臺灣博碩士論文加值系統

汽車產業以追求高效率即時生產(Just In Time簡稱:JIT)為基礎，對於供應鏈的管理及品質要求與一般傳統製造業相比尤為更勝一籌，車用防撞鋼樑取材自鋼鐵原料用於汽車產品中對人身安全的第一道防護牆，故在產品生產要求上有許多取材限制及生產規範，無法隨意取代、更動，因此庫存的管控對企業而言最直接相關連結的就是『資金』。
車用防撞鋼樑以鋼鐵原料為基礎，以台灣而言，原料面以賣方巿場為主，無論是訂購量、單價、交期都是由賣方決定；而成品面買方巿場以看板即時交貨(Just In Time簡稱:JIT)為基準，其交貨方式、批量亦由客戶看板決定，上游以推式經濟規模生產，下游以拉式需求拉貨，上、下游的需求目標背道而馳，在管理上本身就有著強烈的衝突，加上供應鏈資訊平台中大多各自為政，並沒有建立整合性的資訊平台，因此中間商(F.L公司)對需求的變動掌握度很低，衍生出庫存失準、資金積壓的狀況，造成長鞭效應的發生。
本論文主要以改善中間商，車用防撞鋼樑產品之長鞭效應研究除了搜集產品的產銷數據做分析外，對於產品長鞭效應成因運用六合分析法針對現況問題整理，運用創新矩陣圖的思維，找出已發現的問題並導入矩陣圖尋求破解缺口，改善後將原料前置時間導致的交期延誤由30天改善至4天(交期達成率由75%提昇至99%)，以及批量訂購限制由100噸(項)減少至20噸(項)，再由情境模擬方式，模擬個案N廠汽車公司將其預示需求提供的方式做修正，由不定期改為每月定期提供，預示量數字的參考由年度銷售目標，改為結合巿場實績數字配合巿場預測，來調節生產原料的佔庫比例，由平均13%下降至0.4%，改善目前中間製造商所面臨下游需求訊號不明確、上游原料前置交期冗長、批量訂購限制造成庫存壓力增加等長鞭效應。
關鍵字：供應鏈管理、長鞭效應、六何分析法、創新矩陣圖

The automotive industry is based on the pursuit of high-efficiency produc-tion (Just in Time). The supply chain management and quality assurance of the automotive industry is much stricter than those of the traditional manufacturing industries. The Vehicle Crashworthiness beam is made of steel, and it’s the first protection for personal safety. Therefore, there are many restrictions and speci-fications in the production, which cannot be replaced or changed as one pleases.
Because of that, there is a strong connection between inventory control and costs. The vehicle Crashworthiness beam is made of steel. In the steel industry of Taiwan, it is the seller’s market which means the supplier has more bargaining powers in control of order quantity, selling price, and lead time. In the steel in-dustry, the supplier pursues the economy of large scale production to reduce the cost. That is why they set a Minimum Order Quantity (MOQ), especially for automobile’s special steel. On the other hand, the automotive customer asks its suppliers to deliver their products just in time (JIT), and the customer also decides the quantity of each shipment. There is a strong conflict in management of middleman between the upstream (steel suppliers) and downstream (Automobile manufacturers). In addition, most of the supply chain information platforms are independent, and there is no integrated information platform. Therefore, the middleman (FL Company) can’t sufficiently and accurately manage their demand, resulting in inaccurate inventory and backlog of funds. This phenomenon is the so-called Bullwhip Effect.
In this thesis, it mainly aims to improve the Bullwhip Effect caused by the FL company’s production of Vehicle Crashworthiness beam. This research is not only to collect and analyze the sales data of the products, but also to use 5W1H method to figure out the current situation and to apply Innovation Matrix to find the problems. Once the problems are identified, the research introduces the Matrix Diagram to seek the solutions. This methodology was applied to Company N, a car manufacturer. The Minimum Order Quantity (MOQ) was reduced from 100 tons to 20 tons. Then, with the Scenario Simulation at Company N, the middleman corrected the originally irregular demand forecast to a regular monthly one. Also, the basis of forecast is changed from the annual sales target to market selling performance. The forecast is then used to adjust the rate of in-ventory of the raw materials from 13% to 0.4%. For the FL company, these are significant improvements of the Bullwhip Effect due to erratic demands, long lead time, inventory backlogs, etc.
Keywords: Supply Chain Management、Bullwhip Effect、5W1H、Innovation Matrix

