Chapter 2
存貨管理與風險共擔
2 - 2
內容
簡介
單一階段的存貨控制
風險共擔
集中式 vs. 分散式系統
管理供應鏈中的存貨
實務議題
預測
2 - 3
簡介
供應鏈的有效存貨管理目標是
滿足顧客服務需求。
在正確的地點與時間用適當的存貨。
極小化供應鏈系統的成本。
存貨在供應鏈中的型態
原物料庫存
在製品庫存
完成品庫存
2 - 4
持有存貨的原因
1.顧客需求的非預期改變
產品生命週期短
市場上存在許多競爭產品
2.在許多情況下顯著的不確定性
供應的數量與品質
供應商的成本與運送時間
3.前置時間
4.運輸公司提供的規模經濟
2 - 5
決定如何管理存貨的策略、方法或技術
影響存貨政策的主要因素為何？
. 顧客需求顧客需求
預測若能越準確，安全存貨的量就可越低。但預測若能越準確，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。約預估及誤差衡量，無法絕對準確。
. 補貨前置時間補貨前置時間，可於訂貨時得知，但也可能是，可於訂貨時得知，但也可能是
不確定的。不確定的。((供應商未必信守承諾供應商未必信守承諾))
. 倉庫中不同產品儲存的數目。倉庫中不同產品儲存的數目。((產品種類越多，產品種類越多，
越難掌控存貨狀況越難掌控存貨狀況))
存貨政策
2 - 6
. 規劃期間的長度
生產週期越長，存貨管理越困難。例如生產週期越長，存貨管理越困難。例如::假設產品假設產品
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，這時決策者該如何規劃生產的量難得知，這時決策者該如何規劃生產的量
. 成本:包含訂購成本、存貨持有成本、及機會成包含訂購成本、存貨持有成本、及機會成
本本((缺貨的商業損失缺貨的商業損失))。。
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。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。個可接受的服務水準。((服務水準提高可以提高商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機，但是為了提高服務水準也會造成其他成本的增
加加))
2 - 7
單一階段的存貨控制
在單一供應鏈階段的存貨管理中，依據該
階段的特性，有各種能有效管理的方法。
經濟批量模式(economic lot size model)
1915年，Ford W. Harris提出。
說明訂購成本與持有成本之間的取捨
為真實存貨系統的極簡化版本
2 - 8
存貨的成本結構符號
成本名稱 符號 說 明 可能細目
訂購成本
Ordering Cost
每下訂單訂貨一次,
所需支付的行政成
本.
(單位:元/次)
1.請購手續費.
2.驗收費.
3.記錄費.
4.人事費.
持有成本
Holding Cost
指因貨品儲存過程,
所帶來的成本.
(單位:元/個,期)
1.資金積壓費率.
2.儲存場所費.
3.保險費.
4.稅金.
5.存貨安全措施.
6.搬運費.
7.殘存貨成本.
2 - 9
存貨的成本結構
成本名稱 符號 說 明 可能細目
採購成本
Purchasing
Cost
每單位貨品的買入
成本.(貨款)
(單位:元/個)
缺貨成本
Shortage Cost
因缺貨損失所造成
的成本.
(單位:元/個)
1.缺貨罰金.
2.收益延遲成本.
3.額外記錄成本.
2 - 10
經濟批量模式
基本假設
每日的需求率固定
每次訂購量(Q)固定
設置成本(K)固定
前置時間(L)為0
期初存貨為0
計畫期間（T）為長期（無限時間）
2 - 11
EOQ模型之數學符號
每單位年持有成本
2 - 12
經濟訂購量EOQ模型
存貨水準簡圖
存貨水準
時間軸0
Q
Q/2
最大存貨水準
最小存貨水準
平均存貨水準
需求率為常數(constant)
T 計畫期間T：存貨
使用完畢所需的
時間長度.
