倉儲配銷決策特別好的物流案例資料

1、案例：Bis公司Bis是一家生產(chǎn)與配銷飲料的公司，目前有兩處生產(chǎn)工廠分別位於Atlanta及Den ver供應(yīng)全美約120000個零售據(jù)點，目前之配銷系統(tǒng)需要將所有產(chǎn)品於交運 至各零售商前先運送至位於 Chiago,Dallas,Sacrame nto三處倉儲中心。Bis於1964年以家族資金成立，70年代開始成長，80年代以十分穩(wěn)定之速度持 續(xù)成長，目前Bis有12個股東並由一新指定的 CEO經(jīng)營。飲料業(yè)的邊際收益大約為 20%所有產(chǎn)品的每一 SKU(Stock KeepingUnit) 為 $1000,雖有高的獲利率，新的 CEO仍對此配銷網(wǎng)路非為十分有效率表示關(guān)切， 在最近的股東會議中，

2、CEOt出目前之配銷策略為15年前設(shè)計且從無修改過， 它包括下列步驟：於生產(chǎn)工廠製造與儲存撿貨、裝載及運送至倉庫或配銷中心於倉庫卸貨與儲存撿貨、裝載及運送至零售店因此股東決定去尋求外面協(xié)助以修正他們的物流網(wǎng)路，以期修改其配銷網(wǎng)路， 因為這是一個龐大的專案，吾人認為寧可多收集資料而不求快，特別是在首要 階段，吾人剛剛完成確認約有10000零售商應(yīng)能直接從製造工廠交運產(chǎn)品，這需依據(jù)下列因素：倉庫貨品接收能力儲存能力貨品接收方法商品之廣告推銷需求訂單產(chǎn)生能力教運時間窗口限制目前訂價促銷活動的配套方式現(xiàn)在該是重新設(shè)計配銷網(wǎng)路的時候，為達此目的，吾人將零售據(jù)點劃分成250區(qū)，將產(chǎn)品區(qū)分為5大產(chǎn)品族。資料

3、的收集包含下列：1997年每一顧客區(qū)之每一產(chǎn)品族之 SKU需求每一製造工廠之年生產(chǎn)能量(SKUs每一倉庫新的及現(xiàn)有的最大能量(skus每一產(chǎn)品族從製造工廠及從倉庫之每一哩運輸成本建立倉庫之設(shè)置成本由於在市場上有許多競爭性產(chǎn)品，故對Bis而言，特別關(guān)注於顧客服務(wù)，雖然並無特定服務(wù)水準有關(guān)之數(shù)字，但CEO堅持維持競爭性的運輸時間不超過48小時，這意謂著倉庫與顧客區(qū)之距離不應(yīng)超過900哩。Bis公司剛好完成一個廣泛的市場研究，此研究顯示市場規(guī)模有重大成長，此成 長被預(yù)估一致性橫跨每一不同區(qū)，僅於產(chǎn)品間變化。1998及1999年預(yù)估的年成長被提供在下表中：Estimated Y early Growt

4、hFamily 12345Multiplier 1.07 1.03 1.06 1.05 1.06 在兩製造設(shè)備的可變生產(chǎn)成本為產(chǎn)品及製造工廠所改變，因為投入之成本與風 險，CEO及公司股東反對建立新工廠，然而他們樂意必要時擴大現(xiàn)有工廠產(chǎn)能， 他們估計為一產(chǎn)品族增加產(chǎn)能之成本為每100SKU為 $2000左右。Bis願意提出下列的問題：被發(fā)展的模式能真實表現(xiàn)該公司的物流網(wǎng)路嗎？ Bis如何能確認此模式適當？顧客與產(chǎn)品之總和對模式準確性影響為何?應(yīng)有多少個配銷中心要設(shè)立?這些配銷中心應(yīng)設(shè)於何處？如何分配工廠每一產(chǎn)品至各倉庫的生產(chǎn)量?產(chǎn)能應(yīng)被擴大？在何時？在何處?在本章結(jié)束前，我們將建議一種方法去分

