傳統上供應鏈的運作模式，是由最末端的零售商以預測方式下訂單，區域或 配銷中心再將訂單彙整變成工廠的生產訂單。工廠依訂單生產後再送至區域或配 銷中心，再轉配送至零售商，此運作模式稱為推式（Push）運作方式。然而我們 知道預測通常是不準的，加上訂單設定批量化、價格的波動，分配與短缺的競逐 化，生產與補貨時間太長等導致需求波動的現象。此現象愈往系統上游（供應源 頭），需求受扭曲的幅度就愈擴大，最後形成所謂的「長鞭效應」 (Lee et al., 1997)。造成該有的沒有，不該有的一堆，存貨雖高，但卻非所需的貨品。此導 致常常需以急單生產或緊急跟催（expediting）來滿足實際需求，造成供應鏈的 運作更加不穩定。最後導致供應鏈系統運作如圖 1-1 所示的惡性循環關係。
此惡性循環使整個供應鏈管理系統出現下列不良結果（Undesirable Effects, UDEs）或問題(Tsai, 1998)：
（1）. 客戶經常買不到所要的產品，
工廠 產能規劃總是 處在不穩定狀態(nervous)
以 push 方式 交貨
以 push 方式 交貨
市場需求資訊的取得，
以預測為基礎 配銷中心
某些產品總是缺貨
經常下警急訂單，以 補不足
零售商 存貨總是不吻合市場 或不足市場所需求的
圖 1-1. 傳統產銷系統的惡性循環關係
（2）. 為提高客戶服務滿意，需備高存貨方式因應，然因產品壽命有限 導致經常退貨或形成滯銷庫存（dead stock）或報廢品（scrap），
（3）. 零售商所訂的產品，配銷或倉儲中心常常無法按時送達，
（4）. 某些產品在配銷或倉儲中心經常缺貨(stock-out)、某些產品在配銷 或倉儲中心則庫存太高，
（5）. 工廠供給配銷或倉儲中心的產品常與市場（客戶）實際需求不合，
（6）. 工廠為提高生產效率，以大批量生產，造成製造前置時間的拉長，
導致該交的貨無法準時交貨，而工廠卻經常沒有足夠的產能滿足 目前的需求。
上述問題過去許多學者皆透過存補貨政策的研究試著解決。存補貨政策的 研究大多是透過補貨啟動機制的設定，在適當的時機補貨以維護存貨水準滿足 客戶需求；例如從早期的 EOQ 發展到(s,Q) 補貨策略、(s, S) 補貨策略、(R, S) 補 貨策略與(R, s, S) 補貨策略等。這些補貨策略參數的設定受到需求的影響。在需 求確定性(的環境下，通常可輕易設定參數值啟動下單補貨。但是當面對不確定 性需求時，就很難透過設定參數值作為補貨的啟動。針對這些參數的設定，過 去許多研究曾提出以數學、啟發式或模擬等不同方法找尋最佳的參數設定值 (Anupindi, et al., 1996；Vargas and Metters 1996； Platt, et al., 1997；Silver, Pyke and Peterson 1998)。但是這些方法通常只針對「局部」的存貨問題，在找尋過程 中又過於複雜，同時沒有考慮及時資訊的輸入，因此難以適用於動態環境下的 存貨管理。
拜資訊技術(Information Technology, IT)的進步，透過資訊的分享使快速回 應系統(Quick Response, QR)成為可行。傳統成衣製造業因為 QR 系統的使用縮 短了產品上市時間，提昇市場反應能力，使流行服飾業者獲取不少競爭優勢 (Mullin, 1994；Iyer 1997)。Kurt Salmon Associates (1992)則根據 QR 系統發展比 QR 系統更容易理解的 ECR (Efficient Consumer Response)模式，使配銷商與供應 商運作更邁向符合市場需求的境界。在此之後從 ECR 觀念被衍生出連續補貨系
