完整運籌下企業回收決策與協同運輸規劃模式之研究(第 2
年)
研究成果報告(完整版)
計 畫 類 別 ： 個別型 計 畫 編 號 ： NSC 97-2410-H-004-119-MY2 執 行 期 間 ： 98 年 08 月 01 日至 99 年 07 月 31 日 執 行 單 位 ： 國立政治大學資訊管理學系 計 畫 主 持 人 ： 林我聰 計畫參與人員： 碩士班研究生-兼任助理人員：蔡雅慧 碩士班研究生-兼任助理人員：謝宛汝 博士班研究生-兼任助理人員：李亞暉 博士班研究生-兼任助理人員：鄧廣豐 博士班研究生-兼任助理人員：孫瑋佑 報 告 附 件 ： 出席國際會議研究心得報告及發表論文 處 理 方 式 ： 本計畫涉及專利或其他智慧財產權，2 年後可公開查詢中 華 民 國 99 年 09 月 13 日
行政院國家科學委員會補助專題研究計畫
■ 成 果 報 告
□期中進度報告
完整運籌下企業回收決策與協同運輸規劃模式之研究
計畫類別：■ 個別型計畫 □ 整合型計畫
計畫編號：NSC 97-2410-H-004-119-MY2
執行期間：97 年 8 月 1 日至 99 年 7 月 31 日
計畫主持人：林我聰
計畫參與人員：
李亞暉、鄧廣豐、孫瑋佑、蔡雅慧、謝宛汝
成果報告類型(依經費核定清單規定繳交)：□精簡報告 ■完整報告
本成果報告包括以下應繳交之附件：
□ 赴國外出差或研習心得報告一份
□ 赴大陸地區出差或研習心得報告一份
■出席國際學術會議報告及發表論文一份
□國際合作研究計畫國外研究報告書一份
處理方式：除產學合作研究計畫、提升產業技術及人才培育研究計畫、列管計畫 及下列情形者外，得立即公開查詢 □涉及專利或其他智慧財產權，□一年■二年後可公開查詢執行單位：政治大學資訊管理學系
中華民國 99 年 9 月 12 日
摘要
在此微利時代獲利不易，企業如何控管各項成本的支出是經營者必須面對的課題。 在供應鏈的體系下，會因為長鞭效應導致預測的失真，進而造成生產過剩或是庫存成本 的提高；1998 年 VICS 組織所公佈協同預測補貨（Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment；CPFR）指導原則就是希望供應鏈體系成員間藉由協同作業模式，提高 預測的準確度。但於協同作業中，往往忽略實體補貨時與委任的第三方物流業者間的協 同運輸規劃（Collaborative Transportation Planning；CTP），因此降低了協同作業所應達 成的綜效。加上環保要求與資源短缺的狀況下，回收產品再生利用的需求殷切，如何在 完整運籌（Complete Logistics）體系下進行正向運籌（Forward Logistics）之原物料與產 品的遞送，與逆向運籌（Reverse Logistics）之產品回收處理及再生物料派送的運輸規劃 與成本控管就更行重要。 本計畫為兩年期計畫，針對上述狀況，深入探討了兩項議題：（1）第一年首先探討， 提供逆物流服務之回收處理（再製造）供應商的最適數量決策模型的建立，用以決定在 利潤最大化下處理多時期與多類退回商品的最適回收產品量與再生物料處理量，（2）回 收再製數量決定後，第二年接續探討在完整運籌模式中（含正向運籌與逆向運籌），如 何透過生產製造商、回收處理供應商及物流業者三者間的協同作業，尋求利潤最大的決 策模型。同時本計畫並將依上述所提出之決策模型及協同作業模式，建立一決策支援系 統雛型，提供決策者於考量環保法令規定、產品回收及再利用時，能做出符合企業效益 的最佳回收、再製造、原物料採購及運輸決策。 關鍵詞：完整運籌、逆向運籌、回收、再製造、協同運輸規劃
Abstract
In a low profit times, how to control cost is a major topic that enterprises need to face. Bullwhip effect promotes forecast cost under the supply chain system, therefore VICS brought up CPFR (Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment) model in 1998. It wants to help members of supply chain by collaboration to reduce uncertainties and to increase accuracy of forecast. In the real world, enterprises constantly ignore to make a collaborative transportation planning with freight service providers, and it will diminish the leverage of collaborative process. In addition, under the requirements of environmental laws and shortage of resources availability, the demand for recycling products is ardent. For these reasons, how to make the transportation plan, recycling plan and remanufacturing plan under complete logistics (including forward logistics and reverse logistics) system is a challenge work needed to be solved.
This research will be a two-year project to study two main issues to reflect upon the above requests. Firstly, we will study the economic recycling and remanufacturing quantity model under multi-period and multi-category of return considering maximum profit issue. Forthermore, we focus to propose a collaboration decision model of creating maximum profit for product manufacturer, recycling and remanufacturing firms and freight service providers under complete logistics. Based on the above proposed collaboration models, a prototype of the decision support system will also be implemented to help the users to maximize their profits under the consideration of recycling, remanufacturing, purchasing and transportation.
Keywords：Complete Logistics, Reverse Logistics, Recycling, Remanufacturing, Collaborative Transportation Planning
I
目錄
1. 緒論... 1 1.1. 研究動機... 1 1.2. 研究問題... 4 1.3. 研究目的... 6 2. 文獻探討... 8 2.1. 完整運籌管理... 8 2.2. 逆向運籌定義、影響與相關模型... 9 2.3. 再製造系統跟產品處理... 12 2.4. 延伸製造者責任... 14 2.4.1. EPR 之定義... 14 2.4.2. 國內環保法規... 17 2.5. 協同運輸管理的定義、流程和效益... 18 2.6. 各類相關模型探討... 25 2.6.1. 協同運輸管理模式... 25 2.6.2. 逆物流模型... 28 2.6.3. 不確定性模型... 33 2.6.4. 穩健最佳化... 35 2.7. 預測法之探討... 39 2.7.1. 模糊理論... 40 2.7.2. 多元迴歸分析... 43 2.7.3. 演化策略法... 44 3. 模式之建構... 49 3.1. 回收決策模型研究範圍... 49 3.1.1. 回收決策模型架構... 50 3.1.2. 回收決策模型基本假設... 51 3.1.3. 回收決策模型符號說明... 52 3.1.4. 回收決策模型說明... 54 3.2. 協同運輸規劃模式... 62II 3.2.1. 協同運輸規劃模式研究範圍... 62 3.2.2. 協同運輸規劃混合預測整體模式架構... 64 4. 模式計算與分析... 81 4.1 回收決策模式... 81 4.1.1 輸入參數... 81 4.1.2 情境設置說明... 85 4.1.3 模式計算結果... 93 4.2 協同運輸規劃模式... 101 4.2.1 資料來源與規劃說明... 101 4.2.2 參數設定與績效驗證... 102 5. 結論與建議... 112 5.1. 研究貢獻... 112 5.2. 後續研究之建議... 113 參考文獻……….115
