善用模型軟體工具 提昇智慧生產規劃排程
- DigiTimes企劃
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由於電腦所具有的快速運算、大量記憶體/儲存空間、自動化資料收集處理，以及可透過網路快速傳遞資訊等特性，現在已經在智慧工廠管理、分析與決策的過程中被大量使用，做為協助企業管理人員的重要工具之一。清華大學工業工程與工程管理系教授洪一峰表示，運用電腦進行科學計量的管理技術，除了可針對企業內有限的資源做最適當的調配，讓資源的使用效率獲得顯著的提升之外，還能夠達到降低營運成本、減少資料錯置風險的目標。
目前此一技術已經被廣泛應用於規劃、生產、存貨、行銷、財務與人力等各項企業營運管理的功能項目之中。特別是數學規劃模式，受到現在軟硬體設備進步影響，人們開始可以透過建構數學模型的方式，來描述現實營運中所可能遇上的各項問題，同時利用理論與計算公式來求取其最佳解，以做為實際問題的解答。
洪一峰表示，即便對於一些無法計算出最佳解的問題，也可以利用這樣的模式，快速求取近似最佳解，讓管理者能夠在進行直覺判斷時，有更合理的依據可供憑藉，而非盲目進行決策。以貨物運輸問題為例，在業者有兩個工廠、兩個倉庫、三個銷售點的條件下，其排列組合及運輸方式極多，若依照傳統直覺式的決策，很難從中找出其最佳解。但如果能透過數學規劃模式計算，無論是在求解速度，亦或是最終結果方面，比較有可能得到令人滿意的答案。
數學規劃模式對於解決分量生產派工排程作業、瓶頸機台的排程、序列式生產方式、難以決定每一批量生產的產品及開始生產/結束生產時間、將存貨/欠貨/設置/訂貨/生產/採購/原料等總體成本最小化、選擇訂單使利潤最大化，以及需求預測困難/前置時間長/交期急迫/客戶可能隨時更改訂單的供應鏈管理等生產線常到遇到的問題頗有助益。
舉例來說，由於未來訂單來到時間點是隨機的，因此我們需要在短時間內判斷：現在接受一筆低利潤訂單，但之後可能沒有產能因應高訂潤訂單？亦或是現在拒絕，但之後反而沒有訂單的風險。洪一峰說，單純只用先到先服務法則並非是好方法。業者應建立好一套決策模型，才能依據現有已知的資料，計算出正確決定。
不過要建構可代表實際問題的模型，並據此計算出最佳解，管理者所需要參照的資料相當多，而且因問題所處環境的不同，其代表的模式也必須做相對應的調整。以供應鏈管理為例，除了工廠方面的製造途程、跨廠區產能、在製品狀態、生產成本/時間、原物料耗用情況、機台換線成本/時間；供給方面的在途量、期初庫存、採購成本/時間；需求方面的預測需求、產品售價、訂單交期/數量…等項目外，還得考慮產能、運輸、維護、客戶優先層級、製程平衡需求、替代料/替代機台…等條件限制，才能計算出最佳化的生產、分派產品、訂單欠貨、瓶頸飄移、可允諾數量、跨廠區資源分配等決策。洪一峰認為，這必須透過克服人們思考思維、組織權責、運作模式及資料取得方式等困難點，並配合良好模型軟體工具輔助才可達成。
以Harris這家年營收5億美金的航太、汽車與通訊半導體公司為例，產品種類超過了1萬種以上，並有30家以上的供應商，但在1989年時，其訂單達交率僅有75%，因此到1991年時，營運產生了7,500萬美金的淨虧損。為此該公司導入了最佳化生產規劃軟體系統，進行需求、產能安排及可允諾數量的規劃。該系統於1992年正式上線之後，1993年的訂單時達交率便提升至95%，欠貨的產品種類由原本的5,000種減少至100種，反應在利潤表現上，則從1993年的2,000萬美金，到了1995年時已到達4,200萬美金的水準。至於在台灣方面，目前也有多家業者將此一規劃模式應用於供應鏈及生產系統排程上，並獲得不錯的成果。
洪一峰認為，經過多年產業實證結果，以數學規劃模式輔助決策的確可應用在企業及工廠實際營運流程中，並為組織帶來實際的成效。但不同的產業、不同的環境，自然會有不同的考量，因此其採用的數學模型及解決方案亦會有相當的差異。
如同樣是要減少存貨及其相關問題所帶來的成本，汽車製造公司(Toyota)會運用即時生產系統來處理，個人電腦業者(Dell)則發展出直銷模式，至於而零售業(Wal-Mart)利用接駁式運送(Cross-docking)技術，在達成上述目標之餘，又能同時快速滿足客戶需求。業者或可使用具彈性設定與快速導入的模型軟體工具來因應，並藉以取代傳統直觀式的運作決策模式。
