易腐性商品二阶段最佳补货策略.ppt

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1、易腐性商品三階段最佳補貨策略之研究黃嘉彥教授勤益科技大學研發科技與資訊管理研究所大綱緖論一文獻回顧二研究方法三實證結果四結議與建議五1.1研究背景與動機1.2研究目的1.3研究範圍與限制2.1易腐性商品相關文獻回顧2.2移動平均法2.3支援向量機2.4資料包絡分析3.1研究架構3.2研究對象與資料來源3.3研究工具4.1移動平均法4.2田口實驗設計4.3支援向量機4.4資料包絡分析5.1結論5.2建議5.3未來研究方向研究動機與背景1.11.31.2研究目的研究範圍與限制第一章緒論1.1研究背景與動機近年來因時代環境的變遷與生活結構的改變，讓易腐性商品的存貨政策開始備受注目。以便利商店來說，由

2、於外食人口逐年增加，鮮食商品是便利商店最能表現出差異化的服務。但鮮食卻是屬於易腐性，常常讓店長不易準確預估每天的訂貨量。一般便利商店主要是參考POS系統作為各項訂貨的依據，部份時候，以店長自由心証下決策，往往其訂購的結果也會與事實需求有所落差。若有一套有科學依據的訂貨模式，可以讓經營者快速且正確的掌握訂貨數量，將可為企業創造更佳的競爭優勢。1.1研究背景與動機原因1便當是屬於低涉入、低轉換成本及替代性高的商品，所以當顧客買不到想要的便當口味時，很可能會改購買其他口味的便當原因2風險共擔(RisePooling)的概念，將所有的需求彙總起來，需求變異性將會降低，就能減少存貨並提高利益。第一階段第

3、二階段第三階段微調移動平均法的數量，使訂購量更加精確分配各項便當訂購量資料包絡分析移動平均支援向量機計算粗略整體訂購量為提高SVM分析的準確度，本研究運用田口方法，找出影響SVM預測最佳訂購量的關鍵因素組合1.2研究目的利用田口實驗法，找出影響訂購決策中的關鍵因素組合運用支援向量機，精準地算出便當整體的訂購量，以降低成本。以資料包絡法，建議業者可以以什麼樣的訂購組合，以提高利潤。根據此統一超商的特性，發展出一套適合的訂貨方式。1.3研究範圍與限制僅研究單一特定門市。因考量各門市特性的差異性，影響變數極多，若選定過多家的門市進行研究分析，可能增加其分析困難度。以便當類的品項作為研究對象。便當的毛

4、利很低，且保存期限又短，若沒有售出並無法退貨會造成門市的損失，因此本研究選定日配品中的便當類為研究對象。第二章文獻回顧易腐性商品相關文獻回顧2.12.22.32.4移動平均法支援向量機資料包絡分析2.1易腐性商品相關文獻回顧適合運用在預測明確且需求固定的環境之下，當未來狀況難以預料且需求為變動的狀態下，就會造成不符合實際狀況的訂購量。經濟訂購量考慮到風險共擔的概念，所以直接預測整體便當的訂購量，由於報童模式只適用於單一商品的計算，並不適合運用在此研究當中。報童模式一般常見的存貨政策為經濟訂購批量(EOQ)，EOQ是常被引用於決定每次最佳訂購數量的方法；另一個常被運用在決定易腐性商品的訂購量為報

5、童模式。2.2移動平均法移動平均法的優點就是計算相當的簡單，因此常被用來預測走勢、存貨、銷售及其他的趨勢等。移動平均法只需銷售量就能推算出下期訂購量，此方法不但具有計算簡單的優點，且計算出的結果也有良好的準確度，因此本研究以移動平均法來粗略算出整體訂購量。以下為移動平均法的公式：N：移動平均所用的天數表示包括計算日在內回溯n天的數據之和2.3支援向量機(1/3)支援向量機(SupportVectorMachines;SVM)是Vapnik在1995與AT&T實驗室團隊所研發出的一個新方法，主要是由統計學習理論為基礎所發展出來的機器學習系統。SVM是近幾年才開始發展的新技術，主要是用來解決分類技

6、術與預測問題的工具，而且在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中表現出許多優勢。目前SVM已經被成功的運用在許多領域當中，表2為來學者近年運用SVM所做的相關研究。SVM被運用在各個領域當中，但很少人會將SVM運用在預測訂貨量上。本研究將運用SVM來修正移動平均法的數量，使訂購量更符合實際情況。2.3資料包絡分析資料包絡分析(DEA)乃是一種效率的衡量方法，其理論基礎建立在包絡線（Envelopment）上。主要是利用包絡線的技術替代一般個體經濟學中的生產函數，求得決策單位（DecisionMeasurementUnit；以下簡稱DMU）所有投入與產出之生產組合中，最有利生產組合所形成的效率邊

7、界（EfficiencyFrontier）。本研究希望透過DEA，找出各DMU(便當)的相對效率值，並且調整無效率之決策單位，以達到最有效率的銷售狀態。圖1投出產出效率圖包絡線研究架構3.13.33.2研究對象與資料來源研究工具第三章研究方法3.1研究架構第一階段：計算基本訂購量移動平均支援向量機第三階段：資源分配第二階段：報廢預警系統(考慮影響訂購量的因素，加以微調)資料包絡分析法(DEA)(確