第二章 物流網路結構 Logistics Network Configuration

1. 供 應 鏈 管 理Supply Chain Management 第二章 物流網路結構Logistics Network Configuration

2. The Logistics Network • The Logistics Network consists of • Facilities: • Vendors, Manufacturing Centres, Warehouse / Distribution Centres, and Customers • Raw materials and finished products that flow between the facilities • 物流網路包含供應商、倉庫、配銷中心、零售點及流通於各設施中的原物料、在製品存貨、製成品

3. Customers, demand centers sinks Field Warehouses: stocking points Sources: plants vendors ports Regional Warehouses: stocking points Supply Inventory & warehousing costs Production/ purchase costs Transportation costs Transportation costs Inventory & warehousing costs Logistics Network

4. 網路結構策略決策 • 網路結構包括有關工廠、倉庫、零售商區位的課題，因為其對公司有長遠影響，屬於策略性決策 • 網路結構策略決策： • 決定適當數量的倉庫 • 決定每個倉庫的區位 • 在每個倉庫為產品分派空間 • 決定顧客將從哪一個倉庫收到產品

5. Network Design: Key Issues（1） • Pick the optimal number, location, and size of warehouses and/or plants • Determine optimal sourcing strategy • Which plant/vendor should produce which product • Determine best distribution channels • Which warehouses should service which customers

6. Network Design: Key Issues（2） • The objective is to balance service level against • Production/ purchasing costs • Inventory carrying costs • Facility costs (handling and fixed costs) • Transportation costs • That is, we would like to find a minimal-annual-cost configuration of the distribution network that satisfies product demands at specified customer service levels

7. 互抵效果（Trade-Offs） • 倉庫數量增加將造成： • 因平均運輸時間減少，服務水準提高 • 安全存貨量增加致使存貨持有成本增加 • 間接費用及設備費用增加 • 外向運輸成本（從倉庫到顧客的運輸成本）降低 • 內向運輸成本（從供應商、製造商到倉庫的運輸成本）增加 • 公司必須在設立新倉庫和使顧客距離最接近倉庫的優點間找出平衡點。因此倉庫的區位是決定此供應鏈是否能有效率的分配產品的重要因素

8. Data for Network Design • A listing of all products • Location of customers, stocking points and sources • Demand for each product by customer location • Transportation rates • Warehousing costs • Shipment sizes by product • Order patterns by frequency, size, season, content • Order processing costs • Customer service goals

9. 收集資料（Data Collection） • 網路結構問題牽涉大量資料 • 彙總資料 • 運輸費率 • 估計里程數 • 倉庫成本 • 倉庫容量 • 倉庫潛在區位 • 服務水準要求 • 未來需求

10. 彙總資料（Data Aggregation）（1） • 鄰近的顧客以格子網路或成串的方法彙總一起，同一小團體或同一串中的所有顧客以此團體的中心點代替，此小團體即為一顧客區域 • 常用的方法是以五或三位數的郵遞區號來彙總顧客 • 將產品項目彙總成合理數量的群組，依據： • 配銷型態 • 產品種類 • 以彙總的資料代替原本詳細的資料對模式的效果造成什麼影響？ • 透過彙總能減少變異性，在彙總水準下之預測需求會較準確 • 研究顯示，將資料彙總成150至200個點，不會造成運輸成本上1%估計錯誤

11. Example 1（1） 表1.1 顧客需求量歷史資料

12. Example 1（2） 表1.2 顧客需求量歷史資料彙總

13. 彙總資料（Data Aggregation）（2） • 實務上通常使用以下方法彙總資料： • 將需求點彙總成150-200個區域 • 若依顧客服務水準或配送頻率分類，每一類將有150-200個彙總點 • 確認每個區域的總需求量大致相等（每個區域的地理面積可能並不相等） • 在區域的中心置放彙總點 • 將產品集合成20-50個產品群

14. Testing Customer Aggregation • 1 Plant; 1 Product • Considering transportation costs only • Customer data • Original Data had 18,000 5-digit zip code ship-to locations • Aggregated Data had 800 3-digit ship-to locations • Total demand was the same in both cases

15. Total Cost:$5,796,000 Total Customers: 18,000 Total Cost:$5,793,000 Total Customers: 800 Cost Difference < 0.05% Comparing Output

16. Product Grouping • Companies may have hundreds to thousands of individual items in their production line • Variations in product models and style • Same products are packaged in many sizes • Collecting all data and analysing it is impractical for so many product groups