2 - 13
EOQ模型
EOQ模型示意圖存貨水準
時間軸0
Q
Q/2
T1 T3T2
2 - 14
EOQ模型-成本結構（假設以年為單位）
2 - 15
EOQ模型--函數結構
Annual Ordering Cost
成
本
數量Q0 Q*=EOQ
Annual Inventory
Holding Cost
Annual Total Cost
2 - 16
EOQ模型--EOQ公式
定義: 使得「年存貨總成本
」最低的(每次)訂購量, 稱
為「經濟訂購量
(Economic Ordering
Quantity, EOQ)」.
公式
2 - 17
經濟批量模式重要概念
最佳政策？
發生在
問題：
長期固定需求假設不切
實際
前置時間固定不變
EOQ忽略需求的不確定
性及預測的問題
2 - 18
EOQ模型--例題
例: 某公司需採購馬達, 每年需求量為46800
只馬達, 單價為 $844元, 訂購成本為 $403
元, 而年存貨持有成本為採購價格的 25%.
試求該公司:
(1)經濟訂購量?
(2)年存貨持有成本?
(3)年訂購成本?
(4)年存貨總成本?
2 - 19
EOQ模型--例題
解答:
2 - 20
需求不確定性的影響
真實世界下需求會變動，需要預測。
預測時的三項原則：
預測總是錯誤的。
預測時期愈長，預測愈不正確。
總合預測是較正確的。
2 - 21
單期模式
基本假設
需求(D)為變動的。
生命週期短暫之產品。
產品只有一次訂購機會。
採用機率性預測方法
使用過去5年的歷史資料
目前的經濟情況、天氣型態、競爭者行為及
其他因素
最佳政策是訂購極大化期望利潤的數量。
2 - 22
在夏季開始前6個月，必須確認所有產品之
生產數量。
附加資訊
固定生產成本(FPC)＝10萬美元
變動成本(VC)＝80美元／每單位
販售價格(P)＝125美元
未售完泳衣可賣給折扣商店（殘值）＝20美元
欲解決的問題: 決定最佳的生產數量？
範例：銷售夏季流行泳衣的公司
2 - 23
機率預測
預測後平均需求量為13,000件
2 - 24
範例：銷售夏季流行泳衣的公司
假設製造商生產10,000件，而需求為12,000件
利潤＝夏季銷售額－變動成本－固定生產成本
＝125(10,000) －80(10,000) －100,000
＝350,000
假設製造商生產10,000件，而需求只有8,000件
利潤＝夏季銷售額+殘值－變動成本－固定生產成本
＝125(8,000) +20(2,000) －80(10,000) －100,000
＝140,000
2 - 25
範例：銷售夏季流行泳衣的公司
生產數量、顧客需求及利潤的關係
生產 需求 利潤
10,000
8,000 $140,000
10,000 $350,000
12,000 $350,000
14,000 $350,000
16,000 $350,000
18,000 $350,000
平均利潤 $326,900
機率11%
機率28%
機率11%
機率10%
機率18%
機率22%
平均利潤是以每一情境發生機率為權重所計算出的總利潤
情境發生機率
2 - 26
例2-3：平均利潤與生產量之間的函數圖形
極大利潤下的訂購量約12,000件
2 - 27
單期模式
此模式透露的概念
最佳訂購數量不一定等於預測或平均需求。
當訂購量增加，平均（期望）利潤開始增加，
直到某一數值，平均利潤開始遞減。
增加生產數量，造成損失的機率和獲得較大利
潤的機率都會增加。
問題思考：
為何最佳訂購量不一定等於預測或平均需求？
最佳訂購(生產)數量與平均需求之間的關係？
2 - 28
最適生產數量與平均需求量？
比較訂購一單位額外產品的邊際利潤與邊際
成本
邊際利潤(產品被賣出，其邊際利潤是每單位賣價與每單位變動訂購成本
之差額)
邊際利潤＝P－VC ＝125－80＝45元
邊際成本(產品未賣出，邊際成本是變動訂購成本與每單位的殘餘價值的
差額。)
邊際成本＝VC－殘值 ＝80－20＝60元
• 邊際利潤＜邊際成本→最佳生產數量＜平均需求
