CN1991884A - 供应链规划信息的生成方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种供应链规划信息的生成方法及其系统，是在过去供应链规划信息系统产生第一次的供应链规划信息后，更进一步通过动态调整原本供应商以及物流商所提供的供应信息中的控制因子，以产生更多可供运算的多种供应信息，再通过供应链规划信息系统中的规划引擎进一步运算产生其它可供决策选择的供应链规划信息，提供决策者选择以找出进一步与供应商协商的改进方向，进而降低整体成本，亦同时满足顾客的服务品质要求。

Description

供应链规划信息的生成方法及其系统

技术领域

本发明涉及一种供应链规划信息的生成方法及其系统，特别涉及一种可动态调整供应信息的控制因子以生成多个可供决策选择的供应链规划信息的生成方法及其系统。

背景技术

供应链可定义为企业间跨功能部门中运作程序整合协调的合作策略，而供应链管理则是追求企业合作的效率，以较少的产品前置时间与营运成本的最佳考量，来获取企业营运的竞争优势。其中，供应链管理中最佳的例子就是电子资料交换(Electronic Data Interchange，EDI)在商务上的应用。

以往企业间为达成信息互通或电子交易的特性，以增加信息透明度以及降低交易成本，减少资料在作业过程中重复输入的人力资源耗费与错误的发生，采用EDI作为供应链的管理工具；然而完整供应链管理所涵盖的范围不仅涉及原料采购及与供应者间的关系，其实质影响的层面涵括从原始物料到产品交付顾客乃至其后的售后服务等。

换句话说，供应链管理为有效整合供应商、制造者、仓储等企业流程，因此企业得以制造并在适当的时间，分销适当数量的产品至适当的地点，并得以减少产品的整体成本，亦同时满足顾客的服务品质要求。

供应链管理的短期目标为提高产能、减少库存、降低成本及减低产品销售循环所需的时间；而其长期目标主要为提高顾客满意度、市场占有率以及公司收益。

目前，以合理分配物料库储及配送为目的所建立的供应链系统，目前正广泛的在以制造业为主的产业中蓬勃兴起。影响供应链整体绩效高低的一个重要因素为最终客户的采购需求(或商品耗用)汇整及预测信息。这种以特定制造厂商为主所建立的关系，再以买方为市场主导的产业中，常因买方偏低的配合意愿及无法适切的提供卖方需要的商品耗用信息，而影响供应链的合理分配、最低成本的期待效果，是最常遇到的供应链系统失败因素。

一般常见的现象，是以特定供应方所发展的供应链系统所能提供给买方的物料种类及品项，只占买方所有需求物料的极少部分，导致对买方而言，因面对多数家供应商，若去配合其中特定供应链作业联机，等于在其内部必须增加一个特殊的作业流程，其需增加行政成本，且无弹性，是传统供应链系统的一缺点。

另一方面，相对于以制造商、供应商为中心所发展的供应链系统，需求链的建立是以买方为受服务的主体，重点在于有效管理买方库储状况及汇整买方采购订单，以及预测未来需求，以其在最低的采购成本下，达到令采购人员满意的服务水准。因此，以买方为主导的产业中，建立以及整合多家同质买方采购作业需求链远比供应链来的重要。

但是，将多家买方间相异操作系统的信息整合在一起，是需求链系统的一项严苛挑战及困难所在。以目前常见的联合采购组织型态而言，因为无法实时整合多家买方的信息系统，常需通过大量人工进行采购需求预测及资料汇整的工作，而且在其它交货条件并无明显改变的情况下，只是把特定时间内多家买方的订单加总在一起订货，对供应方而言，并无具体的降低成本或是开阔新商源、商机的效果，也是另一现有存在的缺点。

因此，综合上述得知一个管理良好的供应链，能够在全球交易网络上依时间将产品、客户、产品生命周期与地点作最佳化的安排，以取得最大利润与最低成本。所以，现今已有多种运算方法来提供企业与多种供应商之间的供应链最佳化，以避免供需不协调而导致对竞争市场的存货过量或存货不足的状况发生。因为供需不协调常会导致错失机会、损失利润、过度的发送成本、损失市场占有率及客户服务不足等等。

所以，现今有许多技术中提供许多供应链最佳化的相关技术，举例来说，一种直接将顾客提供资料与工厂定出的排程利用限制式满足的机制寻求一个最高效益的组合(例如：较低的物料成本、延迟成本或持有成本..等)如美国专利号6430573、美国专利号5353229及美国专利号6546302；或是通过动态的新增、修改及删除一些限制的规则，取得最高效益的组合，如美国专利号6856980、美国专利号6031984、美国专利号6216109及美国专利号5855009。