III
圖目錄
圖 2-1 供應鏈的基礎管理流程... 8 圖 2-2 延伸供應鏈模型... 12 圖 2-3 EPR 之分類 ... 15 圖 2-4 台灣地區資源回收架構圖... 17 圖 2-5 協同運輸的參與者... 20 圖 2-6 CTM 程序實施五大階段 14 步驟關係圖... 21 圖 2-7 協同運輸管理的效益... 24 圖 2-8 逆物流配送架構圖... 29 圖 2-9 廢棄物地毯處理流程... 29 圖 2-10 逆物流網路架構圖... 30 圖 2-11 3PL 觀點的網路結構圖 ... 31 圖 2-12 兩階段隨機規劃之情境樹... 35 圖 2-13 模糊系統程序架構圖... 41 圖 2-14 離散重組示意圖... 46 圖 2-15 中間產物形示意圖... 47 圖 2-16 演化流程圖... 48 圖 3-1 模型一研究範圍... 49 圖 3-2 回收決策模型建立流程... 50 圖 3-3 回收決策模型架構圖... 51 圖 3-4 回收決策模型再生物料假設示意... 52 圖 3-5 回收決策模型退回商品處理流程... 56 圖 3-6 協同運輸規劃模式研究範圍示意圖... 62 圖 3-7 協同運輸規劃預測模型建置圖... 63 圖 3-8 協同運輸規劃模式流程圖... 65 圖 3-9 模糊物料訂購總量模型研究範圍... 70 圖 3-10 模糊物料訂購總量模式操作流程... 77 圖 3-11 多元迴歸參數演化策略流程圖... 80IV 圖 4-1 本計畫計算範例圖... 82 圖 4-2 各節點座標位置示意圖... 84 圖 4-3 計算流程示意圖... 94 圖 4-4 多情境之下的穩健偏差長條圖... 99 圖 4-5 單一情境之下的淨利比較長條圖... 99 圖 4-6 情境 1 的利潤、成本結構百分比... 100 圖 4-7 情境 5 的利潤、成本結構百分比... 100 圖 4-8 演化訓練最佳代數圖... 108 圖 4-9 運輸供給容量上限之敏感度分析... 110 圖 4-10 運輸供給容量上限之敏感度分析... 111
V
表目錄
表 2-1 退貨商品分類表... 13 表 2-2 環保署公告 2005 電子電器用品、資訊物品補貼價格表... 18 表 2-3 協同運輸管理商業程序... 19 表 2-4 處理不確定性方法之比較... 39 表 2-5 預測方法與特性彙整表... 39 表 2-6 因果預測函數型態... 43 表 3-1 代數與集合表... 52 表 3-2 利潤參數表... 53 表 3-3 成本參數表... 53 表 3-4 限制參數表... 53 表 3-5 決策變數表... 54 表 3-6 情境參數表... 54 表 3-7 模糊物料訂購總量模型參數說明表... 71 表 4-1 演化代數之績效收斂統計表... 103 表 4-2 檢測突變率績效各週前五排名表... 104 表 4-3 各週次模擬成本與變動範圍表... 105 表 4-4 各週次平均總成本集群資訊... 106 表 4-5 演化模型第一期個參數值初始設定值... 107 表 4-6 演化訓練突變率前測實驗... 108 表 4-7 實驗績效比較表... 1091
1. 緒論
1.1. 研究動機
近期，因為環保法規的要求，再加上各新興市場的堀起，造成在全球競爭環境 下資源分配短絀的問題日漸浮現檯面。在生產物料供應商中，回收處理供應商已漸 成重要的合作夥伴(Gooley，1998，蘇森弟，2004)，企業需要面對的不確定性也從正 向物流(Forward Logistics)，延伸至逆向物流(Reverse Logistics)，由於產品生命週期縮 短，長期下來產生大量棄置產品，若未將此類廢棄物經過妥善處理而直接掩埋或焚 化，將成為對環境有害之龐大污染來源，也增加社會成本的負擔(謝成章，2006)。企 業若能回收再利用相關產品，延長產品的生命週期，增加其使用效率，除了在資源 獲取上多了ㄧ項選擇，另外在環保上也盡了一份心力。(黃詩彥，1999)當供應鏈上因為逆向物流成員的加入，不確定性因素所產生的損失，以及所需 因應的成本相對提高(Krumwiede and Sheu, 2002 , Fleischmann et al., 1997)。CPFR 模 式決策策略的提出，是希望降低企業面對不確定性環境時，透過本身與外部供應商 針對銷售預測與訂單預測的搓合程序，產生最佳的訂購補貨決策，以降低風險所帶 給雙方的損失。但就上述的環境下，當訂單確認後，供應產品從新品增加了再生品； 而物料供給上也轉變為原物料與回收再生品混合的狀態，企業面對運輸成本的支出 上需要有效的規劃，以求有效的控制與降低。 VISC 組織面對全球物流供應鏈觀念的不斷演進，也在其 CPFR 模式中亦加上了
針對物流業者協同磋商的CTM(Collaborative Transportation Management)機制，來因
應當傳統供應商與顧客間的協同預測和計畫完成後，在實體補貨時缺乏與第三方物 流業者的協同合作所產生的不確定性因素成本。本計畫以此為動機，於第一部份即 探討正向運籌下，企業從供應商取得原物料與回收商取得回收再生物料在每週期銷 售預測確認後所產生的訂單，透過CTM 機制與物流業者協商，可改善運輸成本支出 與降低長鞭效應提升運輸容量利用率的效果。 過去關於逆物流之研究多半以區位選址、途程配送為主題，國外研究方面， Jayaraman 等人(2001)所研究的關於逆向物流網路配置，以求出設施選址中之最佳解 為主題；Ko 等人(2007)所撰寫之，以基因演算法為基礎的第三方物流業者動態整合
2 之網路逆向物流研究之中，透過提供一動態的整合模型，求出最適合的配送據點設 置或是逆物流網路架構安排。少有以逆向物流之中的逆物流服務商做為主體來探討 的文章。例如國內學者吳嘉斌(民 91)，其研究「植基於灰色理論之物流中心運量預 測與途程規劃研究」，以發展供物流中心配送路線規劃之模組、途程規劃為主題；楊 文正(民 94)所撰之研究「廢棄物物流系統規劃之研究」，提出數學模型，讓決策者決 定廠房位址、廢棄物類別。學者許鉅秉、胡同來、黃冠雄(2002)曾針對有害廢棄物逆 向物流進行最適化營運模式之研究，然其研究專注於探討區域工業區內之單一處理 中心的廢棄物訂單處理情形。本計畫希望對於提供逆物流運輸服務，且具有多個處 理中心的逆物流處理廠商來進行營運方面的探討，建立適合的再生物料訂單接收 量、處理量模式，決定出每時期下能夠帶來最大利潤的最佳再生原料製造量。針對 模式之中的不確定性因素，如退回商品回收量、再生原料產出處理比率，透過情境 分析為基礎的穩健最佳化方式，利用情境來描述不確定因子，並求得最適解。 其次，在逆向運籌上回收商須將回收後的資源自市場上取回，處理後成為次級
物 料 供 應 來 源 ， 再 投 入 生 產 程 序 中 ， 生 產 具 有 相 同 功 能 的 產 品(Guide & Van
Wassenhove, 2002) ，但這樣架構的改變下，衍生出需多的管理課題及數量模式(Guide 2000 & Krikke et al.2001b) 。 過 去 研 究 多 半 以 區 位 選 址 、 途 程 配 送 為 主 題 ， (Jayaraman,2001, Ko 等人,2007, 吳嘉斌,2002,楊文正,2005,許鉅秉等人,2002)鮮少研究 逆物流運輸商的最適採購與回收處理決策問題。 而回收商品是協商第三方物流業者在送貨給最終消費者時ㄧ併回收，還是自行 負擔回收作業，在成本控管及收益考量上對於物流業者主要需要取捨的就如多供應 商庫存管理(VMI)的問題ㄧ樣，在正常狀況或是緊急需求狀況下，較低採購價格與較 少的前置時間之尋求。
ㄧ般來說回收品的前置時間皆會高於正常的採購流程(Inderfurth & Van Der Laan, 1998)，但若在法令規定最小回收量的要求下，廠商就不能直覺的從新物料來源來進 行採購，以符合生產時程與較低成本的需求，對於運輸業者就須面對客戶動態的需 求，本計畫的第二部份則探討回收處理供應商、物流業者與最終端客戶之間是否可 以經過協同模式建立，以期能達成雙贏的策略。
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鏈體系上的成員在進行回收商品處理數量決策訂定，以及協同運輸管理規劃時，能 更清楚面對不確定性因素影響。並透過數據的分析，了解所需加強的癥結所在，針 對風險較高的環節加以改善，提昇在微利時代的競爭優勢與獲利能力。
