摘要

电子工业近几年来已成为世界上各个先进国家科技能力的表征,而印刷电路板(PCB)为各个电子产品、各种零件发挥功能的接口与关键,在电子业中有「电子系统产品之母」的号称;在我国的印刷电路产业,其产品具有高度客制化的特性,因此,在PCB存货易产生许多不确定因素,如在客制化的特性下易产生顾客需求的不确定,订单的不确定易造成前置时间需求的不确定,而在景气循环下易引起价格变动的不确定,传统上,常用机率理论来处理这些不确定的因素。然而,决策者通常无法掌握不确定因素之机率分配,而模糊理论可透过决策者的经验判断来决定模糊函数之型态,进而获得隶属度函数。因此,使用模糊理论以处理含不确定因素之问题将更为实际。本研究乃针对连续复查存货模式中前置时间内不确定需求加以探讨;有别于以往之机率模式,本文应用模糊集合论于此存货模式中,并发展一求解程序,以提供决策者在决定存货时有多种选择。

关键词:印刷电路板,存货模式,连续复查存货模式,模糊理论

1. 绪论

我国印刷电路板工业的启蒙来自美国安培公司,成长中吸收美、日等国的技术与经营管理,历经30 多年来的奋斗发展,在国内上、中、下游及相关产业的紧密配合下,已建立完整的印刷电路板产业架构体系,整个产业的发展甚为快速。我国的印刷电路板产业具有:生产规模经济,产品薄利多销、工厂弹性高、交期短、专精生产技术及制程的改良与迅速掌握先进技术潮流的特征,因此对存货的控制必须制定一适当的存货政策。因此,做好存货管理是各企业重要的工作,由于目前的企业所使用的部分原料或产品皆具有很高的价格,因此,不良企业的存货管理制度将会使企业遭受资金的损失,若存货不足,可能就会造成缺货、销售的损失、对企业形象受到打击、降低产品的竞争力、顾客满意度降低、订货次数增加导致订购成本增加及生产线因缺货而产生停摆;而存货过剩,则会造成企业的资金积压、存货的浪费、存货的保管费及处理费增加,因而造成企业的营运成本的增加[1,2]。

在传统的存货管理模式下,常将物料需求、订购成本、储存成本及缺货成本,假设为固定常数,但实际上,存货需求及供给或价格通常会随着季节时间或需求的变动而产生许多不确定之因素,在传统的存货模式中皆以机率理论来处理。然而,存货问题存在其他需决策者作主观判断之不确定因素,如人为因素以及数据不完整之问题。若使用机率理论来作运算则需较多的分析及资料,在1965年Zadeh[22]提出模糊理论后,学者处理不确定问题不再局限于机率理论,Zadeh 认为人类于决定隶属度的大小,较求机率分配容易,因此模糊理论开始被运用处理含有人为影响的不确定因素上。

本研究将应用模糊理论于连续复查之存货模式中,以求解前置时间内不确定需求之问题,并推导出模糊化后的连续复查制的最佳批量模式,以期在机率分配的形式无法得知的情况下,决策者能透过模糊理论求得更符合实际状况的存货模式。

2. 文献探讨

存货管理是在各业界中一项重要的工作,其中包含许多因子,如前置时间、订购数量、存货数量、缺货数量与各项的成本,若无法使这些因子获得有效的规划,则企业便容易产生一些损失,如订购量不足会产生缺货状况,而过多又会产生存货的堆积增加成本,故作好存货管理是一项极重要的工作,在本节中将分为二个部份来探讨过去学者对存货所研究的文献,其中第一部份是以需求的确定性来分类将存货模式分为需求确定的存货模式以及需求不确定的存货模式,第二部份是探讨模糊理论用于存货模式的研究状况。

首先,在需求确定的存货模式中,本研究将其分成经济订购量 (Economic Order Quantity, EOQ)模式及经济生产批量(Economic Production Quantity,EPQ) 模式,又因需求可能会随着时间变动而改变,需求不变的称为静态需求,会变动的称为动态需求。

