1、 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 1 供應鏈管理期末報告 資管一 693521022 何承澤 主題：CPFR I. 簡介 協同規劃、預測、補貨(CPFR, Collaborative Planning Forecasting Replenishment)系 統的建立可以公式化買賣方的交易合夥關係。用此模式買賣方可以共同訂立合作計畫、 協商預測並且利用補貨的效益是否提升及例外事件的處理來檢視合作績效。CPFR 的 建立是以快速顧客回應(ECR, Efficient
2、Consumer Response)1為基礎包含了供應商管理 存貨(VMI, Vender-Managed Inventory)、聯合存貨管理 (JMI, Joint-Managed Inventory)、 連續補貨(CRP, Continuous Replenishment)和貨物分類管理(CM, Category Management) 1。全球商務協會(GCI, Global Commerce Initiative)將 CPFR 視為一個促進商業活動 整合的角色。事實上，CPFR 是 ECR 的一個延伸，所以說合作夥伴在之前用於 ECR 系統之輸入都可以用在 CPFR 之上。 再了解 C
3、PFR 之前有幾項的指標原則是採用 CPFR 時需要先注意的，再此我們先 檢視之4： CPFR 使得交易夥伴間的處理程序更貼近甚至以顧客需求為準，以此達到價 值鏈的成功。 交易夥伴間在存貨的管理以及契約的訂立上都以一份單一且共享的需求預測 為準，利用這些資訊可以在價值鏈上得到相當完善的計畫 交易夥伴間利用單一且共享的需求預測來共同分擔風險 (Risk Pooling)並減 少採購、補貨活動間的諸多限制 從 VMI 以及 JMI 實行的經驗來看，可以發現：不可能找到一個單一的企業處理 程序滿足所有合作夥伴的需求或符合所有合作夥伴所面臨的狀況。合作夥伴依據其所 使用的策略或投資方式都有不一樣的企業
4、競爭力。對於資訊的攫取他們也有不一樣的 管道及來源，甚至市場的觀點也不一樣。CPFR 被架構成一系列劇本的集合或者說 CPFR 是合作夥伴間的另一種選擇，這些劇本讓企業可以依據合作夥伴間關鍵競爭力 之所在來決定誰可以在流程中扮演仲裁的角色。每一組的交易夥伴都可以利用產品的 屬性、季節、交易步驟的層級來選擇適合它們之間最佳的協同合作劇本。 根據剛剛所提，買賣方對於市場具有不同的觀點，這影響到需求預測的建立，如 下面這個例子所示：零售商檢視 POS(Point-of-Sales)資料並且與顧客互動來推論顧客的 購買行為；另外零售商可以直接觀察供應商提供貨物的範圍、種類以及各種產品的行 銷計畫來作為
5、其預測的依據。供應商也會觀察零售商購買物品的種類以及採購計畫甚 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 2 至直接取得顧客活動資料、供貨的延遲、零售商退貨單、POS(如果有共享的化)等資 料來做預測。所以，可以得知，供應商和零售商在做預測時會所用的資料和觀點可能 非常不一致，如果能夠將這些資訊全部匯總起來，將可以有效的提升預測的精準度。 這個程序最後的結果就是一張單一且共享的需求預測，這包含了訂單預測及銷售預測。 訂單預測可以明顯的揭露出交易夥伴之間的需求狀況(也就是說零
6、售商會跟供應商買多 少東西、買什麼東西)；銷售預測則顯示出客戶對於貨品的需求。單一需求共享計畫的 訂定成為內部計畫活動的一個基準，也就是說，這促使了價值鏈的整合。 因為資料的交換提供預測的精準度，使得加入 CPFR 的預測結果可以高過許多成 熟且複雜的預測技巧，這是 CPFR 所帶來的主要效益。 II. CPFR 運行劇本 上述的 CPFR 的幾項原則根深蒂固的影響了 CPFR 的實作模型。在這個部分我們 將揭示供應鏈的九項主要處理流程以及這些步驟的輸出輸入。劇本 A、B 、C、D 顯示 了程序的變異性，這些變異性依據競爭力、資源和系統而來，主要決定各個交易夥伴 在 CPFR 運行時所要扮演的