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1.2. 研究問題
隨著全球化的發展，企業所面對的市場從以企業本身或是單一物流業者提供服 務的範圍，因地理幅員的擴展或是各國的法令規定，而衍生出委託第三方物流或第 四方物流業者為的國際物流架構。委外已形成全球性物流之趨勢，為迎接這新的世 界性潮流，物流廠商為滿足各類顧客(例如原物料供應商，回收處理供應商或是最終 消費者)的需求，必須提供日益繁複的作業及服務。 但由於物流作業往往因環境變遷及其他外在因素，使得權責劃分不清，缺少協 商的狀況下造成物流成本的提高及服務品質的降低，進而影響廠商及委外者雙方之 合作態度及意願。但又因為前述全球化的需求，企業必須快速回應市場需求，愈來 愈多的廠商營運以及時作業 (just-in-time) 為基礎，迫使製造商與零售商必須縮短供 應鏈的規劃週期與配送時間，以達到快速交貨之服務。雖然在與供應商間常已建立 協同機制，但在實體補貨時又因與物流業者缺乏協商，而造成支付成本的提高。 因為在追求較短的供應鏈計畫週期以及整體價值鏈最小存貨的目標下，使得運 輸能力變成供應鏈流程的一個關鍵機會所在 (Browning 與 White,2000，Morash 與 Clinton,1997)。訂單前置時間的變化大多是由運輸時間的變化所引起 (CTM, 2004 )。 由於運輸業具無法儲存性，且運輸需求有明顯的尖峰與離峰之別，而提供的載運量 卻是固定不變，但需求量又常常不定，供需無法完全配合在物流產業可說是無法避 免的現象 (張有恆, 2005)。 供應鏈管理上要解決這樣的問題，參與夥伴間就需要透過協同作業來解決。過 去有關供應鏈協同合作的研究焦點多在探討供應鏈體系中不同階層成員的合作，例 如供應商、製造商、物流中心 (或配銷商)、零售商等 (Armistead 與 Overton,1994， Thomas 與 Griffin,1996，Stank 等人,1999 與 Holweg 等人,2005)。事實上，在完整供 應鏈體系上，上/下游並不只是由其顧客組成，應該還包含回收業者以及物流運輸服 務業者。Mentzer 等人(2000) 研究中認為供應鏈交易夥伴之間為改進存貨成本、收益及服
務水準而實施的CPFR，尚未將企業的合作關係延伸至回收處理供應商與運輸成員相
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訂單資訊與運輸、配送管理連結，因此部分資訊的失連，使得企業在供應鏈的規劃 與執行之間增加了模糊不清的地帶，導致存貨水準增加 (Browning 與 White ,2000)。
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1.3. 研究目的
本計畫主要目的為發展一套為將回收處理供應商與物流成員納入供應鏈夥伴， 整合買方、賣方與運輸物流服務業，在有運輸容量的限制條件下，構建一個加入協 同運輸管理 (collaborative transportation management,以下簡稱 CTM) 的供應鏈模
式，以了解在供應鏈中實施CTM 對整體結構產生的影響。 本計畫著重的焦點包含當製造商採購原料分為兩個零組件供貨來源(一是回收 品經過再製造的零組件，另一是向外部供應商訂購全新的零組件)時，在維持安全庫 存量及服務水準的情況要求下，企業該如何協商物流業者在達到期望的總存貨成本 的最小化。 其次，回收處理供應商在法令規定與利潤最大化的狀況下，如何藉由CTM 協同 模式，降低在產品回收及再生物料運送成本的支出，透過自營或是委外的搓合程序， 產生最佳的運輸決策，以降低風險所帶給雙方的損失。 所以本計畫的目的就是探討基於前述研究問題與動機，總結本計畫之研究目的 有以下三點： 一、 建立具有產品回收與再利用考量下的運輸決策模式 本計畫即依此策略考量建構出相關管理模式，將有限的資源作最有效率的分配 與利用，以降低供應鏈成員在物流運籌管理佈局時的成本，且提供策略訂定時的參 考。因此，可從此模式中了解到當補貨或是回收需求產生時，在安全庫存量及生產 時間考量下，物流業者在本身利潤合理的狀況下，透過協同機制規劃出合理的運輸 管理模式。 二、建立決策模型績效驗證方法，給予物流業者決策建議 本計畫將利用設計出的決策模式，透過模擬的資料，做進一步的分析驗證，透 過CTM 模式可以為物流業者在面對需求不確定狀況下，對於長鞭效應造成損失的改 善狀況，或是提供企業調整運輸規劃時及採購決策規劃的參考。 三、開發採購決策支援雛形系統，提供完整運籌體系下物料運輸管理系統建置
7 之參考 本計畫將提出一套決策分析方法論，把研究中所發展之數量模式轉化成一決策 程序。並依此決策支援模式開發出一套雛形系統，把研究中所發展之數量模式內建 於資訊系統中，提供一個使用本計畫模式的管道，方便管理者或使用者進行分析及 運算。 因此，針對建立研究模型所需要的逆物流概念、延伸製造者責任、逆物流相關 模型、不確定性模型、協同運輸管理與供應鏈協同等議題及先前學者對於此類議題 主要研究的問題，以及建立分析模型的方法做進ㄧ步相關文獻的探討。接著提出本 計畫對於多處理廠環境下，逆物流最適訂單接受量，而在前述環境下，針對供應商、 回收處理業者及運輸服務供應商，在滿足最終客戶端需求狀況下，透過CTM 模式， 建立運輸決策架構，並利用實驗資料，檢測決策模型的效度，並進行相關敏感度分 析。最後，則針對本計畫完成之工作項目及成果進行說明。
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2. 文獻探討
首先，針對完整運籌(含逆向物流)概念與延伸製造者責任說明，進行相關文獻整 理。其次，有關逆物流模型、不確定性模型、協同運輸管理與供應鏈協同等議題， 彙整先前學者對於此類議題主要研究探討的問題，以及建立分析模型的方法做進ㄧ 步相關文獻的探討。另外，針對計畫中所使用的預測分析工具如多元迴歸分析、演 化策略法與模糊理論的理論基礎進一步說明，並針對上述領域的應用加以分析介 紹，內容包含定義、運作的方式、相關議題與挑戰，以期對整個研究的主體輪廓了 解之後，建構出最佳的預測模式。2.1. 完整運籌管理
所 謂 的 完 整 運 籌 管 理 模 式 的 定 義 是 依 據 美 國 供 應 鏈 協 會 （Supply ChainCouncil；SCC，2006）提出的供應鏈作業的參考模式 SCOR（Supply Chain Operation
Reference Model）（如錯誤! 找不到參照來源。所示），其中針對全球運籌的範圍分為 四個模組：（1）規劃模組（Plan；即運籌管理）、（2）採購模組（Source；即採購運 籌作業）、（3）製造模組（Make；生產運籌作業）、（4）配送模組（Deliver；即配銷 運籌作業）及(5)退貨模組(Return；即退貨運籌作業)，也就是將供應鏈上的正向運籌 與逆向運籌皆包含此模式之中。 圖 2-1 供應鏈的基礎管理流程
(資料來源：Supply Chain Council, SCC, 2006)
研究架構中探討的實體運輸問題，主要是針對完全運籌架構中有關上游供應商 和回收處理中心提供物料給製造商時的運送作業，由架構中可看出當逆向運籌的加
9 入使得供應鏈上成員所需面對的不確性提高，以下即針對逆向運籌定義與相關的活 動的影響做進ㄧ步的說明。
2.2. 逆向運籌定義、影響與相關模型
Fleischmann(1997)等人的研究中，指稱逆向運籌代表了將使用過的產品從消費者 手上收回、並將此資源重新在市場上再利用的一連串物流活動。此活動不但引發了 退回商品的運輸活動、也包括了企業商品製造商如何將回收商品重新再進行利用、 擷取再生原料的過程。考慮逆向運籌活動的企業，將影響本身原有的存貨管理政策、 生產計畫。 Carter 與 Ellram(1998)指出，逆向運籌為一種透過回收(Recycling)、再利用 (Reusing)、產源減產(Reducing the amount of materials used)等逆向運籌活動的過程， 使企業營運更加有效率並達到保護環境的效果。其中，產源減產(Resource Reduction) 表示因逆向運籌能使用再生原料，減少製造廠商對於源物料的使用以及能源的浪 費，達到環保訴求，經由產源減產同時加強正、逆向原物料物流之效率。其次，產 品可能因為生產之中的退回、因 B2B，B2C 活動產生的商品退回、保固期間的商品 退回維修、無法再利用商品退回、超過使用生命週期商品之退回，進入逆物流之中， 產生一連串的逆物流活動 (MP de Brito et al., 2002) 。 由前述的研究可知逆向運籌活動對於企業產生許多的影響，包含了物料採購、 庫存策略與運籌管理等面向。