5、析這個案例 於本章結(jié)束前，你應(yīng)該了解下列的問題：企業(yè)如何發(fā)展一個可表現(xiàn)該企業(yè)物流網(wǎng)路的模式 企業(yè)如何能確認此模式適當顧客與產(chǎn)品之總和如何影響此模式的準確性2.1導(dǎo)論物流網(wǎng)路包括供應(yīng)商、倉庫、配銷中心、零售商及在其設(shè)施間流動的生料、在 製品與最終產(chǎn)品，在本章中，我們提出某些涉及物流網(wǎng)路設(shè)計與型態(tài)的問題。 物流網(wǎng)路型態(tài)或許涉及到工廠、倉庫、配銷中心、零售商等位置之相關(guān)問題， 如同第一章解釋，這些策略性決策對公司有長期之影響，在隨後的討論，我們 集中於下列各項中重要的策略性決定：決定適當?shù)膫}庫數(shù)量決定每一倉庫的位置決定每一倉庫的大小分配產(chǎn)品於每一倉庫的空間決定顧客從那一倉庫接收貨品我們假設(shè)工廠與零售

6、商位置不變，目標在於設(shè)計及重新塑造物流網(wǎng)路使得包含 生產(chǎn)及採購成本、存貨持有成本、設(shè)施成本（倉儲、搬運及固定成本）及運輸 成本在不同之服務(wù)水準需求下之年度系統(tǒng)成本最小化。另一重要的決定為運輸 方式的選擇（即卡車或火車），此策略性決定將於第三章討論。在此情況下，取捨是顯而易見的，增加倉庫數(shù)目的典型結(jié)果為：因減少平均到顧客的運輸時間所獲得服務(wù)水準的改善為防止每一倉庫因不確定的顧客需求而增加安全存量造成存貨成本增加營運及設(shè)置成本增加從倉庫到顧客的外部運輸成本降低從供應(yīng)商或製造商到倉庫的內(nèi)部運輸成本增加基本上，企業(yè)必須在新增倉庫或接近顧客的利益間取得平衡，如此，倉庫位置 的決定即為產(chǎn)品配銷之供應(yīng)鏈是否

7、為一有效管道的決定性因素。以下我們將說明一些與模式最佳化有關(guān)的資料收集與成本計算的問題，其中某些資料是依據(jù)物流的教科書而來。圖2.1及2.2表示兩個決策支援系統(tǒng)（DDS的畫面，使用者將可看到最佳化的不同階段，一個表示最佳化前的畫面，第二 個表示最佳化的網(wǎng)路。2.2資料收集一個典型的網(wǎng)路型態(tài)問題牽涉到大量的資料，這些資料包含下列各項：顧客、零售商、現(xiàn)有倉庫及配銷中心、製造工廠及供應(yīng)商位置所有產(chǎn)品，包括體積，特殊的運送模式（如冷藏）每一產(chǎn)品顧客之年需求量不同運輸模式的費率倉儲成本（包含人工、存貨搬運費用及固定作業(yè)成本）為顧客交運之運送量及頻率訂單處理成本顧客服務(wù)需求與目標2.2.1資料的總和乍看來

8、，上面列舉涉及到模式最佳化的大量資料將令人感到困惑，譬如一個 含有10000到120000個零售商的典型飲料配銷系統(tǒng)，類似情況如WalMart或在其零售物流網(wǎng)路中流通的不同產(chǎn)品數(shù)目數(shù)以千計甚至數(shù)十萬計，基於此理由， 首要步驟即為資料之總和，下列準則被應(yīng)用去完成此項工作：彼此非常接近的顧客被以網(wǎng)狀網(wǎng)路或其他群組技術(shù)總合在一起，所有位於此 單一細胞或單一群組的顧客被位於該細胞或群組中心的單一顧客取代，此細胞 或群組被視作一個顧客區(qū)，應(yīng)用5碼或3碼之郵遞區(qū)號來總合顧客為一非常有 效的技巧。如果顧客被依據(jù)交運的頻率與服務(wù)水準來加上分級，則他們將依此 分級來被統(tǒng)合在一起。如此，在同一級別的所有顧客的統(tǒng)計