統 (Continuous Replenishment Program, CRP) 與 供 應 商 管 理 存 貨 系 統 (Vender Management Inventory, VMI )兩種。採行 CRP 補貨方式的供應商必需每期以零售 商的訂購量為主，結合其他相關因素的考量後，調整訂購數量後才進行補貨分 配，因此必須等待零售商下訂單時才開始啟動。而採用 VMI 方式的供應商則是 透過本身所擁有的資訊判斷零售商未來的需求，再做補貨量的調整，提升存貨 管理的成效。CRP 與 VMI 兩方式皆必須建築於完整的資料與供應鏈成員的相互 信任上，同時系統的維護較為複雜 (Johnson et al., 1995；Cottrill, K. 1997；Waller et.al., 1999；Matthew, A.W. et al., 1999；劉婉儀, 2000；Parker, R. 2001；Chaouch,
2001；盧舜年 等,2002；Disney et.al., 2003)。
導入現代資訊技術確實可以加速資訊的傳遞以及整合了產銷鏈，但是仍然 沒有解決供應鏈的核心問題，因此仍然是不足夠的。此可以從(蔡翠旭, 1998；林 宜萱, 2002)兩書與其他文獻上得到驗證(Lummus, 1997；Lee et.al.,2000；Parker, 2001 )。
一般人皆認為造成供應鏈問題最大核心原因是預測不準、供應商不可靠與 補貨時間太長所致，同時不易克服。限制理論(Theory of Constraints, TOC)認為 這些原因表面看起來是不太容易克服，然而如果我們從不同的思維去思考，問 題就能夠迎刃而解(Goldratt ,1992；Smith,2001)。
TOC 認為由於統計變異的計算上可知，個別計算的變異一定遠高於整體計 算的變異，因此若愈往上游的需求匯集處(aggregation)作預測，則其準確率就遠 高於散佈各處銷售點所做預測的總和。Fisher(1994)亦在其研究中印證了此點。
TOC 認為既然在上游的需求匯集處作預測是最準確的, 我們就應該將主要庫存 放在預測最正確的地方(匯集處源頭)，將供應鏈的運作模式由推式改為拉式，下 游消耗多少再跟上游拉多少。此不但有利於分配滿足下游最為迫切需求點的需 求 ， 同 時 可 將 不 穩 定 的 獨 立 需 求 與 提 供 滿 足 此 需 求 的 供 應 系 統 分 離 (de-couple)，進而使補貨時間只剩運輸時間，大大的縮短補貨時間並提高補貨可 靠度。Kumar(1998)在其「risk pooling」研究中也呼應此觀點。
TOC 稱此推式改為拉式的運作模式為Demand-Pull供應鏈管理模式，此模 式的運作方式是(1).下游商儲存足夠庫存涵蓋可靠補貨期間內的需求，下游商 用掉多少就對上游（區域發貨中心/倉庫）訂購多少。(2). 上游（區域發貨中 心/倉庫）儲存足夠庫存涵蓋可靠補貨期間內的需求，上游運送多少到下游商，
就對上游（工廠倉庫）訂購多少。(3) 工廠倉庫儲存足夠庫存涵蓋可靠補貨期 間內的需求，工廠倉庫運送多少到區域發貨中心/倉庫，就生產多少。(4).做好 每一庫存點的緩衝管理(Buffer Management)。「Demand-pull」補貨方式如圖 1-2 所示。
每一庫存點的緩衝管理運作的好壞是 TOC Demand-Pull 運作能否順利成功 執行的關鍵。緩衝管理觀念與方法在 TOC 生產管理應運上已有相多的探討，對 於用在 Demand-Pull 系統上，TOC 仍延續生產管理觀念將緩衝分為近乎相等的 三個反應區（綠、黃、紅）作為補貨啟動原則的依循。當緩衝存貨水準落至綠色 反應區，不採取任何行動，降至黃區時採取正常的行動並繼續觀察監視，但當降 至紅區時必須採取緊急趕貨以免緩衝庫存量不足而造成(如圖 1-3 所示)。
拉的信息
工廠倉庫 區域倉庫 客戶
拉的信息 拉的信息
Demand-Pull 產品送至倉庫
Demand-Pull 產品送至倉庫
Demand-Pull 產品送至倉庫
圖 1-2 Demand-pull補貨方式示意圖
中心工廠
