倉儲配銷決策案例分析-閱讀頁
2025-05-01 22:06本頁面
【正文】 轉運貨倉設立於最佳地點，不幸的，這些決定使得營運線性規(guī)畫顯得不相稱而需要一種被稱做整數規(guī)劃的技術應用，因為線性規(guī)畫以二進位變數處理連續(xù)的變數以決定是否在特定的城市設立倉庫，以0表示不要於那位置設立倉庫，以1表示相反的結果，如此，物流網路型態(tài)模式是一種整數規(guī)劃模式。 模擬模式與最佳化技術數學最佳化技術有一些重要的限制，他們處理靜態(tài)的模式即基本上僅考量年度或平均需求而不將因時間變化的改變加以考慮，以模擬為基礎的工具將系統動態(tài)加以考慮且能夠針對一既定設計的系統績效加以特徵化，因此，提供若干設計的可採行方法到模擬模式為使用者的責任。實際上，模擬模式或許包含：單一訂單模組特定的存貨政策倉庫內部存貨移動不幸的，模擬模式僅塑造預先指定之物流網路設計，換言之，設定倉庫、零售商等等的特定型態(tài)，模擬模式就能被應用去協助估算有關於該特定型態(tài)運作的成本，如果不同的型態(tài)被考慮（如較少的顧客必須由不同的倉庫供應）則模式必須重新執(zhí)行，如同將於第11章看到的，模擬不是一種最佳的工具，它對一特定型態(tài)的執(zhí)行加以特徵化是極為有用的，但卻無法從一個大的型態(tài)可能組合中決定一個有效的型態(tài)。因此，如果系統動態(tài)不是一個關鍵問題，一個靜態(tài)的模式是適當的且數學最佳化技術就能適用，在經驗中，此種型式的模式幾乎為實務上應用的網路型態(tài)模式，而當詳細的系統動態(tài)是一個關鍵問題時，就利用下面由Hax及 Candea建議的兩階段方法，它具有以最佳化為基礎與模擬這兩種技術之長處的優(yōu)勢：利用最佳化模式去產生若干微階的最少成本方案，並對最重要的成本要素加以考量利用模擬模式去評估在第一階段產生的方案對網路設計而言，任何決策支援系統的主要需求之一為彈性，在本文中我們對彈性的定義為一個系統包容先前存在的大量網路特質的能力，事實上，視特定的應用而定，一個具完整範圍的設計選擇或許是適當的，在範圍的一端為將現有的網路完全地重新最佳化，其意為每一倉庫可被開放或關閉且所有運輸流向可被重新改變方向，在範圍的另一端，將下列特徵溶入最佳化模式是必要的：特定顧客服務水準需求現有倉庫，在大多數的案例中，倉庫已經存在且租期尚未到期，因此，模式不應容許倉庫的關閉現有倉庫的擴大，現有倉庫或許是可擴大的特定流通模組，在各式各樣的狀況中，特定流通模組﹝如從一特定倉庫到一群的顧客﹞不應被改變，或許更甚至於，某些地方之製造廠不會或不能生產某些SKUs倉庫到倉庫的流動，在某些的案例中，物質或許從一個倉庫到另一個倉庫材料清單，在某些的案例中，最終組合件是在倉庫完成，模式需要將此納入，為此目的，使用者需要提供被用於組合完成品之元件資料將上述特徵納入決策支援系統是不夠的，決策支援系統亦必須有能力處理所有問題而極少或不降低其效益。另系統運算時間亦必須合理，當然，合理需視特定問題而定，此表提供不同問題的運算時間，對每一例子而言，表中提供統合過之顧客數目、產品數目、供應商數目、倉庫可能位置的數目及現存?zhèn)}庫的數目，除此之外，此表亦提供被DSS考量新倉庫數目的範圍﹝即最小至最大﹞，這意謂著被DSS考量的倉庫數目不少於最小值且不大於最大值，於每一案例，模式包含一個以顧客與其供應的倉庫之距離限制為定義的服務水準需求，這個值被提供於距離欄位上，%%內，每一方案之運算時間均於列出，所有被列出的問題均依據美國一些公司的真實資料。明確的說，考量下列三個選擇：選擇I：依據1997年需求找出最佳網路設計選擇II：依據1998年需求找出最佳網路設計選擇III：依據1999年需求找出最佳網路設計於本例中，考量選擇I，我們需要計算1998及1999之總成本且假設網路型態(tài)不變，我們依據設計選擇與評估未來需求對總成本的影響以固定網路型態(tài)，藉由計算1991998及1999年之總物流成本的淨現值，我們可得與此設計選擇有關的總成本，於過程中，我們能提出產能的問題，譬如，1998需求資料的分析允許我們去評估生產產能是否足夠，或者需要增加生產產能以滿足顧客需求。摘要在本章中，我們檢視於物流網路設計中重要之問題，一個經常產生的問題為需求整合的效益，由於可獲得的資料為個別零售商的需求資料，對於將顧客群合併組合並將他們視為一個單一總合顧客的原因並不清楚，如同我們所看到的，總合需求資料有其兩個主要理由，其一為從輸入資料所產生的模式大小，事實上，解決網路設計問題所花的時間正隨著顧客數目之增加以指數成長，甚至如果最佳化時間不是問題的話，總合需求可改善需求預測的正確性故其是很重要的，而實際上，我們於零售商與產品階層去預測顧客需求的能力一直是低劣的，相對的，透過資料總合可達到降低變化量，於總合階層之需求預測也將更具正確。
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