Transcript 第八章損耗性存貨系統
第八章 損耗性存貨系統 1 個案研究 任職於某大型量販店生鮮食品部門的經理，正為 了部門裡牛奶的每日訂購量大傷腦筋，近來因為 狂牛症的關係，造成鮮乳銷量下跌，但近來政府 一再發佈消息，保證台灣本地鮮乳絕無受到狂牛 大家一起動動腦， 症感染之疑慮。令經理煩心的是，鮮奶屬於損耗 看看到底應該訂多 性商品，保存期限相當的短，訂的太多，怕民眾 少？ 仍然顧慮狂牛症而販售不完；訂的太少，又怕損 失利益。假如你是該部門經理，要如何來解決難 題呢？ 中原大學供應鏈再造實驗室 2 損耗性存貨的重要性 存貨 (Inventory) 是一種具有經濟價值的閒置資源。 存貨存在的原因 :需求不確定、品質不穩定、管理 不當及防止缺貨……等。 存貨不足會導致缺貨、銷貨損失、顧客不滿意及 生產瓶頸，最嚴重將會使商譽受損導致顧客的流 失。 存貨過多會產生存貨成本的增加及營運資金的積 壓，導致周轉資金的緊迫，阻礙企業的經營。 中原大學供應鏈再造實驗室 3 損耗性存貨的重要性 工商業界將存貨分為原料、在製品、製成品、組 合件、消耗性材料等五類 在一般的存貨模式中，大都假設存貨可以無限的 儲存，存貨的減少只因為供應需求及銷售。 在現實的情況，絕大多數存貨的價值和數量會在 持有的過程中，隨著時間的因素使其減少或降低 價值，如：發生腐敗、揮發、退化、變質等現象， 這類的商品像是：生鮮蔬果、肉類、汽油等……， 我們通常稱這類的存貨為「損耗性存貨」。 中原大學供應鏈再造實驗室 4 損耗性存貨的重要性 由於損耗現象普遍出現在一般日常生活中，損耗 性存貨也因此會產生額外的成本，若不加入損耗 性的因素探討，會造成因存貨模式結構的不完整 而影響模式正確率；要是因此作出錯誤的決策， 則將會導致更大的損失。 近年來，由於生鮮超市、半導體業及物流業的蓬 勃發展，使得損耗性存貨的管理更值得重視。 中原大學供應鏈再造實驗室 5 損耗之特性與種類 多數產品在存貨持有的過程中，普遍發生損耗的 現象。 所謂「損耗」，是指物品無法正常執行其原有功 能之任何情況，這種現象會造成存貨量的耗用比 預期需求還多。 中原大學供應鏈再造實驗室 6 損耗之特性與種類 損耗的特性 Ghare 和Schrade 將損耗分為下列三種： 1.直接損耗 (Direct Spoilage) 如：蔬菜、水果、生鮮食品……等易腐敗之食物。 圖8.1 蔬菜、水果、生鮮食品……等易腐敗之食物 中原大學供應鏈再造實驗室 7 損耗之特性與種類 2.實質消耗 (Physical Depletion) 如：汽油、酒精……等揮發性之液體。 圖8.2 汽油、酒精……等揮發性之液體 中原大學供應鏈再造實驗室 8 損耗之特性與種類 3.退化 (Deterioration) 如：電子元件之功能退化、輻射性物質蛻變、底 片的變質、藥物過期所導致的失效……等。 圖8.3 底片和藥物為易變質之物品 中原大學供應鏈再造實驗室 9 損耗之特性與種類 損耗的種類 在損耗性的類型方面，通常是以時間價值與產品壽命 來區分： 1.時間價值來分類Raafat (1)固定效用 (Utility Constant) 產品在其使用的期限內，功能雖然會隨存放時間 增加而減弱，但是使用期間前後的效用並不會有太 過顯著的差異，如藥水。 (2)效用遞增 (Utility Increasing) 產品在使用的期限內，它的價值會隨著時間漸增而 增加其價值，如某些酒類。 (3)效用遞減 (Utility Decreasing) 產品在使用的期限內，它的價值會隨著時間增加而 降低其價值，如蔬菜、水果及生鮮食品等。 中原大學供應鏈再造實驗室 10 損耗之特性與種類 2.產品壽命來分類Nahmias (1)固定壽命時間 (Fixed Lifetime) 產品的生命週期是可預知，而且壽命與整個存貨 系統之其他因素或參數無關，因此又稱為時間無 關 (Time-independent) 的損耗。 這類物品在生命週期內，其價值或功能會逐漸消 退，當物品保存期間超過其壽命期間時，則此物 品將被視為完全腐敗 (Completely Perish)，而變得 毫無價值可言，亦不能再使用，這類產品如：牛 奶、血庫存貨及食品……等。 中原大學供應鏈再造實驗室 11 損耗之特性與種類 2.