協同運輸規劃混合預測整體模式架構

物料供應方與運輸服務方，在執行協同運輸規劃時預測方法的準確與否，對於雙方 參與意願影響很大，預測結果愈精準所能節省的成本相對提高。因此對於運輸業者的服 務水準控制，以及供貨需求水準有重大的影響。此外，因為環保法令要求，物料供應方 需多了回收商的再製物料，使得協同運輸協商時，因為後者的變動性較大，相對使得運 輸成本又多了環保法令成本。許多企業進行短期預測時，為了降低預測成本，通常採用 經驗法，或者是時間序列-指數平滑法，透過歷史資訊取得下一週期運輸量預測。

然而在需求快速變動、物料多樣性及回收商備品的前置時間、數量與品質的高度不 確定性情況下，對於傳統預測模型，已經不能滿足現今環境的需求。故本計畫希望結合 生產活動狀況，利用歷史資料與運輸服務管理等相關知識重新建立運輸量預測模式，並 利用混合式演算法建構出最佳預測模型參數解，提出一個考慮完整運籌模式下的協同運 輸服務需求與網絡配置關係預測方法。

研究中提出之協同運輸服務需求單預測模型包含三個階段：(1) 經濟計量模型─多 元迴歸模型；(2) 傳統經濟訂購量之變形；(3) 演化策略法-迴歸模型參數之訓練。有系 統與結構的融合上述學者之研究，將訂單量的各種影響因子結合於預測模型中，本計畫 提出之混合預測模型架構圖 3-8 如下：

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CTM Step 10 運輸服務量預測

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位決策者了解，所列事件如何影響運輸成本與網絡配置情況，並做出適當修正。

在預測模型中考量的變數越多則涵蓋的資訊也越多，其預測結果也會越準確，但相 對變數資訊愈多，蒐集與處理上預測成本越高，且變數的邊際績效貢獻度也會隨著個數 的增加而遞減。因此在可容忍預測成本下所確立出的變數與個數，必須擁有高度代表 性，可靠性與公認性。此部分研究模型主要透過文獻探討，整理運輸預測量資料與特性，

歸納預測所具備之輸入參數，選擇一般常見重要因子。

經由文獻探討整理出CTM 程序中幾個影響運輸量及物料供應者配置之預測因子，

各因子說明如下：

1. 訂單預測：在 VICS 訂定的 CTM 步驟下(VICS, 2004)，訂單預測階段為運輸量預測 主要考量因素之一。由於本計畫運輸量預測階段主要是針對物料供給方進行調查根 據市場的未來需求性、歷史資料、運輸服務規劃等，提出下一周期市場預測需求量。

運輸量預測階段則是在收到市場需求轉為實際訂單時考量依據，其結果好壞會影響 供給面水準，因此當企業中有良好的訂單預測時再搭配其他相關因素，有利於雙方 在委託運輸訂單上的承諾，降低供給方以及運輸服務業者的彼此的運輸成本，因此 訂單預測是CTM 運輸量預測中相當重要的決定因素。

2. 歷史委託運輸服務訂單：歷史資料利用時間序列方式可以提供未來可能的訂單的平 滑性與趨勢性，將時間序列求得知結果加入多元迴歸模型獨立變數中，可以提供模 型中運輸服務訂單解釋因素。

3. 供應商(新品與再製品)庫存持有成本：CTM 為供需雙方資訊互通狀況下，以求降低 雙方成本，提升獲利可能性。因此供應商的庫存持有成本將影響雙方彼此訂單承諾 的可靠性。

4. 前置時間：前置時間依 Luhtala（1994）研究主要分為資訊傳遞前置時間、生產前置 時間、訂單前置時間、運送前置時間及等待閒置時間，一般製造業資訊傳遞及設置 前置時間佔2%、生產前置時間佔 20%、運送前置時間佔 24%，而其餘 54%則為等 待閒置時間，前置時間越長，訂單的變異性相對增加。因此運輸服務需求在前置時

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間不穩定的狀態下，會因此影響供給之間的穩定水準，而降低運輸服務水準或訂單 的變動。

5. 安全庫存：安全庫存是為了增加其應變能力而設置，供應商採用不同的安全存貨水 準，會促使訂單量的顯著改變（陳寬茂,2005）。

6. 在手庫存量：真正在倉庫裡，可隨時取用之庫存，再手庫存的多寡，是最直接影響 到訂單的需求量（VICS, 2004）（陳寬茂,2005）。

7. 訂單週期：訂單週期的不固定會易造成運輸服務供應商對於供需的反映的落差，進 而影響供應方在供貨需求的穩定性（VICS, 2004）。

8. 運輸在途量：已完成運輸訂購，但尚未運抵客戶端或未收完的取貨數量。尚未抵達 前，並不能實際拿來使用或者是販賣，因為它可能有時間延遲或者是在運送過程中 可能發生貨物丟失等，造成實際販賣或可用物料不確定影響生產進度（VICS, 2004）。 9. 配送範圍與路徑規劃策略：配送範圍會影響運輸服務業者承接意願，同時也會影響

路徑規劃策略。路徑規劃主要確定能否在合理時間內完成運輸服務需求方訂單的取 貨作業，增快物品流通速度並避免不必要的儲存成本，確保服務品質，將直接影響 物流服務供應商的經營成本與顧客滿意度(許秀麗, 2008)。

