标题: | 应用经验模态分解法分析供应链之长鞭效应 Analyzing the Bullwhip Effect in Supply Chain by Empirical Mode Decomposition |
作者: | 刘家豪 陈穆臻 运输与物流管理学系 |
关键字: | 供应链管理;长鞭效应;啤酒游戏;经验模态分解法;Supply Chain Management;Bullwhip Effect;Beer Game;Empirical Mode Decomposition |
公开日期: | 2007 |
摘要: | 在现今企业竞争激烈的环境下,许多企业期望以最低成本获取最大利润,因此从上游产品制造、中间运送、仓储管理到下游零售组成一整体性之供应链,以在共同整合下达到节省时间与成本,甚至满足最下游顾客端之需求。但在一连串的供应链管理 (Supply Chain Management, SCM)体系中,存在着许多影响因子,使得供应链因存货与缺货水准所产生的波动和预测有差异,而产生长鞭效应 (Bullwhip Effect),且愈上游愈明显。过去已有许多文献说明造成长鞭效应之原因,以及减少长鞭效应影响之方法,但多未能真正快速且有效地预测,并降低损失。因此,在本研究中,以麻省理工学院所研发之啤酒游戏 (Beer Game)模拟影响供应链,造成长鞭效应的因素,再将各情境所得各部份之订单资料,运用经验模态分解法 (Empirical Mode Decomposition, EMD)分析;由于此一方法适合分析非线性和非稳定性之讯号,和模拟所得之波动皆为非线性及非稳定性之时间序列,解析出之函数图形可了解其订单之波动频率和需求趋势,除验证长鞭效应之存在外,尚可藉由希伯特-黄 (Hilbert-Huang Transform, HHT)转换可求出影响最大之周期与时间分布状况,期望在未来能将此法供予企业作参考与应用。 |
URI: | http://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#GT009536524 http://hdl.handle.net/11536/39276 |
显示于类别: | Thesis |