9、將與其他級別的相 互獨立。依據(jù)下列因素將產(chǎn)品項目統(tǒng)合為合理數(shù)目的產(chǎn)品組 配銷型式；所有在相同來源及送到相同顧客的產(chǎn)品被統(tǒng)合在一起 產(chǎn)品型式；在許多案例中，不同的產(chǎn)品或許僅僅於產(chǎn)品樣式或型式上變化或 包裝型式不同而已，這些產(chǎn)品被總合在一起 當然，一個重要的考量為原始的零售商資料被以總合過的資料取代對模式效益 的影響。我們可用下列方法來說明這問題：即使存在有技術(shù)去應(yīng)用原始資料來解決物流網(wǎng)路設(shè)計問題，但由於以零售商 及產(chǎn)品階層來預(yù)測顧客需求的能力經(jīng)常是不足的，故將資料總合或許是有用 的，經(jīng)由資料總合以降低變化性使得需求預(yù)測在總合過的水準下更具正確性。不同的研究報告指出大約 150 到 200 點的總

10、合資料所導(dǎo)致對總運輸成本之估 計誤差不大於 1%。在實務(wù)上，下列的準則經(jīng)常被應(yīng)用於資料之總合：統(tǒng)計需求點為 150 到 200 區(qū)，如果顧客被依其服務(wù)水準或交運頻率來分級， 則每級應(yīng)包含 150 到 200 個統(tǒng)計點確認每一區(qū)有近似相同數(shù)量的總需求，那意謂著每一區(qū)或許是不同大小的地 理區(qū)域?qū)⒖偤线^的點置於區(qū)域中心 將產(chǎn)品總合為 20至 50產(chǎn)品群組 圖 2.3 表示大約有 3220 個顧客位於北美，圖 2.4 表示相同資料應(yīng)用三碼郵遞區(qū) 號總合過後只剩 217 個總合點。2.2.2 運輸費率下一步驟在於建立一個有效的配銷網(wǎng)路設(shè)計模式以估算運輸成本，包括卡車、 鐵路及其他在內(nèi)，大多數(shù)的運輸費率其

11、主要的特徵為幾乎與距離成線性關(guān)係， 而非與體積有關(guān)。我們在此以內(nèi)部與外部來區(qū)分運輸成本，估算公司所屬卡車的運輸成本是非常 簡單，它包含每一卡車的年成本、年哩程數(shù)、年運輸量及其有效容量，所有這 些資料均能被應(yīng)用去簡單地算出每一 SKU下之每一哩的成本。 將外部車隊的運輸費率納入模式中則較複雜，我們在此區(qū)分兩種運輸模式： 卡車滿載量以TL表示，較少的卡車滿載量以 LTL表示，在美國TL運輸業(yè)者將 美國再分為數(shù)個區(qū)域，除了某些大州如 Florida,New York 被再分割為兩區(qū)外， 幾乎每州均為單獨的一區(qū)，這些運輸業(yè)者提供給其委託人州到州的價目表，此 價目表提供以任何兩州間每一裝載之每哩的費用，

12、譬如，計算從 Chicago, Illinois 到 Boston, Massachusetts 的 TL 費用，首先獲得這組每哩之費用，再 乘以Chicago到Boston的距離而得，TL成本架構(gòu)的一個重要特性為它不是對稱 的，即從 Illinois 運送一個滿載貨車到 New York 比從 New York 到 Illinois貴WHY?。在 LTL 運輸業(yè)，費率基本上屬於貨運費率三種基本型式之一：即 class, exception 及 commodity 。 Class 費率是一種標準費率，幾乎適用於所有的產(chǎn)品 或商品之運送，他們將每一運送物品分類或分級，如鐵路分級包含 31級從 4