7、角色 劇本 銷售預測 訂單預測 產生訂單 劇本 A 買方 買方 買方 劇本 B 買方 賣方 賣方 劇本 C 買方 買方 賣方 劇本 D 賣方 賣方 賣方 有一點很重要的是，在每一個劇本中，不管是買賣方都要輸入資料以供預測，不過某 一方有最後的決議權。在劇本 A 中，是一個買方仲裁的交易關係，在這裡，買方控制 了銷售預測、訂單預測和訂單的產生。劇本 B、C 和 D 將某部分的權利交給賣方，就 像是使用供應商管理存貨(VMI)一樣。在劇本 B 中，買方提供需求預測，賣方將心力 放在訂單的產生上；在劇本 C 中，買方仲裁銷售預測和訂單預測；在劇本 D 中，賣方 負責了所有的流程。各種不同劇本運行時的
8、差異我們會在待會 CPFR 詳細步驟的時候 作一個解釋。如下圖一所示，CPFR 可以分為九個步驟，但是這九個步驟依據功能又 可以群組為三個部分，分別是計畫、預測、補貨。步驟一、二為計畫的部分，負責流 程的初始化的動作，步驟三到八是預測的部分，為 CPFR 最核心的部分；步驟九是最 表一 每種劇本在 CPFR 各程序所扮演仲裁的角色 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 3 後一個步驟，就是在預測沒有例外事件和差異時就可以進行補貨。圖中顏色標出在不 同時期何者為仲裁的角色
9、，紅色代表買方仲裁，深藍色代表賣方仲裁。雙分一起進行 的活動用黃色表示。 III. 詳細執行步驟 步驟 1 ：建立協同關係 在步驟 1 中，買方和賣方建立建立協同關係的方針和準則。所謂協同準備工作 (Collaboration Arrangement)訂立了每一個交易夥伴所期望達成的目標以及達成這些目 圖一 CPFR 九大步驟流程 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 4 標所要採取的動作或是需要的資源。為了要完成這項準備工作，買方和賣方共同完成 一套一般性的企業處理準
10、則，這包含了對於合作目標通盤的了解、機密的保護、哪些 資料需要被共享以及資源的授權，這些參數可以在 CPFR 程序執行的時候被正確的使 用在系統中。 步驟 1：輸出 步驟一執行之後的輸出結果是一份公開的協同計畫(Collaborative Planning)，協同 計畫是由交易夥伴所共同制定的一份營運藍圖，目的是為了開始協同關係的準備工作 或根據 CPFR 重新定義重新定義協同關係。文件用了許多實用的術語定義程序，並指 出各交易夥伴在系統中所需要扮演的腳色以及執行效能如何被測度。除此之外，它也 明確指出系統中各組織是否就緒且是否能從合作關係中找出將利益最大化的利基。這 份藍圖也可以紀錄了追求更
11、高效能、是否有意願做知識交換以及風險共擔等落實之後 的結果。 步驟 1：處理程序以及資料的輸入 步驟一會詢問交易夥伴幾個關係的輸入資料，並且將之整合、統整為一個架構以 利預測的進行，幾個關鍵資料的輸入如圖二所示： 圖二 步驟一處理程序 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 5 1. 制定 CPFR 準備作業及敘述：將任務包含知識的共享、合作的目標、機密的 保存和資源的授權等敘述作成文件。 2. 決定 CPFR 的目標及目的：建立 CPFR 的目標和目的這包含了機會的定義
12、、 效能測度的意義以及對於各交易夥伴間商業活動的影響因子、商業流程還有 例外事件的尺度。 3. 討論競爭力、資源和系統之間的關係：決定各個決策夥伴間的競爭力、資源 及系統還有它們在處理 CPFR 流程時所能需要的能力。 4. 定義協同合作點(Collaboration Point)以及所要負責的企業功能：將協 同合作點對應到交易夥伴的競爭力中並且建立企業功能的責任分工。 5. 決定哪些資訊需要被共享：決定哪些資訊可以支援流程處理，這些資訊就應 該被分享出來，另外，也要定出多久要更新一次資料的時間、預測的方法有 哪些、資料的元素和結構的以利交易夥伴剖析。 6. 之前合作所得到的經驗：收集有關之前
