chap3 高绩效供应链链网 路规划.pptVIP

3.2.9 模式和資料驗證 目前的網路架構下模式所產生的輸出是用來複製目前的營運狀況，包括所有的成本：倉儲、存貨、生產和運輸。 這些資料可與公司的會計資訊相比較。通常這是找出資料中的錯誤、有問題的假設、模式的缺失等最好的方法。 對網路架構做局部或較小的改變，以便來看系統如何評估它們對成本及服務水準的影響。 3.2.10 解法技術 使物流網路架構最佳化之技術： 數學上的最佳化方法：處理靜態的模式，未考量需求會隨時間改變 最佳化演算法：一定能找出最佳解。 啟發式演算法：能找出好的解，但未必是最佳解。 模擬模式：考慮在動態系統的情況 例子3-2 表3-4 啟發式與最佳化演算法 最佳化模式 先讓： x（p1,w1）,x（p1,w2）,x（p2,w1）與x（p2,w2）為從工廠到倉庫的流量。 x（w1,c1）,x（w1,c2）,x（w1,c3）為從倉庫w1到顧客區域c1，c2，c3的流量。 x（w2,c1）,x（w2,c2）,x（w2,c3）為從倉庫w2到顧客區域c1，c2，c3的流量。 我們要解的線性規劃模式為： 0x（p1,w1）+5x（p1,w2）+4x（p2,w1）+2 x（p2,w2） +3 x（w1,c1）+4 x（w1,c2）+5 x（w1,c3） +2 x（w2,c1）+ x（w2,c2） +2 x（w2,c3）求極小值 運輸成本總和 限制式為： x（p2,w1）+x（p2,w2）≤ 60,000 x（p1,w1）+x（p2,w1）= x（w1,c1）+ x（w1,c2）+ x（w1,c3） x（p1,w2）+x（p2,w2）= x（w2,c1）+ x（w2,c2）+ x（w2,c3） x（w1,c1）+x（w2,c1）=50,000 x（w1,c2）+x（w2,c2）=100,000 x（w1,c3）+x（w2,c3）=50,000 所有流量皆大於或等於0 最佳配銷策略總成本為$740,000 表3.5最佳配銷策 倉庫設施 p1 p2 c1 c2 c3 w1 140,000 0 50,000 40,000 50,000 w2 0 60,000 0 60,000 0 ? 運到倉庫的總量不超過生產量 運到倉庫的總量等於生產量 個別市場的需求量要相等於各倉庫的存放的總量 3.2.11 網路架構供應鏈規劃主要特徵 任何針對網路設計之供應鏈規劃工具的其中一個關鍵需求就是彈性(flexibility)。 在另一端，則是可能有必要把以下特點整合至最佳化模式裡： 特定的顧客服務水準需求。 現存的倉庫。 擴建現有的倉庫。 特定的流動形式。 倉庫至倉庫的流量。 生產和物料清單。 3.4 資源配置 在一個固定的物流網路下，公司必須每月、每季或是每年決定如何有效利用資源。這是藉由發展供應鏈主計畫來達成。 供應鏈主計畫(supply chain master planning)定義為協調、配置生產和配銷策略及資源，以最大化利潤或是最小化整體系統的成本。 資源配置 然而，在現代的供應鏈，這個次序性程序的無效率是眾所周知的。 例如，只著重在製造成本通常隱示每一個製造設施只生產少許的品項，因此會大批量生產以減少固定成本。 不幸的是，這可能增加運輸成本，因為生產某一個特定產品的特定設施可能離需求市場很遠。 ? 資源配置 要找到這兩個成本要素之間的平衡點，需要一個考量到供應鏈不同層級間的交互作用，並確保能最大化供應鏈績效的流程，以取代原先的次序性規劃程序。 這稱為「全面最佳化」，且需要一個最佳化基礎的決策支援系統。 資源配置 這些類型的決策支援系統工具需要下列部分或全部的資料： 設施的地點：工廠、分配中心和需求點。 運輸資源，包括內部車隊和一般的運輸業者。 產品和產品資訊。 生產線資訊，如最小批量大小、產能、成本等。 倉庫的容量，以及其他資訊像是一個某特定倉庫擁有特定的科技（如冰箱），因而可以儲存某些產品。 依地點、產品和時間來做出需求預測。 資源配置 根據規劃程序的目標，其結論可以是下列任一點： 來源策略：每件產品應該在規劃期的何時生產？ 供應鏈主計畫：依據產品、地點和時間週期，其生產數量、運送量大小與儲存需求為何？ 資源配置 在此情況，產品排程系統從供應鏈主計畫中得到有關於生產數量及交貨日期的