• 沒有找到結果。

立 政 治 大 學

N a tio na

l C h engchi U ni ve rs it y

第五章、結論與未來研究建議

5.1 研究結論

由於環境氣候變遷,國際間及企業開始注重再生物料之使用,且大多企業為 了專注於其核心價值上,將逆物流業務外包。但在目前的外包模式下,回收商及 製造商皆會產生額外之成本,且回收商傾向於回收退回商品但不進行分解,而是 堆置於集散處,使得環保概念沒有落實執行。目前對於正逆物流間之研究大多專 注於其中回收商或是製造商其中之一,鮮少探討雙方合作之情形,因此本研究欲 建置一回收商與製造商之緊密合作模式,提供製造商及回收商新的合作思考方向。

經整理本研究結論如下:

一、本研究透過建置數量規劃模式,以營運利潤最大化為目標,求取適合回收商 及製造商之緊密合作方法,在此模式中決策者可透過考量各種不穩定因素及 相關的營運利潤、成本資料,計算出未來一段時間之最佳再生物料分配決策。

透過穩健最佳化模式,決策者可求得對環境不穩定因素波動影響最小的解,

同時可減少環境波動所造成之損失。

二、透過範例數據計算,本模式可反應出合作模式中部份特性,且解決一般合作 模式之問題。模式中可反應出何時應使用替代方案或是使用回收規費,可提 供決策者作為參考。而李惠卿(2008)研究中所提及回收商會發生傾向將退回 商品堆置於集散處之情形,在本模式中獲得解決,由於提供了新產品販售收 入以及回收規費成本的控制,本模式中回收商傾向於盡力滿足各設施再生物 料需求,集散處之退回商品存貨以及再生物料處理廠之再生物料存貨並無逐 期增加的情形發生,亦代表著回收商並無刻意堆放退回商品亦或是再生物料 的情形發生。

‧ 國

立 政 治 大 學

N a tio na

l C h engchi U ni ve rs it y

5.2 研究限制

本研究由於時間、人力物,有以下幾點研究上的限制:

一、本研究計算範例所採用之資料,為了符合研究模型及相關假設,結合了部份 文件並經過合理假設調整而成,經調整之資料可能無法實際反應出真實環境 之實際數據表現。

二、本研究為簡化問題,進行相當多的假設,因此模式可能無法反應真實合作 模式下之營運、處理的詳細流程。然而本研究仍提供了一套方法論,供製造 商及回收商在進行逆物流合作時之參考。

5.3 未來研究方向

本研究之合作模式雖經由範例數據計算證實可行性,但礙於部分限制,仍有 可再改良之空間,建議未來研究可延伸以下幾點發展:

一、本研究中為了使模型符合假設,因此將模型做了許多簡化,模式中設施座標 設置均採隨機設置,且設施間運送數量無限制,也沒有運輸延遲考量。建議 未來研究者可將設施位置配置及運輸間條件考量入模式中,使模式之考量更 佳完整,以求貼近現實考量。

二、在合作關係中,利潤分配會是影響合作關係的重要考量,本研究中假設合作 雙方之利潤共享,並追求整體利潤最大化,但現實合作關係中,必定會有利 潤分配之問題,因此建議未來研究者,可將合作之利潤分配條件考量入研究 中,使模式更符合現實合作條件。

三、本研究穩健最佳化模式中,懲罰項容忍偏差值 K 的設置,目的是為了給予 決策者不易自行決定之懲罰項 更多的決策彈性空間,但此項設置與穩健 最佳化的使用目的:將穩健情境解與最佳解之差異控制於較小範圍內,會有 定義上之衝突,建議未來研究者可由此 K 值上進行穩健模式之改良。

17. SUNIL CHOPRA、PETER MEINDL,2004,供應鏈管理,台灣培生教育出 版股份有限公司,第二版一刷。

18. 行政院環保署,2005,『行政院環境保護署 94 年資源回收各項物品回收清除 處理費率及補貼費率』,http://recycle.epa.gov.tw/。

19. 供應鏈管理協會(Supply Chain Council, SCC),http://supply-chain.org/。

20. 李昌雄,1997,商業自動化與電子商務導論,華泰出版。

optimization models. Management Science, 43(7), 895-907.

23. Becker. S. W. and Whisler, T. L. (1967). The Innovative Organization: A Selective View of Current Theory and Research. Journal of Business, Vol.

40,462-469.