13、合作所得的結果和經驗。 7. 建立服務和訂單的委託關係：這包含了凍結訂單期間(預測變成真正訂單的前 置時間)的定義 8. 決定 CPFR 程序所會使用的資源以及相關委派資料：決定相關人員、時間分 配；將資源分配到各流程 9. 決定如何處理 CPFR 交易夥伴間的衝突：建立衝突的解決規則 10. 決定檢視協同準備計畫的週期：設計一個效度測量機制來衡量協同關係，並 適當的修改協同準備計畫 11. 發放協同準備計畫：將協同準備計畫交付給各個執行單元作為其作業的指引， 並且在需要的時候修改這些計畫。 步驟 2：建立共同營運計畫 在 CPFR 第二個步驟中，買賣雙方交換各自的營運策略和商業計畫以此合作產
14、生 初一套共同的營運計畫。在供應商/零售商的劇本中，交易夥伴應該以 CM(分類管理, Category Management)的原則來產生夥伴間的策略和定義分類的規則、目標、戰術。另 外，所有的劇本中都要建立好各個協同合作品項的管理檔案(包括最小訂購量、前置時 間、訂購間隔等) 。 聯合營運計畫的建立牽涉到雙方資訊的整合所以可以有效提升了整體預測的品質， 再某方面也落實了供應練間的連結性。 步驟 2：輸出 步驟 2 的輸出結果是一個交易夥伴雙方都認可的共同營運計畫，這份計畫很清楚 的定出品項的管理上的任務、策略和戰術。在協同合作一開始訂立共同營運計畫可以 有效的減少例外事件和交易夥伴間交涉的次
15、數。 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 6 步驟 2：執行程序以及資料的輸入 步驟 2 主要目的在取得買賣雙方對於交易品項在策略上和戰術上的共識。主要輸 入的資料如下圖三所示： I. 訂立合作策略：包含週期性商業目標、測略、目的的分享；產生某特定期間 產品的合作策略 II. 建立產品分類角色(Category Roles)、目標和目的：針對某特定產品分類討論 其產品分類角色、目標和目的 III. 協議出共同的產品分類以及促銷計畫：指出或訂立適當的產品分類策略、區 域
16、性或全域性的促銷策略和定價計畫。 IV. 建立品項管理檔案：利用品項檔案的建立支援戰術活動，品項管理檔案應該 包含最小訂購量、前置時間、訂單週期、訂單凍結時間和安全庫存) 圖三 步驟二處理程序以及資料的輸入 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 7 V. 建立營運計畫：以先前交易夥伴間所共享的資訊建立個別的營運計畫 VI. 協同完成共同營運計畫：比較個別營運計畫的差異，並且完成共同營運計畫 步驟 3：建立銷售預測 在步驟 3 利用消費者的資料產生銷售預測，這份銷售預測可
17、以支援上一階段所產 生的共同營運計畫。消費資料因為產品、產業、交易夥伴的不同會產生差異。消費資 料的來源可能是 POS 資料、零售商配銷中心退貨資料或供應商的消費資料等。另外還 要注意很重要一點就是偶發性事件資訊的蒐集。在劇本 A、B 、C 中，這部分由買方 進行。在劇本 D 中，這部分由賣方負責。 步驟 3：輸出 這個步驟的輸出是由某一方所產生的銷售預測，這份預測會交給另外一方以利協 同作業。並且以此銷售預測為基礎來產生訂單預測。 步驟 3：執行程序和資料的輸入 步驟 3 主要的輸入元素如下圖四所示： 圖四 步驟三處理程序以及資料的輸入 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有)
18、 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 8 I. 分析目前的共同營運計畫：分析在目前共同營運計畫中未來可能會影響銷售 的重要干擾因子 II. 分析偶發資訊：利用歷史性的事件資料、事件影響銷售的結果來分析可能影 響銷售的偶發事件，例如百分之十五的降價可能提高百分之二十的銷售量。 III. 收集並分析消費資訊，這些資訊可能來自 POS、倉庫的退貨單、生產所消耗 的原料；利用這些資料可以產生銷售預測並且可以進一步產生訂單預測。 IV. 訂立計畫好的事件：這些事件會影響產品的銷售量，例如零售商營業時間、 促銷活動、新產品的介紹等等，