17. A Strategy for Product Aggregation • Place all SKU’s (Stock-Keeping Units) into a source-group • A source group is a group of SKU’s all sourced from the same place(s) • Within each of the source-groups, aggregate the SKU’s by similar logistics characteristics • Weight • Volume • Holding Cost

18. 70.0 60.0 50.0 40.0 Weight (lbs per case) 30.0 Rectangles illustrate how to cluster SKU’s. 20.0 10.0 0.0 0.000 0.010 0.020 0.030 0.040 0.050 0.060 0.070 0.080 0.090 0.100 Volume (pallets per case) Within Each Source Group, AggregateProducts by Similar Characteristics

19. Test Case for Product Aggregation • 5 Plants • 25 Potential Warehouse Locations • Distance-based Service Constraints • Inventory Holding Costs • Fixed Warehouse Costs • Product Aggregation • 46 Original products • 4 Aggregated products • Aggregated products were created using weighted averages

20. Total Cost:$104,564,000 Total Products: 46 Total Cost:$104,599,000 Total Products: 4 Cost Difference: 0.03% Sample Aggregation Test: Product Aggregation

21. 運輸費率(Transportation Rates)（1） • Transport Rate Estimation • Huge number of rates representing all combinations of product flow • An important characteristic of a class of rates for truck, rail, UPS and other trucking companies is that the rates are quite linear with the distance.

22. 運輸費率(Transportation Rates)（2） • 整車貨件（TL: Truck Load Cargo） • TL 運送人提供顧客區域到區域間的費率表，費率表中列有任兩區域間每卡車每哩的費用 • 零擔貨件（LTL: Less Than Truck Load Cargo） • LTL 運輸費率有三種：等級（Class）、例外（Exception）及大宗貨品（Commodity）

23. 運輸費率(Transportation Rates)（3） • 等級（Class） • 是標準費率，幾乎所有的產品及商品運輸都依此。它們可依分類費率表（Classification Tariff）被分類，每個貨件都有一個類別（Rating or Class） • 例如火車運輸採 Uniform Freight Classification，含31種等級（從400到13） • 而貨車運輸採 National Motor Freight Classification，含23種貨物等級（從500到35） • 等級越高，其運輸費率就越高

24. 運輸費率(Transportation Rates)（4） • 例外（Exception） • 用來提供較低費率 • 大宗貨品（Commodity） • 提供單一貨品的運輸費率 • LTL 計費工具：CZAR（Complete Zip Auditing and Rating ：完整的郵遞區號審核與費率計算資訊系統) • 提供貨主公平的計價系統，也防止任何運輸業者人為操作而公然影響貨主的選擇

25. LTL Freight Rates • Each shipment is given a class ranging from 500 to 50 • The higher the class the greater the relative charge for transporting the commodity • A number of factors are involved in determining a product’s specific class. These include • Density • Ease or difficulty of handling • Liability for damage

26. Yellow Freight (LTL) Rates for Shipping 4000lb

27. 估計里程數 • 運輸成本是運輸距離的一個函數，因此我們必須有工具來估計距離 • 69：美國地區一個經度的大約英哩數 • 迂迴因素（Circuity Factor）：大城市ρ=1.3；鄉間ρ=1.14（乘上Dab，以考量道路距離） • 地理資訊系統（GIS）之應用

28. 倉庫成本 • 搬運成本（Handling Costs） • 包括勞工及公用設施成本 • 與倉庫年度物流量成比例 • 固定成本（Fixed Costs） • 包括所有不與倉庫年度物流量成比例的成本 • 通常固定成本與倉庫大小（容量）成比例，但非線性比 • 持有成本（Carrying Costs） • 代表存貨持有成本，與平均存貨水準成比例

29. 倉庫容量 • 有了倉庫年度貨物流量後，該如何估計實際需要的空間（1,000單位） • 倉庫年度貨物流量除以存貨週轉率可得平均存貨水準（週轉率=10；AI=100） • 需要的儲存空間約為平均存貨的兩倍 • 將所需的儲存空間乘上一大於1的乘數，通常為3 • 舉例：估計容量 = 單位儲存空間 X 平均存貨水準 X 2 X 3