產品壽命來分類Nahmias (2)隨機壽命時間 (Random Lifetime) 這類產品無保存期限，而存貨在持有的過程中， 產品的壽命是服從一機率分配的隨機變數。如： 伽瑪 (Gamma) 分配、韋伯 (Weibull) 分配、指數 (Exponential) 分配等，產品即以某一分配的退化 率逐漸縮短其壽命，此類損耗又稱為時間相關 (Time-dependent) 的耗損。這種產品如：電子元件、 化學藥品……等。 中原大學供應鏈再造實驗室 12 例題1 假設某一產品第1期的期初存貨為200，每期期 初的存貨會發生20% 的損耗率，故存貨會隨著 期數增加而遞減。本例題假設存貨的減少只因 損耗的發生 (即不考慮需求的減少)，試算出 每期的期末存貨量： 動動腦，動動手 中原大學供應鏈再造實驗室 13 解: 期間1： 期初存貨= 200 損 耗 量= 200 x 0.2 = 40 期末存貨= 200 － 40 = 160 第1期的期末存貨等於第2期的期初存貨160。 期間2： 期初存貨= 160 損 耗 量 = 160 x 0.2 = 32 期末存貨= 160 － 32 = 128 以此類推可以完成下表，並了解每期期末存貨的影響。 中原大學供應鏈再造實驗室 14 期間 期初存貨 本期損耗量 期末存貨 1 200 40 160 2 160 32 128 3 128 25.6 102.4 4 102.4 20.48 81.92 5 81.92 16.38 65.54 6 65.54 13.11 52.43 中原大學供應鏈再造實驗室 15 需求率固定的損耗性訂購模式 在六十年代，存貨模式的相關文獻中，大多假設物品為非損 耗的情況。但傳統的EOQ存貨模式，其假設條件的限制太多， 使它的實用性大為降低。 在1961年 Hadley and Whitin最先考慮到存貨在經過一段時間 後會發生損耗的情形。之後的近數十年來，研究損耗性存貨 的學者日益增加。 Ghare and Schrader在1963年首先探討損耗性存貨的存貨問題， 放寬基本EOQ存貨模式的條件，並假設產品的損耗率服從指 數分配，推導出固定損耗率的經濟訂購批量模式。此模式假 設在時間t的需求率為R(t)，訂購期間的存貨水準為Q(t)， Q(t) 會受到需求率R(t)及損耗率 的影響，可經由微分方程式： 求得此存貨水準Q(t) 中原大學供應鏈再造實驗室 16 需求率固定的損耗性訂購模式 在1973年Convert and Philip將Ghare and Schrader的損耗性 存貨模式，引入存貨損耗率服從二參數韋伯分配的情形， 在時間點t時的需求函數為D(t)，訂購期間之存貨水準為 Q(t)，其中 α、β 為韋伯密度，利用微分方程式： 求得此存貨水準Q(t) Philip進一步的將Convert and Philip所建立的模式擴充為存 貨損耗率服從三參數韋伯分配的模式，並且分別討論產品 在接收時已損耗與儲存一段時間才損耗，兩種情形對於決 策的影響。在模式中損耗率函數為g(t)，其定義如下： 其中，γ為韋伯分配的位置參數 (Location Parameter)。 中原大學供應鏈再造實驗室 17 需求率固定的損耗性訂購模式 Shah 延伸了Philip的模式，加入了缺貨條件，Aggarwal隨 即修正Shah在模式推導上的錯誤。Tadikamalla則在Philip 之後，提出存貨損耗率服從伽瑪分配時，在不允許缺貨的 條件下建立基本模型。在此模式中說明了雖然伽瑪分配與 韋伯分配的函數形狀很相似，但兩者所代表的損耗特性卻 是不一樣的。此模式的損耗函數g(t)如下式所示： ，其中 f(t)為伽瑪分配的機率密度函數 (Probability Density Function)，α為尺度 (Scale) 參數，β為形狀 (Shape) 參數。 Cohen考慮Ghare and Schrader的存貨模式，但以總獲利最 大為目標，並加入了缺貨的情況。Aggarwal and Jaggi則改 善Cohen解題的過程，提出一套更為簡便的方法。Wee則 將允許完全缺貨之假設條件修改為允許部份缺貨，加入指 數分配損耗的訂購模式中。 中原大學供應鏈再造實驗室 18 需求率固定的損耗性生產批量模式 在1975年Misra首先提出了在補貨率有限的情況下， 產品的損耗服從伽瑪分配與二參數韋伯分配之生產 批量模式。 