19、利用這些資料可以進一步整合成一份共享事 件日誌(shared-event calendar) V. 更新共享事件日誌：將交易夥伴所訂立的商業世界排列好，產生一份較一般 化的計畫，並且讓雙方都可以同意這一份短期計畫。 VI. 收集例外事件決議資料：收集前期銷售預測時所產生的例外事件決議資料(也 就是下個步驟要解決銷售預測所產生的例外事件所產生的決議事項) VII. 產生銷售預測 步驟 4：識別銷售預測的異常狀況 步驟 4 會找出那些無法套用在銷售預測的例外品項，例外品項標準的訂立在建立 協同準備計畫階段皆已經定義好了。 步驟 4：輸出 步驟 4 的輸出是一系列的例外品項清單，這個清單會在步驟 5
20、 中被用到 步驟 4：處理程序以及資料輸入 步驟 4 幾個重要資料的輸入如下圖五所示： 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 9 I. 取得例外事件標準：取得銷售預測例外事件標準，利用這些標準來判定品項 是否為例外事件。(這個標準在協同準備計畫階段就已定義完成) II. 改變和更新的識別：檢查買賣方是否已經改變或者是更新了聯合營運計畫 III. 取得銷售預測的限制：利用訂單預測的過程取得銷售預測限制，銷售預測限 制主要來自於賣方在比較過訂單預測後找出銷售預測在某些方面的
21、限制可能 會影響到未來的需求分析。 IV. 算出品項數值是否符合例外事件標準：算出品項的數值和剛剛所取得的例外 事件標準決定該品項是否為例外事件，例如：某貨品 X 銷售佔存貨的比例為 83%，而例外事件的標準是 90%) V. 識別例外品項：找出例外品項，並作成清單 步驟 5：解決異常項目 步驟五牽涉到解決銷售預測的例外品項，可以檢視共享資料、使用電子郵件、電 圖五 步驟四處理程序以及資料的輸入 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 10 話、開會等方式來解決，並且將解
22、決後的結果反映到銷售預測上。 步驟 5：輸出 交易夥伴之間的協同交涉解決了品項例外的問題，調整過後結果也會反映到銷售 預測上。另外，在 CPFR 中更加重視及時決策的訂立，盡量縮短交涉的時間可以得到 較佳的訂單。 步驟 5：處理程序以及資料輸入 步驟 5 是從步驟 4 所得到的例外品項清單為主要輸入，其它輸入項目如下圖六所 示： I. 取得例外品項清單和決策支援資料：從買賣雙方取得一些可以支援決策的資 料，這些資料在協同準備計畫中已經定義好的，包含時間序列的資料(例如： 圖六 步驟五處理程序以及資料的輸入 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的,
23、 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 11 歷史銷售紀錄)以及非時間序列的資料(如：存貨百分比)。 II. 選擇例外品項的標準和被定義為例外品項中所算出的值 (所有在商店中存貨 小於 90%的品項) III. 研究例外事件：利用共享事件日誌(shared-event calendar)和支援決策資料作例 外事件的研究 IV. 提高協同層級：如果研究結果不能產生一個令人滿意的改變，則需要提高協 同層級，例如本來使用電話協商可能要變成開會面對面協商 V. 將改變的結果反映到銷售預測中 步驟 6：建立訂單預測 依據銷售預測、影響訂單的因果資訊和存貨策略來產生未來
24、特定時間特定品項和 地點的訂單預測，短期預測可用下單，長期部分可用來作規劃，由根據不同劇本而裁 定的仲裁者決定最後的訂單預測。 步驟 6：輸出 步驟六的輸出為一份訂單預測，這份預測可以讓賣方在安全存貨降低之前就可以 事先配置好生產貨品的數量，也可以增加買方對於貨品的供貨水準的信心。 步驟 6：流程處理以及資料輸入 下圖七為步驟六的輸入項目： 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 12 I. 之前步驟產生的銷售預測 II V. 其他預測所需要的資料，包含 POS 資料、影
