Two-stage 模式分析 2008 年至 2010 年整體績效

本研究將兩階段資料包絡分析法模式轉為線性規劃模式後，再利用 LINDO 軟體 進行求解，對各航線進行績效分析，當 DMU 之效率值為 1 時具有相對效率；若 DMU 值小於 1 時表示 DMU 相對無效率。

表 5

2008 年至 2010 年各航線營運績效之 Two-stage(投入導向)之改善與建議

名稱 效率值

建議改善量 X(1)

總員 工數

X(2) 總機 隊數

X(3) 總燃料 費用(萬)

X(4) 營業成

本(萬)

X(5) 機齡

(年)

Y(1) 營業收

入(萬)

Y(2) 乘客 人數 (百) 08 東京 0.9374595 76 1 3 381 0 730 3 09 東京 0.9466092 66 0 2 331 0 620 2 10 東京 1 0 0 0 0 0 0 0 08 名古屋 0.5284315 476 2 10 2389 5 2700 7 09 名古屋 0.4872539 574 2 8 2880 6 2310 6 10 名古屋 0.6893675 348 3 5 4102 6 1320 4 08 福崗 0.6637045 341 1 5 3709 5 1280 4 09 福崗 0.6390179 393 1 5 4246 7 1290 4 10 福崗 0.8191833 201 0 2 4410 8 810 2 08 胡志明 0.6437234 390 2 9 2998 8 2530 7 09 胡志明 0.5986333 452 2 10 3334 9 2860 8 10 胡志明 0.6125651 441 2 10 3340 10 2750 7 08 曼谷 0.6750345 386 3 18 1965 2 5770 15 09 曼谷 0.6678776 415 2 18 2861 3 5640 14 10 曼谷 0.6874804 414 2 13 2408 3 3670 10 08 峇里島 0.8219495 177 1 3 3140 1 800 3 09 峇里島 0.5968981 440 1 11 4224 3 3500 8 10 峇里島 0.6504204 391 1 8 3633 3 2210 6 08 雅加達 0.7438151 256 2 3 3628 3 940 3 09 雅加達 0.6328783 409 2 5 4396 5 1330 4 10 雅加達 0.6705877 393 3 4 4737 2 1190 4 08 新加坡 0.58915 449 3 8 3940 2 2110 6 09 新加坡 0.6315548 414 4 7 3987 3 1870 5 10 新加坡 0.7379593 274 3 5 3315 2 1330 4 08 馬尼拉 0.4737808 591 5 17 3420 5 4640 9 09 馬尼拉 0.5570982 539 5 11 4072 5 3080 7 10 馬尼拉 0.5646086 525 4 12 3738 5 3420 7 08 吉隆坡 0.7434772 279 3 3 4073 1 940 3 09 吉隆坡 0.7115318 314 1 4 4129 2 1050 3 10 吉隆坡 0.7469191 276 2 3 3982 2 960 3 08 香港 0.863616 149 1 25 771 1 15140 22 09 香港 0.8420087 193 2 28 991 1 14920 23 10 香港 0.9378158 73 1 12 379 0 14730 10 08 河內 0.381939 859 2 8 3119 4 2260 4 09 河內 0.3893492 893 2 8 3157 5 2110 4 10 河內 0.5309867 844 3 6 2467 6 1710 4

將無效率 DMU 之差額變數經由方程式(7)與方程式(8)將修正後，再整理成表 5，

此為 2008 年至 2010 年各航線效率值與改善方向；橫軸依序為航線名稱(含年份)、各 航線績效值、五項投入改善項目及兩項產出改善項目；其中，總員工數 X(1)表各航 線服務之員工個數，包含機長、空姐、地勤人員…等相關服務人員；總機隊數 X(2) 表各航線搭載旅客之機隊數量；總燃料費用 X(3)則為航空器使用時，需消耗之燃料 費用，單位為萬；營業成本 X(4)包含各航線之航空器養護修理費、員工訓練費用…