如果邊際成本大於邊際利潤，那麼最佳訂購數量一般會小於平均需求量。
寧願少賣
2 - 29
平均利潤相同時要如何選擇？
生產 需求 利潤
16,000
8,000 -220000
10,000 -10000
12,000 200000
14,000 410000
16,000 620000
18,000 620000
平均利潤 294500
生產 需求 利潤
9,000
8,000 220000
10,000 305000
12,000 305000
14,000 305000
16,000 305000
18,000 305000
平均利潤 293450
9,000
2 - 30
生產數量Q為16, 000件 之利潤函數為非對稱的圖形(變異較大）
增加生產數量，風險也會增加。然而，獲得較大利潤的機率（報
酬）也會增加
2 - 31
個案研討-泳裝生產
小結
最適訂購量不一定要等於預測或平均需求
當訂購量增加，平均利潤也會增加，直到某
個數量，平均利潤開始減少
增加生產數量，風險也會增加。然而，獲得
較大利潤的機率（報酬）也會增加。(這就
是風險與報酬之間的取捨)
2 - 32
多重訂購機會
決策者可於一年中任何時間重複訂購。
如電視機、冰箱、電器、文具產品之配銷商，為何即
使沒有固定的訂購成本，也需要持有存貨？
因為需求是隨機且製造商有固定的產品送達前置時間
配銷商需要持有存貨
滿足在前置時間內所發生的需求
因應需求的不確定性
平衡年存貨持有成本與固定訂購成本
訂購次數多會有較低的存貨水準，因而減少持有成本但是也會
增加訂購成本
2 - 33
(s, S)存貨政策
審視存貨時，若存貨水準低於某一數值s，我們會訂購
存貨提升到S的水準，稱之為(s, S)政策，或最小最大政
策(min max policy)。
s稱為再訂購點(reorder point)，或最小存貨水準。
S稱為訂購量上限(order-up-to-level)，或最大存貨水準。
存貨政策又可區分成兩種政策
•持續檢視(補貨)政策(Continuous Review Policy)
•週期檢視(補貨)政策(Periodic Review Policy)
2 - 34
再訂購點
訂購量上限
2 - 35
1.持續檢視政策(Continuous Review
Policy)
定義
持續檢視存貨，當存貨下降至特定的水準s則
下訂單訂購
基本假設
每日需求為隨機，呈常態分佈。
存貨水準為持續檢視
AVG＝配銷商面對的平均每日需求
STD＝配銷商面對的每日需求之標準差
L＝從供應商到配銷商的補貨前置時間
H＝配銷商持有一單位產品一天的成本
α＝服務水準
2 - 36
不同時間下的存貨水準(Q, R)政策
再訂購點 R= 前置時間內平均需求(average demand during lead time)
+ 安全庫存量(safety stock)
(Q, R)政策：每當一水準降至再訂購點水準R ，就會訂購Q的數量
2 - 37
持續補貨政策(Q, R)政策
為為了描了描繪繪配配銷銷商商應採應採用存用存貨貨政策的特性，我政策的特性，我們們需需
要以下的要以下的資訊資訊：：
AVGAVG = = 配配銷銷商面商面臨臨的平均的平均每日需求每日需求
STDSTD = = 配配銷銷商面商面臨臨每日需求的每日需求的標準標準差差
L L = = 從從供供應應商到配商到配銷銷商依日商依日數計數計算的算的補貨補貨前置前置時間時間。。
h h = = 配配銷銷商持有一商持有一單單位位產產品一天的品一天的存存貨貨成本成本
α α= = 服服務務水水準準。。這隱這隱含了缺含了缺貨貨的可能性是的可能性是1-1-αα。。
每日需求D
~N(AVG, STD)
前置時間需求DL
~N(LAVG, STD)
2 - 38
持續補貨政策(Q, R)政策
第一第一個個元素是元素是補貨補貨前置前置時間時間內內的平均存的平均存貨貨，即平均，即平均
每日需求及每日需求及補貨補貨前置前置時間時間的乘的乘績績。。這確這確保直到下一保直到下一