10. 突發狀況處理能力：運輸服務業者對於突發狀況(如天災或是車禍等)或客戶臨時性服 務需求發生時，運輸車隊機動應變調度能力不強，無法即時滿足客戶需求，因此可 能影響客戶長期合作意願(許秀麗, 2008)。

11. 貨物狀況保全良好能力：運輸服務業者對於需特殊保存物品，如對溫度敏感物品或 易碎物品等，保全貨物狀況良好的能力將會影響運輸服務訂單委託的意願(許秀麗, 2008)。

12. 法令規定再製物料使用比率：由於法定環保要求，規定使用再製品比率，會影響訂 單預測，同時也會影響到運輸成本的控制(吳三裕，2007)。

本計畫是針對考慮完整運籌模式下的運輸服務量與供應商配置訂單之預測，因此從 上述提出的十二個獨立變數指標中，將其中的物料訂單預測、在手庫存量與法令規定再

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ontrol(t)

ExceptionC = 突發狀況處理能力，分為 3-優、2-普通與 1-差三級 lity(t)

RepositAbi = 貨物狀況保全良好能力，分為 3-優、2-普通與 1-差三級 )

(t gy

PathStrate = 配送範圍與路徑規劃策略分為三種：1 表單站最大取貨量優先法 策略；2 表運輸成本最小法策略；3 表隨機法策略。

3.2.2.2. 步驟二 模糊物料(新品與再製品)訂購總量模式(即運輸服務量計算)：

由文獻探討發現，預測的成本效益、模型解釋性與可理解性、預測技術熟悉度與方 便性在混合預測模型組合時，會影響企業採取何種預測方法的決策。而本計畫是考慮完 整運籌模式下，供應方(包含新品與再製品)與運輸服務供應商之間的協同預測。決定新 物料總訂購量與再製物料總訂購量時，同時考量運輸在途成本、運輸業者突發狀況處理 能力與貨物狀況保全良好能力配送範圍等因素，組合成兩類物料總訂購量，於本步驟對 此二變數形成方法之定義、範圍與演算做詳細介紹，決定供應商數量後，即同時決定了 每一週期運輸服務需求量與服務需求方為何新品供應商或再製品供應商，也就決定了運 輸網絡的配置狀況。

首先本步驟是參考之前研究之方法加以延伸而成(溫士城，2006)，由於生產活動中 引進再製造活動時，存貨管理將由傳統單一階層轉變成兩階層存貨管理。在二階段存貨 中，由於本計畫主要探討運輸服務與供應商配置訂單預測，所以為單純化物料存貨策略 的影響，因此可復原存貨策略採取，再製物料備料量與新物料間採取固定比率方式，而 此比率則符合法令規。因此在滿足短期需求前提下，使當週期存貨管理成本最小化，且 可避免法令對於回收量不足的懲罰。另外，針對上述的問題相關的範圍定義與分析架構 等，於後續各小節內詳細說明。

1.範圍與架構

此步驟主要解決當製造商面臨物料短缺(即需求產生)時，其主要供貨來源(1)物料供 應商直接訂購新物量，(2)回收製造中心與(3)外購再製品供應商獲得再製物料，將(4)運 輸服務商提供服務水準一併考量，以決定滿足製造商需求量的總訂購量。其外購再製品 供應商採購原則只有當供應鏈體制內本身無法滿足需求時，經由成本比較後才行例外性

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採購策略。製造商存貨策略皆採用連續盤存制(s, Q)(即當零件存貨量低於 s 時即訂購 Q 的零件)，在需求量不確定情況下，透過模型求得在滿足銷售預測的條件下符合再製造 策略管理成本最小化的情況下，求得物料(新品與再製品)總採購量，模糊物料訂購總量 模式研究範圍如圖 3-9：

需求

步驟二研究模型

物料供應商 回收製造中心

製造商

符合法令規定比率值α

新物料總訂購量 再製物料總訂購量

符合需求物料總訂購量 (即運輸服務需求量) 外購再製品供應商

圖 3-9 模糊物料訂購總量模型研究範圍

2.基本假設

製造商在符合環保法令規定下，當生產所需零件供貨不足時，相關零件採購量要多 少為此步驟所需解決的問題，依此目的模型基本假設如下所示。

1. 回收製造中心與物料供應商所供應零件無差異(即品質視為相同)。

2. 製造商存貨策略採(s, Q)制，且具產能限制。

3. 回收製造中心與物料供應商在供給的前置時間為零，前置時間的變因已於前一 步驟迴歸模型中包含，以免重覆考量影響預測效度。

4. 當製造商採購時未符合法定回收品使用率時需支付罰鍰，本計畫罰鍰採用變動 規費作為計算，即是在在法令檢查週期下，再製物料量使用未能滿足法律規定

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的比率下，則懲罰以[每單位不足量]x[每單位應付的罰金]。

5. 假設每期需求量的分配成卜瓦松分布，且相互獨立。

6. 此步驟研究中之相關回收成本，運輸成本不考慮，以整備設置成本為考量；在 向外部回收再製廠購買時，其購買單位成本需考慮。

7. 當再製物料不能滿足供應時，尋求替代管道外購再製品供應商購買，減少懲

7. 當再製物料不能滿足供應時，尋求替代管道外購再製品供應商購買，減少懲