25、響銷售預測的重要因子(例如 配銷商配銷中心的改變、新產品問世、商店的開店時間)，存貨策略以及目前存貨 的狀態(包括在庫存的、訂購中的、運送中的) VI VII. 分析歷史需求、配銷資料和目前容量限制( 包含供應商倉庫大小、運輸 量) VIII. 取得額外品項的管理檔案：這份資料再建立共同營運計畫階段就已經定義好 了，包含最低訂購量、凍結時間、前置時間、訂購間隔、安全存貨等資訊。 IX. 收集訂單資訊：收集訂單資訊並分析交易成功的訂單以及回饋的資料作為訂 單預測最主要的輸入資料。 X. 從上一回合的步驟八中取得例外品項的解決方式，並將之加入訂單預測的參考 中 XI. 產生訂單預測 步驟 7：識別
26、訂單預測例外品項 識別訂單預測的異常狀態，找出訂單預測限制外的異常品項 步驟 7：輸出 步驟 7 的結果為一訂單預測例外品項之清單 步驟 7：流程處理以及資料輸入 步驟七的輸入如下圖八所示： 圖七 步驟六處理程序以及資料的輸入 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 13 圖八 步驟七處理程序以及資料的輸入 I. 取得例外事件標準：取得訂單預 測例外事件標準，利用這些標準 來判定品項是否為例外事件。( 這個標準在協同準備計畫階段就已定義完成) II. 改變和更新的識別：檢
27、查買賣方是否已經改變或者是更新了聯合營運計畫 III. 取得訂單預測的限制：利用訂單預測的過程取得訂單預測限制，訂單預測限 制主要來自於賣方在比較過訂單預測後找出銷售預測在某些方面的限制可能 會影響到未來的需求分析。 IV. 算出品項數值是否符合例外事件標準：算出品項的數值和剛剛所取得的例外 事件標準決定該品項是否為例外事件，例如：某貨品 X 銷售佔存貨的比例為 83%，而例外事件的標準是 90%) V. 識別例外品項：找出例外品項，並作成清單 步驟 8：協同解決異常項目 調查訂單預測異常的程序，以透過分享資料、電子郵件、電話交談、會議等方式， 說明對訂單預測結果的改變。 步驟 8：輸出 交易
28、夥伴之間的協同交涉解決了品項例外的問題，調整過後結果也會反映到訂單 預測上。另外，在 CPFR 中更加重視及時決策的訂立，盡量縮短交涉的時間可以得到 較佳的訂單。 步驟 8：流程處理以及資料輸入 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 14 圖九 步驟八處理程序以及資料的輸入 步驟 8 使用了步驟 7 的例外品項清單，其他的輸入項目如下所示： I. 取得例外品項清單和決策支援資 料：從買賣雙方取得一些可以支援決策的資料，這些資料在協同準備計畫中 已經定義好的，包含時間序列
29、的資料( 例如：歷史銷售紀錄)以及非時間序列 的資料(如：存貨百分比) 。 II. 選擇例外品項的標準和被定義為例外品項中所算出的值 (所有在商店中存貨 小於 90%的品項) III. 研究例外事件：利用共享事件日誌(shared-event calendar)和支援決策資料作例 外事件的研究 IV. 提高協同層級：如果研究結果不能產生一個令人滿意的改變，則需要提高協 同層級，例如本來使用電話協商可能要變成開會面對面協商 V. 將改變的結果反映到訂單預測中 步驟 9：產生訂單 轉換訂單預測成為實際的訂單。不管是買方、賣方都可以依據競爭力、系統和資 源執行這個步驟。不管是誰建立了訂單，這份訂單都
30、將反應預測結果。 步驟 9：輸出 步驟 9 的輸出就是將凍結期間的訂單預測轉換成為訂單。 步驟 9：流程處理以及資料輸入 步驟 9 的資料輸入如下所示： 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 15 圖十 步驟九處理程序以及資料的輸入 I. 取得凍結預測：根據協同準備計畫所訂立的補貨前置時間取得凍結預測 II. 部署凍結預測：將凍結預測作為訂單產生的依據 III. 產生訂單 IV. 通知其他交易夥伴：是賣方產生訂單，買方也必須要得到訂單產生的通知， 不管是哪一方產生訂單都