再者，一种使用系统化的方法找出一个最佳组合，再使用非系统化的方法修正结果，如美国专利号6236976，另一种为提供一种方法和机制可以将买方的需求整合起来，以寻求可能的卖方，并解决可能的冲突等问题，如美国专利号6260024。或者是在一种供应链架构中设置集中式的服务器，并在服务器上整合及共享供应链中的信息，如美国专利号6889197。

前述中所有现有技术都通过额外加入限制性条件或者是修正供应链最佳化的结果，来寻求一个最高效益的组合，然而，此种方式无法提供额外的可行方向，也无法在短时间内寻求改进方向，是现有存在的缺点。

发明内容

本发明的目的在于本发明主要是提供一种供应链规划信息的生成方法及其系统，动态调整原本供应商以及物流商所提供的多种供应信息，进而以原先的供应信息来新增额外的多种供应信息，再通过规划引擎产生一个以上的供应链规划信息，并提供至决策者进行选择，以产生最高效益的组合。

本发明所公开的一种供应链规划信息的生成方法，是利用第一次设定的目标条件(TC_i＝1)及外部取得的供应信息集合(CM_i＝1)，通过规划引擎来产生第一次的供应链规划信息(S_i＝1)，其中CM_i＝1包含至少一个控制因子(C_1j)，C_1j中更包含至少一个具有供应者(R_1j，k)、报价(Q_1j，k)及权重(W_1j，k)的供应信息(RFx_1j，k)，此方法更通过动态调整C_1j及RFx_1j，k使规划引擎产生一个以上的S_i＝2…S_i＝n，此方法包括有下列步骤：首先，建立信息分析法则(例如，利润分析法则、成本分析法则、运输输料分析法则、运输成本法则或是其它分析法则)、数值分析法则(例如，随机数分析法则、权重分析法则、学习分析法则或是其它分析法则)。

接着，依据信息分析法则从CM_i＝1中筛选出至少一个C_1j。接下来，再依据数值分析法则改变C_1j中RFx_1j，k的R_1j，k、Q_1j，k，成为RFx_{ij，k，i＝2}…RFx_{ij，k，i＝n}，并依据W_{ij，k＝1...n}选择所有或部份的RFx_1j，k，以产生CM_i＝2…CM_i＝n。

之后，依序将CM_i＝2…CM_i＝n与CM_i＝1合并，并通过规划引擎产生相对应的S_i＝2…S_i＝n，再以TC_i＝1为基准对S_i＝1…S_i＝n进行顺序排序后，选取至少一个对应S_i＝1…S_i＝n的RFx_{ij，k，i＝2}.…RFx_{ij，k，i＝n}，以产生新的供应信息(RFx_ijw)。

然后，再以RFx_ij，w更新RFx_ij，k，并且依据已更新的RFx_ij，k调整对应每一个S_i＝1…S_i＝n中R_{ij，k，k＝1}…R_{ij，k，k＝n}所对应的W_{ij，k＝1…n}。

另外，本发明更公开另一种供应链规划信息的生成系统，利用第一次设定的目标条件(TC_i＝1)及外部取得的供应信息集合(CM_i＝1)，通过规划引擎来产生第一次的供应链规划信息(S_i＝1)，其中CM_i＝1包含至少一个控制因子(C_1j)，C_1j中更包含至少一个具有供应者(R_1j，k)、报价(Q_1j，k)及权重(W_1j，k)的供应信息(RFx_1j，k)，此系统更通过动态调整C_1j及RFx_1j，k使规划引擎产生一个以上的S_i＝2…S_i＝n，此系统包括有：选择模块、数值调整模块、供应规划模块、排序模块、供应信息控制模块及权重调整模块。

选择模块内储存信息分析法则(例如，利润分析法则、成本分析法则、运输输料分析法则、运输成本法则或是其它分析法则)，并且依据信息分析法则从CM_i＝1中筛选出至少一个C_1j。

数值调整模块内储存数值分析法则(例如，随机数分析法则、权重分析法则、学习分析法则或是其它分析法则)，并依据数值分析法则改变C_1j中RFx_1j，k的R_1j，k、Q_1j，k，成为RFx_{ij，k，i＝2}…RFx_{ij，k，i＝n}，并依据W_{ij，k＝1...n}选择所有或部份的RFx_ij，k，以产生CM_i＝2…CM_i＝n。