30. 倉庫潛在區位 • 好的區位必須滿足下列條件： • 地理及公共建設條件 • 自然資源及勞力的供應力 • 地方性產業及租稅法則 • 大眾利益

31. 服務水準要求 • 定義服務水準有許多方法，例如我們可在每個顧客與提供其服務的倉庫間限定一個最大距離，這可以保證倉庫能在一合理的時間內服務顧客 • 但是我們較難提供給那些位於偏遠地區的顧客與其他顧客相同水準的服務。因此定義服務水準為某一比例的顧客距離提供其服務的倉庫不可超過某一距離是有幫助的 • 例如要求95%顧客所在的位置距離提供其服務的倉庫不可超過200哩

32. 未來需求 • 策略層次的決策（包括設計配銷網路）對公司而言有長期的影響，特別是與倉庫的數量、區位、大小有關的決策，對公司的影響將長達3-5年，也就是說設計網路時要考慮未來幾年顧客需求的變化 • 通常會用以情境為基礎（Scenario-Based）的方法來解決

33. 模式及資料的驗證（1） • 確保資料及模式正確的反應網路設計問題的程序稱為模式及資料的驗證（Model and Data Validation） • 通常利用模式產生出的資料與現有的資料作比較，以重新架構現有的網路結構

34. 模式及資料的驗證（2） • 這些資料與公司的會計資訊相比較，通常是找出資料中的錯誤、有問題的假設、建構模式的缺失等的最佳方法 • 例如在某一個案中，經驗證程序計算出來的運輸成本與會計資料建議的成本相比較，一直被低估 • 仔細實際檢查後，顧問下結論說是卡車的有效承載量只有可載重量的30%，也就是說卡車以很少的承載量運送

35. 模式及資料的驗證（3） • 對網路結構做局部或小的改變，看系統如何評估對成本及服務水準的影響 • 此步驟包括提出一些假設性的問題，例如： • 如果關閉系統中某一現有的倉庫有什麼影響 • 或者變換現存網路中的物料程序，成本會有何改變

36. 解法技術（Solution Techniques） • 使物流網路架構最佳化之技術： • 數學上的最佳化方法（Mathematical Optimisation Techniques）：處理靜態的模式（未考量需求會隨時間改變） • 最佳演算法（Exact Algorithms）：一定能找出最佳解 • 啟發式演算法（Heuristics）：能找出好的解，但未必是最佳解 • 模擬模式（Simulation Models）：考慮動態系統 • Provide a mechanism to evaluate specified design alternatives created by the designer

37. Heuristics and the Need for Exact Algorithms • Single product • Two plants p1 and p2 • Plant p1 has an annual capacity of 200,000 units • Plant p2 has an annual capacity of 60,000 units • The two plants have the same production costs • There are two warehouses w1 and w2 with identical warehouse handling costs • There are three markets areas c1,c2 and c3 with demands of 50,000, 100,000 and 50,000, respectively

38. Heuristics and the Need for Exact Algorithms Table: Distribution Costs per Unit

39. $0 D = 50,000 $3 Cap = 200,000 $4 $5 $5 D = 100,000 $2 $4 $1 $2 Cap = 60,000 $2 D = 50,000 Why Optimisation Matters? Production costs are the same, warehousing costs are the same

40. D = 50,000 Cap = 200,000 $5 x 140,000 D = 100,000 $2 x 50,000 $1 x 100,000 $2 x 60,000 Cap = 60,000 $2 x 50,000 D = 50,000 Traditional Approach #1 • Assign each market to closet warehouse. Then assign each plant based on cost. Total Costs = $1,120,000

41. $0 D = 50,000 $3 Cap = 200,000 P1 to WH1 $3 P1 to WH2 $7 P2 to WH1 $7 P2 to WH 2 $4 $4 $5 $5 D = 100,000 P1 to WH1 $4 P1 to WH2 $6 P2 to WH1 $8 P2 to WH 2 $3 $2 $4 $1 $2 Cap = 60,000 $2 D = 50,000 P1 to WH1 $5 P1 to WH2 $7 P2 to WH1 $9 P2 to WH 2 $4 Traditional Approach #2（1） • Assign each market based on total landed cost

42. $0 D = 50,000 $3 Cap = 200,000 P1 to WH1 $3 P1 to WH2 $7 P2 to WH1 $7 P2 to WH 2 $4 $4 $5 $5 D = 100,000 $2 P1 to WH1 $4 P1 to WH2 $6 P2 to WH1 $8 P2 to WH 2 $3 $4 $1 $2 Cap = 60,000 $2 D = 50,000 P1 to WH1 $5 P1 to WH2 $7 P2 to WH1 $9 P2 to WH 2 $4 Traditional Approach #2（2） Market #1 is served by WH1, Markets 2 and 3 are served by WH2