31、必須將訂單通知送給對方。 IV. 簡單的協同合作範例 1. 劇本 在這裡我們假設有一個零售商 ABC 公司和一個製造商 XYZ 公司。兩家公 司想要使用 CPFR 來做協同規劃預測補貨的工作。 2. 制定協同準備工作(Develop Collaborative Arrangement) ABC 零售商和 XYZ 製造商在供應鏈上使用 CPFR 來增加兩間公司在物流上 的整合。主要目標放在增進相互的效益並且讓顧客的滿意度在動態資訊分享的機 制下可以達到最高。在此前提下，它們定立了幾個成功目標：減少缺貨量、提高 銷售量以及減少交易成本、增加資本利用率並落實供應鏈夥伴間的合作關係。經 過雙方協商後，
32、成功的指標量化後定立如下： 零售商庫存率(retail in-stock)必須低於 96% 每年必須有六次的存貨週轉 預測的錯誤率必須在 15%以下 訂立成功目標之後，開始決定 CPFR 運行的劇本，根據 ABC 零售商和 XYZ 製造 商在雙方的競爭力、資源以及系統都因素的評估之下，決定使用劇本 B 最為這次 協同合作的方式，也就是說 ABC 公司必須要仲裁銷售預測；XYZ 公司必須負責 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 16 訂單的預測和訂單的產生，這有點像是供
33、應商存貨管理(VMI)的方式。 3. 建立共同營運計畫 共同營運計畫的建立牽涉到銷售預測、訂單預測等參數的建立，經過 ABC 零售商和 XYZ 製造商的協調之後，它們訂立了銷售預測例外事件和訂單預測例 外事件的量度： 零售商存貨少於 95% 銷售預測錯誤低於 20% 銷售預測低與同期銷售預測誤差不得超過 10% (以上為銷售預測) 零售商存貨少於 95% 訂單預測錯誤低於 20% 每年零售商退貨數量必須少於品項管理檔案所定義的數量 緊急的訂單請求必須低於每週的預測 5% (以上為訂單預測) 接著定義各交易夥伴所要負責的商業功能： 買方：採購，銷售預測，存貨管理 賣方：計畫，預測，配銷 下一階段
34、定義所要共享的資訊，在 CPFR 中資訊的共享必須公開且常在進行的工 作。下面定義了四種需要被共享的資訊： 可能會用來測量成效的資料，像是零售商存貨百分比、存貨和預測的正 確性。 可能會用來辨識例外品項的資料，像是零售商存貨百分比、零售商退貨 率和預測的正確性。 可以支援例外品項辨識決策的資料，像是促銷活動、POS 資料以及一些 會影響預測結果的資料 品項管理檔案(Item Management Profile)，這是在第二個步驟所要訂立的 部分，包含產品的 ID，物流規則等 最後定義的是一些其他的營運參數，包含資料更新的頻率、資料共享的方式，以 及回應時間和計畫調整的時間，如下所示： 預測的
35、執行以每週為基礎，但是資料、例外品項的更新應該每日更新一 次 在可能的情況下，盡量利用 XML 作為資料交換的核心語言 每次交涉的回應時間應該低於 30 秒，就算有衝突要調整也應該在 12 個 鐘頭之內完成 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 17 下表顯示了其他的執行程序： 程序 ABC 零售商 XYZ 供應商 活動 聯合營運計 畫 (Joint Business Planning) 買方和計畫 銷售管理分析、 分類管理 雙方訂立聯合營運計畫，並且建立品 項管理檔案
36、 銷售預測 (Sale Forecasting) 買方、計畫、 分析銷售預 測以及產生 新的存貨管 理計畫 銷售管理及分 析 以共同營運計畫為準加上其他輸入資 料，包含 POS 資料、事件、偶發性 資料，ABC 公司的預測分析師每週 產生一筆新的預測資料 訂單預測 (Order Forecasting) 買方、計畫、 訂單預測分 析、庫存重 新採購、物 流規劃 銷售分析、預 測管理 以銷售預測為基礎，加入幾項會影響 訂單預測的資訊、存貨策略、目前存 貨水準，XYZ 的預測分析師分析這 些資料並且每週產生一份新的訂單預 測 訂單產生 買方 庫存規劃 以凍結期間的訂單預測為準，XYZ 產生訂單。