供应规划模块依序将CM_i＝2…CM_i＝n与CM_i＝1合并，以通过规划引擎产生相对应的S_i＝2…S_i＝n。

排序模块以TC_i＝1为基准对S_i＝1…S_i＝n进行顺序排序后，供应信息控制模块则依据S_i＝1…S_i＝n的排序顺序来选取至少一个对应S_i＝1…S_i＝n的RFx_{ij，k，i＝2}…RFx_{ij，k，i＝n}，以产生新的供应信息(RFx_{ij，w＝1...n})后，再以RFx_ij，w更新RFx_ij，k。最后，权重调整模块依据已更新的RFx_ij，k调整对应S_i＝1...S_i＝n中R_{ij，k，k＝1}...R_{ij，k，k＝n}所对应之W_{ij，k＝1...n}。

其中，前述的方法及其系统中用以产生新的供应信息(RFx_{ij，w＝1...n})主要是通过一个选取值来选取至少一个对应S_i＝1...S_i＝n的RFx_{ij，k，i＝2}...RFx_{ij，k，i＝n}。

换句话说，此选取值为需选取的RFx_{ij，k，i＝2}…RFx_{ij，k，i＝n}的数目，且选取的方式是以S_i＝1…S_i＝n排序后优先级最高的S_i为基准，然后往后选取至对应选取值后的S_i。

以下在实施方式中详细叙述本发明的详细特征以及优点，其内容足以使任何熟习现有技术者了解本发明的技术内容并据以实施，且根据本说明书所公开的内容、权利要求书及附图，任何本领域的技术人员可轻易地理解本发明相关的目的及优点。

附图说明

图1为根据本发明提供的供应链规划信息的生成方法的流程图；

图2为依据本发明提供的供应链规划信息的生成系统的方块图；及

图3为依据本发明提供的实施例；

图4A为依据本发明提供的实施例中物料供应商提出的供应信息；

图4B为依据本发明提供的实施例中物流商提出的供应信息；

图5为依据本发明提供的实施例中新增的供应信息；

图6为依据本发明提供的实施例中物料供应商的相对权重值；及

图7为依据本发明提供的实施例中物料供应商调整后的相对权重值。

其中，附图标记如下：

10-规划引擎，20-选择模块，30-数值调整模块

40-供应规划模块，41-储存模块，45-判别模块

50-排序模块，55-供应信息控制模块，60-权重调整模块

300中心厂，301-顾客订单信息，310-第一家物料供应商

320-第二家物料供应商，330-第三家物料供应商

340-第四家物料供应商，350-第一家物流商，360-第二家物流商

370-第三家物流商，380-第四家物流商

400-物料供应商提出的供应信息，410-物流商提出的供应信息

420-新增的供应信息，430-权重表，440调整后的权重表

具体实施方式

传统上，寻求最佳化的供应链规划信息，是在最佳化的供应链规划信息中增加限制性条件或是再次修正所取得的最佳化的供应链规划信息，来寻求更佳的供应链规划信息；然而，本发明所提供的供应链规划信息的生成方法及其系统，并不是产生最佳化的供应链规划信息，而是提供一个以上的供应链规划信息；本发明主要是提供法则信息对原先的供应信息进行分析及调整，进而新增多种不同于原先的供应信息，并将原先供应信息与新增的供应信息进行合并，以产生一个以上的供应链规划信息；并将一个以上的供应链规划信息提供至决策者进行抉择，以找出进一步与供应商协商的改进方向，进而降低整体成本，亦同时满足顾客的服务品质要求。

本发明所提供的方法及其系统是以中心厂、供应商以及物料商所建立的供应链系统，所以，先简述供应链系统的关系及运作，即简述中心厂、多个供应商，以及多个物流商的关系及运作，此以符号表示来简述说明。

中心厂接收顾客所提供的顾客订单信息，接着中心厂依据顾客订单信息，以控制因子C(例如，供应数量、交货时间、运输数量)产生所需的供应信息RFx与供应商与物流商进行协商，以提出相对应的供应信息中的报价Q(例如，供应商或物流商提出的成本价格、提供数量、交货时间、运输时间、运送数量...等)。

所以，由前述得知RFx中包括有供应者R(例如，供应商、零售商、物流商或是其它供应商)、报价Q(例如，提供数量、成本价格、交货时期或是其它报价的信息)，以及权重W(例如，供应商或是物流商所对应的权重值)。每个控制因子C都会有一个相对应的RFx集合，所有控制因子的集合总称，即成为供应信息集合CM。

