應用經驗模態分解法分析供應鏈之長鞭效應

Abstract

在現今企業競爭激烈的環境下，許多企業期望以最低成本獲取最大利潤，因此從上游產品製造、中間運送、倉儲管理到下游零售組成一整體性之供應鏈，以在共同整合下達到節省時間與成本，甚至滿足最下游顧客端之需求。但在一連串的供應鏈管理 (Supply Chain Management, SCM)體系中，存在著許多影響因子，使得供應鏈因存貨與缺貨水準所產生的波動和預測有差異，而產生長鞭效應 (Bullwhip Effect)，且愈上游愈明顯。過去已有許多文獻說明造成長鞭效應之原因，以及減少長鞭效應影響之方法，但多未能真正快速且有效地預測，並降低損失。因此，在本研究中，以麻省理工學院所研發之啤酒遊戲 (Beer Game)模擬影響供應鏈，造成長鞭效應的因素，再將各情境所得各部份之訂單資料，運用經驗模態分解法 (Empirical Mode Decomposition, EMD)分析；由於此一方法適合分析非線性和非穩定性之訊號，和模擬所得之波動皆為非線性及非穩定性之時間序列，解析出之函數圖形可了解其訂單之波動頻率和需求趨勢，除驗證長鞭效應之存在外，尚可藉由希伯特-黃 (Hilbert-Huang Transform, HHT)轉換可求出影響最大之週期與時間分布狀況，期望在未來能將此法供予企業作參考與應用。