完成系統動態模型建構之後，必須針對模型的效度（ Validity）進行測試，以 確定所建模型之健全性及有效性；亦唯有經過效度檢定的合格模型，才能成為分 析問題與政策設計之有效工具。本研究將依據 Forrester 與 Senge 提出之 8 項核 心測試程序（Core Tests），針對本研究所建構之模型進行效度測試。模型效度測 試結果如下：
（一）模型範疇適足性測試
模型範疇適足性測試（Boundary Adequacy Test），是以最少的元件及最精 簡的結構，來產生符合研究目的的系統動態行為（Forrester,1968）。本研 究之主要目的，在於比較系統全壽期，不同的存貨政策、修護循環與研發 策略，其全壽期成本因存貨各相關成本間取捨關係，而導致顧客構面績效 的差異；並進一步探討不同修補策略情境下，後勤決策關鍵績效指標間的 策略地圖。是以本研究聚焦於修補策略之研究，降低其他非必要外生變數 之干擾，本研究係以最精簡之單一商品修補決策模型，利用相關供應鏈文 獻，個案組織修補資料收集、以及邀請專家檢視模型建構過程等方式，加 以測試所建構模型範疇之適足性。至於與焦點研究較無相關之變數及結 構，則不納入模型。
（二）模型結構測試
本研究之模型結構主要以個人對問題之研究和實務界之體驗，作為建構之 基礎。各相關積、率量與相關變數之形成、系統成員心智模式、決策規則 等模型結構，均經不斷的檢驗、比較與測試，並邀請專家協助參與系統建 構及檢試，確已做到與描述該系統之相關知識和經營實務上之運作相吻 合，本研究模型在概念上確能符合真實系統的行為模式。
（三）單位一致性測試
針對本研究所建構之各個變數、方程式、常數、初始條件，確認均以「月」
及「EA」為單位。以零件供補率為例：Provision_Rate（單位：EA/月)、失 效率：Failure_Rate（單位：EA/月)、專業工廠交修率：Depot_Repair_Rate
（單位：EA/月)、委商交修率：Vendor_Rate（單位：EA/月)，以「月」零 件流量的變化做為模擬的參考單位。再三檢視本模型後，其所有方程式之 單位皆能具備一致性。
（四）參數驗證測試
本研究之模型係完全依據空軍後勤實務之體驗建構而成，設定之參數值均 盡量對應真實的情況，使模型在概念上或數字上所代表的符合真實系統的 知識。以軍售採購的前置期為例：其設定的時間是 9 個月。因目前軍售前 置作業時間為 6 至 12 月，若這個參數設定為 30 月，就顯然不符合真實系 統的經驗。
（五）極端狀況測試
極端狀況測試（Extreme Condition Test），是測試所建構的模型，在輸入 極端狀況時，所建構之方程式是否仍有意義？模型回應在極端之政策、衝 擊與參數狀況下，是否仍具備仿真的意義（Sterman, 2000）？
無需求：將客戶需求率設為零，表達出無任何需求，亦無任何零件消耗之 極端狀況。如圖 3-9 所示，在此極端狀況狀況下，發動機供應鏈子系統 模型之所有積量及率量變數均等於零。由於模型中所有供補活動，都是以 客戶需求存在作為假設前提；經由消耗產生待修或報廢件，再隨著修理循 環或採購流程，產生企業的進、銷、存等各項營業活動。當客戶需求率等 於零時，所有的活動皆停止。此一現象與真實世界理性行為模式相符；當 需求不存在時，將無營業行為發生。
2001年1月1日 2011年1月1日
3Failure_Rate (EA/mo) 2Provision_Rate (EA/mo) 15Depot_Repair_Rate (EA/mo) 21Vendor_Rate (EA/mo) 38Order_Rate (EA/mo) 43Ord_Ar_Rate (EA/mo)
Non-commercial use only!
圖 3-10：無需求測試圖（資料來源：本研究)
1998年7月1日 2006年1月1日 2013年7月1日
-1.0
38Order_Rate (EA/mo)
Non-commercial use only!