之后，将在所有CM中的所有RFx以目标条件TC(例如，最大利润、最低成本、最高运输数量、最低运输成本、或其它相关目标条件)，通过规划引擎寻求中心厂、供应商及物流商中的一个以上的供应链规划信息S。

然而，在本发明中寻求一个以上的供应链规划信息，因此为了清楚明白指出供应链规划信息中所代表的信息，故在每个符号中均给予注标，如供应信息集合CM_i、供应信息RFx_ij，k、控制因子C_ij、供应商R_ij，k、报价Q_ij，k以及权重W_ij，k。下列说明标注所表示的信息：

i：执行供应链规划信息的次数，i＝1，...，n

j：供应链中的控制因子，j＝1，...，n

k：第几个供应商或物流商提出之相关信息，k＝1，...，n

S_i：在i次数时，所求得的供应链规划信息

CM_i：在i次数时，供应信息集合

C_ij：在i次数的控制因子j

RFx_ij，k：在i次数的控制因子j中，供应商k或是物流商k提出的供应信息

TC_i：在i次数时，规划引擎的目标条件

请参阅图1及图2，先在选择模块20与数值调整模块30中分别建立信息分析法则以及数值分析法则(步骤100)。信息分析法则包括有利润分析法则、成本分析法则、运输输料分析法则、运输成本法则...等，而数值分析法则包括有随机数分析法则、权重分析法则、学习分析法则...等。其中学习分析法也是可根据历史资料进行数值分析的学习分析法则。

接着，规划引擎10以第一次设定的TC₁(例如，最大利润、最低成本、最高运输数量、最低运输成本、或其它相关目标条件)为基准，并依据供应商及物流商所提供的供应信息的总集合(即CM₁)，产生第一次的供应链规划信息S₁(步骤110)，并将S₁储存于储存模块41中(步骤115)。

其中，CM₁具有控制因子C_1j(例如，供应数量、交货时间、运输数量)，而控制因子C_1j具有至少一个供应信息RFx_1j，k，而RFx_1j，k则至少具有供应者R_1j，k(例如，供应商或是物流商)、报价Q_1j，k(例如，数量、价格或是交货期)及权重W_1j，k(例如，供应商或是物流商所对应的权重值)。

其中，前述中每个供应信息RFx_1j，k均储存于供应链系统的数据库(未显示)中，而每个供应信息RFx_1j，k中的权重W_1j，k一开始是由供应链系统所给予。

接下来，选择模块20依据信息分析法则从CM₁中筛选出至少一个控制因子C_1j后(步骤120)，数值调整模块30再依据数值分析法则改变控制因子C_1j中供应信息RFx_1j，k的供应者R_1j，k、报价Q_1j，k，产生多个供应信息，以生成多个供应信息集合，即产生RFx_{ij，k，i＝2}…RFx_{ij，k，i＝n}，并依据W_1j，k选择所有或部份的RFx_1j，k，生成CM_i＝2…CM_i＝n(步骤130)。

之后，供应规划模块40依序将CM_i＝2…CM_i＝n与原先的CM₁合并，并通过此规划引擎10产生相对应的多个供应链规划信息，即产生S_i＝2…S_i＝n(步骤140)。接着，判别模块45判断规划引擎10是否已经完成产生所有供应链规划信息(步骤145)。倘若判别模块45确认此规划引擎已依据CM_i＝2…CM_i＝n产生所有相对应的S_i＝2…S_i＝n后(步骤146)，并将所求得的S_i＝2…S_i＝n均储存于储存模块41之内。

然后，排序模块50以第一次的目标条件TC₁对储存模块41中的S_i＝1…S_i＝n进行排序(步骤150)，供应信息控制模块55则依据S_i＝1…S_i＝n的排序顺序来选取至少一个对应S_i＝1…S_i＝n的RFx_{ij，k，i＝2}…RFx_{ij，k，i＝n}，以产生新的供应信息(RFx_ij，w)后(步骤151)，再以RFx_ij，w更新RFx_ij，k(步骤152)。其中，(步骤151)是通过选取值来选取至少一个对应S_i＝1…S_i＝n之中RFx_{ij，k，i＝2}…RFx_{ij，k，i＝n}，此选取值是需选取的RFx_{ij，k，i＝2}…RFx_{ij，k，i＝n}的数目，而选取的方式是以S_i＝1…S_i＝n排序后优先级最高的Si为基准，然后往后选取至对应选取值后的S_i。

