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ANOVA 統計檢定分析

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第四章 模式構建與模擬分析

4.3 ANOVA 統計檢定分析

H0=揀貨密度在平均總揀貨距離無顯著差異 H1=揀貨密度在平均總揀貨距離有顯著差異

H0=訂單組合在平均總揀貨距離無顯著差異 H1=訂單組合在平均總揀貨距離有顯著差異

H0=儲位規畫策略與揀貨路徑政策的交互作用在平均總揀貨距 離無顯著差異

H1=儲位規畫策略與揀貨路徑政策的交互作用在平均總揀貨距 離有顯著差異

H0=儲位規畫策略與揀貨密度的交互作用在平均總揀貨距離無 顯著差異

H1=儲位規畫策略與揀貨密度的交互作用在平均總揀貨距離有 顯著差異

H0=儲位規畫策略與訂單組合的交互作用在平均總揀貨距離無 顯著差異

H1=儲位規畫策略與訂單組合的交互作用在平均總揀貨距離有 顯著差異

H0=揀貨路徑政策與揀貨密度的交互作用在平均總揀貨距離無

顯著差異

H1=揀貨路徑政策與揀貨密度的交互作用在平均總揀貨距離有 顯著差異

H0=揀貨路徑政策與訂單組合的交互作用在平均總揀貨距離無 顯著差異

H1=揀貨路徑政策與訂單組合的交互作用在平均總揀貨距離有 顯著差異

H0=揀貨密度與訂單組合的交互作用在平均總揀貨距離無顯著 差異

H1=揀貨密度與訂單組合的交互作用在平均總揀貨距離有顯著 差異

針對模擬蒐集到的平均總揀貨距離整理後作變異數分析如表 4.5 所示,吾人由表 4.5 可知訂單的組合、揀貨密度、揀貨路徑、

儲位規畫及交叉走道數目五個因子,在平均總揀貨距離皆達顯著差 異,因此,將五個因子分別進行事後多重比較。吾人在交互作用有 顯著差異的情況下作 Duncan 分群,主要分析平均總揀貨距離與交 叉走道數差異、訂單的組合差異、揀貨密度差異、及揀貨路徑差異 的情形。相關結果的分析如下表 4.6、表 4.7、表 4.8、表 4.9、表 4.10 所示。

表 4.5 五個因子在平均總揀貨距離的變異數分析摘要表

來 源 自由度 型 III平方和 平均平方和 F檢定 顯著性

a b a*b c a*c b*c a*b*c d

a*d

b*d a*b*d c*d a*c*d b*c*d a*b*c*d e a*e

b*e a*b*e c*e a*c*e b*c*e a*b*c*e

d*e

a*d*e b*d*e a*b*d*e c*d*e a*c*d*e b*c*d*e a*b*c*d*e

1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 10 10 10 10 20 20 20 20 10 10 10 10 20 20 20 20

13007030.88 46314.12 50008.36 2408785.85 6951007.09 270067.59 171726.59 226417.49 181.32 46128.64 75141.25 63255.36 268487.86 141427.74 137971.56 1173055.48 55436.93 2938.91 5182.91 140305.46 35669.73 2624.49 2657.37 181186.60 10635.35 13977.16 11949.41 83123.17 20054.58 11448.67 6409.50

13007030.88 46314.12 50008.36 1204392.93 3475503.54 135033.80 85863.29 226417.49 181.32 46128.64 75141.25 31627.68 134243.93 70713.87 68985.78 117305.55 5543.69 293.89 518.29 7015.27 1783.49 131.22 132.87 18118.66 1063.53 1397.72 1194.94 4156.16 1002.73 572.43 320.47

2616.30 9.32 10.06 242.26 699.08 27.16 17.27 45.54 0.04 9.28 15.11 6.36 27.00 14.22 13.88 23.60 1.12 0.06 0.10 1.41 0.36 0.03 0.03 3.64 0.21 0.28 0.24 0.84 0.20 0.12 0.06

<.0001*

0.0023*

0.0016*

<.0001*

<.0001*

<.0001*

<.0001*

<.0001*

0.8486 0.0024*

0.0001*

0.0018*

<.0001*

<.0001*

<.0001*

<.0001*

0.3470 1.0000 0.9998 0.1070 0.9959 1.0000 1.0000

<.0001*

0.9951 0.9854 0.9921 0.6705 0.9999 1.0000 1.0000

Total 1451 78987256.51 *P<0.05

註:a:訂單組合 b:儲位規畫 c:揀貨密度 d:揀貨路徑 e:交叉走道數

表 4.6 交叉走道數的平均總揀貨距離的比較

交叉走道數目 平均值 Duncan 分群 排列

3 個交叉走道 813.927 H 1

2 個交叉走道 811.992 H 1

1 個交叉走道 841.507 G 2

4 個交叉走道 833.614 G 2

5 個交叉走道 848.305 G F 2 3

6 個交叉走道 861.569 F 3

7 個交叉走道 881.277 E 4

8 個交叉走道 912.676 D 5

9 個交叉走道 943.829 C 6

0 個交叉走道 965.136 B 7

10 個交叉走道 982.484 A 8

由表 4.6 的結果可看出,交叉走道數的平均總揀貨距離的分析 中,在設置 2 個或 3 個交叉走道沒有顯著的差異,為最優的組合,

第二組的交叉走道數目分別為 1 個、4 個或 5 個交叉走道,這三種 交叉走道個數同屬於 G 群與第三組的交叉走道數目分別為 5 個 6 個交叉走道,這二種交叉走道個數同屬於 F 群並沒有顯著的差異 性,主要是增加 1 個交叉走道或增加過多交叉走道之情形下,對節 省揀貨路徑效率是一樣的。因此,增加 2 個或 3 個適當的交叉走道 數對揀貨路徑的效率及空間利用率的提升是最佳的設計。

表 4.7 訂單組合的平均總揀貨距離的比較

訂單組合 平均值 排序

合併訂單 582.184 1

單一訂單 911.413 2

由表 4. 7 的結果可看出,訂單組合的平均總揀貨距離的分析是 有顯著的差異。然而 ,單一訂單與合併訂單的總揀貨距離的比較 下,採用合併訂單揀貨策略是較佳的。

表 4.8 揀貨密度的平均總揀貨距離的比較

揀貨密度 平均值 排序

30% 678.524 1

20% 885.669 2

10% 1080.256 3

由表 4. 8 的結果可看出,揀貨密度的平均總揀貨距離的分析是 有顯著的差異,揀貨密度越大其揀貨距離是越短。

表 4.9 揀貨路徑的平均總揀貨距離的比較

揀貨路徑 平均值 排序

修正 Z-pick 860.267 1

Return 902.699 2

由表 4. 9 的結果可看出,揀貨路徑法則的平均總揀貨距離的分 析是有顯著的差異。吾人提出的修正 Z-pick 的揀貨法則與文獻中 的 Return 揀貨法則相較之下,修正 Z-pick 的揀貨法則對提升揀貨 績效非常有幫助的。

表 4.10 儲位規畫的平均總揀貨距離的比較

由表 4. 10 的結果可看出,儲位指派法則的平均總揀貨距離的 分析是有顯著的差異。ABC 存取率佈置與 ABC 存取率佈置加上品 項相關性兩種佈置,在總揀貨路徑的結果指出儲位規畫以 ABC 存 取率佈置加上品項相關性,對揀貨績效的確是有幫助的。

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