37、V. 案例討論一 台灣零售業協同規劃預測補貨模式可行性之研究 以烘培業與百 貨量販業為例3 1. 簡介 吳慧玲學姊利用 CPFR 其中的第一到第五個步驟實作了烘培業及百貨業的協同計 劃預測系統，利用瀏覽器作為主要介面，XML 為資料的描述工具組成了一個協同預測 的平台。此系統考慮了許多的銷售影響因子並加入了績效評估的模式，很適合繼續延 伸開發成一個更完整的 CPFR 平台。 2. 系統架構及功能 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 18 系統總共分為四大部分：基本資料
38、上傳、資料上傳、銷售預測、預測方法績效評估， 其中，各部份的關係與 CPFR 的步驟對應如下： CPFR 步驟 系統元件 步驟一、二 基本資料上傳 步驟三 資料上傳、銷售預測 步驟四、五 預測方法績效評估 基本資料上傳 此部份為 CPFR 的九大步驟的步驟一與步驟二，包含公司資料檔、產品類別資料 檔和協同規劃預測補貨協議。 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 19 資料上傳 此部份為九大步驟的步驟三，包含 POS 資料 銷售預測 此部份為 CPFR 的九大步驟的步驟三
39、，透過訪談烘培業專家、營業主管和行銷主 管，得知銷售預測的方法和因果資訊。有些公司已經有一套預測方法或模式，固系統 加上原有預測法，所以包含： 簡單移動平均法 因果關係法：使用簡單回歸分析收集影響因子以及銷售資料，並做回歸 原有預測法：公司原本使用的方法 預測方法及績效評估 測量誤差很重要，所以這一套雛型系統也加入了績效評估的部份，總共使用了三 種方法來追蹤誤差： 平均平方差(MSE, mean square error) 平均絕對偏差(MAD, mean absolute deviation) 追蹤信號(track signal) 3. 劇本推演 根據 VICS 所提出的 CPFR 共有三階
40、段、九大步驟及四個劇本，而本研究系選擇 以買方市場作為研究範圍，故為了增加了整個雛型系統的流暢性，而增加雛型系統劇 本的說明，以利對於雛型系統的了解，在此選擇以劇本 B 作為整個雛型系統的劇本， 並以此劇本來進行整個流程說明。 步驟一：建立協同關係 買方應先選擇一家適合的合作夥伴共同實行 CPFR 雛型系統 上傳公司基本資料檔(公司名稱、統一編號、電話號碼、傳真號碼、地址、 資本額、連絡 Email、預期目標、想轉寄此公司資料於賣方的 Email) 步驟二：建立共同營運計畫 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cns
41、hu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 20 買賣雙方開始針對整個合作的協商類別進行討論與協談，並決定進行買賣方 協商的產品類別 針對協商等級進行協談，亦即買賣雙方共同訂出買賣雙方差異在多少個百分 比內，應透過 Email 協商、電話或會議來協談 輸入協商類別 買賣雙方登入系統進行雙方協同規劃預測補貨協議的輸入(包含：協同預測 的產品、賣方、買方以及賣方採用的銷售預測方法) 步驟三：建立銷售預測 買賣雙方分別輸入下列資料： 買方： (1) 使用簡單平均法進行銷售預測 做法： a. 選擇協同策略 b. 依序選取前四週的 POS 資料檔 c. 是否為促銷期間 *d. 是否為協調後的銷售預測 (
42、2) 以買賣雙方所共同提供的影響變數，利用因果關係法進行銷售預測 做法： a. 選擇協同策略 b. 選擇前一周的 POS 資料 c. 考慮下列因素：天氣、商圈活動*、競爭店活動*、自家店其他活動*、新 聞*、其他 *d. 是否為協調後的銷售預測 (3) 以公司現有正在使用的銷售預測模組或系統進行銷售預測，並說明緣由 做法： a. 選擇協同策略 b. 輸入銷售預測週數 c. 原系統銷售預測數字為何 d. 來源及求法 e. 是否為促銷期間 *f. 是否為協調後的銷售預測 賣方： (1) 使用簡單平均法進行銷售預測 a. 選擇協同策略 b. 依序選取前四週的 POS 資料檔 中国最庞大的下载资料库