也就是说，供应信息控制模块55则选取至少一个RFx_{ij，k，i＝2}…RFx_{ij，k，i＝n}来与供应商之间进行互动，以产生新的RFx_ij，w，再依据RFx_ij，w更新RFx_{ij，k，i＝2}。权重调整模块60则依据已更新的RFx_ij，k调整对应每一个S_i＝1…S_i＝n中R_ij，k＝1…R_ij，k＝n所对应的权重W_{ij，k＝1...n}(步骤160)。

其中，W_{ij，k＝1...n}可代表为执行多次此供应链规划信息的生成方法时的权重，且当重复执行本发明提供的方法或是想在系统重新产生供应链规划信息时，则已更新的RFx_ij，k及W_{1j，k＝1...n}被设定为下一次执行供应链规划信息时的CM_i＝1。

换句话说，中心厂依据与供应商或物流商协商的结果来调整S_{i＝1…Si＝n}中的RFx的控制因子的对应物料供应商或是物流商的权重值，以作为下次产生规划时，数值调整模块30的参考依据。

请参阅图3所示，这是以一家中心厂300、四家物料供应商310、320、330、340、以及四家物流商350、360、370、380所组成的供应链为例，此实施例根据中心厂300、供应商310、320、330、340以及物流商350、360、370、380的需求，建立考虑最大利润为规划模式来求得多个替代方案的供应链规划信息。

首先，中心厂300根据顾客所提供的顾客订单信息301(例如，物料成本价格、物料需求数量、物料交货时间或其它相关信息)，及预测未来市场的需求状况，依据物料供应数量(C₁₁)以及物料交货时间(C₁₂)来与四家物料供应商3 10、320、330、340进行协商。四家物料供应商310、320、330、340则根据本身的产能及生产排程提出相应的物料供应量值，以及物料交货时间。

请参阅图4A为物料供应商提供的供应信息400，第一家物料供应商310可供物料数量(Q_11，1)为500件(RFx_11，1)，其物料交货时间(Q_12，1)为10月17日(RFx_12，1)。第二家物料供应商320可供物料数量(Q_11，2)为700件(RFx_11，2)，其物料交货时间(Q_12，2)为11月21日(RFx_12，2)。第三家物料供应商330可供物料数量(Q_11，3)为300件(RFx_11，3)，其物料交货时间(Q_12，3)为10月20日(RFx_12，3)。第四家物料供应商340可供物料数量(Q_11，4)为300件(RFx_11，4)，其物料交货时间(Q_12，4)为11月15日(RFx_12，4)。

之后，中心厂300再依据每一家物料供应商310、320、330、340所提出的物料供应数量(Q_11k＝1..4)，以及物料交货时间(Q_12k＝1..4)要求四家物流商350、360、370、380提出相应的物料运输信息(C₁₃，物料可运输时间、可运送物料数量...等等)。

请参阅图4B为物流商提供的供应信息410，第一家物流商350可运输物料数量(Q_13，1)为500件(RFx_13，1)。第二家物流商360可运输物料数量(Q_13，2)为450件(RFx_13，2)。第三家物流商370可运输物料数量(Q_13，3)为250件(RFx_13，3)。第四家物流商380可运输物料数量(Q_13，4)为250件(RFx_13，4)。待所有的物料供应商310、320、330、340及物流商350、360、370、380均提出相应的供应信息(RFx_1jk＝1...4，即CM₁)后，中心厂300再考量物料成本、运费、持有成本、延迟成本或是其它相关信息，以及与各家物料供应商310、320、330、340及物流商350、360、370、380之间的影响，并以最大利润(TC₁)为目标条件，通过数学运算引擎(规划引擎10)进行求解，以求得第一次的供应链规划信息(S₁)。

接着，选择模块20依据信息分析法则(此实施例为最大利润分析法则)分析检定此供应链系统，以选出影响整个供应链系统中利润中较为显著的第一次的控制因子(C_1j)。选择模块20从物料供应数量(C₁₁)，物料运输数量(C₁₂)以及物料交货时间(C₁₃)中选择一个或是多个控制因子(C_1j)。经由信息分析法则以最大利润(TC₁)为目标条件进行分析检定后，选择物料运输数量(C₁₂)不变的情况下，调整物料供应数量(C₁₁)，以及物料交货时间(C₁₃)，以求得在最大利润的目标条件下的供应链规划信息。数值调整模块30针对最大利润(TC₁)的目标条件下，通过数值分析法则(此实施例为利润分析法则)对第一次供应链规划信息中的RFx_{11，k＝1...4}以及RFx_{13，k＝1...4}内的R_{11，k＝1...4}、Q_{11，k＝1...4}、R_{13，k＝1...4}以及Q_{13，k＝1...4}进行调整，以产生出更多的RFx。