目錄
摘要 I
Abstract II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VII
第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 7
1.3研究流程與步驟 8
第二章文獻探討 10
2.1 供應鏈的定義 10
2.2供應鏈管理 12
2.3 供應商管理庫存(V.M.I) 13
2.4長鞭效應的定義 14
2.4.1長鞭效應的成因及對策 14
2.5利用工業4.0的價值創造取代傳統的 CPFR 18
2.6工業大數據分析及應用技術的三個階段 19
2.7工業4.0的機會空間 21
2.8主控式的創新模式 22
2.9主控式創新工具-創新矩陣圖之應用 24
2.10主控式創新設計思路 26
2.11 六何分析法 29
第三章研究方法與流程 30
3.1研究流程 30
3.1.1研究對照組建立 30
3.2車用防撞鋼管供應鏈產品/資訊流動說明 31
3.2.1 FL公司車用防撞鋼樑製造生產簡介(如圖3-4) 32
3.3資料收集 33
3.4研究方法 35
3.4.1 六何分析法-5W1H 35
3.4.2車用防撞鋼樑產品的主控式創新思路演化及機會空間 37
第四章案例分析與研究: 42
4.1個案公司介紹 42
4.2定義問題 45
4.3 分析問題 46
4.3.1 上游C鋼廠前置時間冗長及批量限制說明 46
4.3.2 下游客戶預示需求量不正確對FL公司庫存之影響 48
4.4 改善問題 49
4.4.1改善FL公司庫存壓力(長鞭效應-預示需求量不正確) 49
4.4.2. 改善FL公司因預示需求不正確而產生之長鞭效應 50
4.4.3車用防撞鋼樑之創新矩陣圖 52
4.4.4創新矩陣圖改善長鞭效應成效預估 55
4.4.5車用防撞鋼樑產品之創新矩陣圖未來預期方向 56
第五章研究成果分析及瓶頸 57
5.1研究成果分析 57
5.2研究瓶頸 58
5.3未來研究的方向 58
參考文獻 59


圖目錄

圖1-1研究架構流程圖 9
圖2-1供應鏈管理概念 10
圖2-2創新矩陣圖 26
圖2-3主控式創新設計思路 27
圖2-4 創新矩陣圖研究步驟 29
圖3-1車用防撞鋼樑研究流程圖 30
圖3-2對照組預示來源流程圖 30
圖3-3車用防撞鋼樑產品/資訊流動示意圖 31
圖3-4 FL公司高週波焊接鋼管生產流程圖 33
圖3-5車用防撞鋼樑產品創新矩陣圖步驟說明 39
圖4-1 T廠汽車公司之588W產銷台數 單位:輛 45
圖4-2 N廠汽車公司之L12F產銷台數 單位:輛 45
圖4-3 鋼捲生產流程圖 47
圖4-4車用防撞鋼樑創新矩陣圖 54
圖4-5車用防撞鋼樑產品之創新矩陣圖未來預期方向 56

 
表目錄
表2-1供應鏈的定義 (Mentzer et al.2001) 11
表2-2 長鞭效應形成原因彙整表 17
表2- 3工業大數據分析及應用的三個階段 21
表2-4工業4.0的機會空間 22
表2-5企業的創新模式通常分三種: 24
表3-1 T廠汽車公司之588W車型2013年至2017年銷售統計表 34
表3-2 N廠汽車公司L12F車型2013年至2017年銷售統計表 35
表3-3車用防撞鋼樑產品之六何分析法:5W1H 36
表3-4車用防撞鋼樑產品的機會空間 41
表4-1 T廠汽車公司之588W車型尺寸及產品表: 42
表4-2N廠汽車公司L12F車型尺寸及產品表: 43
表4-3 N廠汽車公司L12F預示差異所佔FL公司庫存總量比例表 48
表4-4改善後588W車型預示導入L12F車型FL公司庫存總量比例表 49
表4-5 C鋼廠無主鋼胚線上挑選系統流程 51
表4-6無主庫存鋼胚選用原料交期改善表 52
表4-7創新矩陣圖之預期改善效應分析表 55

