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第三章 存貨管理及風險共擔 Inventory Management and Risk Pooling

第三章 存貨管理及風險共擔 Inventory Management and Risk Pooling. 3.1 簡介. 在複雜的供應鏈中，管理存貨是相當困難且可能對 顧客服務水準 及供應鏈整體 系統成本 有顯著的影響。長期以來，存貨管理、存貨決策協調的需要及運輸政策的重要性已是顯而易見。 一個典型的供應鏈包含供應商、將原料轉變成製成品的製造商，以及配銷中心和將製成品配銷給顧客的倉庫。這隱含了存貨在供應鏈中以數種形式存在： 原料存貨 在製品存貨( WIP) 製成品存貨. 3.1 簡介. 為何要持有存貨？其中一些理由包括：

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第三章 存貨管理及風險共擔 Inventory Management and Risk Pooling

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  1. 第三章 存貨管理及風險共擔Inventory Management and Risk Pooling

  2. 3.1 簡介 • 在複雜的供應鏈中，管理存貨是相當困難且可能對顧客服務水準及供應鏈整體系統成本有顯著的影響。長期以來，存貨管理、存貨決策協調的需要及運輸政策的重要性已是顯而易見。 • 一個典型的供應鏈包含供應商、將原料轉變成製成品的製造商，以及配銷中心和將製成品配銷給顧客的倉庫。這隱含了存貨在供應鏈中以數種形式存在： • 原料存貨 • 在製品存貨(WIP) • 製成品存貨

  3. 3.1 簡介 • 為何要持有存貨？其中一些理由包括： • 因應顧客需求的非預期變動。(不想有缺貨情形發生，精準預測需求極為困難) • 許多供應的數量和品質、供應商的成本和配送時間等出現明顯的不確定情況。(怕貨源有不確定情況，多保留點存貨較保險) • 運輸公司提供的規模經濟，鼓勵公司運輸大量貨品，因此也持有大量的存貨。(訂大批量較有折扣，運費也較便宜)

  4. 3.1 簡介 • 存貨管理的2個重要議題： • 需求預測盡量準確 • 最佳訂購量計算

  5. 3.2 一個單一倉庫存貨的案例 • 影響存貨政策的主要因素為何？ • 顧客需求預測若能越準確，安全存貨的量就可越低。但是市場需求具有隨機性與變異性，只能做到概約預估及誤差衡量，無法絕對準確。 • 補貨前置時間，可於訂貨時得知，但也可能是不確定的。(供應商未必信守承諾) • 倉庫中不同產品儲存的數目。(產品種類越多，越難掌控存貨狀況) • 規劃期間的長度。(生產週期越長，存貨管理越困難。例如:假設產品需生產半年才能出貨，而半年後的需求遠比一個月難得知，這時決策者該如規劃生產的量)

  6. 3.2 一個單一倉庫存貨的案例 • 影響存貨政策的主要因素為何？ • 成本，包含訂購成本、存貨持有成本、及機會成本(缺貨的商業損失)。 • 存貨的成本結構會影響決策者該如何決定每次訂購的數量與多久訂購一次。 • 要求的服務水準:在顧客需求不確定的情況下，通常不可能每次都滿足顧客的訂購要求，所以管理當局必需具體指定一個可接受的服務水準。(服務水準提高可以提高商機，但是為了提高服務水準也會造成其他成本的增加)

  7. 3.2.1 經濟批量模式(The Economic Lot Size Model) • 經濟批量模式於1915年由Ford W. Harris提出，是一簡單的模型，說明訂購成本(ordering cost)及存貨成本(inventory cost)間的互抵效果。 • (在過去科學管理未啟蒙的時代，沒人注意到該如何有效管理存貨)

  8. 3.2.1 經濟批量模式(The Economic Lot Size Model) 這個模式作了以下的假設： • 每天的需求量為D，且保持穩定。(日用品需求穩定) • 每次訂購量為固定，以Q表示(Q的數量保持固定)，亦即每次倉庫訂一次貨為Q個數量。 • 固定設置成本(setup cost) ，K，於每次倉庫訂貨時發生。 • 存貨持有成本h，由每天所持有的每單位存貨產生。 • 前置時間，從下訂單到收到貨品間的時間，為0。 • 期初存貨為0。 • 計劃期間為長期的。(無窮的)(對於日用品的存貨比較有用，因為產品週期較長)