Knemeyarm 等人(2002)利用質性研究的方法釐清出企 業當面對環保法令規章要求、要求輸入/輸出運籌系統之 EOL 產品供給/需求的良好 掌握、提高客戶服務及面對競爭者因素，使得廢電腦逆向運籌回收再利用系統的設 計以及實際執行能力的產生影響，包含了系統建置、地點配置、處理廢棄物的技術、 再生原料的萃取及運輸、倉儲、處理整合作業。魏凡峰(2002)透過成本目標函數，探 討在一完整運籌體系下，逆向運籌對於儲存、訂購、缺貨、運輸等活動成本和時間 的影響，研究發現當企業加入逆向運籌管理，對於供應鏈成本降低，有直接效益。 即使運輸時間增加，則可透過減少回收量之策略降低供應鏈總成本與製造商總成本。 Beamon(1999)的研究指出，當運籌管理增加逆向活動，企業面臨流程上的不確 定因素，包括所回收商品、包裝的品質部分與時間限制，其次則是回收品的運輸過10 程。Guide(2000)等人也提出幾項關於逆向運籌活動的特色與不確定性，其中退回商 品之時間、品質等不確定性，將會影響到企業原有之需求管理、存貨管理與採購配 送運輸。 由此可見，逆向運籌活動充滿不確定性與複雜度，楊昭峯(2002)研究顯示，若採 取適當的製造策略便可以彌補逆向運籌上的不確定性。而黃敏宗(2004)則建議，由於 逆向運籌在實際作業上的複雜性，同時為了達到規模經濟，企業可將此項業務外包 給專業的第三方物流來處理，在具有針對此類物流業者績效衡量機制，可以降低相 關成本風險。Lieb 和 Bentz 於 2003 年針對美國 500 家大型製造商企業將運籌作業委 託第三方物流之情形進行調查，獲得了實務上的證明。至於企業該如何選擇適合的 第三方物流業者來執行相關逆向運籌活動，Meade 及 Sarkis(2002)研究中指出，第三 方物流業者若能提供完善的運籌系統，解決退回商品的廢棄物處理、退回商品增加 額外庫存成本與廢棄物處理過程中的人事管理費用等問題，則越能受到企業的青睞。 接著針對這些逆向運籌上的問題，相關管理模型研究探討狀況彙整分為幾個類 別，首先是位址選擇模型(facility location models)，Fleischmann(1997)等人研究模型 架構所示，其所定義的逆向運籌網路分配(Reverse Distribution)包含將使用過的產品 或是包裝運輸、回收的過程。研究中指出此狀況發生於正向或逆向物流管道，需視 運籌活動內容而定，企業在實行運籌管理時，整合兩個方向的網路，即成為完整運 籌架構會更有效率。 位址選擇模型考慮在有許多來源的情形之下，網絡中的中繼站應該設立多少回 收廠、廠址選擇等問題，而其中大部分中繼廠商扮演了物流中心的功能，具備儲存、 處理等作用。但此類研究模型對於回收之退回商品，其品質以及數量方面的不確定 性常利用限制條件處理，較不能反映現實所面對之問題。 其次是存貨控制方面(inventory control)的模型，主要研究如在同時使用全新原物 料以及再生原料的情形下，而再生原料的數量及品質卻又不確定，如何達到服務水 準及控制成本。例如Louwers 等人(1999)針對廢棄地毯的廠址選擇方面，提出了考慮 廢棄地毯收集、廢氣地毯的預處理、廢棄地毯之配送網路等因素的混和數量模型。 其模型的流程概念是當從消費者使用過的廢棄地毯經過收集之後，運送到附近區域 廢棄物處理中心，經過篩檢、挑選，將毫無剩餘價值用的地毯送至掩埋場，堪用品
11 運送到再製中心成為再生原料進行再利用。此模以總成本最小為目標式，探討各階 段廠址最適配置型，使每個節點之成本最小化。 Shin(2000)針對台灣地區的 end-of-life 電腦回收處理，建構出一混合整數規劃模 型，模式的目的在於建構一個最小成本的逆向運籌網路架構系統，選擇適合的場址 位置規劃及廢棄電腦配送量，其網路中包含了收集點、中途儲存站、處理設施、再 生原料市場、廢棄物處理以及最中的掩埋處置。Shin 並且認為處理廠的處理拆卸成 本可能因為處理者的學習曲線上升而下降，而產生再生原料的比率，也會受處理技 術的成熟與否影響產出。 Jayaraman 等人(2003)的研究提出一個逆向運籌配送網路，探討在逆向物流之 下，設施配置問題，其利用啟發式演算法來計算求解。Ko 和 Evans(2007)在其對逆 向運籌配銷網路的研究中，以第三方物流(3PL)提供的逆向運籌服務觀點，建置了一 個動態的整合數學模型，使決策者能考慮物流中心之位址選擇。為配合第三方物流 的服務特色，研究中同時將正向物流以及逆向物流考慮在模型之中，並特別探討運 輸費用、物流處理中心費用帶來的影響。 國內學者也針對逆向物流有相關研究，黃詩彥(1999)的研究中，曾針對國內一些 企業採行逆物流的個案進行分析，例如醫療事業廢棄物、圖書產品退貨、百貨業資 源回收等，得到一些企業採行逆物流的動機及關鍵因素： 一、經濟性考量：企業採行逆物流主要為了成本、費用之節省，並達規模經濟。 二、企業效率之改善：除了改善逆物流之作業情形，也提升了正向物流之效率。 三、顧客服務之提升：有效的逆物流可增進顧客對服務的滿意程度。 由研究模型的整理可知，為了使模型更趨完備，將正向與逆向運籌同時考慮已 是必要，才能使運籌效率提高且更貼近真實狀況。當 SCOR 模式中加入退貨(Rturn) 活動，運籌體系中增加了逆向物流成員，使企業所面對的不確定性因素更加複雜， 為了降低支出的成本協同機制是一項有效的方法，VICS 的 CPFR 已是實務上可行又 有效的指導策略，但當供給方與需求方透過協同所得的訂單預測，當在做實體運輸 時，卻因為物流業者的挑選或是提供服務時間的延遲，所產生的成本問題，反而降 低原本協同的效益。針對實體運輸部分VICS 在 2002 年在其協同策略模式上增加了
12
所謂協同運輸管理(Collaborative Transportation Management, 簡稱 CTM)，以下即針
對CTM 的意義和實施程序及研究方向作ㄧ說明。
2.3. 再製造系統跟產品處理
關於逆物流實際的運作流程，Beamon(1999)在其研究中曾提出一個延伸的供鏈 模型，如圖 2.2，在模型之中，包含了傳統供應鏈的所有元素，如供應(supply)、製 造(manufacture)、配銷(distribution)、零售(retail)、消費者(consumer)(圖中黑色實線部 分) ， 而 延 伸 的 供 應 鏈 活 動 則 為 產 品 回 收 處 理 (recycling) 、 再 製 造 / 再 使 用 (remanufacture/re-use)、回收產品收集(collection)的部分(圖中圓角橢圓形部分)，此兩 種活動結合成為一個半封閉的供應鏈循環狀態。產品回收處理代表了產品回收的過 程，收集使用過的產品、零組件、原物料，並將之分類等。再製造則表示，將收集 來的回收物進行修補、維修、再利用的過程。加入逆向供應鏈活動之後，可得到一 些好處，例如： 圖 2-2 延伸供應鏈模型 一、 減少產品生命週期之成本—增加獲利率、並減少了 1.因購買對環境有害之原 物料，產生的環境傷害之成本；2.儲存、管理、處理廢棄物的成本，特別是 此類成本節節升高；3.大眾拒買有毒商品之損失；4.法令之罰則。 二、 減少對環境和人類的危害。 三、 有較為安全且乾淨的製造環境。13 Guide(2000)等人在其研究中指出，為了使環保成本減到最低，並且避免過 度浪費產品，發展一套再製造的作業流程系統是極為重要的。其重點在於，將經過 復原的再生原物料，透過再製造的過程回饋到新產品之中，達到減少對環境衝擊之 效果(如圖 2.3 所示)。 消費者 產品再製造 零組件/元件 再製造 原始原料 復原再製造系統 回收 再製造、檢修、 升級修補 修復 產品需求 產品使用過 的商品退回 廢棄物 新的零組件/元件 拿來替換損壞的部分 廢棄物處置 圖2.1：可復原再製造系統 在 Krumwiede 以及 Sheu (2002)的研究中，說明了第三方物流業者在逆物流之 上的活動內容，可分為三個階段，階段一：取得(Retrieval)，表示從消費者端取得退 回 商 品 ， 可 能 來 源 有 零 售 商 、 消 費 者 直 接 退 回 與 回 收 中 心 。 階 段 二 ： 運 輸 (Transportation)，表示商品從退回端等待被處置的運送儲存過程。階段三：配置 (Disposition)，指的是商品退回之後的處理動作，而退回物品的種類，如表 2.1 所示。 表 2-1 退貨商品分類表 退貨種類 定義 存貨退回(Inventory returns) 物品從零售商退還給製造工廠 保固退回(Warranty returns) 保固期間內商品退回及維修 一般退回(Core returns) 可再生並且可供再製造的退回商品 再生容器(Reusable containers) 零售商退還給製造工廠之包裝容器 季節性退貨(Seasonal items) 因商品在下一季無剩餘價值而退貨 損壞退回(Damaged goods) 因商品在搬運過程中的損壞而退回 有害原料(Hazardous materials) 危險且有害的廢棄物 逆向物流之商品不一定是報廢物品，也並非必回流至上游製造供應端，有可能 成為再生原料、或廢棄處理。逆向物流之活動，主要在於對回流產品之特色，進行