中文文獻
[1]上海經濟研究院，第71期發展沙龍實錄-主控式創新和經濟轉型，(2012)。
https://wenku.baidu.com/view/975527f0cc22bcd127ff0c3b.html
[2]百度百科，創新矩陣。https://baike.baidu.com/item/%E5%88%9B%E6%96%B0%E7%9F%A9%E9%98%B5
[3]何佩珊，數位時代專訪文-工業大數據專家李傑：你想要無人駕駛車?還是無憂駕駛車，(2017)。
https://www.bnext.com.tw/article/44582/big-data-expert-jay-lee-talked-about-industry-4-0-and-ai
[4]智庫百科，供應商管理庫存。
https://wiki.mbalib.com/wiki/VMI
[5]智庫百科，5W1H分析法(六何分析法)。https://wiki.mbalib.com/zh-tw/5W1H%E5%88%86%E6%9E%90%E6%B3%95
[6]李傑，工業大數據：工業4.0時代的智慧轉型與價值創，天下雜誌股份有限公司，台北(2016)。
[7]沈厚才、陶青、陳煜波「供應鏈管理理論與方法」，東南經濟管理學院，中圖分類號:C931 文献標示碼: A，南京(2000)。
[8]David Simchi-Levi, Philip Kaminsky, Edith Simchi-Levi，供應鏈設計與管理 (何應欽編譯)，美商麥羅‧希爾國際股份有限公司台灣分公司，台北(2014)。
[9]林岳毅，長鞭效應影響因子之探討，碩士論文，國立台中技術學院事業經營研究所全球運籌組，台中(2007)。
[10]游騰熙，前置時間變動資訊分享下供應鏈長鞭效應之研究，碩士論文，國立成功大學工業與資訊管理學系，台南(2008)。
[11]劉成軍，壹讀專訪專訪李傑教授：工業大數據與工業4.0時代的價值創造，(2016)。
https://read01.com/3zGnMy.html#.XRNvg397nIU
[12]鄭穎聰，供應鏈長鞭效應因應政策之研究，碩士論文，國立台北科技大學生產系統工程與管理研究所，台北(1999)。









英文文獻
[1]Chen, Y.F., & Disney, S. M. The order-up-to policy sweet spot-Using proportional controllers to eliminate the bullwhip problem. In proceed-ings of the EUROMA POMS conference, Como Lake, Italy,16-18 June, Vol. 2, 551 - 560. International Journal of Production Research, in Press. (2003).

[2]Lee, H . L., Padmanabhan, P., and Whang, S. 1997a.”Information dis-tortion in a supply chain : Th e bullwhip effect” .Management Sci-ence.43-546-5580.
(1997).

[3]Lee, H. L., Padmanabhan, P., and Whang, S. 1997b.”Bullwhip effect in a
supply chain” Sloan Management Review.38 93-102.(1997).

[4]Lin, P.H., Wong, D. S. H., Jang, S. S., Shieh & Chu, J.Z. Controller design and reduction of bullwhip for a model supply chain System using-z transform analysis. Journal of Process Control, 14, 487-499. (2004).

[5]Mentzer,J.T.,DeWitt,W.,Keebler,J.S.,Min,S.,Nix,N.w.,Smith,c.d.,and Zacharia,Z.G . “Defining supply chain management”. Journal of business
Logistics . 22(2) 1-25. (2001).

[6]Wu, D. Y., & Katok , E. Learning, Communication, and the Bullwhip Effect. Journal of Operations Management, 24,839-850. (2006).

[7]Wang, J., Jia,J., & Takahashi, K. A study on the impact of uncertain factors on information distortion in supply chain, Production Planning and Control, 16(1), 2-11. (2005).