情境三之實驗結果與分析

量進行 OVA 分析。

圖 7 情境二 平均缺貨數量 P-Plot5.

圖 7 情境二 平均缺貨數量 P-Plot5. 圖5.8 情境二 平均缺貨數量 獨立性檢定圖5.8 情境二 平均缺貨數量 獨立性檢定

表5.10 情境二 平均缺貨數量 同質性檢定 表5.10 情境二 平均缺貨數量 同質性檢定

ANOVA 檢定的結果可以由表 5.11 得知，我們可以看出來觸發目標庫存調 的方法間有顯著的差距，表示當需求的分配會發生變動時，不同方法之間 平均缺貨數量有顯著差異。且由表 5.9 得知，方法一的平均缺貨數量最小，

整 的

的情境下，使用方法一可以有效的降低缺貨的發生。

表示其在缺貨數量上得表現較佳，因此在需求平均數會發生一倍標準差提高

表5.11 情境二平均缺貨數量 ANOVA 表5.11

5.1.2.3 情境三之實驗結果與分析 在情

情境二平均缺貨數量 ANOVA

境三中一開始的顧客需求以及需求變異也為穩定的狀態，但在期中需求

平 上 量 IDD

是否有顯著差異。

表 5.12 情境三之模擬結果

„

Probability Plot

，故獨立性的假設亦成立。在以上 三種假設皆成立的狀態下，可對三種觸發目標庫存調整方法在情境三之平均 缺貨數量進行 ANOVA 分析。

均數將會增加兩倍的標準差，因此較適當的觸發目標庫存調整機制應該要馬 將目標庫存略做調整，否則容易造成過多的缺貨發生，因此在情境三主要衡 三種觸發機制優劣的基準應該為平均缺貨量。情境三的模擬結果如表 5.12 所示，我們由表中可以看到在情境三中，三種觸發目標庫存調整的方法之平均

以及平均庫存量依舊相差不大，而三種方法的平均缺貨數量則有某種程度 的差異，其中方法一的平均缺貨數量為其他方法的二分之一到三分之一。下節 將討論在情境三中，三種觸發目標庫存調整的方法在平均缺貨數量的表現上，

觸發方法 平均 IDD 平均缺貨數量 平均庫存量 方法一 173604.54 1124.63 3842.36

方法二 164940.17 2118.22 3669.47

方法三 157740.61 2629.36 3480.20

平均缺貨數量：

在針對情境三的平均缺貨數量進行 ANOVA 的檢定之前我們同要先檢查 樣本資料的常態性、同質性以及獨立性檢定，而我們由圖 5.9 的 Normal

圖可以看出來，資料的分佈近似一條直線，故常態性假 設成立；在同質性方面，由表 5.13 可以看出，同質性檢定的 P 值大於顯著 水準，故同質性假設亦成立；在獨立性檢定方面，圖 5.10 可以看出預測值 以及殘差值之相對關係無明顯的圖形相關

圖5.9 情境三 平均缺貨數量 P-Plot 圖5.9 情境三 平均缺貨數量 P-Plot

圖5.10 情境三 平均缺貨數量 獨立性檢定圖5.10 情境三 平均缺貨數量 獨立性檢定

表5.13 情境三 平均缺貨數量 同質性檢定 表5.13 情境三 平均缺貨數量 同質性檢定

ANOVA 檢定的結果可以由表 5.14 得知，我們可以看出來 Method 的 P 值 近於 0，表示觸發目標庫存調整的方法間有顯著的差距，因此當需求的分 會發生較大變動時，不同方法之間的平均缺貨數量有顯著差異，且由表 .12 得知，方法一的平均缺貨數量最小，表示其在缺貨數量上得表現較佳，