13、00 到 13 ，這些均從被廣泛使用的貨運分級制度而得。另一方面，國家車輛運輸分級包含 23 級，範圍從 500 到 35，在所有案例中愈高 的分類 /分級則有愈多的相關(guān)運輸費用，有許多因素涉及產(chǎn)品特定等級的決定， 這些因素包括產(chǎn)品的密度、運輸及處理的難易及損傷理賠義務(wù)，一旦分類被建 立就必須去確認rate basis number,此數(shù)字即為貨物裝載地至目的地之近似距 離，由貨物之分類 / 分級及 rate basis number ，每百磅的費率就能從運輸價目 表求得。其餘兩種運輸費率即 exception 及 commodity 為特別的費率，是用於提供價廉 費率(exception)或

14、特定商品費率(commodity)，大多數(shù)的運輸業(yè)者提供其所有 的運輸費率基本資料而這些基本資料均被納入決策支援系統(tǒng)中。LTL運輸費率的剖視及卡車運輸業(yè)的高度凌亂本質(zhì)已產(chǎn)生對精細分類工具的需 求，南方動力運輸業(yè)的完整稽核與分類工具(CZAR)為一被廣泛使用的分類工具之範例，這工具能與各類的價目表及 CZAR-Lite 一起運作，不像個別運輸業(yè)的 價目表，CZAR-Lite提供一個經(jīng)由對地方的、區(qū)域的及全國的LTL運輸費率的研究所獲得一個以市場為基礎(chǔ)的價格清單，它提供給運貨者一個合理的價格及避 免任何個別運輸業(yè)的操縱或市場的成見公然影響運貨者的選擇，因此，CZAR-Lite的費率已經(jīng)常被用於運貨

15、者、運輸業(yè)與第三物流供應(yīng)者間 LTL合約議 價的基礎(chǔ)。2.2.3 哩程的估算如同前面所述，從一特定地方運送產(chǎn)品到特定的目的地，其運輸成本是由兩點 間的距離產(chǎn)生作用的，因此，我們需要一種工具去估算距離，我們估算距離不 是應(yīng)用街道網(wǎng)路就是用直線距離，尤其是，假如我們想估算 a,b 兩點距離，我 們就需要得到Iona及，lonb即a點的經(jīng)緯度，同理b點亦同，因此a,b兩點 距離哩Dab之計算如下： 69為在美洲大陸每度經(jīng)度代表之近似哩程數(shù)，由於此方程式並未將地球之區(qū)度 列入考量故僅對短距離之計算準確，為了量測稍長距離及修正地球的區(qū)度，我們使用美國地理量測所建議的公式：這些公式產(chǎn)生非常精確的距離計算，

16、然而在兩案例中，公式低估了實際的道路 距離，為了修正此誤差，我們再將Dab乘以circuit 因子p，基本上，大都會區(qū)P =1.3，在美洲大陸p =1.14。應(yīng)用從先進的地理資訊系統(tǒng)獲得的正確距離是較適當?shù)?，然而，這方法基本上 使得決策支援系統(tǒng)的運作戲劇性地變慢，且上述近似距離演算技巧對許多應(yīng)用而言通常已能提供足夠的正確。倉儲成本倉儲與配銷中心的成本包含三個主要成份：處理成本；此成本包含與年度倉庫流通量成比例之人工與公用設(shè)施之成本固定成本；為不與流經(jīng)倉庫之物資數(shù)量成比例之成本元素總合，固定成本與 倉庫之容量有比例關(guān)係但非線性關(guān)係，如圖2.5所示，此成本係以倉庫大小的範圍為標準的固定性成本。儲存

17、成本；此表示存貨持有成本與平均存貨水準成比例關(guān)係因此，預(yù)估倉庫處理成本是非常容易，但是預(yù)估其他兩種成本值是非常困難， 為了解此差異，假設(shè)某特定顧客在整年中需要1000單位的產(chǎn)品，此1000單位的產(chǎn)品不需於相同的時間流經(jīng)該倉庫，因此平均存貨水準似乎比1000單位低很多，如此，當為決策支援系統(tǒng)建構(gòu)資料時，我們需要去轉(zhuǎn)換這些年度流通量為 實際存貨量。類似的，與產(chǎn)品有關(guān)的年度流通量與平均存貨並無法告訴我們於倉庫中此產(chǎn)品 需要多大空間。倉庫需求的空間量與存貨尖峰成比例而非與年度流通量或平均存貨，一種有效 的方法去克服此困難為利用存貨周轉(zhuǎn)率，其定義如下：存貨周轉(zhuǎn)率二年度銷售量+平均存貨水準 特別的，在我們

