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決策理論與產能規劃 1簡介2決策過程3決策環境4決策樹5產能之定義與衡量6影響有效產能之因素7產能策略8產能規劃過程9結論 1簡介 決策理論乃是決策的通用方法 決策理論可用於生產與作業決策 其應用範圍相當廣闊 如產能規劃 capacityplanning 產品與服務設計 productandservicedesign 生產設備之選擇 equipmentselection 與生產地點與位置之規劃 locationplanning 生產經理的主要任務之一是進行生產決策 因為 生產決策對公司組織所要達成的目標有極大的影響力 2決策過程 生產經理 決策者 使用決策理論進行生產決策時 其過程如下 1 判定未來的可能之 需求 狀況 比方說 未來的需求量可能會出現低度需求 中度需求或高度需求 未來是否有同業競爭者可能推出新產品等 2 列表可能的替代方案 3 結合每一個未來條件之預測去評估替代方案的報酬 payoff 4 依據決策標準 decisioncriterion 如最大的期望利潤 進行分析與比較各種替代方案 5 選擇最佳的替代方案 6 執行最佳的替代方案 7 用執行結果比較預定之目標應檢討兩者之差距 3決策環境 決策者 如生產經理 在什麼樣的環境下進行決策 與決策環境相關的資訊之確定程度來分類有下面三種 1 確定性 certainty 確定性的決策環境是其相關參數如成本 產能與需求都是已知數2 風險性 risk 風險性的決策環境是其相關參數如成本 產能與需求量呈現機率結果 而不是確定的已知數 3 不確定性 uncertainty 不確定性的決策環境是因其相關參數不可能知道 換言之 不可能評估各種可能的未來事件發生的機率 3 1確定性的決策 進行決策時所需的資訊通常會歸納成報酬表 payofftable 它顯示未來可能的各種條件下 每一替代方案的期望報酬 expectedpayoff 決策者依據報酬表內每一替代方的報酬大小 經過比較之後 選出其中一個報酬值最大的最佳替代方案 範例1 下面是一家傳統的車床加工廠的產能規劃問題的報酬表 註 表內之報酬值以百萬元為單位 可能的未來需求 車床加工廠的決策者要決定大 中 小工廠中的替代方案 哪一個最有利 它涉及未來的三種可能之需求 低度 中度與高度 比方說 蓋小型工廠未來的需求屬於低度 則報酬值為3 000萬元 中度為3 500萬元 高度為3 500萬元 依此可類推中型工廠與大型工廠的報酬值 因為 可能的未來低 中 高需求的條件下之報酬值為已知 因此 決策環境是確定性的環境 決策者進行確定性的決策 其原則非常簡單 只要比較可能的未來需求條件下的報酬值之大小 選出具有最大報酬值的替代方案即可 故知 最佳的替代方案之決策如下 a 當未來需求確定為低度需求 最佳替代方案是選擇小型工廠 因為它的報酬為3 000萬元 比其他中大型工廠的報酬值2 000萬元 負的1 000萬元為大 b 當未來需求確定為中度需求時 最佳替代方案是選擇具有最大報酬值4 000萬元的中型工廠 c 當未來需求確定為高度需求時 最佳替代方案是選擇具有最大報酬值5 000萬元的大型工廠 3 2不確定性的決策 1 最小值中取最大者 maxmin 其方法是 每一替代方案各自挑出其中最小報酬值 再從諸替代方案的最小值中挑出最大者的替代方案 此法的意義是悲觀地保證將來最糟的報酬情況若出現時 可獲得最小報酬中的最大者之替代方案 請參考下範例2 範例2 引用範例1傳統車床加工廠的產能規劃問題的報酬表 若沒有資訊可判斷將來會出現哪一種需求時 請用最小值中取最大者 maxmin 進行決策 註 表內之報酬值以百萬元為單位 可能的未來需求 解答 由上表知 小型工廠之最小報酬為3 000萬元 中型工廠之最小報酬為2 000萬元 大型工廠之最小報酬為負1 000萬元 根據最小值中取最大者之方法 產能規劃的決策者應選擇是有最大報酬3000萬元的小型工廠 以保證將來最糟的報酬出現時 尚可獲得其最大者 2 最大值中取最大者 maximax 其方法是 每一替代方案各自挑出其中最大報酬值 再從諸替方案的最大值中選出最大者的替代方案 此法的意義是樂觀地預期將來會出現最大報酬 因此 選出其中具有最大報酬之替代方案 範例3 依據範例1的報酬表 用最大值中取最大者 maximax 進行決策 解答 由範例1的報酬表知 小型工廠之最大報酬為3 500萬元 中型工廠之最大報酬為4 000萬元 大型工廠之最大報酬為5 000萬元 根據最大值中取最大者之方法 應選擇是有最大報酬5000萬元的大型工廠 以保證將來最樂觀的報酬出現時 可獲得其中最大者 3 拉普拉斯法 Laplace 其方法是 把每一替代方案的報酬加以平均 再從諸替代方案的平均報酬中 選出最大平均報酬者的替代方案 此法的意義是既然無法判定將來會出現哪一種 需求 狀況 不妨等同視之 求其平均值 