Mak在Misra的指數分配損耗模式中加入了允許缺貨 的假設。 Kang 和 Kim利用Misra的模式，在指數分配的損耗 下，以獲取最大利潤為目標，推導出最佳售價與生 產時間的近似值。 Wee則將缺貨的假設擴充為允許部份的缺貨。接著， Wee延續此假設條件，探討當時間為離散時的生產 批量模式。 Heng etc.藉由電腦為輔助工具，以程式的撰寫去求 得近似解。 中原大學供應鏈再造實驗室 19 需求率固定的損耗性生產批量模式 Raafat etc.則以Fibonacii Search 的方法求得最佳解。 Chowdhury 和Chaudhuri在損耗率為指數分配的假 設條件下，推導出需求為確定性及機率性的兩種 存貨模式。 Elsayed 和 Teresi則延伸Chowdhury 和Chaudhuri 之 模式，並將損耗率修改成二參數之韋伯分配。 Sarker etc.則考慮需求率受到存貨水準的影響，找 出最佳的生產批量及存貨策略。 中原大學供應鏈再造實驗室 20 需求率變動的損耗性訂購模式 以上所討論的需求為固定模式，但在現實狀態下，某些產 品的需求狀況不是固定不變的，可能會隨著時間有遞增或 遞減的趨勢產生。因此，固定需求的模式便不適用，必須 將需求隨著時間變動的情況導入模式中作探討，使其更符 合實際狀況。 早在1977年，Donaldson即提出一套在有限的時間內，需 求隨著時間呈線性變動且不允許缺貨產生的基本訂購模式。 其介於計劃期間 (0, H) 的線性需求為： R(u)= a + bu，其中a, b為常數 該模式考慮在時間t至 (t+Δt) 所發生的需求為R(t)Δt，R(t) 為在時間點t時的需求函數，為一連續函數 (Continuous Function)，並且導出了一連串的分析解 (Analytical Solution) 之求解方法。 中原大學供應鏈再造實驗室 21 需求率變動的損耗性訂購模式 1981年，Dave 和 Pate首先將需求率隨著時間線性遞增和損耗 性存貨同時考慮，模式中的損耗率為一個固定的常數，以求 得訂購週期固定且不允許缺貨情況下的最佳訂購批量。 該模式提出 (T, ) 的損耗性存貨模式，其中 S i為訂購量， Ti為 Si 由起始點零到第i個週期結束時的時間， i =1,2,…, m，m為訂 購次數。模式中假設每個訂購週期之長度均相等，可無限補 充存貨且前置時間為零，損耗率為常數θ 。 Q(t)為第i個週期 i 在時間點t時的存貨量，其存貨水準的變化可由此方程式表示： 由此式可推導單位時間的平均總成本，並且藉此求出總成本 最低的訂購次數和各週期的訂購量。 中原大學供應鏈再造實驗室 22 需求率變動的損耗性訂購模式 Bahari-Kashani是以啟發式解 (Heuristic) 的方式，提出一 套存貨模式，允許訂購週期和訂購數量變動，並得知週期 變動時的成本是較低的。 Chung 和 Ting則延伸 Bahari-Kashani的模式，提出另一種 Heuristic 的方式，調整模式中的訂購週期步驟，使原本複 雜的計算過程簡單化，但此模式是不考慮缺貨的情形。 Hollier 和 Mak則推導出固定週期和變動週期兩種情況的訂 購模式。 Hariga 和 Benkherouf改善 Hollier 和 Mak在週期變動時的 求解方式，得到更精確的結果，也證明當初需求隨時間遞 增或遞減時，其訂購週期也是遞增或遞減的。 以上所探討的模式都是不允許缺貨的情況，但在某些環境 之下，缺貨的發生是無法避免的，故以下探討允許缺貨的 情況。 中原大學供應鏈再造實驗室 23 需求率變動的損耗性訂購模式 Sachan擴展Dave 和 Pate的模式，引入了缺貨的概念，決定最 佳訂購次數是由訂購成本、存貨持有成本、損耗成本和缺貨 成本所構成的變動成本所獲得。該模式假設為由起始時間零 到第i個週期存貨為零的時間 (i =1,2,3…, m)， 令 ，0≦γ≦10，其中γ表示缺貨期間佔訂購期間 ti Ti (Ti Ti 1 ) 的比率，而短缺的數量在下一期即可獲得補充。 Goswami 和 Chaudhuri也是延伸Dave 和 Pate的模式，並考慮 缺貨的情況，但假設最後一個訂購週期不允許缺貨且訂購週 期是固定的。 Hariga則延伸Goswami 和 Chaudhuri的存貨模式，並提出變動 訂購週期的模式，但最後一個訂購週期並不允許缺貨的發生。 