18、的案例中，此存貨周轉(zhuǎn)率即為總年度流經(jīng)倉庫的量對平均存貨 水準的比率，如此，如果此比率為入，則平均存貨水準為總年度流通量除以入， 最後平均存貨水準乘以存貨持有成本即為年度儲存成本。總之，計算固定成本需要去預(yù)估倉庫的容量，這在下章節(jié)進行。倉庫的容量Order Size對配銷網(wǎng)路設(shè)計模式的另一重要輸入為實際倉庫的容量，此問題為針對已知特 定年度流經(jīng)倉庫的物資如何去估算其需求之空間，存貨周轉(zhuǎn)率建議一個適當?shù)?方法，如同前述，一個倉庫之總年度流通量除以存貨周轉(zhuǎn)率可計算出平均存貨 水準，圖2.6表示假設(shè)的一個規(guī)則性運送與交貨時程，它容許的需求儲存空間 幾近儲存量的兩倍。當然，實際上每一在倉庫儲存的棧板均需

19、一個淨空的空間以允許進出與處理， 如此，除考慮儲存空間外尚須考量走道、撿貨、分類、處理設(shè)施及/AGVS等的空間，一般而言，需要的儲存空間需乘以一個n而定且容許我們?nèi)ジ_地評估倉庫可利用的空間大小 在實務(wù)應(yīng)用上，典型的因子是3,的因子，此因子視特定的使用此因子被應(yīng)用於下面的例子:如考量年倉庫流通量為1000單位，且存貨周轉(zhuǎn)率為10.0則平均平均存貨水準為100單位，假如每一單位佔地板空間為10平方呎，則產(chǎn)品需求空間為 2000平方呎，故倉庫總需求空間約 6000平方呎。對新倉庫而言，有效地確認其可能的位置也是非常重要的，基本上，位置必須 滿足不同種類的情況：地理與基礎(chǔ)建設(shè)情況自然資源與人力的可

20、獲性地方工業(yè)與稅法社會公益結(jié)果，僅有有限的位置滿足這些需求，這些就是新倉庫可能的位置。在本文中有不同的方法去定義服務(wù)水準，譬如我們或許會指定每一顧客與其供 應(yīng)倉庫間的最大距離，此可確保倉庫可於合理的時間去服務(wù)他的顧客，有時我 們必須承認對如鄉(xiāng)村或分離區(qū)域的顧客而言，較難去滿足他們與其他大多數(shù)顧 客獲得的相同服務(wù)水準，在此情況下，以顧客至其被指定的倉庫距離不超過一 特定距離的比率來定義服務(wù)水準經(jīng)常是有用的，如我們需要95%勺顧客位於其供應(yīng)倉庫200哩以內(nèi)的地方。如同第一章看到的，包含配銷網(wǎng)路設(shè)計在內(nèi)的策略標準的決定對企業(yè)有長遠的 影響，尤其有關(guān)倉庫數(shù)量、位置及大小的決定將至少影響該企業(yè)往後的3至

21、5年時間，這意謂著在設(shè)計網(wǎng)路時往後幾年間的顧客需求變化應(yīng)被加以考量，這 通常應(yīng)用一個基本劇本方法將現(xiàn)有淨需求值納入計算，譬如，不同的劇本在整 個規(guī)劃階段被產(chǎn)生以表示未來可能需求組合的變化，這些劇本能被直接納入模 式中以決定最佳的配銷策略。2.3模式與資料確認在前面的章節(jié)中已說明在網(wǎng)路型態(tài)模式的資料收集、列表及釐清的困難，一旦 完成上述活動，我們?nèi)绾未_認資料與模式能正確地反應(yīng)網(wǎng)路設(shè)計問題？模式與資料的確認程序為已知被應(yīng)用去提出此問題，典型的作法為應(yīng)用模式與 所收集之資料重新建構(gòu)現(xiàn)有的網(wǎng)路型態(tài)並將模式的輸出結(jié)果與現(xiàn)有資料比較。 確認的重要性不能被誇大，以現(xiàn)有網(wǎng)路型態(tài)的運作條件（含倉儲、存貨、生產(chǎn)與