再從平均報酬中選出最大平均報酬 範例4 依據例1的報酬表 用拉普拉斯法 Laplace 進行決策 解答 由範例1的報酬表知 小型工廠之平均報酬為 3 000 3 500 3 500 3 3 333 33萬元中型工廠之平均報酬為 3 000 4 000 4 000 3 3 333 33萬元大型工廠之平均報酬為 1 000 1 500 5 000 3 1 833 33萬元根據拉普拉斯法應選擇具有最大平均報酬3 333 33萬元的小型或中型工廠 4 最大遺憾中取最小者 minimaxregret 其方法是 先製作遺憾表 regrettable 從表中挑出每一替方案的最大遺憾 再從諸替代方案的最大遺憾中選出取最小者的替代方案 至於如何製作遺憾表 請參考下例 範例5 依據範例1的報酬表 用最大遺憾中取最小者的方法進行決策 解答 由範例1的報酬表知 製作遺憾表的方法如下 分別用需求的每一行中最大的報酬減去該行的每一個報酬 比方說 分別用低 中 高那一行的報酬如下 小型工廠的最大遺憾為 15中型工廠的最大遺憾為 10大型工廠的最大遺憾為 40故遺憾表如下 註 以百萬為單位根據最大遺憾中取最小者 應選擇具有最小遺憾 1 000萬元的中型工廠 3 3風險下的決策 其方法如下 1 決定每一種末來可能發生的需求狀況的機率 2 計算每一個替代方案的期望報酬 從中選出具有最大期望報酬的替代方案 範例6 前面範例1的報酬表為例 若能斷定未來可能的每一需求狀況之機率為 低度 0 3 中度 0 2 高度 0 5 使用期望貨幣值的評斷標準選出最佳的替代方案 解答 由範例1的報酬表及已知各需求之出現機率如下 註 報酬值以以百萬為單位 計算每一替代方案的期望貨幣值如下 小型的EMV 0 3 30 0 2 35 0 5 35 33 5中型的EMV 0 3 20 0 2 40 0 5 40 34大型的EMV 0 3 10 0 2 15 0 5 50 25比較上面的每一替代方案的期望貨幣值 應選擇具有最大的EMV 3 400萬元 的中型工廠之替代方案 4決策樹 決策樹 decisiontree 就是決策分析的圖解法 它不但可以取代報酬表 而且對一連串決策之分析持別有用並且醒目 決策樹是由下面之元素所組成 1 代表決策點的方形節點 2 代表未來可能發生的 需求 狀況的圓形節點 3 方形節點所長出的樹枝代表替代方案 4 圓形節點所長出的樹枝代表未來可能發生的需求狀況 範例7 引用範例1屬傳統車床加工廠的產能規劃的報酬表及已知各需求之出現機率如下表 註 報酬值以百萬為單位請繪製決策樹 分析此問題並計算決策樹上每一替代方案的期望貨幣值 解答 圖1由左向右依題意構建決策樹之圖 分析時 則由右向左進行決策 分別比較小 中 大三者之期望貨幣值可知 中型工廠的利潤最高 34 故選擇中型工廠進行產能規劃 5產能之定義與衡量 產能之定義是產出率的上限 但是 其衡量方法有許多種 通常以每單位時間的產出量作為衡量產能之標準 比方說 計算器的工廠每月生產多少支計算器 可樂飲料公司每月生產多少打的可口可樂 然而 遇到多樣產品的工廠如生產電冰箱 冷氣機及電風扇的家電公司 其產能之衡量標準應該分開來定義 如每月生產多少部電冰箱 冷氣機 以及電風扇而不是含糊籠統的用單一產品之定義如每月生產多少單位之產品 通用的產能之定義可以簡化成三種有用之定義 1 設計產能 designcapacity 在理想狀況下的最大產出率 2 有效產能 effectivecapacity 在一定的產品品質 生產排程限制 午餐時間 人員休息時間 生產機器週期之維修 人員能力等條件下的最大產出率 換言之 有效產能就是理想的設計產能扣除實際生產的容差 比方說 在典型的生產條件下 設計產能為每年生產5000台冰箱的工廠 其有效產能也許只有4 500台而已 有效產能一定比設計產能小 3 實際產能或實際產出率 actualcapacityoractualoutputrate 工廠真正完成的產出率 通常比有效產能小 因為 生產過程可能會遭遇生產機器故障 工人怠工 材料有瑕庇或短缺 或產品品質異常等問題以及生產經理所無法掌控的一些因素 基於上面三種不同產能之定義 又可延伸定義二種生產系統的有效性的衡量標準如下 其一 產能效率 capacityefficiency 產能效率 100 1 其二 產能利用率 capacityutilization 產能利用率 100 2 範例9 DVD維修中心的作業資料顯示 原設計產能每天24台DVD 有效產能每天18DVD 實際產能每天12台DVD 請問其產能效率及產能利用率各為多少 解答 100 100 66 67 產能利用率 100 12 100 50 DVD維修中心的效率為66 67 似乎還可以 但是其利用率只有50 顯然太差 因此 需要改善其實際產能 6影響有效產能之因素 影響有效產能之因素有許多 其中主要因素如下所述 1 設備因素 facilities 2 產品與服務之因素 