式探討─以統一超商為例,樹德科技大學,經營管理研究所,碩士論文。
4.陳世輝、張家樺、黃昌凱(民98)。應用模糊推論於易腐性商品訂購量之研究,國立雲林科技大學,資訊管理實務研討會,323-337 。
5.陳姿穎(民99)。信用風險訊息揭露與行為評分卡建立之研究,輔仁大學,應用統計學研究所碩士論文。
6.陳建華、黃嘉彥(民97),支援向量機於超商存貨管理之應用,國立雲林科技大學,2008管理與技術國際學術研討會。
7.黃允成、呂坤霖(民98)。從間隔時間之觀測到易腐性商品最佳訂購策略之研究,管理研究學報,第九期。
8.楊詠新(民97)。不完美品質下易腐商品經濟訂購量之探討,國立成功大學,工業與資訊管理學系碩士論文。
9.萬義泰(民93)。利用邏輯斯迴歸來改善糖尿病病患之醫學診斷,淡江大學數學學系研究所碩士論文。
10.管意群(民92)。應用灰關聯分析法於非營利組織績效評估之研究—以台中市社會福利慈善基金會為例,南華大學非營利事業管理研究所碩士論文。
11.鄧聚龍(民77)。灰色控制系統,華中理工大學出版社。
12.簡禎富(民94)。決策分析與管理:全面決策品質提升之架構與方法,雙葉書廊。
13.賴玉琳(民99)。易腐性商品三階段最佳補貨策略之研究,嶺東科技大學行銷與流通管理研究所碩士論文。



英文部分
1.Atkinson, A.(1979).Incentives, uncertainty, and risk in the Newsboy Problem. Decision Sciences, Vol.10, pp.341-357
2.Charnes, A., W. W. Cooper and E. Rhodes(1978). Measuring the Efficiency of Decision Making Units, European Journal of Operational Research, 2(6), pp.429-444.
3.Harris(1915). Operations and Cost, Factory Management” Production and Operation Management, No.5, pp.1-6.
4.Harris, F.W.(1915).Operations and Cost, Factory Management. Production and Operation Management, Vol.5,pp.1-6
5.Kabak, I., and A. Schiff.(1978). Inventory models and management objectives. Sloan Management Review, Vol. 10, pp.53-59
6.Kim, K.J., (2003). Financial time series forecasting using support vector machines, Neurcomputing, 55, pp.307-319
7.Lau, A.H.L and Lau. H. S., (1988). The newsboy problem with price-dependent demand distribution, IIE Transactions, Vol.20.pp.168-175
8.Lewin,A. Y., R. C. Morey and T. J. Cook, (1982). Evaluating the Administrative Efficiency of Courts, Omega, 10(4),pp.401-411 .
9.Lewin,A. Y., and John W. Minton(1986). Determining Organizational Effectiveness: Another Look, and an AGENDA for Research,Management Science, 32(5), pp.514-538 .
10.Lovell, C.A.K.(1993). Production Frontiers and Productive Efficiency,in The Measurement of Productive Efficiency: Techniques and applications, edited by H.O. Fried, C.A.K. Lovell and S. S. Schmidt, Oxford University Press, New York,PP.3-67
11.Makridakis,S. and R.L.Winkler(1983).Averages of Foreacsts: Some Empirical Results ,Management Science, 29(9),pp.987-996
12.Padmanabhan, G., and Vrat, P(1995). EOQ models for perishable items under stock dependent selling rate, European Journal of Operational Research, 86, 281-292
13.Pai, P.F. and C.S. Lin(2005).Using support vector machines to forecasting the production values of machinery industry in Taiwan, International Journal of Advanced Manufacturing Technology,27,pp.205-210
14.Sani, B. and B.G Kingsman(1997). Selecting the Best Periodic Inventory Control and Demand Forecasting Methods for Low Demand Items ,Journal of the operational Research Society, 48(7),pp.700-713
15.Silver, E. A., Pyke, D.F. and Peterson, R.(1998). Inventory Management and Production Planning and Scheduling. 3rd ed. Wiley & Sons, NY
16.Simchi-Levi, D.and Kaminsky. P.(2009).Designing and managing the supply chain .3rd, McGraw-Hill
17.Tay, F. E. H., and Cao, L. (2001). Application of support vector machines in financial time series forecasting. Omega, 29,pp. 309–317.
18.Tseng, Y. J. & Lin, Y. H.(2005).The grey relational evaluation of the manufacturing value chain, The Journal of American Academy of Business, 7(1), 67-71

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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