14 適當的處理。然而因回流物品數量的不確定性，無法大量運輸，規模經濟亦較小， 增加逆物流議題於實際操作面之複雜性 (黃光磊，2003) 。 關於逆物流之中退回之商品，國內研究者黃宗敏(2004)，曾將逆向物流所產生的 產品或廢棄物，按照剩餘價值來進行分類： 一、 低剩餘價值產品，範圍包括一般廢棄物以及有害廢棄物。一般廢棄物較易進行 棄置或掩埋，有害廢棄物須再經過進行特殊處理才能丟棄。 二、 中剩餘價值之產品，範圍包括損壞品之回收、售後服務等。 三、 高剩餘價值之產品，則包括消費者對於不滿意產品之退回，例如購買產品後發 現有瑕疵之退貨；未售出即退回，例如書店進退貨活動；未使用退回，例如醫 藥剩餘商品退回，此類產品由於未曾被使用，若直接再利用可節省許多資源及 汙染。逆向物流中較常出現的為中、高剩餘價值之產品。 一個妥善的逆物流退貨處理中心，應具備修補(repair)、將消費者退回商品中損壞的 部分進行替換(replacement part return to customer)、檢查(inspection)、廢物利用(salvage) 與修訂(rework)，將有必要修繕的退回商品進行補強作業、重新包裝。 經過處理中心處理之後的產出物，可能被送到二手市場販賣，而無剩餘價值的物品則加 以掩埋或處置。
2.4. 延伸製造者責任
由於環保思潮興起，逐漸生成製造者也必須負擔費廢棄商品責任的「延伸製造者責 任」概念，各國政府也將之逐步實踐在法規當中。國內如回收環保基金制度，行之有年， 也影響到回收處理商的相關營收。2.4.1. EPR 之定義
對國家政府來說，制定環保政策最大的因素是處理廢棄物的成本，過去為了顧及這 些龐大的費用，常見的政策如：不論產生的垃圾數量多寡，隨家庭用戶徵收一筆固定數 量的環保費用，或改進為依據垃圾產生量收費的方式，然而都無法有效控制垃圾產生15
量。因此，延伸製造者責任EPR (Extended producer responsibility)的概念便應運而生，指
的是將製造商對產品的責任，從過去製造商只關心商品賣出前之管理，延伸到產品生命 週期結束之時，特別是在使用後產品的回收以及最終處置的責任。當一項產品被使用完 畢之後，便成為廢棄物，其製造者必須負擔將此項廢棄物回收的責任以及費用。 此外，生產者也可透過回收管道所回饋的相關資訊，更進一步的改善產品的設計， 使其更容易被拆卸回收、更接近環保訴求。 Lindhqvist(1992) 將 製 造 商 對 產 品 的 責 任 分 為 以 下 幾 種 型 態 ， 包 括 一 、 義 務 (Liability)：生產者須負擔其所生產產品對環境所造成的汙染破壞責任；二、財務責任 (Financial responsibility)：生產者必須透過直接或間接的方法，支付部分或全部的產品回 收、再利用、最終處置的相關費用；三、實體責任(Physical responsibility)：生產者必須 親身參與相關的產品回收管理活動；四、資訊責任(Informative responsibility)：生產者必 須提供關於此項產品以及產生的環境影響等相關資訊。如圖2.5，生產者對產品的所有權 (Ownership)為義務、財務、實體責任的交集，而資訊責任則涵蓋了全部 (Lindhqvist, 2002)。 義務 財務責任 實體責任 資訊責任 所有權 圖 2-3 EPR 之分類 至於如何落實此概念，依據各國法律規範有所不同，如美國因各州自治法律不同， 並未有全國性的回收規定，但日本就建立由中央主導的回收法律以及回收系統。較知名
的法令規範，如2000 年歐盟頒布之廢車回收指令(End-of-life Vehicles, ELV Directive)、
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Directive)等，對於生產者所製造產品的回收再利用比率做出相關規範(Spicer and Johnson, 2004)。
關於生產者實際執行EPR 的做法，Spicer 以及 Johnson 做出以下整理，包括：
一、 過去未推行 EPR 時期(Non-ERP end-of-life)：製造商可能為了額外獲利才進行
EOL(end-of-life)產品回收，大部分產品都受到棄置或掩埋。對於產品的責任通常被 歸屬於消費者以及政府。
二、 由OEM 業者執行(OEM takeback)：由產品製造商(本計畫中所指 OEM)負起實體以
及經濟上之責任，每個製造商管理自己所生產商品後續的回收、再生、處理等逆物 流活動。對製造商來說，因其自行處理商品，此種機制對於產品的再生資訊能得到
最好的回饋。然而自營的處理廠可能面臨EOL 商品供應不足之情形，或是耗費過多
資源來進行產品回收，所有逆物流活動成本皆必須由OEM 廠商自行吸收。
三、 聯合執行(Pooled tackback)：由生產類似產品之製造商組成聯盟，共同分擔經濟以及
實體上的責任，此種組織稱為PRO(producer responsibility organization)，優點是，此
聯盟所經營的處理設施能夠處理更多的產品達到經濟規模，成本也由組織成員共同 分擔，適合較小規模之企業。
四、 由第三方物流業者執行(Third-party takeback)：在此研究被視為生產者責任供應商 (Producer Responsibility Provider, 簡稱 PRP)，收取費用提供製造商逆物流方面的服
務，製造商可能在產品設計階段時就向PRP 簽訂 EOL 管理之合約，並支付相關費用， 此後關於產品在結束生命週期之後的回收財務風險、責任就轉移至PRP 身上。當產 品屆滿生命週期時，PRP 再將這些產品進行回收並透過自營或是聯盟的處理廠加以 進行拆解。此種作法對製造商來說最為便利，因其不但能盡到對EOL 產品的責任， 更不用負擔逆物流活動之風險。如此製造商可專注於核心業務，並加強更符合環保 要求的產品，未來此種方式將成為市場主流。
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2.4.2. 國內環保法規
國內於 1998 年起首度立法要求，製造、輸入以及販賣含有可回收材質之物品及容 器業者，需自行回收此項物品或是容器。此項政策規定，業者必須達到政府所制定之回 收率數量，否則被處以罰款。因此業者往往透過自行成立之基金會、協會等相關資源回 收組織，以達到回收率之要求。(張禹晰，2004) 。1998 年之後，政府修訂廢棄物清理 法，改成立資源回收基金管理委員會(Recycling & Management Fund，簡稱基管會)採取 資源回收基金管理制度，業者不需向政府回報是否達成回收率規定，而依據業者生產或 輸入多少物品及容器，即向政府申報繳交回收處理費，此回收處理費用便納入政府基 金，用途包括：支付經由政府稽核認證的實際回收、處理資源之補貼費用；教育宣導費 用；設置回收管道費用；研發再利用技術之獎勵費用(如圖 2-4 所示)。 此種管理方式稱之為兩階段政策工具，亦即對生產廠商按照產量來課稅，廠商則會 將此轉化為外部成本而減少產量，此外，此產品經使用過後成為固體廢棄物，再利用回 收補貼的方式(2005 之補貼費用如表 2.2)，增加廢棄物的回收處理量，有效達到環保效 果，(陳永仁，黃揮原，2003；溫麗琪，2005)。 物品或容器製造、輸入業者 政府成立之特種基金 申 報 製 造 輸 入 量 及 百 分 之 百 付 回 收 處 理 費 清潔隊 學校 社區 團體 拾荒業 回收商 資源再生工廠 補助教育宣導、回 收器具、再利用技 術研究發展 價購 價購 價購 價格補貼 品質和數量之稽核認證 查核 物品或容器製造、輸入業者 政府成立之特種基金 申 報 製 造 輸 入 量 及 百 分 之 百 付 回 收 處 理 費 清潔隊 學校 社區 團體 拾荒業 回收商 資源再生工廠 補助教育宣導、回 收器具、再利用技 術研究發展 價購 價購 價購 價格補貼 品質和數量之稽核認證 查核 圖 2-4台灣地區資源回收架構圖18 表 2-2 環保署公告 2005 電子電器用品、資訊物品補貼價格表 類別 品項 規格 收費 元/台 補貼費 回收處理元/台 25 英吋以上 371 電視機 25 英吋以下 247 379.5 250 公升以上 606 電冰箱 250 公升以下 404 635.5 洗衣機 317 346.5 電子電器物品 冷、暖氣機 248 410.5 筆記型電腦 39 303 主機板 49.2 硬式磁碟機 49.2 電源器 8.2 機殼 8.2 監視器 127 215 噴墨 81 雷射 137 印表機 點矩陣 151 192 資訊物品 廢主機 182 資料來源：行政院環保署(2005)
2.5. 協同運輸管理的定義、流程和效益