接 配 5

數量表現會最好。

因此在需求平均數會發生兩倍標準差提高的情境下，使用方法一的平均缺貨

表5.14 情境三平均缺貨數量 ANOVA 表5.14 情境三平均缺貨數量 ANOVA

綜合以上結論，由實驗中我們發現，當需求的分配的狀況為穩定時，三 種觸發目標庫存調整的方法在平均 IDD、平均缺貨量以及平均庫存量方面的 表現

5.2 TOC

庫存管理 紹，且因為在上一節已經結論出在觸發目標庫存調整之機制的選擇方面，選擇方 法一(累積侵蝕紅色區域(綠色區域)的數量大於紅色緩衝區量，則調高(降低)目 標庫存量)有較佳的表現，因此兩種方法皆使用方法一作為觸發目標庫存調整之 機制。TO

都差距不大，因此當需求的分配是穩定的時候，三種方法皆有不錯的表 現。當需求分配會發生變動時，不論需求分配變動的幅度是大還是小，三種 方法在平均庫存量以及平均 IDD 方面依舊沒有顯著差異，但是在平均缺貨數 量方面方法一明顯小於其他方法，代表方法一對於需求的變動反應較其他方 法迅速，故能夠即時的針對需求的變動做出反應。因此本研究認為方法一，

也就是累積侵蝕紅色區域(綠色區域)的數量大於紅色緩衝區量，則調高(降低) 目標庫存量，能夠在需求變動的時候做出適當的調整，比其他觸發目標庫存 調整的方法有較佳的表現。

庫存管理與改良之庫存管理之比較

本節的主要的目的證明改良後之 TOC 庫存管理模式較改良前的 TOC

模式在各方面都有較好的績效。關於這兩種方法的比較在之前章節已經做過介

C 庫存管理方法與改良後之 TOC 庫存管理方法之比較表如表 5.15 所示。

TOC 庫存管理模式 改良之 TOC 庫存管理模式

(0.33/0.67/1.00)

根據服務水準制定

表現。

關於服務水準方面，翁立宇【10】在 2004 年的論文中提到目標庫存量的服 務水準制定為 99.99%較能有效的降低庫存量以及缺貨，故本研究的期初目標庫 存量也制定為 99.99%。在以上的情境下，若改良過後的 TOC 存貨管理模式皆有 較優越的表現，則本研究認為改良後的存貨管理模式比原先的模式有較好的績效 表現。

變異數低之情境 變異數高之情境 變異數特高之情境 需求變異數 150 單位 300 單位 1000 單位

需求平均數 1000 單位 1000 單位 1000 單位 單期最大需求量 1450 單位 1900 單位 4000 單位 單期最小需求量 550 單位 100 單位 0 單位 前置時間 8/4/2 期 8/4/2 期 8/4/2 期 補貨頻率 4/3/2 期 4/3/2 期 4/3/2 期

表 5.16 比較 TOC 緩衝管理與改良之緩衝管理之參數設計 5.2.2 實驗結果與分析

5.2.2.1 變異數低情境之實驗結果與分析

在變異數低的情境之實驗結果如表 5.17 所示，我們可以看到改良後補貨模 式的平均 IDD 較改良前為低，大約改善了 30.12%；平均庫存量降低了 23.15%，

平均缺貨數量也從 2.56 單位降為 0.31 單位。所以大致上看來，改良後之補貨模 式在三種指標上皆有較佳的表現，接下來要分別討論在此情境下兩補貨模式各衡 量值得表現，並進行 ANOVA 檢定。

方法 平均 IDD 平均庫存量 平均缺貨數量 改良前 4913.50 252808.00 2.56

改良後 3776.12 176656.62 0.31 改善幅度 30.12% 23.15%

表 5.1 情境之模

„ IDD：

要針對兩補貨模式模擬的平均 IDD 進行 ANOVA 分析，在分析之前一樣要

檢查 設，分別為 同質性以及 設，而我 11 的

Norm bility Plo 看出來，資 近似為一條 常態 7 變異數低 擬結果

平均 首先

模型的假 常態性、 獨立性假 們由圖 5.