请参阅图5为本实施例所新增的供应信息420，主要是依据物料供应数量(C₁₁)，以及供应链系统一开始所给予相对的权重值(W_11，k)为条件的情况下，依据随机数分析法对第一家物料供应商310(R_11，1)及第四家物料供应商340(R_11，4)的物料供应数量(Q_11，1及、Q_11，4)调整为：第一家物料供应商310提出的物料供应数量(Q_11，1)由500件调整为550件，以产生供应信息RFx_21，1，第四家物料供应商340提出的物料供应数量(Q_11，4)由300件调整为324件，产生供应信息RFx_31，4。

此外，在物料交货时间(C₁₃)为基准的情况下，再依据随机数分析法则对第一家物料供应商310(R_13，1)、第二家物料供应商320(R_13，2)及第四家物料供应商340(R_13，4)进行调整物料交货时间(Q_13，1、Q_13，2及Q_13，4)为：第一家物料供应商310提出的物料交货时间(Q_13，1)由10月17日提前为10月14日，产生供应信息RFx_43，1。第二家物料供应商320提出的物料交货时间(Q_13，2)由11月21日往后延为11月22日，产生供应信息RFx_53，2。第四家物料供应商340提出的物料交货时间(Q_13，4)由11月15日往后延为11月18日，产生供应信息RFx_63，4。

简言之，物料供应商3 10、320、330、340以及物流商350、360、370、380所提供的RFx_{1j，k＝1...4}经由信息分析法则与数值分析法则后，新增RFx_21，1、RFx_31，4、RFx_43，1、RFx_53，2、RFx_63，4。

接着，供应规划模块40逐一将RFx_21，1、RFx_31，4、RFx_43，1、RFx_53，2、以及RFx_63，4与原先的RFx_{1j，k＝1..4}进行合并，即依序将RFx_i1，1、RFx_i1，4、RFx_i3，1、RFx_i3，2、以及RFx_i3，4与CM₁进行合并，以产生CM₂...CM₆信息。然后，规划引擎10再依序以CM₂...CM₆信息进行求解，以求得S₂、S₃、S₄、S₅、以及S₆。其中，前述的S₁、S₂、S₃、S₄、S₅、S₆均被储存于一储存模块41之内。

接着，排序模块50以最大利润(TC₁)为目标条件对S₁、S₂、S₃、S₄、S₅、S₆的供应链规划信息进行排序，并通过S₁、S₂、S₃、S₄、S₅、S₆的排序结果，来得知影响整个供应链的主要控制因子为何。

接着，供应信息控制模块55通过一个选择值则将排序后的优先级较高的S₁、S₂、S₃、S₄、S₅、S₆中的一个或者是多个推荐给决策者，以使其能够依照已选取的供应链规划信息(S_i)中的供应信息集合(CM_i)内的RFx_ij，k，向四家供应商310、320、330、340进行协商，以产生新的供应信息(RFx_ij，w)，再以RFx_ij，w更新原先的RFx_ij，k。

另外，供应链中的不同环节中，各家合作厂商(即前述物料供应商310、320、330、340或是物流商350、360、370、380)的选择与评估是一项重要的环节，因此，本发明中物料供应商3 10、320、330、340与物流商350、360、370、380在不同的控制因子下，具有不同权重值。所以，权重调整模块60依据已更新的RFx_ij，k调整对应每一个S_i＝1…S_i＝n中R_{ij，k，k＝1}…R_{ij，k，k＝n}所对应的权重(W_{1j，k＝1...n})。

举例来说，当已排序完成后的顺序为S₄、S₂、S₃、S₁、S₅及S₆时，则会对S₄中所对应的RFx_43，1中的C₄₃内所对应第一家物料供应商的W_13，1进行调整，且S₂、S₃、S₁、S₅及S₆均是以相同的方式进行权重值调整。

再者，权重调整模块60亦可依据物料供应商310、320、330、340或是物流商350、360、370、380对新增的RFx_21，1、RFx_31，4、RFx_43，1、RFx_53，2、以及RFx_63，4所响应的结果调整相应的供应商或物流商的权重值，以作为下次产生规划时，数值调整模块30的参考依据，也是选择下次中心厂300合作的依据。