國際組織自願性跨產業商務標準物流協會 (VICS) 的附屬協會 CTM (CTM Sub-Committee of the VoluntaryInter-Industry Commerce Standards Logistics Committee)對於協同運輸做了以下的定義，” CTM 係整合供應鏈的貿易夥伴與運輸 服務業的流程，以消除運輸規劃與執行過程的無效率”。CTM 主要目的是透過協同 機制，消除供應鏈中實體運輸部分造成的無效率，以改善所有協同關係參與者的營 運績效。19 有關CTM 的架構和商業程序主要分為策略、戰術及作業等三個層面，相關的 內容整理說明如下： 1. 策略層級：為協同的協議範圍與目標之定訂，涵蓋面包含確認流程步驟、 那些資訊需要分享，如何分享、運送條款、地理範圍、配送策略、績效衡 量、異常管理議定書與如何分配利益等。 2. 戰術層級：為運輸設備需求之規劃，以所有的參與者共同分享裝運預測 (shipment forecast)為重點，透過需運送貨品的者提供的出貨預測量，來協 助運送者掌握預期的裝運量與運輸設備的需求量，實施的步驟為：(1) 從 產品的訂單預測產生裝貨預測，並以此規劃事前的裝運策略 (例如整裝或 併裝)；(2) 擬定裝運計畫及指派運送人；(3) 裝運預測異常的確認，運送 人在收到貨物後檢視實際收貨量與裝運預測規劃的運輸容量是否相符，並 確認運輸設備是否不足。如果可供應運輸容量不足，則採用事先議定的異 常管理 (exception management)，可能的解決方案包括運送人調整可供應 運輸容量或是改用預先指定的替代運送人等。 3. 作業層級：以實際裝運規劃、執行與帳務管理的作業流程為主，包括運送 策略 (例如整裝、併裝、載具等)、排程、貨況訊息、運費結帳 (例如付款、 對帳) 等。依照 CTM 白皮書，將有關 CTM 主要的商業程序會整如下表所 示。 表 2-3 協同運輸管理商業程序
層級
參與者
工作項目與流程
參與者
策
略
託運人 供應商 製造商 配銷商 參與運送者 前置協議 ‧ 定義夥伴關係 ‧ 決定參與的運送人或3PL ‧ 運輸規劃 ‧ 資訊分享 收貨人 製造商 配銷商 零售商 運送人 託運人 供應商 製造商 配銷商 協同訂單預測 收貨人 製造商 配銷商 零售商戰
略
參與運送者 產品/訂單預測轉換為裝運預測 運送人20
層級
參與者
工作項目與流程
參與者
裝運預測異常的確認(實際收貨 量與裝運預測規劃的運輸容量 比較，並確認運輸設備是否不 足) 裝運預測異常解決方案 顧客訂單預測 參與運送者 交付運送 運送人 託運人 收貨人 運輸排程 運送人 託運人 收貨人 貨況追蹤 運送人 運費結帳作
業
參與運送者 績效評估 運送人 (資料來源：CTM White Paper 與馮正民等人,2007) CTM 協同程序著重於加強三種主要夥伴—買方、賣方與運送人之間的關 係，也就是在物流活動中的託運人(shipper)、運送人(carrier)與收貨人(receiver) 以 及代理的參與者，例如第三方物流業者(3PL) ，彼此之間的互動與合作，參見 圖 2-5 所示。協同的參與者藉由分享供給與需求的資訊(例如訂單預測、異常事 件處理、運輸容量需求、可供應設備) 及運作能力，來改善整體運輸規劃與執 行流程的績效與設備的使用效率 (例如運輸工具、倉庫)。爲獲得正面的效益， 參與夥伴之間的流程必須是即時的、可延伸調整的、自動化以及成本有效的 (Rabinovich,2005)。 圖 2-5 協同運輸的參與者 前述所列的協同運輸管理商業程序，主要分為五個階段14 個步驟，彙整於21 圖 2-6 與各步驟說明如下所示： 策 略 關 係 C T M 的 步 驟 1 ‐2 建 立 訂 單 與 運 載 量 預 估 C T M 的 步 驟 3 ‐5 訂 單 與 運 載 量 請 求 運 輸 程 序 C T M 的 步 驟 6 ‐8 運 載 合 約 確 認 程 序 C T M 的 步 驟 9 ‐1 1 發 票 與 實 施 結 果 管 理 C T M 的 步 驟 1 2 ‐1 4 商 業 循 環 時 間 圖 2-6 CTM 程序實施五大階段 14 步驟關係圖 步驟一：建立協同關係 製造商(批發商)與運送人擬定執行原則與相關規定，以建立協同合作關係， 雙方互相協議有關貨運之間該由誰付運費、由誰來出面跟貨運業者溝通、需託 運的物品與數量、託運地點與運送過程需採用處理方式。其次，當發生例外狀 況的時候要如何處理，此步驟也會訂定 KPI 或是度量的標準，來衡量表現的滿 意度。 步驟二：建立聯合商務計畫 託運人與收受人之間所協議出的代表人與運送人一起協議，整合規劃階 段，提供運送量與運送配備之間的規劃整合，透過這過程貨運業者可以有長期 的彈性來調整自己設備資產策略。 步驟三：訂單與裝載預測 透過相關前端資料(如 POS 系統)或之前經驗的回饋，協助來創造出訂單預 測及裝載預測，未發生例外狀況則執行步驟6，反之則執行步驟 4 步驟四：辨別訂單預測與裝載預測的例外情況 例外狀況的出現，雙方出現差異，可能是運送人無法負荷等等，依據第一
22 步驟的協定去做例外狀況處理的考量。 步驟五：例外事件的處理 共同合作解決，如果合作解決完之後回到第三步驟，重新創造訂單與裝載 預測。 步驟六：訂單與運載量請求運送 運送者的決策資訊與長短期貨物運送合作關係會影響到這個程序訂單與裝 載請求運送是基於調整過的訂單預測結果。透過這個過程後有三種路徑選擇， 第一是執行，進行運輸裝備規劃，如果有限制條件的話，就回到第五步驟的例 外狀況處理。當運載量請求運送預測有例外情形則執行第七步驟，否則執行第 九步驟。 步驟七：辨別請求運送方預測的例外情況 利用在第一步驟事先協議，基於最新的設備利用情形、揀貨要求條件、運 送要求條件來辨別例外狀況，協同合作會排除不必要的等待時間以及隨之而來 的費用，而且會提升全面的效率。 步驟八：協同解決異常狀況 參照雙方的決策的支援資料，來共同解決問題，接著執行步驟六。 步驟九：運費契約的確認 為特定貨物訂單訂定最終載運合約，這表示接受請求運送的結果，運送者 根據此步驟產生的貨物清單以及BOL(Bill of Lading，載運提單)來進行貨品的揀 貨。載運提單上記載運輸貨物時的基本資訊，如規定期限、出發點和目的地、 數量和重量與費用。 步驟十：辨別運送時的例外狀況 包含了載運特性例如:重量、貨物種類、貨物等級以及載運狀態的溝通，運 送人會一直更新貨物目前的情況，辨別是否有例外狀況的出現，如果有的話就 向製造者回報，製造者接到通知會同時告知 CPFR 的管理者運送情形出錯，可
23 能會影響到補貨以及相關預測的部份，製造者也同時加入解決問題的行列，由 夥伴間相互合作解決。 步驟十一：解決運送的例外狀況 當運送時發生例外狀況時的處理步驟。 步驟十二：辨別收據的例外情況 在貨品運送完畢後，由運送人開出發票，由製造商來付款，如果說雙方認 知的資料不一樣，例如重量、貨物種類、貨物等級等等，便需要處理這個例外 狀況。 步驟十三：收據例外狀況處理 重量、貨物種類、貨物等級，這些資訊在步驟十就會提供，經由訊息合作 來共同解決這個例外狀況。 步驟十四：成效管理 合作夥伴的評量與成效的衡量基於第一步驟所訂定的 KPI 來衡量，此一回 饋動作可以為下次的訂單與貨物預測。 透過這些協同的商業階段和步驟，CTM 協同運輸管理可以為共同參與者帶 來的效益，分為兩大部分ㄧ是實質收益上可以增加銷售量及減少成本支出，另 一是在資產管理上可以降低庫存量，使運輸資產最佳化，以及每日銷售的未償 貸款量，白皮書上所提出的效益如圖 2-7 所示。
24 CTM 機會 增加的 收益 增加的 資產負 債成效 增加銷售量 降低成本 增加交易性 資產效益 改善每日銷 售未清帳款 降低庫存量 註釋 •CTM能增進服務水準且隔板使用效能 •供應商和運輸商因CTM能力，成為對於主要零售 需求的go-to夥伴 •降低或減少供應鏈上因溝通不良所趙成的成本 支出，例如 –增加的額外運輸 –卡車的低效率運載 –運輸管理支出 –貨品管理成本支出 •提高協同設備運輸裝置與倉儲設備的使用效率， 例如 –不間斷運輸 –共用倉儲空間 –較低固定資產 •提供所有參與者全系統的供給與需求狀況，降 低不需要的庫存 •夥伴間較好的溝通增加合作機會，降低每日未 清償帳款 圖 2-7 協同運輸管理的效益 協同運輸管理是一個新的貨主與運送者的夥伴策略，如 Esper 與 Williams (2003) 指出，CTM 目前處於發展階段，它的價值衡量於現存的文獻中較少提 到，依據其研究認為利用資訊科技實施CTM 可使運輸成本節省 8.4% 至 20%、 即時績效改進 5% 至 30%、車隊使用率增加 10% 至 42%，並可大幅減少管理 成本。 Tyan 等人(2003) 以個案研究的方法探討應用 CTM 於台灣筆記型電腦製 造商與全球化第三方物流業者的全球供應鏈，分析結果認為實施 CTM 可以減 少運送者的運輸週期時間以及總營運成本。Feng 與 Yuan 等人(2005,2007)發展一 個評估 CTM 的分析架構，透過模擬方法，結果顯示供應鏈成員與運輸服務業 協同合作將可以改善供應鏈的績效。 目前的研究大部分著重於個案研究或如馮正民等人(2007)透過系統動態學 來建構協同運輸管理模式，探討引發問題與變因之間的交互影響，這類的研究 並沒有針對實施CTM 狀況下，運輸業者該如何擬定完整規劃，針對運輸數量、 路線規劃及提供給需求者的服務水準，造成對運輸成本的影響提出決策支援的 方法。因此，為了建構本計畫的決策模型，下一節即針對目前協同運輸管理研 究中，有關管理模式欲解決的問題、使用分析方法與研究成果作一彙整探討。