  9. 3.2.1 經濟批量模式(The Economic Lot Size Model) • 為了發現經濟批量模式的最適訂購政策，我們計算出T週期間之總成本： 因為固定成本於每次訂購時都必須支付，持有 成本可被視為每一單位產品單位期間的持有成 本h、平均存貨水準Q/2，及週期長度T之乘 績。

  10. 3.2.1 經濟批量模式(The Economic Lot Size Model) • 因為在長度T的週期中，存貨水準從Q變為0，且需求以每單位時間D的比率產生，則Q=TD。因此我們可以將總成本以T或Q/D除，來計算單位時間每一單位的平均總成本，為： • 使用簡單的計算，較容易表示出使上列成本最小化之最適訂購量公式為： 此一數量稱為經濟訂購量(EOQ) 。

  11. 3.2.1 經濟批量模式(The Economic Lot Size Model) • 這簡單模式提供2個重要觀點： • 一個最佳政策是達到每一單位時間存貨持有成本和每一單位時間設置成本間的均衡。最適訂購量將發生於每一單位時間存貨設置成本(KD/Q)等於每一單位時間存貨持有成本的點上，也就是： 或 • 總成本對於訂購量較不敏感。也就是訂購量的改變，相對地對於每年的設置成本及存貨持有成本有較小的影響。

  12. 3.2.1 經濟批量模式(The Economic Lot Size Model) • 圖3-2 經濟批量模式：單位總成本

  13. 3.2.2 需求不確定性的影響 • 許多公司認為世界是可預測的，而以先前銷售季節的需求預測來制訂生產及存貨決策。雖然這些公司進行預測時，已知道需求的不確定性，但他們卻依此設計他們的規劃程序，好比其原先的預測是事實的精確表示。在此情形下，必須了解下列預測時的準則： • 預測永遠是錯的(至少不會完全準確) • 預測期間越長，錯誤程度越高(時間越久越難猜) • 彙整性的預測是比較正確的。(均化效果)

  14. 3.2.3 供應合約 供應合約中，買方和供應商通常會規範以下條款： • 價格和數量折扣(多訂可以便宜一點) • 最小與最大訂購量的限制(訂太少未達規模經濟，不生產、不送貨) • 運輸前置時間（交期）(要給供應商緩衝時間) • 產品或原料品質(訂定可容忍的不良品比率) • 退貨政策(當不良品比率超過合約標準，可以退貨或扣款)

  15. 3.2.3 供應合約 數種不同的供應合約可用來達到風險分擔的效果，並增加供應鏈中各個成員的利潤：(雙方相互容忍以達到雙贏的方式) • 買回合約(Buy-Back Contracts):因從事銷售的零售商怕賣不出而不想多訂貨，批發商可以簽定買回合約，去保障零售商不用冒賣出去的風險。 • 營收分享合約(Revenue-Sharing Contracts):訂定零售商若能賣出一定數量的產品則可分享部分的營收。 • 數量彈性合約(Quantity-Flexibility Contracts):只提供一定數量的買回非全額，此舉只有些許降低零售商的風險。 • 銷售回扣合約(Sales Rebate Contracts):鼓勵零售商去衝銷售量，若超過某一特定數量則給予獎金。此舉沒有降低零售商的庫存風險，只是提高零售商追求銷售數字的動機。

  16. 3.2.3 供應合約 • 最有效供應合約是提供供應鏈夥伴足夠的誘因，去進行全面性最佳化（追求供應鏈利潤最大化），將雙方庫存資訊、利潤結構說清楚，如此才能設計成絕佳供應合約(供應鏈利潤最大)。去取代傳統策略（追求每個成員自身利潤的最佳化）。但全面性最佳化的困難在於要求將決策權交給理性的決策者。(合作後，如何分配利潤???雙方願意把低限說清楚嗎?)(No Game! Full Corporation) • 供應合約，藉由容許購買商與供應商共同承擔風險和分享可能的收益，可幫助企業達到全面性最佳化，而不需要一個理性的決策者。(透過自利的行為模式，一樣可以提高雙方收益)(With Game! Partial Corporation)