productandservicefactors 3 製程因素 processfactor 4 作業因素 operationalfactor 6 外部因素 externalfactors 7產能策略 先談目標 策略與決策之關係 先有目標之後 才有達成目標的策略之擬定 最後從唯一或從許多可能替代方案的策略中 決定採用其中最佳的策略叫做決策 產能規劃之目標是使公司組織的長期產能供應能夠平衡長期需求預測量 為達成產能規劃之目標所擬定的策略叫做產能策略 capacitystrategies 產能策略乃是公司全部的製造策略中的關鍵 產能策略的三個層面如下 一 產能墊產能墊 capacitycushions 是指當不確定需求的情況下 比預期需求量為多的產能量 其公式如下 產能墊 100 3 範例10 若已知一工廠的設計產能為每週1 200台 但是其實際產出率 實際產能 為每週1 000台 請問該工廠的產能利用率及產能墊各為多少 解答 產能利用率 100 83 產能墊 1 產能利用率 1 83 17 二 產能擴充的時機假設需求量呈現穩定成長 將大量擴充產能以求平衡需求量之條件下 公司組織可使用三種產能擴充的時機 timingofcapacitychanges 策略如下所述 1 產能領先需求 anticipateandleaddemand 圖3 2 產能緊追需求 closelyfollowdemand 圖4 3 產能落後需求 lagdemand 圖5 三 產能擴充量單位平均成本最低時的產出率叫做最佳產出率 optimaloutputrate 如下圖所示 圖6 8產能規劃過程 進行有效益的產能規劃過程的八個步驟如下 步驟1 評估未來的產能需求步驟2 評算現有的產能與生產設備 範例11 某工廠每部生產機器的每班工作時間8小時 每年工作250天 與其他資訊如下 請問該工廠需要多少部生產機器 解答 每機每年之產能 8 250 2 000小時故共需 5 15部 因此 需要6部機器 步驟3 定義符合產能需求的替代方案步驟4 為每一個替代方案進行財務分析步驟5 評估每一個替代方案的關鍵性的品質問題步驟6 計算替代方案並選擇其中一個本步驟涉及使用某種量化技巧去評算每一個替代案之後 再從中選出一個最有利的方案 從經濟的立場來說 有許多量化技巧可用來評算產能方案 如成本與產出量分析 cost volumeanalysis 一 成本與產出量分析首先表列成本與產出量分析的公式符號所代表之意義如下 FC 固定成本 fixedcost VC 總變動成本 totalvariablecost V 每單位變動成本 variablecostableperunit TR 總收入 totalrevenue TC 總成本 totalcost R 每單位收入 revenueperunit Q 產出量 Volumeofoutput QBEP 損益兩平點之產出量 break evenquantity P 利潤 profit 由於在一定的產出量之條件下 其總成本等於固定成本與產出量乘每單位變動成本之和 因此 寫成公式如下 TC FC VC 4 VC Q V 5 每單位收入R與每單位變動成本V相類似 它們都被假設不隨產出量而變動 簡言之 兩者都是常數 因此 只有總收入與產出量成正比關係如下 TR R Q 6 當公式 4 的總成本與公式 6 的總收入相等時的產出量叫做損益兩平點 break evenpoint 換言之 TC TRFC Q V R QQ 此時的Q又叫作QBEP故 7 公式 7 QBEP的物理意義 physicalmeaning 是說 為了使總收入平衡 等於 總成本 其產出量應該為QBEP 然而 總利潤P如下 P TR TC 總利潤等於總收入減去總成本 P R Q FC QV P Q R V FC 8 Q 9 公式 9 中Q的物理意義是說 為了獲取P的利潤 應該產出Q的產出量 比較公式 7 與公式 9 很明顯公式 7 乃是公式 9 的P 0之特例 範例12 黑馬磁磚工廠考慮要增設新廠以求供應新增的市場需求 新工廠的設置地點每月之固定成本為 276 000 生產的每單位的變動成本為 21 每單位產品平均售價為 27 請問 a 為了要達成總收入等於總成本的損益兩平點 每月要賣出多少塊磁磚 b 若每月賣出61 000塊 其利潤為多少 c 若每月獲利 480 000 須賣出多少塊磁磚 d 若每月的總收入為 690 000 須賣出多少塊磁磚 e 繪製總成本 TC 與總收入 TR 之圖示並標示QBEP所在 解答 FC 276 000V 21R 27 a b P Q R V FC 61 000 27 21 276 000 90 000 c d 圖8 8 2決策理論應用於產能規劃 範例14一家主機板的工廠打算購買一架新的穿孔焊接機 through hol

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