al Proba t 圖可以 料的分佈 直線，故

性假 檢定的 P 值大於 顯著水準，故同質性假設亦成立；在獨立性檢定方面，圖 5.12 可以看出預測值 明顯的圖形相關，故獨立性的假設亦成立，因此以上三 模式在變異數較低的情境下進行平 IDD 的 ANOVA 分析。

圖5.11 低變異 平均IDD P-Plot

設成立；在同質性假設方面，由表 5.18 可以看出，同質性 以及殘差值之相對關係無

種假設皆成立的狀態下，接下來要對兩種補貨 均

表5.18 低變異 平均IDD 同 定 圖5.11 低變異 平均IDD P-Plot 表5.18 低變異 平均IDD 同質性檢質性檢定

表5.19 低變異 平均IDD ANOVA表

圖5.12 低變異 平均IDD 獨立性檢定

圖5.12 低變異 平均IDD 獨立性檢定 表5.19 低變異 平均IDD ANOVA表

三大假設皆成立的情境下，兩補貨模式在低變異的情境下之平均 IDD 的 ANOVA 分析表如表 5.19 所示，我們由表中可以看出來 Method 的 P 值幾近於 0 低 於顯著水準，代表方法間有顯著的差異。兩模式的平均值比較圖如圖 5.13 所示，

我們由此圖可以看出來在各種參數組合所組的情境下，改良後之 TOC 補貨模式 (Method 2)在平均 IDD 的表現上皆優於改良前的補貨模式，因此我們可以推論出 在需求變異數較低的情境下，改良後的補貨模式會有較佳的 IDD 表現。

圖5.13 低變異 平均IDD 平均值比較表 圖5.13 低變異 平均IDD 平均值比較表

„

的假設，分別為常態性、同質性以及獨立性假設，而我們由圖 Probability Plot

成立；在同質性假設方面，由表 5.20

準，故同質性假設亦成立；在獨立性檢定方面，圖 差值之相對關係無明顯的圖形相關，

成立的狀態下，接下來要對兩種補貨模式在變異數較低的情境下之平均庫存量進 行 ANOVA 分析。

平均庫存量：

在針對兩補貨模式模擬的平均庫存量進行 ANOVA 分析之前，一樣要檢查模型 5.14 的 Normal 圖可以看出來，資料的分佈近似為一條直線，故常態性假設 可以看出，同質性檢定的 P 值大於顯著水

5.15 可以看出預測值以及殘 故獨立性的假設亦成立。在以上三種假設皆

圖5.14 低變異 平均庫存量 P-Plot 圖5.14 低變異 平均庫存量 P-Plot

表5.20 低變異 平均庫存 量 同質性檢定

表5.20 低變異 平均庫存 量 同質性檢定

表5.21 低變異 平均庫存量 ANOVA表 圖5.15 低變異 平均庫存量 獨立性檢定

圖5.15 低變異 平均庫存量 獨立性檢定

表5.21 低變異 平均庫存量 ANOVA表

三大假設皆成立的情境下，兩補貨模式在低變異的情境下之平均庫存量的 ANOVA 分析表如表 4.21 所示，我們由表中可以看出來各方法間有顯著的差異，

較圖如圖 4.16 所示，我們由此圖可以看出來在各種前置時 以及補貨頻率的組合下，改良後之 TOC 補貨模式(Method 2)在平均庫存量的表 現上

且兩模式的平均值比 間

皆優於改良前的補貨模式，因此我們可以推論出在需求變異數較低的情境 下，改良後的補貨模式能夠有效的降低平均庫存量。

圖5.16 低變異 平均庫存量 平均 值比較表

圖5.16 低變異 平均庫存量 平均 值比較表

„ 平均缺貨量：

在進行兩補貨模式模擬的平均缺貨量的 ANOVA 分析之前，一樣要檢查模型的 常態性、同質性以及獨立性假設，首先看圖 5.17 的 Normal Probability Plot，

我們可以發現圖上的點數很少，這是因為兩種補貨模式的缺貨量大部分都為 0，

我們可以發現圖上的點數很少，這是因為兩種補貨模式的缺貨量大部分都為 0，