次的次的訂購訂購送送達達前，前，將將有足有足夠夠的存的存貨貨使用。故使用。故補貨補貨前前
置置時間時間內內的平均需求的平均需求((補貨補貨期期間間所消耗的存所消耗的存貨貨))為為：：
第第22個個元素元素為為安全存安全存貨貨，即配，即配銷銷商需在商需在倉庫倉庫及通路中及通路中
維維持的存持的存貨數貨數量，量，來來因因應應前置前置時間時間期期間間內內平均需求平均需求
的的誤誤差。差。這這一一數數量的量的計計算如下：算如下：服服務務水水準準alphaalpha下的下的ZZ分配分配
值值
2 - 39
持續補貨政策(Q, R)政策
這裡這裡zz是一是一個個和服和服務務水水準準相相關關的常的常數數。因此，。因此，再再
訂購點訂購點(reorder point)(reorder point)的安全上的安全上標標等於：等於：
常常數數zz是是從統計從統計表中表中選選出，出，為確為確保前置保前置時間時間內內缺缺
貨貨的可能性的可能性為為 。。這隱這隱含了含了再再訂購點訂購點
(reorder point)(reorder point)的安全上的安全上標標必必須滿須滿足：足：
2 - 40
服務水準與服務因子z
z為安全因子，對應一特定服務水準。
2 - 41
持續補貨政策(Q, R)政策
訂購訂購量上限的量上限的數數值值SS依循依循經濟經濟批量模式批量模式發發展出展出
的直的直覺計覺計算。算。經濟訂購經濟訂購量量等於：等於：
庫庫存上限水存上限水準準((指的是存指的是存貨貨可能存在的最高可能存在的最高數數
量量))等於：等於：
2 - 42
不同時間下的存貨水準(Q, R)政策
再訂購點 R= 前置時間內平均需求(average demand during lead time)
+ 安全庫存量(safety stock)
(Q, R)政策：每當一水準降至再訂購點水準R ，就會訂購Q的數量
2 - 43
持續檢視政策(Q, R)政策
最小存貨水準s為接到訂單之前瞬間
最大存貨水準S為接到訂單後瞬間，為
平均存貨水準＝
2 - 44
Example 1
Given the continuous review policy(持續檢視政策)
Q=10,000, L =2 weeks, D (or AVG)= 2,500/week,
σD (or STD) =500
服務水準α =
D L = LD =22,500 = 5,000
σL = = =
服務水準α= prob (No stocking out during lead time L)
= prob (Demand during lead time L≤R)
= P(D L ≤6,000) = P(z ≤ )
= P(z ≤ ) =
D L~N(5000,)
2 - 45
Example2
Given the continuous review policy(持續檢視政策)
Q=10,000, R=6,000
L =2 weeks, D (or AVG)= 2,500/week,
σD (or STD) =500
D L = LD =22,500 = 5,000
σL = = =
safety stock = = =
R = D L + safety stock =5,000+ = 5,
D L~N(5000,)
2 - 46
(Q, R)政策小結
(Q, R)政策：配銷商可以在每當存貨水準降
到再訂購點R時，訂購Q數量的貨品。
，由兩要素組成
補貨前置時間內的平均存貨
安全庫存
2 - 47
變動的前置時間
假設前置時間的機率分佈是常態分配，平
均值為AVGL，標準差為STDL。
再訂購點R的組成為：
前置時間內的需求平均值
前置時間內的需求標準差
訂購數量Q仍為
2 - 48
週期檢視政策(Periodic
Review Policy)
基本假設
存貨水準每隔一段固定期間檢視。
其餘與持續檢視政策之假設相同。
週期較短時之最佳政策
修正後的(Q, R)政策，但存貨水準有可能降至再訂購
點R以下。
克服此問題，須定義兩個存貨水準s與S，若存貨水準
降低到s以下，須訂購足夠的量來提升存貨水準到S。