请参阅图6为物料供应商的权重表430，第一家、第二家、第三家及第四家的物料供应商310、320、330、340在物料供应数量(C_{11，k＝1...4})所对应的权重值(W_{11，k＝1..4})分别为0.5、0.4、0.2及0.3；在物料交货时间中所对应的权重值(W_{13，k＝1..4})分别为0.4、0.6、0.1及0.3。

倘若第一家物料供应商310及第四家物料供应商340可配合RFx_21，1及RFx_31，4来调整物料供应数量时，供应链系统则增加第一家物料供应商310以及第四家物料供应商340在物料供应量的权重值(W_11，1及W_11，4)，即第一家物料供应商310的物料供应量的权重值(W_11，1)由0.5调升为0.7，以及第四家物料供应商340的物料供应量的权重值(W_11，4)由0.3调升为0.5，如图7所示，为调整后的权重表440。

相同地，倘若第一家物料供应商3 10以及第四家物料供应商340仍可配合RFx_43，1及RFx_63，4，第二家物料供应商320无法配合RFx_53，4时，供应链系统则增加第一家物料供应商310及第四家物料供应商340在物料供应量的权重值(W_12，1及W_12，4)，即第一家物料供应商310的权重值(W_12，1)由0.4调升为0.9，第四家物料供应商340的权重值(W_12，4)由0.3调升为0.4，而第二家物料供应商320的权重值(W_12，2)由0.7调降为0.6，如图7所示。

前述的中心厂300、四家物料供应商310、320、330、340及四家物流商350、360、370、380建构在网际网络下，且可通过公用网络方式(例如网际网络或是虚拟私有网络)或专线网络方式(例如有线网络或无线网络)来接收顾客订单信息、供应商、物流商..等等所提供信息。

当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (20)

1、一种供应链规划信息的生成方法，其特征在于，利用第一次设定的目标条件TC_i＝1及外部取得的供应信息集合CM_i＝1，通过一规划引擎来产生第一次的供应链规划信息S_i＝1，其中CM_i＝1包含至少一个控制因子C_1j，C_1j中更包含至少一个具有供应者R_1j，k、报价Q_1j，k及权重W_1j，k的供应信息RFx_1j，k，所述方法更通过动态调整C_1j及RFx_1j，k使所述规划引擎产生一个以上的S_i＝2...S_i＝n，所述方法包括有下列步骤：

建立一信息分析法则、一数值分析法则；

依据所述信息分析法则从CM_i＝1中筛选出至少一个C_1j；

依据所述数值分析法则改变所述C_1j中RFx_1j，k的R1_j，k、Q_1j，k，成为RFx_{ij，k，i＝2}...RFx_{ij，k，i＝n}，并依据W_{1j，k＝1...n}选择RFx_ij，k，以产生CM_i＝2...CM_i＝n；

依序将CM_i＝2...CM_i＝n与CM_i＝1合并，并通过所述规划引擎产生相对应的S_i＝2...S_i＝n；

以TC_i＝1为基准对S_i＝1...S_i＝n进行顺序排序；

依据S_i＝1...S_i＝n的排序顺序来选取至少一个对应S_i＝1...S_i＝n的RFx_{ij，k，i＝2}...RFx_{ij，k，i＝n}，以产生新供应信息RFx_ij，w；

将RFx_ij，w更新RFx_ij，k；及

依据已更新的RFx_ij，k调整对应每一个S_i＝1...S_i＝n中R_{ij，k，k＝1}...R_{ij，k，k＝n}所对应的W_{1j，k＝1...n}。

2、根据权利要求1所述的供应链规划信息的生成方法，其特征在于，所述C_1j包括有一供应数量、一交货时间或一运输数量。

3、根据权利要求1所述的供应链规划信息的生成方法，其特征在于，所述TC_i＝1包括有一最大利润、一最低成本、一最高运输数量或一最低运输成本。

4、根据权利要求1所述的供应链规划信息的生成方法，其特征在于，所述R_1j，k包括有一供货商、一物流商或一零售商。

5、根据权利要求1所述的供应链规划信息的生成方法，其特征在于，所述Q_1j，k包括有一数量、一价格或一交货期。

6、根据权利要求1所述的供应链规划信息的生成方法，其特征在于，当重复执行所述供应链规划信息的生成方法时，已更新的RFx_ij，k及W_{1j，k＝1...n}被设为下一次执行该供应链规划信息的生成方法时的CM_i＝1。