22、運輸）於模式中型態(tài)化複製所產(chǎn)生的有用資料能被與公司的會計資料相互比 較，此經(jīng)常為找出存於資料、問題的假設(shè)、模式的瑕疵等錯誤的最佳方法。 譬如，在一案例中，於確認過程中其運輸成本的計算一直被會計資料顯示其被 低估了，經(jīng)過配銷實務(wù)的仔細審查，發(fā)現(xiàn)有效的卡車能量僅為卡車的實體能量 的30%即卡車以極低的裝貨量出貨。如此，確認程序不僅有助於應(yīng)用於模式中參數(shù)的調(diào)整且對現(xiàn)存網(wǎng)路應(yīng)用的可能 改善之處提出建議。另確認過程也經(jīng)常有助於了解一些網(wǎng)路型態(tài)的局部或微小修改對系統(tǒng)在成本與 服務(wù)水準的影響預(yù)估，尤其是，這步驟包含種種” what-if ”問題的假設(shè)，也包含於系統(tǒng)運作中關(guān)閉一個現(xiàn)有倉庫之影響預(yù)測。另一案例，

23、確認過程允許使用者改變流經(jīng)現(xiàn)有網(wǎng)路的物資以了解在成本上的改變。一般而言，經(jīng)理人員對這些小改變對系統(tǒng)之應(yīng)有效應(yīng)有很好的直覺，因此他們 能更輕易找出在模式中的錯誤，但對整個系統(tǒng)的徹底重新設(shè)計之影響，直覺經(jīng) 常不可信賴。確認為決定模式與資料之有效性的關(guān)鍵，其過程亦具有其他的好處，尤其，有 助於使用者將其確認過程中已模式化的現(xiàn)有運作與最佳化後的可能改變之處相 互結(jié)合。2.4解決方法的技術(shù)一旦資料被收集、表格化及確認，在下一步驟為進行物流網(wǎng)路型態(tài)最佳化，於 實務(wù)上，有兩種技術(shù)可應(yīng)用：數(shù)學最佳化技術(shù)，其包括：正確的方法順序以保證發(fā)現(xiàn)最佳的方法，即最少成本方案啟發(fā)式順序法找出好的方案但不必是最佳的方案模擬模

24、式以對設(shè)計者產(chǎn)生的特定設(shè)計可行方案提供評估機制2.4.1正確問題解決順序的啟發(fā)式方法與需求藉由考慮數(shù)學最佳化技術(shù)，我們開始進行討論，為了解正確的方法順序之需求 與啟發(fā)式方法之效益，考慮下面之範例：此範例清楚地說明以最佳化為基礎(chǔ)的技術(shù)之價值，這些工具可決定有效降低總 成本的策略。當然，我們想要分析與解決的物流網(wǎng)路型態(tài)基本上比範例複雜的多，主要差異 在於需要為倉庫、配銷中心與轉(zhuǎn)運貨倉設(shè)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(shù)規(guī)劃的技術(shù)應(yīng)用，因為線性 規(guī)畫以二進位變數(shù)處理連續(xù)的變數(shù)以決定是否在特定的城市設(shè)立倉庫，以0表示不要於那位置設(shè)立倉庫，以 1表示相反的結(jié)果

25、，如此，物流網(wǎng)路型態(tài)模式是 一種整數(shù)規(guī)劃模式。不幸的，整數(shù)規(guī)劃模式更困難解決問題，有興趣的讀者可參照參考書目有關(guān)物 流網(wǎng)路型態(tài)問題正確解決方法的討論。2.4.2模擬模式與最佳化技術(shù)數(shù)學最佳化技術(shù)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(chǔ)的工具將系統(tǒng)動 態(tài)加以考慮且能夠針對一既定設(shè)計的系統(tǒng)績效加以特徵化，因此，提供若干設(shè) 計的可採行方法到模擬模式為使用者的責任。這意謂著模擬模式允許使用者去 執(zhí)行一個微階(micro level )分析。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(nèi)部存貨移動不幸的，模擬模式僅塑造預(yù)