然而,存货的需求中存在许多不确定因素,如不规则的订购时间、不规则的订购数量、顾客要求增减数量等因素。在需求不确定的存货模式中,本研究将其分成机率理论及模糊理论两大类,模糊理论为本研究的重心故于下一节中有详细之介绍。机率理论,乃需求为一机率分配,它除了确定需求中提到的EOQ 及EPQ 模式外,因订购周期的固定而产生了定期复查模式,此外,因订购量固定而产生了连续复查模式,其中又可分成基本批量模式以及最佳批量模式。

通常,使用机率理论求解时要先求得其机率分配,但机率分配通常需有相当完整的数据分析才可计算,若在受到人为因素影响大的时候,常因数据的不完整而无法求得机率分配。Zadeh[22]1965 年提出模糊理论后,利用决策者的专业背景及经验法则,归纳出隶属函数(Membership function)之型态,使得模式求解更简单并且有弹性,而模糊信息更是提供决策者在执行决策时有更多选择。

本研究探讨模糊理论用于存货管理上的文献后将其整理分类,其中在EOQ 模式中,Vujosevic etal.[17]以三角模糊数及梯形模糊数代表代表不可缺货模式中的持有成本、订购成本及采购成本,并使用重力中心(The center of gravity)法求最佳的订购量,Lee 和 Yao [14]则以三角模糊数代表不可缺货模式中的订购量, 使用近似关键点(Approximative critical point)及计算机软件求出最佳订购量,Yao 和Chang [20],分别以三角模糊数代表不可缺货模式中订购量及总需求量并以计算机软件求出最佳解,而Roy 和Maiti [16]使用梯形模糊数代表不可缺货模式中存货成本,并使用模糊非线性规划(Fuzzy nonlinear programming, FNLP)及模糊几何规划(Fuzzy geometric programming, FGP)求最佳解,Yao 和Lee[19] 使用梯形模糊数代表可缺货模式及不可缺货模式中的订购量,并在解模糊化后与明确的模式比较,Chen 和 Hsieh[8] 使用梯形模糊数代表不可缺货模式中的订购量、订购成本、存货成本、需求量… 等参数,并用阶级平均积分描述法(Graded mean integration representation method)求其优化。Yao 和Lee[18]使用三角形模糊数代表可缺货模式中订购量求其最佳订购量及缺货量,并与传统的模式比较,Chen 和Wang[7]使用梯形模糊数代表可缺货模式中需求、存货成本及缺货成本并使用扩展原理(Extension principle)求总成本最后用中位数法则(Median rule)求最佳解,Chen 和Hsieh[9]使用梯形模糊数代表可缺货模式中订购量、订购成本、存货成本、缺货量、缺货成本、需求、固定成本求解并以阶级平均积分描述法求出其最佳解。

而在EPQ 模式中,Lee 和Yao[13]使用三角模糊数代表不可缺货模式中的生产数量及需求量,求最佳解并与传统模式比较,Chang[6]使用三角模糊数代表不可缺货模式中生产数量,求最佳解;而刘祺诺[2]则以三角模糊数代表可缺货模式中需求及价格,并在解模糊化后与传统的模式比较之。

在定期复查之单期复查模式中,蔡尧波[4]使用三角模糊数代表需求及价格,并以计算机软计算最佳解,Petrovic et al.[15]以三角模糊数代表需求、过剩成本及缺货成本,在解模糊化后可得一最佳解,潘志刚[5] 以三角模糊数代表需求及价格,提出四个模式并求最佳解,Ishil 和Konno[12]以L 型模糊数代表缺货成本求其优化,并得到在模糊化后,其最佳解并非唯一。

在连续复查之基本批量模式中,Gen et al.[11]以三角型模糊数表示订购量、订购成本、持有成本、短缺成本(变动、固定)、前置时间、安全存货、日常需求,并提出模糊数的平均值(Mean value of a fuzzy number)来求模式的最佳解。

综合以上文献所述,连续复查制的最佳批量模式鲜有模糊理论之相关研究,故本研究将使用模糊理论处理在连续复查制的最佳批量模式中所产生无法使用机率理论处理之问题,如决策者主观判断的问题及模糊叙述等问题。