定期盤存制的參數設定

定期盤存制之（R,S）與（R,s,S）存貨策略參數的設定公式【20】如式(5)：

S：最高存貨量，公式為（LT＋R）×d＋z ×σ × （LT＋R） (5) 在定期盤存制部分，由於本庫存遊戲情境設定前置時間為4 個星期，所以檢視期 間R 必須大於等於 5 週才合理，再訂購點(s)與永續盤存制存貨策略為相同【9】，

因此定期盤存制的最高庫存量的計算數值結果如式(6)：

S = (4 ＋5) ×800＋2.33 ×600 × 4 ＋5 = 11394 (6) 式(6)計算出的 S 為定期盤存制的最高庫存量 11394 單位。

透過 3.2.1 與 3.2.2 兩個章節存貨策略參數的設定，我們可以計算出傳統補貨 方式的期初目標庫存量，於第四章經由庫存管理遊戲進行生產模擬，將得到的各 項績效指標進行比較分析。

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16 的(s,S)存貨策略，原因為最高庫存為 6800，再訂購點為 6000，兩者數據太

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若使用相同訂購次數，Demand-pull 需要更高的期初庫存量，大約為 14440；(s,Q) 存貨策略使用14440 為期初庫存進行遊戲，訂購次數則無法為 6 次。在考慮兩存 貨策略皆不缺貨的情況且能夠同時固定相同訂購次數，選擇以公式(6)計算的 11394 為期初庫存量，再訂購點 6000 進行遊戲模擬，表 5 為兩存貨策略模擬之

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20 均庫存量較其他存貨策略高；在固定訂購次數之下與Demand-Pull 補貨模式比較 績效結果， (R,s,S)策略有缺貨發生，這個結果說明定期盤存策略以最小化成本 為目的，但是平均持有庫存量還是較Demand-Pull 補貨模式高，且發生缺貨，驗 證了以成本為目的之策略不一定是最佳管理存貨方式。永續盤存制(s,S)策略雖在 模式進行補貨，Demand-Pull 模式具有以下優勢：

1. 在使用傳統補貨模式與 Demand-Pull 模式進行模擬沒有產生缺貨的情形下，

可以發現表5 永續盤存(s,Q)存貨策略、表 7 永續盤存(s,S)存貨策略與表 8(R,S)

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存貨策略的平均庫存量皆較TOC Demand-Pull 模式進行補貨高；而在庫存週 轉率方面，TOC Demand-Pull 模式也具有較高的存貨週轉率，庫存週轉率越 高，表示存貨越低，資本運用效率愈佳。綜合以上能夠發現Demand-Pull 可 以持有較少的平均存貨量達到客戶端的需求，驗證了Demand-Pull「用多少，

補多少」的概念相較於傳統存貨能使用較低的平均庫存量滿足客戶的需求。

2. 表 8(R,s,S)存貨策略進行生產管理遊戲模擬的績效表現發現有缺貨的現象產 生，而使用TOC Demand-Pull 進行補貨的結果，平均庫存量比(R,s,S)存貨策 略低，庫存週轉率相同，且TOC Demand-Pull 補貨模式無缺貨的情形產生。

這項結果說明了傳統存貨策略存在系統缺貨的風險，TOC Demand-Pull 補貨 模式持有較低的平均庫存量且旨在不產生缺貨。

透過遊戲模擬結果能夠得到一些資訊，表6 永續盤存(s,S)存貨策略與 表8 (R,S)存貨策略使用相同期初庫存水準 9800 進行遊戲，(s,S)存貨策略的平均 庫存量較(R,S)存貨策略低，永續盤存策略是連續檢視存貨量，相較於定期盤存 策略能夠持有較低的平均庫存量。連續檢視庫存量也降低了缺貨的風險，但永續 盤存制在參數的設定上較為複雜，若參數設定不適當，也可能會有缺貨的情形產 生；而TOC Demand-Pull 補貨模式在操作上較為簡單採用「用多少、補多少」的 概念，也能達到與使用永續盤存貨策略相同的效果，且能夠省去繁複的參數設 定。

22 大，則會發生系統堆積過多的庫存的情況；使用TOC Demand-pull 進行遊戲模擬，

監控庫存被耗用的趨勢予以動態調整庫存水準，相較於傳統的存貨管理模式，

TOC Demand-pull 運作模式在平均庫存、存貨週轉率與缺貨次數等指標表現得更 好且操作上較傳統存貨策略簡單與便利。

大多數人的觀念認為在生產系統必須要以最小化總成本進行存貨管理，因此 企業經常使用的四種傳統存貨策略皆是以成本的概念出發設計；然而TOC 限制 理論所倡導的概念不是以成本為最關鍵的考量，提升系統整體的有效產出才是 TOC 限制理論所要提倡的，也就是追求降低系統缺貨的次數，使用 Demand-Pull 模式進行補貨能夠有較好的績效表現，主要是透過「用多少、補多少」的補貨概 念，努力達成產出，以減少缺貨為目標進行生產，在本研究中經由生產管理遊戲 的模擬進行比較分析的結果也提供了有利的驗證。

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5.2 未來研究方向

本研究對於TOC Demand-Pull 補貨模式與傳統存貨方式進行了初步分析比

較，但是有關於不同存貨概念的探討值得未來進行後續研究：

1. 本文以傳統常用的四種存貨方式做為主要研究的對象，但現有的存貨策略相 當多，包括使用系統的POLCA 、PAC 或是 JIT 所使用的看板系統等手法，

都是未來可以更進一步深入探討的。

2. 雖然遊戲過程使用了多個存貨方式參數的計算方法，但有些參數計算方法在 不同的研究中有出現不相同的概念，期待未來研究能夠整合這些不同的概念，

改善各個存貨策略參數設定方式以強化存貨水準設定的機制。

3. 本研究之模擬遊戲生產環境設定為前置時間固定下進行，針對改變前置時間、

定義更精準的持有成本及庫存成本等做更進一步的探討分析，期望未來能夠 了解改變後的差異對於系統績效的影響。

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圖9 使用(s,Q)補貨庫存模擬圖

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圖10 使用(s,S)補貨庫存模擬圖

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圖11 使用(R,S)補貨庫存模擬圖

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圖12 使用(R,s,S)補貨庫存模擬圖

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圖13 使用 Demand pull 補貨庫存模擬圖(1)

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圖14 使用 Demand pull 補貨庫存模擬圖(2)

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圖15 使用 Demand pull 補貨庫存模擬圖(3)

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圖16 使用 Demand pull 補貨庫存模擬圖(4)