  17. 3.2.3 供應合約

  18. 3.2.5 持續補貨政策(永續盤存制) • 每天檢視存貨水準並作成是否訂購即訂購多少的決定。 • 額外的假設 ： • 每日的需求是隨機的，且按照常態機率分配。換句話說，我們假設每日需求的機率性預測會依循著名的鐘形曲線。 • 配銷商每次向製造商訂購電視機，配銷商支付和訂購數量成比例的金額。沒有固定訂購成本(或訂購成本影響不大)。 • 每單位時間每一項目都需計算存貨持有成本。 • 假如接到顧客訂購時，供應商手中沒有存貨(亦即缺貨時) ，此訂單即為一損失。 • 配銷商詳細載明要求的服務水準。這服務水準是在前置時間內不缺貨的機率。

  19. 3.2.5 持續補貨政策

  20. 3.2.5 持續補貨政策 為了描繪配銷商應採用存貨政策的特性，我們需 要以下的資訊： AVG = 配銷商面臨的平均每日需求 STD = 配銷商面臨每日需求的標準差 L = 從供應商到配銷商依日數計算的補貨前置時間。 h = 配銷商持有一單位產品一天的存貨成本 α= 服務水準。這隱含了缺貨的可能性是1-α。

  21. 3.2.5 持續補貨政策 • 第一個是補貨前置時間內的平均存貨，即平均每日需求及補貨前置時間的乘績。這確保直到下一次的訂購送達前，將有足夠的存貨使用。因此補貨前置時間內的平均需求(補貨期間所消耗的存貨)為： • 第2個組成元素為安全存貨，即配銷商需在倉庫及通路中維持的存貨數量，來因應前置時間期間內平均需求的誤差。這一數量的計算如下： 服務水準alpha下的Z分配值

  22. 3.2.5 持續補貨政策 • 這裡z是一個和服務水準相關的常數。因此，再訂購點(reorder point)的安全上標等於： • 常數z是從統計表中選出，為確保前置時間內缺貨的可能性為 。這隱含了再訂購點(reorder point)的安全上標必須滿足：

  23. 3.2.5 持續補貨政策

  24. 3.2.5 持續補貨政策 • 訂購量上限的數值S依循經濟批量模式發展出的直覺計算。經濟訂購量等於： • 庫存上限水準(指的是存貨可能存在的最高數量)等於：

  25. 3.2.6 變動的前置時間 • 在許多情況下，運送至倉庫的運輸前置時間被假設是固定的，而且是預先知道，實則不然。在許多實際情況下，運送至倉庫的前置時間，必須假設為常態機率分配，平均前置時間以AVGL表示及標準差以STDL表示。在此情況下，再訂購點s的計算如下： • 其中AVG ×AVGL表示平均前置時間內的平均需求，而 為平均前置時間內的平均需求標準差。

  26. 3.2.6 變動的前置時間 • 因此，應維持之安全存貨為： • 如前述，訂購量上限為安全存貨加上Q和前置時間內平均需求的最大值，也就是：

  27. 3.2.7 週期補貨政策(定期盤存制) • 存貨水準乃每隔一固定期間(r)加以檢視，再訂購一適切的數量，例如在每個月初或每週末檢視存貨，再訂購不足的。 • 倉庫先設定一個目標存貨水準（即基本存貨水準）及檢視週期，再定期檢視存貨狀態，並訂購足夠數量將存貨狀態提升到基本存貨水準。(圖3-12)

  28. 3.2.7 週期補貨政策

  29. 3.2.7 週期補貨政策 • 安全存量為 • (為應付期間內的變異性) • 目標存貨水準(存貨可能的最高位置) • 而進貨的前一刻變只剩安全存量 • 因此平均存貨水準是此兩值的平均值，即等於：