24. Bowersox, D.J. and Closs, D.J. (1996). Logistical Management: The Integrated Supply Chain Process. USA:McGraw-Hill.

25. Butler, R.J., Ammons, J.C., and Sokol, J. (2003). A Robust Optimization Model for Strategic Production and Distribution Planning for a New Product. University of Central Florida, Orlando.

26. Carter, C.R. and Ellram, L.M. (1998). Reverse logistics: A review of the literature and framework for future investigation. Journal of Business Logistics, 19(1), 85-102.

27. Co n il o Logi i n g m n . 1998 . Wh i ’ ll o . kB ook, IL:

Council of Logistics Management, 4-6.

28. de Brito, M.P., Dekker, R., and Flapper, S.D.P. (2002). Reverse Logistics: a review of case studies. Econometric Institute Report EI, 2002(21).

29. Fisher, M.L., Heyman, S.J. (1997). What is the right supply chain for your product? Harvard Business Review March, 105-116.

30. Fleischmann, M., Bloemhof-Ruwaard, J.M., Dekker, R., van der Laan, E.A., van Nunen, J.A.E.E., and van Wassenhove, L.N. (1997). Quantitative models for reverse logistics. European Journal of Operational Research, 103(1), 1-17.

31. Guide, V.D.R., Jayaraman, V., Srivastava, R., and Benton, W.C. (2003).

Supply-chain management for recoverable manufacturing systems. Interfaces, 30(3), 125-142.

32. Harrington, L. (1995). Logistics, Agent for Change: Shaping the integrated supply chain. Traffic & Distribution, 36(1), 30-34.

33. Hong, I.H., Assavapokee, T., Ammons, J., Boelkins, C., Gilliam, K., Oudit, D., Realff, M., and Vannicola, J.M. (2006). Planning the e-scrap reverse production system under uncertainty in the state of Georgia: a case study. IEEE Transactions, 29(3), 150-162.

34. Jayaraman, V., Patterson, R.A., and Rolland, E. (2003). The design of reverse distribution networks: Models and solution procedures. European Journal of Operational Research, 150(1), 128-149.

35. Knemeyarm, M.K., Ponzurick, T.G., and Logar, C.M. (2002). A qualitative examination of factors affection reverse logistics systems for end-of-life computers. International Journal of Physical Distribution & Logistics

Applications. Kluwer Academic Publishers, Dordecht, The Netherlands.

37. Lindhqvist, T. (2000). Extended Producer Responsibility in Cleaner Production.

Sweden: Lund University.

38. Mahadevan, B., Pyke, David F., Fleischmann, M. ( 2003). Periodic review, push inventory policies for remanufacturing. European Journal of Operational Research, 151(3), 536-551.

39. Mulvey, J.M., Vanderbei, R.J., and Zenios, S.A. (1995). Robust Optimization of Large-Scale Systems. Operations Research, 43(2), 264-281.

40. Schrady, D.A. (1967). A deterministic inventory model for repairable items.

Naval Research Logistic Quarterly, Vol. 14, 391-398.

41. Shih, L.H. (2001). Reverse logistics system planning for recycling electrical appliances and computers in Taiwan. Resources Conservation and Recycling, 32(1), 55-72.

42. Simpson, V.P. (1978). Optimum Solution Structure for a Repairable Inventory Problem. Operations Research, 26(2), 270-281.

43. Spicer, A.J. and Johnson, M.R. (2004). Third-party demanufacturing as a solution for extended producer responsibility. Journal of Cleaner Production, 12(1), 37-45.

44. Stevens, G.C. (1989). Integrating the supply chain. International Journal of Physical Distribution and Materials Management, 19(3), 3-8.

45. Stock, J. R. (1992). Reverse logistics. Council of Logistics Management, Oak Brook, Illinois.

46. Teunter, R. H. (2001). Economic Ordering Quantities for Remanufacturable Item Inventory Systems. Naval Research Logistics, 48(6), 484-495.

47. Thierry, M., Salomon, M., Van Nunen, J., and Van Wassenhove, L. (1995).

Strategic Issues in Product Recovery Management. California Management Review, 37(2), 114-135.

48. van der Laan, E., Dekker, R., and Salomon, M. (1999). An investigation of lead-time effects in manufacturing/re manufacturing systems under simple PUSH and PULL control strategies. European Journal of Operational Research, 115(1), 195-214.

49. van der Laan, E. and Salomon, M. (1997). Production planning and inventory control with remanufacturing and disposal. European Journal of Operational Research, 102(2), 264-278.

50. Yu, C.S. and Li, H.L. (2000). A robust optimization model for stochastic logistic problems. International Journal of Production Economics, 64(1/3), 385-397.

相關文件