估計s與S的值，視其為持續補貨模式，設
s＝R, S ＝R＋Q
2 - 49
週期檢視政策之存貨水準(Periodic
Review Policy)
(base-stock level)
2 - 50
週期檢視政策(Periodic Review
Policy)
週期較長時之最佳政策
倉庫設定一個目標存貨水準，以及檢視週期。檢視存
貨狀態後，訂購足夠的存貨提升到基本存貨水準(base-
stock level)。
2 - 51
週期檢視政策(Periodic Review
Policy)
r 為檢視週期的長度，L為前置時間，AVG
為倉庫面對的每日需求，STD是每日需求
的標準差。
有效的基本存貨水準，包含兩部分
在r＋L 天的平均需求= D r＋L
在r＋L 天的標準差 = σ r＋ L =
安全庫存
2 - 52
週期檢視政策(Periodic Review
Policy)
最大存貨水準發生於接到訂單的瞬間，為
（r＋L ）天的平均需求＋安全庫存
最小存貨水準發生於接到訂單前的瞬間，即為
安全庫存
平均存貨水準為兩者的平均，即
2 - 53
Example 3
Given the periodic review policy(週期檢視政策)
L =2 weeks, r = 4 weeks
D (or AVG)= 2,500/week, σD (or STD) =500
服務水準α =
D r+L = (r+L)D =(4+2)2,500 = 15,000
σr+L = = = 1,225
safety stock = = 1,225=1570
R = D r+L + safety stock =15,000+1570 = 16,570
D r+L~N(15000,1225)
2 - 54
最適服務水準
廠商有時可以自行選擇適當的服務水準。
服務水準與存貨水準的關係：
當服務水準愈高，存貨水準也愈高。
在存貨水準相同的情形下，前置時間愈長，廠
商可提供的服務水準變愈低。
對服務水準的邊際影響會隨存貨水準的增加而
降低。
2 - 55
服務水準與不同前
置時間下的存貨水
準之間的取捨
前置時間越大,存貨水準
越多, Why??
安全庫存 =
服務水準越高,存貨水準
越多, Why??
2 - 56
最適服務水準
零售業決定每個SKU（品項）的服務水準之可行
策略，著重極大化所有產品的期望利潤。
具備以下幾項狀況的產品，會有較高的服務水準：
高邊際利潤。
高的數量。
低的變異性。
短的前置時間。
Stock-keeping unit
最小存貨單位
2 - 57
每個SKU的最適服務水準
2 - 58
風險共擔
用於對付供應鏈內變異性的一個有力工具是風險
共擔(risk pooling)。
若將各區域的需求彙整起來，可降低需求的變異
性。因為某一顧客的高需求可能跟另一顧客的低
需求互相抵銷。
風險共擔提出：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。
需求的變異係數可測量相對於平均需求的變異
2 - 59
風險共擔
三個風險共擔的重要觀點
集中存貨可以降低在系統中的安全庫存與平
均存貨。
變異係數愈高，從集中式配銷系統所獲得的
利益愈大。
風險共擔的利益，決定於一市場區域與另一
市場區域需求行為的相關性。
當兩個市場需求關係愈正向，其風險共擔的利益
愈低。
2 - 60
集中式 vs. 分散式系統
在比較集中式和分散式配銷系統時，我們
必須考慮哪些取捨：
安全庫存
服務水準
間接成本
顧客前置時間
運輸成本
2 - 61
管理供應鏈中的存貨
屬於單一公司之多設施連串的供應鏈有一連串的
階段，每一階段供應一個下游階段，直到最後的
階段面對顧客。
在一個配銷系統中，每個階段或層級(倉庫或零
售商)通常被稱為階層。
此系統中每個階層的
階層庫存＝此階層中現有的存貨，加上所有下游存貨
階層庫存狀態＝為此階層的階層存貨，加上已訂購但
尚未送達的數量，減去缺貨待補的數量
2 - 62
線型供應鏈
2 - 63
管理供應鏈中的存貨