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2.6. 各類相關模型探討
2.6.1. 協同運輸管理模式
上一章節將CTM 執行步驟作一簡介，其中提到協同運輸管理中需要做二項預測， 即是各託運人的出貨量的預測，當需求量決定後，還需要做請求運送方預測，即運輸 量預測。這兩者的預測，牽涉到對託運人與收受人之間的服務水準、運籌上的運輸成 本及資源規劃。對於協同運輸管理模式相關文獻的整理節以這幾個構面加以分析探討。 大部分的學者仍將 CTM 的研究議題，著重在傳統運輸管理研究重點的路徑規劃上，Bas、Cees 和 Lori (2005)年的研究中透過 Hub 網絡的設計降低因為需求量增加、
運送等候與運輸工具容量限制所造成的無效率，建構數學模式計算Hub 網絡所需設定
數量，透過實際資料計算Hub 網絡建立後的物流成本和原本運輸網絡比較，可以有明
顯的改善。Spyridon (2007)的研究也驗證了要有效結合網絡上不同運輸資源，透過 joint route planning 可以增加彼此的獲利。
Riego 和 Dustin (2005)希望解決單一需求的車輛路線問題，尋求拖車數量的最小
化，結果驗證發現使用Earliest Start Time 的方式建構路線是最有效。而 Ozlem 等人於
2007 年發表的研究主要解決時間限制下，如何涵蓋最大路徑問題(Lane Covering Problem) ，其是利用演算法和參數調整來獲得問題最佳解。次年 Ozlem 等人再延伸討 論協同運輸作業中的 deadeading 問題，進行合作夥伴的成本分配模型建構，發現成本 會依據路徑的完整程度而定（有來有去），且不同的結構對於成本分配會有不同的影 響。另外，Takashi、Senkubota、Takuya 與 Norihisa (2008)的研究顯示針對比較小尺寸 以及生命週期比較短的產品，設計運輸網路時，需考慮最小運輸成本，且運輸不一定 要統一經過 DEPOT 的運輸模型，經實驗法證明所提出的兩種模型會比之前單考慮讓所 有車輛都經過DEPOT來的更節省成本。 路徑規畫往往需要考量載具的容積問題，Thomas 與 Dirk(2008)的研究結合路徑規
畫與貨櫃兩個議題，分別用General Pickup and Delivery Problem (GPDP)與 Multi-stage
transportation model 結合，採用 Large Neighborhood Search (LNS)進行貨櫃的調度決策，
依據四種不同的統計分配，證明所提方式優於 Solomon 的兩個隨機例證及兩個群集例
子。Denise、João 與 Borenstein(2009)研究貨櫃的配送規劃，因為成本和服務水準一樣 重要，這裡同時考慮一般貨櫃與空貨櫃兩種狀態的需求，將問題拆解成小問題，整合
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數學規劃、隨機模型、模擬與啟發式方法來解決相關問題。結果發現當貨櫃數量增加 時，運輸成本亦會增加，WRL（Weight average order response lateness）和貨櫃使用率
都會降低。Caris 與 Janssens(2009)的研究則將貨櫃設定為同樣大小與類型，則問題其實
就成為透過何台車輛如何來取貨與運送貨品。在服務所有顧客基準之下，需要尋求最 小的成本支出，將成本分為固定成本與運送成本，固定成本包括自有車輛折舊費用、 租賃車輛、保險費用與司機費用等，運送成本主要與時間成本相關，服務所有顧客所
需時間與客戶端等候時間等。這類問題通常是NP-hard 問題，所以用 heuristics 方法來
求解，在此篇研究中提出新的 lower bound 衡量方式，並提出改善過後的 heuristics 方
法。
近期的路徑規劃研究上，則將單純的成本考量，加上了天數與運輸量變動等的不
確定性因素，如 Marta 和 Herbert(2009)的研究模型中提供正向物流公司完整的物流整
體規劃方式，分成四種分析因素去做考量，分別依距離、天數、車隊自行擁有和貨物 整併來考量，建議透過自有車隊以及簽約物流業者間的合作，同時考量固定以及變動 成本，透過整合規劃減少成本支出。另外，Zhong、 Roy 和 Lee(2009)研究在其模型中 加 入 了 運 輸 量 不 確 定 性 因 素 考 量 ， 提 出 一 個 兩 階 段 的 隨 機 整 數 規 劃 模 型 ， 解 決 pWDP(Plug-in winner determination problem)問題，第一階段尚未考量運輸量的不確定 性，利用隨機規劃進行初步的指派運載者，第二階段決策則是考量實際運輸量後修正 指派。透過此模型，成本的管理上優於傳統未考量運輸量之sWDP 模型。 協同運輸的服務水準與協同程度同時也會影響到生產排程的效率，Lei 等人於 2006 年發表的研究中即發現，透過協同運輸能減少的潛在成本，其將協同程度分為部 分、完全與完全沒有下去做探討，發現當運輸者願意分享的意願越高，協同排程的效 率越好，即資訊分享程度與排程效果呈現正相關。而 Kunpeng 等人(2008)的研究，希 望找出在 make-to-order 的情況下，考量最小化總配送成本、訂單分配與第三方物流業 者之運輸時間，進行生產與運輸排程近似最佳解的尋找，結果證實Simulated annealing
(SA)法比 Decomposition algorihm (DA)法在這類議題上表現好。另外，若運送貨物會時 間需要嚴格的控管(如預拌水泥)，Yan、Lai 和 Chen(2008)研究中建構混合整數規劃模 型，解決此狀況下的生產排程和車輛調度問題。
過去大多把運輸成本涵蓋在固定成本中，而 Ertogral、Darwish 與 Ben-Daya(2006)
27 運輸批量大小對成本的影響，結果發現企業將運輸成本明確的考量至供應鏈中可以有 效的節省成本，另外，運輸成本也會影響生產和存貨決策。 再者，在 CTM 的決策模型中，還有需要解決合作夥伴評選問題，Krajewska, 和 Kopfer(2006)針對貨運業者協同合作進行研究，每項運輸任務可以選擇自己運送或委託 業者達成，他們將協同合作的過程有三個階段： 1. Processing：每個業者先提出自己未協同時的最低成本。 2. Profit optimization：計算不同合作方式的獲利，進行任務分配。 3. Profit sharing：共享獲得利益。 結果證明參與合作者的對全體的總獲利增加，而沒有參與者則會遭受損失。Toni
與Ahti(2009)則針對虛擬組織合作夥伴評選問題加以研究，在 VBE（Virtual organization
breeding environment）環境中進行虛擬組織合作夥伴的評選，採用 MILP model（Mixed integer linear programming）進行每個夥伴的工作分配。選擇合作對象有三個標準，包 含總成本、風險處理能力與協同合作能力，。最後再使用多準則分析（Multi-criteria analysis）決定合作方式，透過實證可知透過此評選機制可以幫助選擇合作夥伴，達到 帕雷托有效配置(Pareto-efficient configurations)。
最後，CTM 研究中考量逆向運籌者更少，大部分的運輸管理研究若是加上逆向運
輸，會像Salema、Barbosa-Povoa 與 Novais(2007)的研究著重在 Recovery network model
（RNM）同時考量正向和逆向物流的網絡設計上。研究模型中主要會考量到生產儲存 空間限制、多產品生產及需求流量的不確定性等因素在完整網絡時的影響，比較少討 論在完整網絡時，協同運輸作業的實施程序與預測方法。 經過前述的文獻探討，釐清協同運輸的研究上，目前尚未確認的問題，並定義本 計畫欲解決問題的範圍如下所示。 1. 協同運輸管理模型上，對於逆向運籌所帶來的不確定性因素影響，並未納入模 型中考量。當參與協同規畫者在做出貨預測和運輸量運輸預測時，會受到再 製商品供應時間、環保政策回收品使用比例或商品品質的影響，增加預測的 困難度，降低提供的服務水準。
28 2. 文獻中預測皆以需求提出方與接受方為主，利用混合預測模型來進行預測分 析。目前較少以運送業者角度，進行協同運輸管理架構下之出貨預測與貨運 需求預測研究。 3. 文獻中在做成本評估時，考量的影響因子包含運送距離、天數、車隊自行擁有、 載具的載運量和買方需求頻率與賣方生產率等，模型中的因素個數多為固 定，因本計畫將逆向運籌納入模型，會造成影響因子在短期預測時產生很大 的變動。本計畫中，主要為運輸量預測模型設計，其中包含許多指標性變數 與一般性變數，將採用多元迴歸分析的雙對數線性函數來做因果分析，動態 調整變因，以降低變數影響效果被低估或高估之現象。 4. 綜合上述文獻之探討，目前研究較少針對協同運輸管理架構下的出貨預測模式 與貨運需求預測模式進行探討，本計畫將結合協同程度的差異化，作為本計 畫建構運送業者協同出貨預測與貨運需求預測研究之基礎，並透過實驗分析 觀察協同程度與預測準確度間之影響。
