經濟批量排程問題(Economic Lot Scheduling Problem, ELSP)最早在 1958 年 提出雛形後，至今近 50 年被學者鑽研及改良，其目標在於決定出能使總成本最 小化的生產批量大小和產品生產順序。
而為了更接近現實的生產情況，現今的學者又將 ELSP 細分成各種的情況 來探討，其中一種是生產製造的同時，考量有逆物流並且回收再製造之行為。
本研究探討不同於已有文獻研究之再製造情境，架設出新的利潤最大化再製 造 ELSP 模式，並提出求解辦法。
本章將對本研究之作概括性的描述，分別為以下三個部分：研究動機與 目的、研究範圍、研究架構與流程。
1.1 研究動機與目的
過去經濟批量排程問題已經被套用在許多種生產情境上，例如：金屬工廠、
汽車工業、電子產品等，而本研究之情境考量汽車產業之情境。
現今世界上，由於早期人類社會對環境的予取予求，資源匱乏的警訊早已 被國際間強調，環境保護以及資源回收等議題也逐漸抬頭，各種產業都開始改 良產品，除了能夠在有效率的情況下使用資源外，產品的廢棄物也要能進行回 收。
汽車產業也在汽車產品內加入環保意識，如 VOLVO 汽車公司在 2009 年就 提出了環保汽車的核心價值，用心選擇原料與設計零件，達到產品報廢時有 99%的零組件可以被回收的成果；另外同年福斯汽車也與史丹佛大學合作設立
「福斯汽車創新研究室」，積極發產安全綠色環保車；而近年來也有所謂油電 混合車的出現，顯示出汽車產業與環保理念在未來的緊密結合。
但基於產品新舊以及再生品之原料純度較差之考量，汽車產品的零組件在 回收再製造之後的價值與新品無法同等並列，原廠零件的售價通常偏高，故經 過再製造或修理等復原劉成的零件通常進入的是二手或次級商品市場，與新品 市場的顧客需求有所不同。
故本研究討論此情境架構之再製造 ELSP 問題，考量一個汽車工廠裡只有單 一的生產線，生產的每種零件都可以回收後進行再製造或修理，變成另一種再
生產品，進入不同於新品市場的再生品市場。本研究考慮生產工廠在一次生產 週期下的平均利潤最大化，使用時間變動批量大小方法(Time-varying lot-sizes approach, TVLS)模式進行建模，並使用 Basic-period-based (BP-based)模式求解、
構建出排程及週期長度兩種資訊，代入本研究之 TVLS 最佳解求解演算法，其 中分別使用共同週期法、基因演算法、接合點搜尋法等三種方式求解 BP-based 模式，並以共同週期法為比較基礎，比較各模式之解構建出之排程及週期長度 資訊所帶來的求解品質。
1.2 研究範圍與假設
本研究之基本假設與 Rogers(1958)相同，並增加數項與再製造生產關聯之假 設，分點敘述如下：
傳統 ELSP 假設：
1. 工廠生產多種產品且僅有一生產線，同一時間點下只能生產一種產品。
2. 產品生產時會發生整備成本與整備時間，為已知常數，與生產順序獨立。
3. 產品的需求率、製造率、單位存貨存貨成本為已知常數。
4. 期初有一定之存貨量使生產排程規畫可以實行。一般產品不允許缺貨。
情境假設：
1. 每一種「一般產品」(即新品)都可以被回收再製成另一種「再生產品」
(即二手產品)，兩者視為不同之產品，服務不同的市場。
2. 假設再生產品原料之回收率與對應之一般產品需求率成一線性關係。
3. 再生產品原料之取得成本(已包含處理、清洗並恢復到可以作為原料利用 所發生之成本)與回收量呈線性關係。
4. 再生產品原料的回收不需要整備時間，每次的回收只能用於當次的再生 產品生產。
5. 當再生產品開始生產時，原料之消耗率與再生產品之生產率呈一線性關 係，且考慮回收產品有所耗損，製造一個再生產品會消耗掉大於一單位 的一般產品原料。
6. 再生產品則可以缺貨，而缺貨之銷貨損失(lost sales)僅考慮未能賺取的機 會成本，不考慮無形之商譽損失。
7. 一般產品與再生產品之市場需求獨立，兩者顧客皆不會有上買(buy-up)或
下買(buy-down)之行為。
Manufacture Customers
Machine
圖 1.2－研究流程圖