43. $0 x 50,000 D = 50,000 $3 x 50,000 Cap = 200,000 P1 to WH1 $3 P1 to WH2 $7 P2 to WH1 $7 P2 to WH 2 $4 $5 x 90,000 D = 100,000 P1 to WH1 $4 P1 to WH2 $6 P2 to WH1 $8 P2 to WH 2 $3 $1 x 100,000 $2 x 60,000 Cap = 60,000 $2 x 50,000 D = 50,000 P1 to WH1 $5 P1 to WH2 $7 P2 to WH1 $9 P2 to WH 2 $4 Traditional Approach #2（3） Total Cost = $920,000

44. The Optimisation Model（1） • The problem described earlier can be framed as the following linear programming problem • Let • x(p1,w1), x(p1,w2), x(p2,w1) and x(p2,w2) be the flows from the plants to the warehouses • x(w1,c1), x(w1,c2), x(w1,c3) be the flows from the warehouse w1 to customer zones c1, c2 and c3 • x(w2,c1), x(w2,c2), x(w2,c3) be the flows from warehouse w2 to customer zones c1, c2 and c3

45. The Optimisation Model（2） • The problem we want to solve is: min { 0x(p1,w1) + 5x(p1,w2) + 4x(p2,w1) + 2x(p2,w2) + 3x(w1,c1) + 4x(w1,c2) + 5x(w1,c3) + 2x(w2,c1) + 2x(w2,c3) } • Subject to the following constraints: x(p2,w1) + x(p2,w2)  60000 x(p1,w1) + x(p2,w1) = x(w1,c1) + x(w1,c2) + x(w1,c3) x(p1,w2) + x(p2,w2) = x(w2,c1) + x(w2,c2) + x(w2,c3) x(w1,c1) + x(w2,c1) = 50000 x(w1,c2) + x(w2,c2) = 100000 x(w1,c3) + x(w2,c3) = 50000 • All flows greater than or equal to zero

46. The Optimal Strategy Table: Distribution Strategy The total cost for the optimal strategy is 740,000.

47. 模擬模式與最佳化技術 • 以模擬模式為基礎的工具可考慮動態系統且能表達出給定設計系統的系統績效 • 但是，模擬模式只能模擬預定的物流網路系統 • 換言之，當你提供某一結構的倉庫、零售商…等資料，模擬模式可幫助你估計出運作這個結構的成本 • 如果考慮變換結構（例如：有幾個顧客要改換其他倉庫提供服務），則要重新運作此模式 • 一個詳細的模擬模式（納入每個客戶的訂單、特殊存貨、生產政策、每日配銷策略…等），可能需要非常多計算時間來讓系統執行到某一精確度 • 這意味使用模擬模式通常只有非常少的方案可以選擇

48. 二階段解法 • 如果動態不是主要關鍵，用靜態模式較為適當，且可應用數學最佳化方法 • 在我們的經驗中，實務上的網路結構大多使用這類型模式 • 如果動態是主要關鍵，可利用二階段方法： • 用最佳化模式找出幾個最低成本的解，以宏觀的層面，考慮最重要的成本組成元素 • 用模擬模式評估前面求得的解

49. 網路結構DSS的主要特色（1） • 網路設計的DSS之要求 • 彈性（Flexibility）：此系統能將公司多數已存在的網路特性納入考量的能力 • 視每個特殊應用而定，整體範圍的設計選擇可能都是適當的： • 此範圍的一端為現存網路系統的完全最佳化：表示每個倉庫可以使用或關閉，且所有運送流量都可修正其運送路程 • 在範圍的另一端可能有必要將下述的特色納入最佳化模式

50. 網路結構DSS的主要特色（2） • 下列的特色可納入最佳化模式中考量： • 顧客專屬的服務水準要求 • 現有的倉庫：大部分的個案中，倉庫是已經存在的，且租賃權還未到期，因此不允許關閉倉庫 • 擴建現有倉庫：現有倉庫可以擴建 • 特殊流量型態：在許多情況下，特殊流量型態（例如：從某個倉庫到一系列顧客）不能改變，或是某工廠不生產或不願生產某SKU • 倉庫到倉庫的流程：有時候物料會在兩倉庫間流動 • 物料單（BOM）：有時候最後的組合（零件裝配）是在倉庫中進行的，模式必須將此納入考慮 • 因此，使用者必須提供組成元素的資訊以組合最終貨品