7、根据权利要求1所述的供应链规划信息的生成方法，其特征在于，所述信息分析法则包括有一利润分析法则、一成本分析法则、一运输数量分析法则或一运输成本法则。

8、根据权利要求1所述的供应链规划信息的生成方法，其特征在于，所述数值分析法则包括有一随机数分析法则、一权重分析法则或一学习分析法则。

9、根据权利要求1所述的供应链规划信息的生成方法，其特征在于，所述规划引擎产生S_i＝2...S_i＝n的步骤中，包括有判断所述规划引擎已产生所有的S_i＝2...S_i＝n的步骤。

10、根据权利要求1所述的供应链规划信息的生成方法，其特征在于，所述产生RFx_ij，w的步骤中，通过一选取值选取至少一个对应S_i＝1...S_i＝n的RFx_{ij，k，i＝2}...RFx_{ij，k，i＝n}，所述选取值为选取RFx_{ij，k，i＝2}...RFx_{ij，k，i＝n}的数目。

11、一种供应链规划信息的生成系统，其特征在于，利用第一次设定的目标条件TC_i＝1及外部取得的供应信息集合CM_i＝1，通过一规划引擎来产生第一次的供应链规划信息S_i＝1，其中，所述CM_i＝1包含至少一个控制因子C_1j，C_1j中更包含至少一个具有供应者R_1j，k、报价Q_1j，k及权重W_1j，k的供应信息RFx_1j，k，所述系统更通过动态调整C_1j及RFx_1j，k使所述规划引擎产生一个以上的S_i＝2...S_i＝n，所述系统包括有：

一选择模块，储存一信息分析法则，用以依据所述信息分析法则从所述CM_i＝1中筛选出至少一个C_1j；

一数值调整模块，储存一数值分析法则，用以依据所述数值分析法则改变所述C_1j中RFx_1j，k的R_1j，k、Q_1j，k，成为RFx_{ij，k，i＝2}...RFx_{ij，k，i＝n}，并依据所述W_{1j，k＝1...n}选择RFx_ij，k，以产生CM_i＝2...CM_i＝n；

一供应规划模块，依序将所述CM_i＝2...CM_i＝n与CM_i＝1合并，并通过所述规划引擎产生相对应的S_i＝2...S_i＝n；

一排序模块，以TC_i＝1为基准，对所述S_i＝1...S_i＝n进行顺序排序；

一供应信息控制模块，依据所述Si＝1...Si＝n的排序顺序来选取至少一个对应S_i＝1...S_i＝n的RFx_{ij，k，i＝2}...RFx_{ij，k，i＝n}，以产生新的供应信息RFx_ij，w后，再以RFx_ij，w更新RFx_ij，k；及

一权重调整模块，依据已更新的RFx_ij，k调整对应S_i＝1...S_i＝n中R_{ij，k，k＝1}...R_ij，k，k＝n所对应的W_{1j，k＝1...n}。

12、根据权利要求11所述的供应链规划信息的生成系统，其特征在于，所述C_1j包括有一供应数量、一交货时间或一运输数量。

13、根据权利要求11所述的供应链规划信息的生成系统，其特征在于，所述TC_i＝1包括有一最大利润、一最低成本、一最高运输数量或一最低运输成本。

14、根据权利要求11所述的供应链规划信息的生成系统，其特征在于，所述R_1j，k包括有一供货商、一物流商或一零售商。

15、根据权利要求11所述的供应链规划信息的生成系统，其特征在于，所述Q_1j，k包括有一数量、一价格或一交货期。

16、根据权利要求11所述的供应链规划信息的生成系统，其特征在于，所述W_1j，k为一权重值。

17、根据权利要求11所述的供应链规划信息的生成系统，其特征在于，所述信息分析法则包括有一利润分析法则、一成本分析法则、一运输数量分析法则或一运输成本法则。

18、根据权利要求11所述的供应链规划信息的生成系统，其特征在于，所述数值分析法则包括有一随机数分析法则、一权重分析法则或一学习分析法则。

19、根据权利要求11所述的供应链规划信息的生成系统，其特征在于，更包含有一判别模块，所述判别模块用以判断所述规划引擎已产生所有的S_i＝2...S_i＝n。

20、根据权利要求11所述的供应链规划信息的生成系统，其特征在于，所述产生RFx_ij，w的步骤中，通过一选取值选取至少一个对应S_i＝1...S_i＝n的RFx_{ij，k，i＝2}...RFx_{ij，k，i＝n}，其中，所述选取值为选取RFx_{ij，k，i＝2}...RFx_{ij，k，i＝n}的数目。

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