2.6.2. 逆物流模型
Fleischmann(1997)等人，曾針對與逆物流相關的作業管理面相關模型進行回顧與探 討(如圖 2-8 所示)，相關研究分為幾個類別，首先是位址選擇模型(facility location models)，考慮在有許多來源的情形之下，路網之中的中繼站應該設立多少回收廠、廠址 選擇之問題，而中繼廠也就是扮演物流中心的功能，具備儲存、處理等作用。過去曾有 容器、泥砂、鋼鐵方面的實例研究。此類研究所面臨的問題為，從客戶端所回收之退回 商品中，品質以及數量方面的不確定性。作者並建議未來的研究者可能傳統網路進行延 伸。其次是存貨控制方面(inventory control)的模型，主要研究如在同時使用全新原物料 以及再生原料的情形下，而再生原料的數量及品質卻又不確定，如何達到服務水準及控 制成本。使用確定性數量模式的模型例如最適再訂購量(EOQ)之探討，隨機性模型例如 再製造系統(Repair/Recovery Systems)，在模型之中將回收量視為一種獨立隨機變量。 Fleischmann 之研究尚整理出關於將再生物料納入考量之生產規劃控制、現場控制之模 型。由於逆向物流服務商位址挑選是本計畫研究的重點，接下來進行關於逆物流實際網29 路配置系統文章之探討。 消費者 製造廠商 回收廠商 配銷 收集 供應商 正向通路 逆向通路 圖 2-8 逆物流配送架構圖 Louwers 等人(1999)針對廢棄地毯的廠址選擇方面，提出了考慮廢棄地毯收集、廢 器地毯的初步處理、廢棄地毯之配送網路等因素的數量模型。在其模型的流程概念當 中，當消費者使用過的廢棄地毯經過收集之後，將運送到附近區域的區域廢棄物處理中 心，經過篩檢、挑選，將毫無剩餘價值用的地毯送至掩埋場，經過區域廢棄物中心處理 過後的地毯，責運送到另一個處理中心(配合地毯再製造過程的特性)，最後成為可再生 原料，並運送至顧客端進行再利用。此模型分別計算地毯經過每個節點之成本，最後以 總成本最小為目標，使使用者能決定廠址最適合的區域處理中心之位址。(如圖 2-9) 區域 處理中心 丟棄 物品者 廢棄物 來源 廢棄物 處理 再利用 廢棄地毯 經過處理後的地毯 區域 處理中心 丟棄 物品者 廢棄物 來源 廢棄物 處理 再利用 廢棄地毯 經過處理後的地毯 圖 2-9 廢棄物地毯處理流程 Shin(2000)針對台灣地區的 end-of-life 電腦回收處理，建構出一混合整數規劃模 型，模式的目的在於建構一個最小成本的逆物流網路架構系統，選擇適合的場址位置規 劃及廢棄電腦配送量，其網路中包含了收集點、中途儲存站、處理設施、再生原料市場、 廢棄物處理以及最中的掩埋處置。在其模式之中考量了運輸、處理、掩埋、設施之固定
30 成本等，亦考量在台灣現有環境之下，回收網路中可能得到由環保基金管理會所發的補 貼金額、販賣二手原料之利潤，以及對廠商的回收率(take-back rates)限制。對於其系統 中具備不確定因素之輸入變數的估計，Shin 採取將過去的電腦銷售量以及電腦的平均生 命年限相乘，來估計廢棄電腦之回收量；Shin 並且認為處理廠的處理拆卸成本可能因為 處理者的學習曲線上升而下降；此外 Shin 以過去針對台灣地區製造業的統計資料來估 計廢棄電腦產生再生原料的比率，並認為因處理技術的成熟與否，將影響再生物料的產 出。 Jayaraman 等人於 2003 曾提出一個逆物流配送網路的架構，探討在逆向物流之下， 設施配置問題。其設置了一數學模型，並利用啟發式演算法來計算求解。且此研究歸納 過去的文獻發現，無論是正向或是逆向網路，皆可以被分開討論，還可以減少問題的大 小。因此，此研究著重於逆物流的架構設計上。其網路架構中的節點包含了顧客將退回 商品送回之零售點(圖 2-10 中的 origination site)、收集站(collection site)以及製造商。網 路中的設施可選擇使用或不使用。許多探討逆物流網路架構的模式當中，節點拓樸結構 皆與此相似。
Destination Site Collection Site Origination Site
Unused sites are shaded Unused sites are shaded 圖 2-10 逆物流網路架構圖
Ko 以及 Evans(2007)在其對逆物流配銷網路的研究中，以第三方物流(3PL)提供的 逆物流服務觀點，建置了一個動態的整合數學模型，使決策者能考慮物流中心之位址 選擇。第三方物流業者擁有完善的正向物流配銷實體網路，同時可提供成為實施逆向
物流活動之資源，在3PL 的服務範圍之中，主要著重於退回商品的運輸、倉儲、以及
31 至於退貨商品的來源、經處理之後的再生原料去向，分布較為複雜，難以精確掌握。 為配合此項第三方物流的服務特色，作者同時將正向物流以及逆向物流考慮在模型之 中，並特別探討運輸費用、物流處理中心費用帶來的影響。 正向物流 網路 零售商 倉庫 終端使用者 使用者 回收中心 回收中心 回收中心 回收中心 處理 中心 再製造 工廠 處理 中心 再製造 工廠 處理 中心 儲存 中心 3PLS 正向物流 網路 零售商 倉庫 終端使用者 使用者 回收中心 回收中心 回收中心 回收中心 處理 中心 再製造 工廠 處理 中心 再製造 工廠 處理 中心 儲存 中心 3PLS 圖 2-11 3PL 觀點的網路結構圖 Zhang 等人(2007)同時也以第三方物流的角度來探討逆物流路網架構的研究問 題，求取營運成本最小的網路架構。與 Ko 以及 Evans 不同的地方是，Zhang 等人認 為過去關於逆物流網路架構的研究仍有不足之處，第一個是未在數量模式之中表達不 確定性因子，例如廢棄物回收數量的不確定。第二點則是許多文獻沒有因應產業界將 逆物流活動外包給 3PL 的潮流，從 3PL 的角度來設計模型。在此篇研究當中，作者 採取模糊理論來處理不確定的回收量以及運輸率。如圖 2-11 所示，在 3PL 的營運範 圍之中，其網路架構中包含三種節點：一、退回商品來源如零售商、倉庫、使用者等； 二、中途回收點，以及一些處理退回商品的設施如處理中心、再製造工廠。3PL 所提 供的服務端看客戶的需求，視客戶是否有自己的處理設施。不過此研究所建構的模型 之中，3PL 專職替企業提供收集、運輸、儲存的服務，並無包含退回商品的相關拆解 處理活動。 Sodhi 以及 Bryan(2001)年也曾提出從不同角度來設計的逆物流模式，其研究把逆 物流網路的活動切割成三段，以當中的三種角色為出發點，制定出適合各個角色的三 種最佳化模型。這三個角色分別為回收廢棄物的第一站收集源頭(sources)、中途負責
32 運輸的回收者(recycler)、以及將產品進行處理等處置的處理者(smelters)。依據個別的 需求設計出成本最小或利潤最大的最佳化模型，特別針對廢棄電子產品如何分解為可 再利用的原料有詳細說明。最後分別套入電子廢棄產品的回收、拆解、處理為可用的 金屬為例，探討模式的實際應用。 國內亦有關於逆物流作業管理方面之相關研究，例如楊文正(2005)，其廢棄物物 流系統規劃之研究，針對廢棄物的回收網路，提出一個混合整數的規劃設學模型，讓 使用者透過模型來決定廠房位址，並且同時還可讓使用者決定新建廠房的可回收、處 理的廢棄物類別；而在存貨模式的研究方面，例如楊思駿(2006)，建立考慮逆物流機 制之下的存貨管理數學模式，讓管理者以多期或單期訂購來選擇適當的存貨模式，以 現有的逆物流存貨模型為基準進行調整，以成本最小為目標，採用遺傳演算法以及免 疫演算法來進行求解。 而許鉅秉等人(2002)，則對於逆物流之中的有害廢棄物，探討其最適合的營運模 式。針對有害的廢棄物，其訂單決策，發展多期的數學量化決策模型，剖析國內外現 存之逆物流決策發展程序，透過多維線性函數之架構，以營運成本最小為目標，考慮 一個工業區域內的廢棄物處理中心，其最適合的廢棄物訂單接受量以及實際處理量。 其後有何家豪(2003)，針對高污染工業區區域之內的有害廢棄物，從產源開始到 最後的處理過程中，透過處理廠商之聯合處理、共配機制與逆物流管理方式進行廢棄 物相關處理活動決策。並以數學規劃方式，藉由量化數學模式表現多期處理來表現廠 商的模式，求解加入風險貨幣化後的逆物流成本，以營運成本最小作為目標，達到最 佳化廢棄物處理決策之成效。從此研究之中可看到，透過聯合處理機制，廢棄物本身 產量的規模經濟效果愈大，間接促使廢棄物的處理成本下降進而提升回收利潤，促進 逆物流活動進行。在運輸成本方面，由逆物流中心來實施共配機制，會對總成本產生 明顯減少的效果。由於廢棄物的處理成本與運輸成本對於總成本的影響程度相當大， 因此，藉由推動聯合處理的作法來降低處理成本與運輸成本，是廢棄物處理未來的趨 勢。