相關成本，單位為萬；機齡則為航空器 X(5)之使用時間，皆以年為單位；營業收入 Y(1)則表示各航線飛航之收益，單位為萬；乘客人數 Y(2)為各航線之載客人數，單位 為百。

由航線效率值方面來看，可知 10 東京航線效率值為 1，為最有效率之 DMU，次 為 09 東京航線效率值為 0.9466092，再次為 10 香港航線效率值為 0.9378158；表現最 差為 2008 年河內航線，效率值為 0.381939。若欲使無效率之航線達到效率目標，可 以配合表 5 來提出改善建議方針，以表現較差之 08 河內航線為例，在投入項部分，

總員工人數方面需刪減 859 人，在總機隊數方面需刪減 2 個機隊數，總燃料費用方面 需刪減 8 萬，營業成本方面需刪減 3119 萬，機齡方面需刪減 4 年；在產出項部分，

營業收入部分需增加 2260 萬，在乘客人數方面則需增加 400 位乘客；經由以上調整 即可使航線達到效率目標，其他無效率之航線也可配合上表，提供企業為節省成本而 無預測資訊情況下，做為航線資源重新配置之依據。在整體航線表現方面，東京航線 整體表現較佳，效率值亦維持在 1 與 0.9 之間；河內航線在整體航線表現方面，相對 落後其他航線，效率值皆未超過 0.6，本研究認為因河內航線啟航時間為 2003 年 7 月 29 日為航空公司新開闢航線，與其他航線比較，河內航線營運時間較短，導致每 年搭乘旅客較不穩定，所以各項資源皆在適應，對此本研究建議，航空公司更應該半 年到一年對河內航線做績效評估，因應季節變化銷售通路上亦要多加宣傳，使旅客在 有此需求時，搭乘航空公司班機。

另外根據表 5 結果分析結果，亦可知道除東京航線外，其於無效率航線總員工人 數皆需做調整，建議經營者應立即隊人員做績效評估，對資源重新配置，進而減少航 線營業成本；在機齡方面，因基於航空運輸安全法則，因此建議航空公司有必要對機 齡做調整與刪除，尤其福岡與馬尼拉航線刪減機齡數值較大，對旅客搭乘安全之虞，

建議必頇立即做改善；在燃料費用方面胡志明、曼谷、馬尼拉、香港航線需調整較多，

建議管理者調查飛行航班時段，搭機人數是否達到效率，可由航班數做刪減或移動，

減少燃料費之使用；在營業收入方面香港航線差距較大，建議業者必頇立即對航線做 調整；乘客人數方面，曼谷、馬尼拉、香港差距較大，營業收入與乘客人數部分，建 議可配合淡季與旺季，製作行銷廣告、帄面廣告進行航線宣傳，或與其他旅行社合作 聯盟，有效增加搭機人數。

本節主要探討為站在企業為節省成本之角度，利用兩階段資料包絡分析法之投入 導向進對各航線進行分析，利用上述對表 5 分析與改善建議，可使企業在節省成本的 考量下，使各航線達到效率目標。對於績效的提升，僅能對下一年度之航線投入項做 改善，但是下一年度之顧客未必與今年度相同，意指經營環境至下年度不一定還會一 樣，因為對未來有未知的情況，所以航空公司還必頇承擔龐大的風險，因此本研究認 為要真正有效提升整體航線營運效率，還需配合需求管理機制之需求預測資訊之回饋

，對於以上概念，從第二節開始本研究針對需求管理機制之導入做準備，首先先應用 SARIMA 模式，根據其參數設定步驟，找尋各航線之適合的預測模式及數據，第三 節部分，則在將來台人數數據回饋至應用兩階段資料包絡分析法之績效評估架構，然 後再進行經預測數據回饋並重新資源配置之航線比較與分析；對上述需求管理之概念

，對管理者之航線績效管理能有效提升，並且能增加企業利益。