Wee則進一步修改Goswami 和 Chaudhuri的模式，提出允許部 份補足的存貨模式。 Wu 和 Wang則以動態規劃的方法，在變動訂購週期與允許缺 貨的情況之下，找出最佳訂購的政策。 中原大學供應鏈再造實驗室 24 需求率變動的損耗性生產批量模式 在生產批量模式方面，1991年Aggarwal 和 Bahari-Kashani 提出一個在有限期間之衰退市場中，週期固定且不允許缺 貨的情況下，允許每一個週期生產率彈性變動的最佳生產 策略。 Wee 則探討模式在假設時間是一個連續的變數時，在需求 固定與允許部份補足缺貨的情況下，找出損耗性存貨的最 佳生產策略。 Wee 則修正了Wee的模式假設，探討當時間是離散變數時， 在有限生產率下的損耗性存貨模式的生產批量模式。在過 去所探討的存貨模式均假設補貨率無限，但在現實環境中， 補貨率不可能是無限的。因此，有限的補貨率較能符合實 際的狀況。 中原大學供應鏈再造實驗室 25 增值之存貨模式 增值的現象發生於一項物品或農畜品價值或功能增加，它 的意義大部份針對數量上的增加而言。這些產品通常包含 魚類、雞、鴨、豬隻……等，都是屬於這一類的存貨模式。 增值 (Ameliorating) 的存貨模式通常在初期時成長較為快 速，到了後期慢慢的減緩，這類的增值速率通常與時間有 相關，因此韋伯分配常被用來作為增值速率 (Ameliorating Rate)。 Hwang (1997) 考慮韋伯分配之增值速率的經濟訂購量 (EOQ) 存貨模式。他考慮部份可售的情況。此模式的最佳 解釋可利用圖解分析法，此模式開啟了往後相關的研究。 中原大學供應鏈再造實驗室 26 增值之存貨模式 Hwang (1999) 更進一步考慮增值速率和損耗速率 (Deteriorating Rate) 同時發生的存貨模式。 Mondal等多位學者 (2003) 考慮受價格影響的需求型態的增 值存貨模式。 Hwang (2004) 發展0-1規劃的增值存貨模式，藉此了解多個 設施下的最少設置方式。 Moon (2005) 更將相關的存貨模式，在時間與經濟因素影響 下，將時間價值與通貨膨脹列入增值速率和損耗速率同時 發生的模式的討論之中。因此，增值因子在損耗性存貨模 式中，其重要性可見一般。 中原大學供應鏈再造實驗室 27 範例 Ghare和Schrader在1963年首先探討損耗性產品的存貨問題，他 們放寬基本EOQ模式的條件，並假設產品的損耗率服從指數分 配，推導出含固定損耗率的經濟訂購批量模式 (如圖8.4)： Q(0) 存 貨 水 準 dt Q(T) 0 t (t+ d t) T 時間 圖8.4 呈指數分配的損耗性存貨水準 中原大學供應鏈再造實驗室 28 例題2 損耗性為指數分配之存貨模式。此模式假設在時 間t的需求率為R(t) ，訂購期間的存貨水準為Q(t)， Q(t)會受到需求率R(t)及損耗率θ的影響，可經由 微分方程式： 想想看 中原大學供應鏈再造實驗室 29 解: θ ：為常數，表示固定的退化率 (θ服從指數分配) R(t) ：為常數，表示固定的需求率 解開此微分方程式，可求得此存貨水準Q(t) ： 在1973年Convert和Philip將Ghare和Schrader的損耗性存貨模式， 引入存貨損耗率服從二參數韋伯分配的情形 (圖8.5)。 Q(0) D(t) 準存 貨 無損耗 水 0 有損耗 t (t+ d t) T 時間 圖8.5 呈韋伯分配的損耗性存貨水準 中原大學供應鏈再造實驗室 30 例題3 損耗性為韋伯分配之存貨模式。在時間點t時的 需求函數為D(t)，訂購期間的存貨水準為Q(t)， 其中α、β為韋伯密度 (Weibull Density)，利用 下列微分方程式，求得此存貨水準Q(t) ： 試試看 中原大學供應鏈再造實驗室 31 解: α：為該分配的尺度參數 β：為該分配的形狀參數 D(t)：表示固定的需求率 解開此微分方程式，可求得此存貨水準Q(t) ： 中原大學供應鏈再造實驗室 32 結論 損耗性產品包含的範圍很廣，在日常生活中常 見的有蔬果、魚肉、汽油……等。近年來，隨 著生鮮超市、半導體業及物流業的蓬勃發展， 損耗性存貨的管理愈來愈受到重視，故在存貨 模式的研究中應導入損耗因素加以考慮，使模 式更符合實務上之使用。 中原大學供應鏈再造實驗室 33