43、(整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 21 c. 是否為促銷期間 (2) 以買賣雙方所共同提供的影響變數，利用因果關係法進行銷售預測 做法： a. 選擇協同策略 b. 選擇前一周的 POS 資料 c. 考慮下列因素：天氣、其他 (3) 以公司現有正在使用的銷售預測模組或系統進行銷售預測，並說明緣由 做法： a. 選擇協同策略 b. 輸入銷售預測週數 c. 原系統銷售預測數字為何 d. 來源及求法 e. 是否為促銷期間 最後，系統列出雙方差異的比較，並提供與去年前期、上個月同期和去年同期的 差異
44、比較，讓使用者辨別是否修改預測數字。 步驟四：識別銷售預測的異常狀況 完成銷售預測後，買方將 POS 資料轉成制定的 XML 格式，而上傳到系統。 POS 資料上傳後，開始進行績效評估： 進行單週期平均絕對誤差之計算 選擇協同策略 選擇進行單週期平均絕對誤差計算的週數為何 自動發送單週期平均絕對誤差的提醒信件，以告知買賣雙方可以進 行多週期平均絕對誤差 進行多週期平均絕對誤差來看簡單移動平均法、因果關係法以及原有預 測法 選擇協同策略 選擇進行多週期平均誤差計算的起始週數及進行多周期平均誤差結 束週數 進行追蹤指標計算 VI. 案例討論三 - 使用機器學習6 1. 背景 在普及運算(Perva
45、sive Computing)的環境中，我們利用情境的感知以及語意網路 的建立讓訊息可以被自動解析，在不知不覺中幫助人類完成工作。在此架構下，感知 器(Sensor)以及感知器所形成的網路(Sensor Network) 是很重要的元素，感知器蒐集情 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 22 境資訊，如人類所在的位置、天氣、溼度等資料，並且能夠做出相對的回應，例如： 感知器偵測到某區人可能非常擁擠，可能就會啟動 GPS 導引人往人比較少的路徑，這 就是普及運算眾多例子
46、之一。 為了達成這個理想，我們必須賦予機器自動學習的能力，讓機器可以在收到許多 組輸入 , 結果 的組合後，可以學習一個方程式來處理類似的事件。我們可以考慮下 面一個物理上的規則： :f 這是一個實數對應到實數的函數，我們可以假設它是一個階度為 n 的多項式把它寫成：Niiwxxf0)( 事實上，因為感知器所收集到的資料會有許多的干擾，所以我們得利用高斯最小平方 法將這些雜訊移除： mi iiwyxf12)( 因此，我們只要有足夠數量的輸入, 輸出 組合就可以推回之前的物理規則，這是機 器學習最基本的規則，也因為它類似於統計上回歸分析，所以我們也可以用它來做銷 售以及訂單預測。因此，這部分我們
47、就將使用在 Sensor Network 的學習理論套用到銷 售和預測分析以及例外品項的偵測中。 2. 問題的一般化及解決方式 上面所使用的高斯最小平方法只能夠解決輸入資料只有一維的狀況，當輸入資料 階度大於等於 1 時就不容易實行，雖然統計上也有使用向量回歸的方式解決多維輸入 的問題，但是效用有限。在實際預測中，很難將輸入資料控制在一維，所以我們先將 問題一般化：假設輸入資料是(X 1,Y1),(Xm, Ym)則考慮輸入輸出為： Xi 屬於某輸入集合 X，其中 kix Yi 屬於某輸出集合 Y,，其中 iy 在銷售預測中，可以把 Xi 想像成影響銷售的因子對，維度可以從 1k (k 為正整數)， 可能是天氣、促銷活動等資料，Yi 可以想像為這些影響因子所產生的結果，通常只會 有一個值，所以說我們將集合 X x Y 可以看成一個輸出-輸入的組合對，用此組合來 預測資料。 中国最庞大的下载资料库 (整理. 版权归原作者所 有) 如果您不是在 网站下载此资料的, 不要随意相信. 请访问 cnshu, 加入 必要时可将此文件解密 - - 23 3. The Key Algorithm7 我們將問題一般化後就可以使用一個新的方式來作為預測之用，稱為 The Key Algorithm，它在機
