第1页共14页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第1页共14页(1).同時考慮可控制前置時間及貨幣時間價值因素之存貨訂購策略(2).壹.1.吳坤山淡江大學企業管理學系專任副教授壹.2.顏秀鳳淡江大學管理科學學系碩士班研究生壹.3.E-mail:yansf@mail.tku.edu.tw壹.4.摘要本篇論文主要嘗試建立在同時考慮可控制前置時間與貨幣時間價值因素下，缺貨數量允許部份欠撥與部份不補(銷售損失)的混合存貨模型，其中訂購量、請購點及前置時間均為決策變數。在文中，我們假設前置時間內需求量的機率分配為未知的情形，並利用大中取小分配不拘程序(minimaxdistributionfreeprocedure)求解。本文亦利用古典最佳化理論，証明了本模式之總變動成本函數型態為凸函數(convexfunction)，進而找出使得總成本為最小之最適訂購量、請購點及前置時間。最後，以一範例來說明本研究的存貨模式演算法，並對模式中各參數作敏感度分析。關鍵字：存貨、前置時間、貨幣時間價值、大中取小分配不拘程序1.前言自從日本企業界提出及時(Justintime,JIT)存貨管理系統以來，企業的生產力提高，且效果顯著。及時存貨模式主要強調高品質、低存貨、短前置時間及少數供應商；其中縮短前置時間是及時化成功的主要關鍵[1]。傳統的存貨模式大都將前置時間視為已知且為不可控制的常數或隨機變數，但在許多實際的情況中，前置時間可藉由增加趕工成本(crashingcost)來縮短；換言之，前置時間是可以控制的。因此已有許多的製造商或經銷商開始對固定或隨機的前置時間產生質疑，因為他們需要的是可以控制的前置時間。近年來，已有許多學者提出將前置時間視為可控制變數的存貨模式。Liao和Shyu[2]首先提出在訂購量為事前決定而前置時間為決策變數的機率性存貨模型。在此模型中，假設前置時間內的作業是由n個成份(component)所組成，每個成份各有不同的正常作業時間、充分趕工下的作業時間及單位時間趕工成本，並假設前置時間內的趕工成本函數為一分段線性函數(piecewiselinearfunction)，在訂購量事先給定的情況下求得其最適前置時間。Ben-Daya和Raouf[3]採用Liao和Shyu[2]的想法，增加訂購量為另一決策變數，推廣為前置時間與訂購量均為決策變數的存貨模式，並提出一新的趕工成本函數。接著，Ouyang等學者[4]，Oyuang和Wu[5-7]延伸Ben-Daya和Raouf[3]的模式，考慮缺貨成本，針對可控制前置時間探討缺貨數量允許部份欠撥(backorder)部份不補(lostsales)的混合存貨模式；其中，前置時間內的需求量則假設服從常態分配或分配不知等情況。Moon和Choi[8]，Hariga和Ben-Daya[9]則採用Ouyang等學者[4]的想法，增加請購點為另一決策變數，推廣為前置時間、訂購量與請購點三個決策變數的存貨模式。其他關於此領域方面的相關文獻請參考Lan等學者[10]，Ouyang和Chang[11]，Pan和Hsiao[12]等等。再者，早期的存貨管理中幾乎很少考慮貨幣時間價值的影響，因為大部份的模式都假設利率極低，因此將其視為與決策無關的項目。但是近年來，各國物價持續上漲而金錢購買能力則不斷下跌，使得存貨過剩，導致儲存成本的增加與資金的凍結進而阻礙企業的經營與發展。因此在存貨管理中將貨幣時間價值的影響加以考慮是有其必要性的。第2页共14页第1页共14页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第2页共14页本文嘗試同時考慮在可控制前置時間及貨幣時間價值因素的影響下，建立缺貨數量允許部份欠撥與部份不補的混合存貨模型。其次，有關於前置時間內需求量的機率分配則考慮為分配不拘的情形，由於前置時間內需求量的機率分配未知，故無法求得精確的期望缺貨量；因此，我們運用大中取小分配不拘的方法，找出具有最大期望總成本現值函數，進而求出使得期望總成本現值為最小的最適值，以謀定最佳的訂購策略。本文亦利用古典最佳化理論，証明了本模式之總變動成本函數型態為凸函數，進而找出使得總成本為最小之最適訂購量、請購點及前置時間。最後，以一範例來說明本研究的存貨模式演算法，並對模式中各參數作敏感度分析。2.符號說明與假設為了便利模型的建立，本文將採用下列的符號與假設。本論文的符號說明如下：A=每...
