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研究生:朱愛慈
研究生(外文):CHU,AI-TZU
論文名稱:建構汽車零配件銷售需求預測模式 -以T公司為例
論文名稱(外文):Development of Auto Parts Demand Forecasting Models - The Case of T Company
指導教授:陳鴻隆陳鴻隆引用關係
指導教授(外文):CHEN,HONG-LONG
口試委員:魏乃捷葉耕榕
口試委員(外文):WEI,NAI-CHIEHYEH,KENG-JUNG
口試日期:2020-07-03
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺南大學
系所名稱:經營與管理高階經營碩士在職專班(EMBA)
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:59
中文關鍵詞:汽車零組件銷售需求預測指數平滑法移動平均法加權平均法迴歸分析法
外文關鍵詞:auto partssales demand forecastexponential smoothing methodmoving average methodweighted average methodregression analysis method
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汽車零組件產業在台灣是非常重要的製造工業,不但產值高,所跨足的領域範圍也很廣,技術密集且產業垂直整合度高。根據經濟部統計處的資料顥示,108年國內汽車及相關零組件製造商共有2千5百多家,依其規模來分析,資本額在5,000萬元以下共有2千3百多家約占92%,可顯見台灣在汽車零組件產業仍以中小企業為主。
本研究以汽車車燈製造商為研究對象,探討汽車零組件如何運用客觀的統計技術,藉由「指數平滑法」、「移動平均法」、「加權平均法」及「迴歸分析法」等四種預測方法,以真實歷史銷售數據為基礎執行不同組參數進行演算,最後以平均絕對百分比誤差(SMAPE)求出最適模型,以組合式建立銷售需求預測模型。
最後實證結果顯示,運用演算法(Algorithm)輸入不同組合的公式及條件,經過大量的電腦運算找出每個產品最適配的模型,相較於使用單一模型進行銷售需求預測,可大幅提升預測的準確度。建構此預測模式,可提供企業展開行銷、生產、庫存等相關活動計劃,以提升台灣汽車零組件業者的市場競爭力,有效控管庫存成本及產能有效規劃。

The auto parts industry is considered as an extremely vital manufacturing industry in Taiwan by not only contributing highly output value but also spanning a wide range of fields for which with technological intensity and high degree of vertical integration industries. According to the data presented by the Statistics Department of the Ministry of Economic Affairs, there were more than 2,500 domestic automobile and auto parts manufacturers in 2019 with more than 2,300 firms (roughly 92%) which have capital below 50 million Yuan. It is transparent that the small and medium enterprises still dominate the automotive component industry in Taiwan.
This study was conducted by analyzing the data collected from automobile lamp manufactures in order to explore how the auto parts firms effectively apply statistical methods such as “exponential smoothing method”, moving average method”, “weighted average method” and “regression analysis”, etc combining with actual historical sales data to perform different sets of parameters for further calculation. Finally, based on symmetric mean absolute percentage error (SMAPE) to obtain the optimal model and underpin a combination of sales demand forecasting model.
The results attained from this empirical study also demonstrate that by using Algorithm calculation method to test different combinations of formulas and conditions via multiple computer computations, we could acquire the most favorable model for each product. This method significantly improves the accuracy for sales demand planning compared to single calculation method.
By constructing this demand forecast model, enterprises can enhance marketing, production, inventory and related activities. Furthermore, it contributes to boost the market competitiveness of auto parts manufacturers in Taiwan by effectively manage the inventory and production capacity planning.

謝辭 i
摘要 ii
Abstract iii
目次 v
圖次 vii
表次 viii
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 5
第三節 研究架構圖 6
第二章 文獻探討 7
第一節 前言 7
第二節 預測方法之分類 8
第三節 銷售預測相關文獻 11
第四節 小結 17
第三章 研究方法 25
第一節 需求預測架構圖 25
第二節 研究資料處理 26
第三節 預測模型 32
第四章 研究結果 39
第一節 個案公司簡介 39
第二節 預測模型分析 43
第三節 組合式預測模型實證分析 51
第五章 結論與建議 53
第一節 結論 53
第二節 管理意涵 54
第三節 研究限制及未來研究建議 56
參考文獻 57

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