  30. 3.3 風險共擔Risk Pooling • 風險共擔提出的觀點：假如我們把不定點的需求彙總起來，需求變異性將會降低，因為當我們把不同地點的需求彙總時，來自某一位顧客的高需求將更可能被另一位顧客的低需求彌補掉。 • 風險共擔的3個重要觀點： • 集中存貨減少了配銷系統中的安全存貨和平均存貨。(不會出現甲地不夠賣、乙地賣不出的情形。不過企業的營業特性要有集中存貨的條件才行) • 變異係數愈高，從集中式配銷系統中所獲得的利益愈大。 • 來自風險共擔的利益，端賴一市場區域和另一市場區域需求行為的相關性(要負相關才有效)。

  31. 3.4 集中式相對於分散式系統Centralized versus Decentralized System • 在比較集中式和分散式配銷系統時，我們必須了解什麼是互抵效果(trade-offs)。 • 安全存貨(Safety stock):集中式的配銷系統的安全存貨的準備量應比分散式的配銷系統來得低。 • 服務水準(Service level):當集中式與分散式有相同的存貨時，集中式的服務水準會較高。 • 間接成本(Overhead costs):分散式的間接成本較大，因為經濟規模較小。 • 顧客前置時間(Customer lead time):分散式的配銷系統較接近客戶，所以可享有較短的前置時間。

  32. 3.6 實務課題 在最近的一項調查報告中，物料和存貨經理被問到去確認有效降低存貨的策略。在這調查報告中，六項居首的策略如下： • 週期存貨檢視政策(Periodic inventory review policy):確認低周轉率與過時的商品。 • 使用率、前置時間和安全存量的嚴格管理:確保相關處理人員鬆散，讓前置時間無意義地增加，進而減少安全存貨水準。 • 導入或實施週期盤點作業:確實了解存貨的變化狀況。 • ABC法:對於高價的產品，投予較高的關注，讓此類的產品盡量不要有存貨發生。至於低價的產品則可較為鬆散。 • 轉移更多的存貨或存貨所有權給供應商:想盡辦法讓供應商去持有你的存貨，而不是自己持有。例如:讓自己的客戶到供應商那邊去提取貨品。 • 計量方法:用計量方法技術，去作對的決策，進而減少存貨。

  33. 3.7 預測Forecasting 預測工具和方法可歸納為以下四大類： • 判斷法(Judgment methods):涉及專家意見的收集。 • 市場研究法(Market research methods):涉及顧客行為的質化研究。 • 時間序列法(Time-series methods):是一種數學方法，其未來績效是從過去的績效推斷。(一種統計時間推論) • 因果法(Causal methods):是一種數學方法，預測是依據數個不同系統變數所產生。

  34. 3.7.1 判斷法 • 判斷法是意系統性的方法綜合不同專家的意見。一組專家可以組合起來以獲取共識。 • 德爾菲法(Delphi method)是一種結構性的技術，在不聚集專家到同一個地方的狀況下，得到專家一致的意見。此技術的設計是為避免各決策過程中的風險和個人喜好。(較可避免人與人之間意見相互影響)

  35. 3.7.2 市場研究法 • 市場測試法(market testing)和市場調查(market surveys)可以是有效的方法建立預測。尤其對新產品而言。 • 市場測試法：潛在顧客的焦點團體被集合且試用新產品，其反應情況可以用來推斷整個市場對產品的需求。 • 市場調查：包括從不同前在顧客來收集這些資料，主要是透過當面訪談、電話抽訪、問卷等方式。

  36. 3.7.3 時間序列法 • 時間序列法是利用過去相關資料來預測未來資料。以下為幾種常被使用方法： • 移動平均法(moving average) • 指數平滑法(exponential smoothing) • 具趨勢性數據的預測法(methods for data with trends) • 具季節性數據的預測法(methods for seasonal data) • 更多的複雜方法(more complex data)

  37. 3.7.4 因果關係法 • 根據其他非預測資料產生預測值，也就是預測值是其他非預測資料的函數，例如下一季銷售的因果預測值可能是這一季通貨膨脹率、國家生產毛額、失業率、氣候等銷售以外資訊的函數。(通常用來推斷景氣狀況對產品需求情形)

  38. 個案研究3.1

  39. 個案研究3.6

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