圖 3-11：無補貨測試圖（資料來源：本研究)
無修理：如圖 3-11 所示，將專業工廠及委商交修率設為零，基地庫存得 不到修理循環零件的補充，故機隊妥善率僅藉由初次採購之備份件支應，
隨後妥善率及基地庫存量一路下滑至零。此一現象與真實世界理性行為模 式相符，是以本模式具有穩定性。
2001年1月1日 2011年1月1日
3Failure_Rate (EA/mo) 1Iventory (EA)
2Provision_Rate (EA/mo)
Non-commercial use only!
圖 3-12：無修理測試圖（資料來源：本研究)
（六）行為再造測試
行為再造測試（Behavior Reproduction Test），是測試模型是否可以在內生 觀點下，產生與參考的實際系統行為一致的的現象，一個不能產出與參考 模式一致的模式是沒有意義的（Sterman, 2000）。本研究採用失效率突增 時，基地庫存與訂購率三者之行為特徵，作為本測試之例證。由圖3-14所 示，當失效率自1998年7月至1999年2月發生階梯突增，訂購率依照其補貨 模式增加訂貨，因存在時間的滯延，遲至1998年9月始提高需求，基地庫存 亦隨訂購率的增加而提高，以應付需求。隨著時間的累積，庫存逐漸上升
1998年1月1日 2000年1月1日 2002年1月1日
0
3Failure_Rate (EA/mo) 38Order_Rate (EA/mo) 1Iventory (EA)
Non-commercial use only!
圖 3-13：行為再造測試圖（資料來源：本研究)
至目標水準，且需求回復原有水準，訂購率亦降低。由測試結果可知，本
模型呈現真實世界所觀察到之多樣性行為模式。
（七）行為異常測試
行為異常測試（Behavior Anomaly Test），是要測試一個模型的重要性，
當一個關係被刪除或修整後其異常行為提高的機率（Sterman, 2000）。本 研究利用改變採購新件的條件，來測試模型在經費短缺或籌補困難情形。
結果顯示，妥善率（ Readiness）除上下震盪幅度改變外，餘均無特殊情況；
經進一步分析，係因目標追尋過程中，因控制條件變化產生之變動，而非 異常行為。
2001年1月1日 2011年1月1日
0.7 0.8 0.9 1.0
36Readiness
圖 3-14：行為異常測試圖（資料來源：本研究)
（八）敏感性測試
參數敏感性的測試（Sensitivity Test），不僅要確認敏感性的參數，更要瞭 解是否某個參數的改變，會導致先前所測試過的效度因而消失。因此在驗 證參數的敏感性時，以改變某一參數後，檢驗系統模型行為是否發生重大 的變化，若發生重大之變化，則該參數即為敏感性高之參數，且瞭解此變 化是否能夠找到相對應之現象，以重新確認模型範疇及結構是否恰當
（Forrester & Senge,1980）。本研究根據上述原則檢驗每個參數之行為敏感 度，找出如庫存量、專業工廠修妥率、失效率等高敏感度參數，並利用這 些高敏感度參數，做為情境模擬分析的調變參數。其測試結果將在下一章 之情境模擬中做詳細說明。
3.6 小結
本章定義所要研究的問題是發動機後勤策略。首先從文獻整理出發動機全壽 期成本中，維修成本約佔 60％，故後勤策略的關鍵變數有供應鏈需求的掌握、修 理循環作業管理、採購作業管理、機隊妥善率維持等目標。繼而將關鍵變數相互 作用後產生的動態行為，使用因果關係圖提出動態假設來解釋影響的過程。而這 些假設必須經過模擬，才能檢驗我們提出的動態假設，因此進一步量化動態假設 中變數的關係，建立發動機供應鏈模擬模式。在建模期間，多次再回顧文獻，修 改動態假設，測試並修改所建立的模式，最後模式經過範疇適合性測試、結構確 認檢驗、參數確認檢驗、單位一致性測試、極端狀況測試、行為再造測試、行為 異常測試、敏感性測試。下一章則用此模式進行基本模擬及情境模擬，並分析情 境與後勤策略目標間的關係。
4、情境模擬與策略分析
本模式在完成建構及經過測試後，將進行後續之情境模擬與分析，觀察各項 主要變數之動態行為及回應模式，並針對動態及回應模式進行分析探討，以獲取 系統性之知識。本章將針對發動機供應鏈需求型態進行模擬分析，觀察在平衡計 分卡四大績效構面下，各績效衡量指標間之因果關係，進一步訂出關鍵績效指標，
以作為擬定後勤策略之依據。