26、先指定之物流網(wǎng)路設(shè)計，換言之，設(shè)定倉庫、零售 商等等的特定型態(tài)，模擬模式就能被應(yīng)用去協(xié)助估算有關(guān)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(yīng)）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)。除此之外，一個詳細的模擬模式因納入有關(guān)個別顧客訂單模組、特定的存貨與 生產(chǎn)政策、每日的配銷政策等等資料故處理這些資料或許需要大量的電腦運算 時間以獲得有關(guān)系統(tǒng)執(zhí)行之必要的正確水準，這意謂著基本上只有極少的可行 方案可用做模擬工具。因此，如果系統(tǒng)動態(tài)不

27、是一個關(guān)鍵問題，一個靜態(tài)的模式是適當?shù)那覕?shù)學最佳 化技術(shù)就能適用，在經(jīng)驗中，此種型式的模式幾乎為實務(wù)上應(yīng)用的網(wǎng)路型態(tài)模 式，而當詳細的系統(tǒng)動態(tài)是一個關(guān)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(chǔ)與模擬這兩種技術(shù)之長處的優(yōu)勢：利用最佳化模式去產(chǎn)生若干微階的最少成本方案，並對最重要的成本要素加利用模擬模式去評估在第一階段產(chǎn)生的方案2.5網(wǎng)路型熊DSS勺主要特徵對網(wǎng)路設(shè)計而言，任何決策支援系統(tǒng)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(tǒng)包容先前存在的大量網(wǎng)路特質(zhì)的能力，事實上，視特定 的應(yīng)用而定，一個具完整範圍的設(shè)計選擇或許是適當?shù)?，在範圍的一端為?/p>

28、現(xiàn) 有的網(wǎng)路完全地重新最佳化，其意為每一倉庫可被開放或關(guān)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(wù)水準需求現(xiàn)有倉庫，在大多數(shù)的案例中，倉庫已經(jīng)存在且租期尚未到期，因此，模式 不應(yīng)容許倉庫的關(guān)閉現(xiàn)有倉庫的擴大，現(xiàn)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(yīng)被改變，或許更甚至於，某些地方之製造廠不會或不能生產(chǎn)某 些 SKUs倉庫到倉庫的流動，在某些的案例中，物質(zhì)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

29、組合完成品之元件資料將上述特徵納入決策支援系統(tǒng)是不夠的，決策支援系統(tǒng)亦必須有能力處理所有 問題而極少或不降低其效益。這後者的需求直接與所謂的系統(tǒng)的穩(wěn)健性有關(guān)， 且規(guī)定系統(tǒng)即成本與服務(wù)水準所產(chǎn)生的方案其相對地品質(zhì)應(yīng)與特定的環(huán) 境、資料的可變性或特定的設(shè)定無關(guān)，如果一個特定的決策支援系統(tǒng)不是穩(wěn)健 的則它很難決定它對一特定的問題的有效程度。另系統(tǒng)運算時間亦必須合理，當然，合理需視特定問題而定，表2.6列出一個一般性的DSS在 Pentium200個人電腦上運算的時間，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(tǒng)合過之顧客數(shù)目、產(chǎn)品數(shù)目、供應(yīng)商數(shù)目、 倉庫可能位置的數(shù)目及現(xiàn)存?zhèn)}庫的數(shù)目，除此之外，此表亦提供被DSS考量新倉庫數(shù)目的範圍即最小至最大丨，這意謂著被DSS考量的倉庫數(shù)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(yīng)的倉庫之距 離限制為定義的服務(wù)水準需求，這個值被提供於距離欄位上，決策支援系統(tǒng)發(fā) 現(xiàn)方案均為於最佳方案的1.0%及.0.