物流信息與預測


● 過去的物流信息流乃以紙張為主(顧客及補貨訂單、存貨需求、倉庫工單、運輸文件、發(fā)票)，而信息傳輸往往產(chǎn)生許多不良結(jié)果，如速度慢，不可靠，錯誤頻生。因此，增加了作業(yè)成本并降低顧客滿意度。然而因為技術成本下降而使用上也較容易，許多應用技術已使物流經(jīng)理具備更有效及更快速透過電子方式傳輸與管理信息的能力。因此，有更多機會可以更有效協(xié)調(diào)物流活動將物流費用降低，以及提供更佳信息予顧客俾提升服務水準。

● 實時及精確信息對有效物流系統(tǒng)之設計十分重要。其因有三：
1.顧客對完整顧客服務的要求，其中包含與顧客有關的信息服務，如訂單狀態(tài)（order status），配送時間（delivery schedule）以及發(fā)票（invoices）。
2.企業(yè)目前均以降低完整供應鏈（total supply chain）中之存貨為目標，許多企業(yè)經(jīng)理人發(fā)現(xiàn)信息可以有效降低存貨及人力資源需求。尤其需求規(guī)劃時如有實時信息將可降低需求不確定性，減少存貨數(shù)目。
3.信息可以增加物流彈性，使企業(yè)資源可適當（how），適時（when），適所（where）地運用，為企業(yè)創(chuàng)造策略優(yōu)勢（strategic advantage）。
● 物流信息功能圖
● 物流信息系統(tǒng)用途、決策特性及原因圖
● 在設計與評估一個物流信息系統(tǒng)（Logistics Information System）時，必須兼顧六個原則：
1.供應力。
2.準確性。
3.實時性。
4.異常信息報告力。
5.彈性。
6.適當格式。

● 物流信息系統(tǒng)結(jié)構(gòu)包含二大子結(jié)構(gòu)：計劃及協(xié) 調(diào)信息流及作業(yè)信息流
1. LIS計劃及協(xié)調(diào)工作包含企業(yè)內(nèi)外的物料及成品計劃，而其主要組成包含：
(1)策略目標
(2)容量限制
(3)物流需求
(4)制造需求
(5)采購需求

2. LIS 作業(yè)信息需求
LIS 作業(yè)的信息活動包含顧客訂單之接收、處理、
運送，以及采購單之到貨接收之協(xié)調(diào)等。
(1)訂單管理
(2)訂單處理
(3)流通作業(yè)
(4)運輸與配送安排
(5)采購

3.存貨布設及管理
(1)存貨布設及管理乃處于 LIS協(xié)調(diào)、規(guī)劃及作業(yè)間的主要接口。
(2)存貨布設及管理乃在計劃及管理自生產(chǎn)到配送顧客間之存貨需求。
(3)存貨布設及管理之主要組成為:
a.預測模塊
b.存貨布設決策輔助系統(tǒng)
c.存貨績效評量系統(tǒng)

4.物流信息系統(tǒng)流程（LIS flow）

● 電子資料交換（Electronic Data Interchange, EDI）
● 個人計算機（Personal Computers）
● 人工智能/專家系統(tǒng)（Artificial Intelligence /Expert systems）
● 通訊（Communications）
● 條形碼及掃瞄技術（Bar coding and scanning）

● 電子商務乃一新商業(yè)名詞，用來描述構(gòu)建無紙化商業(yè)環(huán)境所使用廣泛的工具及技術









圖7-6 有效消費者響應的供應鏈


圖7-7 電子商務整體運作架構(gòu)

Extranet與Intranet (Ravi Kalakota & Andrew B. Whinston，1997)

● 一套WMS是一組計算機軟件應用程序，設計
用來自動化整個倉庫現(xiàn)場物料流動程序。它
會指導及控制倉庫內(nèi)所有存貨的移動。






圖7-9 對于外向銷售訂單的基本W(wǎng)MS圖標

● 確保WMS可以提供揀貨用的緊急訂單自動釋放。切勿用人工的方式來釋放訂單。








圖7-11 供揀貨用的緊急訂單釋放


● 預測乃對未來銷售、生產(chǎn)或運送量的推估。預測的單位可以是個數(shù)或金額，而預測的基準可以是某一品項，某顧客或品項群及顧客群的匯整。典型的物流預測可能是某品項一星期或一個月自物流中心的出貨量。
● 預測之一般考慮因素（General forecast considerations）
1.需求（Nature of demand）
2.預測組成（Forecast components）
3.預測方式（Forecast Approaches）
● 預測程序（Forecast Porcess）

預測數(shù)據(jù)庫 預測程序 預測使用者







預測程序圖
● 預測技術（Forecast Techniques）
1.物流預測必須選擇合適的預測技術，以產(chǎn)生未來周期預測值。
2.評估預測技術的應用性，一般須考慮以下準則：
(1)精確度（Accuracy）
(2)預測時間帶（Forecasting time horizon）
(3)預測值（Value of forecasting）
(4)資料的供應（Availability of data）
(5)資料型態(tài)的類別（Type of data pattern）
(6)預測人員的經(jīng)驗（Experience of the forecaster）
3.預測技術之選擇多半因情況不同而異，然而其取舍往往是藝術成分多于科學成分（Much more of an art than science）。

● 預測技術之分類：
1.定質(zhì)技術（Qualitative techniques）
2.時間序列技術（Time-series Techniques）
（1）移動平均（Moving Average）
（2）指數(shù)平滑法（Exponential Smoothing）
（3）指數(shù)平滑法之擴展（Extended Smoothing）
（4）調(diào)節(jié)性平滑法（Adaptive Smoothing）
3. 因果技術（Causal Techniques）
預測誤差（Forecast error）
預測與實際間完全謀和之情形相當罕見，因此預測值與實際
值間之誤差大小即為判定預測是否精準的最佳指針。預測精
準度（Forecast accuracy）的改良有賴誤差之評量及分析。


物流信息與預測