公司目標為管理其存貨以降低整體系統成
本。
兩項重要且合理的假設：
存貨決策由單一決策者制訂，並以極小化整
體系統成本為目標。
決策者有獲取各零售商和倉庫存貨資訊的管
道。
2 - 64
管理供應鏈中的存貨
零售商存貨有效管理方法是用(Q, R)政策來管理。
L 為零售商下訂單到接收商品的期間
假設倉庫有足夠的庫存
每當零售商存貨狀態低於R，則訂購數量Q的產
品。
2 - 65
管理供應鏈中的存貨
對配銷商也計算再訂購點R和訂購數量Q
＝階層前置時間，為零售商與配銷商之間前置時間
＋配銷商與供應商之間的前置時間
AVG＝在零售商的平均需求
STD＝在零售商的平均標準差
每當配銷商存貨狀態低於R，則訂購數量Q的產
品。
2 - 66
實務議題
在最近的一項調查報告中，物料和存貨經理被問
到確認有效降低存貨的策略。在這調查報告中，
七項居首的策略如下：
1. 週期存貨檢視政策
2. 使用率、前置時間和安全存量的嚴格管理
3. 減少安全存貨水準
4. 導入或實施週期盤點作業
5. ABC法
6. 轉移更多的存貨或存貨所有權給供應商
7. 計量方法
2 - 67
預測
預測工具和方法可歸納為以下四大類：
判斷法(judgment methods) ：專家意見的蒐
集。
市場研究法(market research methods)：顧
客行為的質化研究。
時間序列法(time-series methods)：一種數學
方法，從過去的績效推斷未來績效。
因果法(causal methods)：一種數學方法，預
測是依據數個不同系統變數所產生。
2 - 68
預測
判斷法是有系統地蒐集不同專家的意見。
有以下兩種方法：
專家群法(panels of experts)
聚集一群專家來獲取共識。此方法假設，藉由溝通
與公開分享資訊，一個較好的預測可被產生。
Delphi法(Delphi method)
一種有結構性的技術來獲取專家的共識，但此不將
專家聚集在一個地方。此技術是被設計來消除一個
或幾個意見較強的專家來主導決策過程。
2 - 69
預測
市場測試(market testing)與市場調查
(market surveys)是發展預測之有用工具，
尤其是在新產品的引進。
市場測試是蒐集潛在顧客的焦點團體，測試他
們對新產品的反應，這些反應被用於推斷整個
市場，進而估計其對產品的需求。
市場調查則包括從潛在顧客蒐集資料，通常是
透過訪談、電話訪問以及填寫問卷等方式。
2 - 70
預測
時間序列法
移動平均法(moving average)：每個預測值是一些過去
需求點的平均。
指數平滑法(exponential smoothing)：每個預測值是利
用上一個預測值與最上一個需求點之值的加權平均。
具有趨勢性數據的預測法：如果資料具有趨勢，迴歸分
析法(regression analysis)與Holt’s 法(Holt’s
methods)會較有用，因為它們會考慮資料的趨勢。
2 - 71
預測
時間序列法
具有季節性數據的預測法：幾個方法考慮季節性的需
求變化。如季節性分解法(seasonal decomposition)
從資料中移除季節型態，再應用上述方法於這些修正
的資料；Winter法(Winter’s method)則是一種考慮趨
勢性與季節性的指數平滑法。
更多複雜的方法：有幾個更複雜的方法已提出。但這
些方法通常不用於實務，而且有證據指出複雜方法並
未優於簡單方法。
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預測
因果法
回想在時間序列的方法，預測是依據之先前數
值來進行。
相對的，因果法是根據所欲預測的資料以外的
其他資料來做預測。更明確地說，其預測是其
他資料的函數。
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選擇適合的預測技術
可提出三個問題以助決策：
什麼是預測的目的？預測值應如何使用？
所預測的系統之動態性為何？
歷史資料對估計未來有多重要？