雖然 TOC 緩衝管理觀念與說明簡潔易懂，但是如何實際運作，TOC 並未提 出嚴謹的的程序與方法來回答做好緩衝管理所需考慮的三要素：(1).如何決定 每個緩衝管理點的目標庫存量（緩衝存貨大小）？(2).如何補貨？補貨的頻率 與數量如何決定？(3).如何監控緩衝？需求改變時如何調整目標庫存量？缺乏 嚴謹的的程序與方法使得 TOC Demand-Pull 的應用變成黑盒子。許多學者與實 務應用者也因此質疑 TOC Demand-Pull 觀念的可行性，並對其使用效果優於目 前廣為使用方法也產生懷疑。另外對需要將此方法電腦化的使用環境，缺乏嚴 謹的法則與方法來決定緩衝管理三要素，使得應用障礙也大大的增加。
傳統上供應鏈庫存管理績效是以存貨週轉率(inventory turnover rate)與缺貨 率為主。TOC 認為存貨週轉率與缺貨率並未考慮金額與時間的相乘關係，容易 落 入 做 錯 決 策 與 改 善 。 TOC 雖 也 將 在 生 產 管 理 所 提 的 兩 績 效 評 估 方 法 : TDD(Throughput Dollar Day)與 IDD (Inventory Dollar Day)應用在供應鏈管理 上。一樣 TOC 只說可以將 TDD 與 IDD 應用在供應鏈管理上，但是如何有效建 立供應鏈環境的 TDD 與 IDD 的績效評估方法？TOC 也未有進一步的說明。
因此本研究的目的在於提出更嚴謹的法則與方法來強化 TOC 緩衝管理機 制與修正 TDD/IDD 績效指標，使其在實務應用上更加完備，穩健，簡單與可行，
並能獲得比現在廣為使用的方法更為有效。
ZONE 3 ( 綠 色 區 )
ZONE 2 (黃色區)
ZONE 1
(紅色區) = 降至紅區時必須採取警急趕工以免緩衝區存
量不足而缺貨
= 黃區時採取正常的補貨行動並繼續觀察監
= 落至綠色反應區，不採取任何行動
圖 1-3. TOC 緩衝管理 : 固定三區反應
本研究首先針對緩衝管理三要素做探討，提出目標庫存量決定法則與方 法，補貨頻率與補貨數量，緩衝監控程序與目標庫存量調整準則。其次修正 TOC 的 TDD 與 IDD，使其更適合於應用於供應鏈環境，確保缺貨機率與避免過度 重視 IDD 反而傷害 TDD 的績效。最後為了證明此研究所提的觀念，法則與方 法是可行且有效的，我們以一個案實例來做驗證。
本論文在各章節安排如下：第一章說明研究的動機與目的，第二章回顧相 關文獻的研究。第三章闡釋 TOC Demand-Pull 供應鏈管理觀念與方法，第四章 構建強化 TOC 緩衝管理所需的法則，方法與程序，使緩衝管理更加的完備，
穩健，簡單與可行。第五章修正 TOC 的 TDD 與 IDD 績效指標使其適用於評 估供應鏈管理績效。第六章以一實際案例做為說明與驗證比較。第七章做結論 並提出未來的研究方向供有興趣者做參考。
第二章 文獻探討
2.1 供應鏈的問題
傳統供應鏈經營法則(business rules)是供應商(vendors)接到客戶(client)一定 數量的訂單後，經過一段所需作業時間後，運交給客戶，而此訂單後續責任轉由 此客戶負責再售出給其下層客戶，而供應商基本上對於此原先訂購數量的決定正 確是否，是無法得知(Robert, 1999)。下層客戶是否能順利銷售事實上會影響供應 商(vendor)的績效，但在傳統經營法則下，供應商無法掌握實際的需求，只能扮
傳統供應鏈經營法則(business rules)是供應商(vendors)接到客戶(client)一定 數量的訂單後，經過一段所需作業時間後，運交給客戶，而此訂單後續責任轉由 此客戶負責再售出給其下層客戶，而供應商基本上對於此原先訂購數量的決定正 確是否，是無法得知(Robert, 1999)。下層客戶是否能順利銷售事實上會影響供應 商(vendor)的績效，但在傳統經營法則下，供應商無法掌握實際的需求，只能扮