論文簡報設計(架構)

1. 1
緊急救災供應鏈網路設計與救災物流配送
路線規劃-以日本機場緊急供應鏈為例
作者1：廖述賢 作者2：謝佳琳 作者3：李明軒
提報者：李明軒

2. 緒論1
文獻探討2
緊急供應鏈模式建構3
問題求解方法4
個案設計與分析5
結論與後續研究建議6
研究大綱
OUTLINE

3. 近年來自然災害造成人類嚴重的生命損失
緒論
研究背景與動機
2011日本311大地震
3P.

4. 緒論
研究背景與動機
3P
.
人道救援鏈、急難供應鏈
• 統一稱為緊急供應鏈
救難物資供應組織
• 統一稱為中央調度中心
救難物資倉儲
• 統一稱為地區救災中心
緊急供應鏈
Balcik, Beamon,& Smilowitz (2008)研究中指出
災前
採購、運輸
預先倉儲定位
災後
最佳化運輸

5. 緒論
研究目的
1.建立並求解災前區位定址問題數學模型
2.建立並求解災後車輛路徑規劃問題數學模型
單目標
4P.

6. 緒論
研究範圍與限制
以日本緊急供應鏈體系為主
Japan
4P.
救災物資以600ml瓶裝水為主
以策略階段設址求解結果 做為戰術階段物流網路起始節點

7. 緒論
研究流程
數學模式建構
個案設計與分析
結論與後續研究建議
文獻回顧與整理
研究問題界定
演算法之建構

8. 需求端供應商
文獻探討
緊急供應鏈定義
Thomas & Mizushima (2005)將緊急供應鏈定義為為：
5P.
實施有效
成本控制
救難物資及
設備的儲存
運送過程
規劃
最終目的為滿足
受災人類的需求

9. Beamon & Balcik (2008)研究中指出
緊急供應鏈績效衡量有以下三個指標
緊急供應鏈
資源
產能
彈性
文獻探討
緊急供應鏈管理
營運成本
運輸成本
庫存成本
響應時間
供應數量
需求不確定性
人類生命利害關係
5P.

10. 文獻探討
研究問題與方法
6P
.
以多目標規畫法建模
以多目標基因遺傳演算法求解
以階層式群集指派法求解
在響應時間限制下單目標建模
巨集啟發式演算法搭配2-opt求解

11. 緊急供應鏈模式建構
研究問題描述
i
i
ｊ
ｋ
ｋ
ｋ
ｊ
ｋ
ｋ
ｋ
ｊ
i：中央調度中心(CAC) , i=1,2,…,I
j：地區救災中心(LAC) ,
j=1,2,…,J；k：災區, k=1,2,…,K 災前運輸 災後運輸
ｋ
第一層 第二層
本研究緊急供應鏈網路結構
9P
.

12. 緊急供應鏈模式建構
研究問題描述
策略定址決策
P.9
戰術路徑決策
策略定址問題設計模型之投入
策略階段
策略定址問題設計模型之產出
戰術路徑問題規劃方法之投入
戰術階段
戰術路徑問題規劃方法之產出

13. 緊急供應鏈模式建構
策略階段研究假設
1. 僅考慮地區救災中心配送常溫救難物資飲用水(非易腐性物品)；
2. 不考慮捐贈者救難物資之生產或募集等過程，配送方式由成品倉儲→成
品配送→災區；
3. 中央調度中心(CAC)與地區救災中心(LAC)的位置為固定；
4. CACs與各災區皆不事先囤積救難物資，所有救難物資皆放置在LAC；
5. LAC不需自行募集救難物資，募集救難物資工作由CAC執行；
6. CAC不能直接配送救難物資於各災區，救難物資配送皆須經由LAC；
7. LAC除有設置成本與營運成本之外，還需負擔救難物資庫存持有成本；
8. CAC設施容量大小沒有限制，但LAC因規模有限故有設施容量限制。
9P
.

14. 緊急供應鏈模式建構
策略階段符號說明
參數
部分
決策
變數
基本
指標
10P
.

15. 緊急供應鏈模式建構
策略階段模型
總供應鏈成本最小
預算限制 災區服務回應率最大
11P.

16. 緊急供應鏈模式建構
戰術階段研究假設
1. 使用同性質之車輛，各車容量皆相同且車量服務距離在一定範圍內；
2. 多部車輛且車輛數上限為已知；
3. 在緊急情況每輛車均為送貨任務優先於提貨任務；
4. LACs位置已知，災區位置與需求量亦事先告知；
5. 每個災區之需求(送貨或提貨任務)，需一次送達且僅能被一車輛服務；
6. 每一條路線所服務的災區需求量總和不能超過車輛總容量限制；
7. 每一條路線車輛須在LACs本身設定的時間窗限制內完成配送；
8. 每一個災區視需要均設有不同的服務時間與時間窗，時間窗包含了上界
與下界，車輛必須在此時間窗內到達以滿足災區的需求。
12P.

17. 緊急供應鏈模式建構
戰術階段符號說明
參數
部分
決策
變數
基本
指標
12P.

18. 緊急供應鏈模式建構
戰術階段模型
整體路徑規劃總運輸成本最小
時間窗限制
13P
.

19. PP.
問題求解方法
以多目標基因遺傳演算法求解策略階段設址問題
混合式基因遺傳演算流程圖
已達
未達
步驟1：開始
步驟2：排除非法個體
步驟3：評估與不支配排序
步驟4：選擇與交錯
步驟5：突變
步驟7：停止的標準
步驟8：決策
步
驟
6
：
菁
英
策
略
13-14

20. 問題求解方法
以多目標基因遺傳演算法求解策略階段設址問題
1 0 0 1 1 0
子樣本1
1 1 0 0 1 1
子樣本2
0 0 1 1 1 01 0 1 1 0 1
1 0 0 0 1 1
母樣本1
1 1 0 1 1 0
母樣本2
交換樣本

21. 第二代非支配基因演算法(NSGA-II)
問題求解方法
以多目標基因遺傳演算法求解策略階段設址問題
F1
F2
F3
F5
F4
次世代
樣本群
R(t)
子群體C(t)
母群體P(t)
柏拉圖最適前緣排行1,2...
擁擠距離值
解答
L
L
非支
配解
集合
Min
Min
菁英模式 擁擠競賽選擇模式
14P.
非支配解前緣的解

22. 14P
.
問題求解方法
以階層群集分析法優化策略階段選址後指派問題
以群間平均連結法計算距離

23. PP.
問題求解方法
以基因遺傳演算法求解戰術階段路徑規劃問題
巨集啟發式基因遺傳演算法流程圖
已達
未達
步驟1：起始解建構
步驟2：懲罰非法個體
步驟3：計算評估函數
步驟4：停止的標準
步驟6：選擇與交錯
步驟7：突變
步驟8：路線改善
步
驟
5
：
輸
出
最
佳
解
14-15

24. 問題求解方法
以基因遺傳演算法求解戰術階段路徑規劃問題
9 3 4 8 7 2 1 5 6
子樣本
車輛2車輛1
9 3 4 8 7
母樣本2
2 4 1 8 3 9 5 7 6
車輛1 車輛2
交換樣本
母樣本1
9 3 4 8 7 1 5 2 6
車輛1 車輛2
交配點
2 1 5 6
順序交配(Order crossover)

25. 個案設計與求解分析
個案策略階段設計與戰術階段設計
策略 階段
1900-2012 日本至少1人死亡之地震災害資料
NGDC
戰術 階段
以日本時間2011年3月11日下午14時
46分東北大地震為研究案例
15P
.

26. 個案設計與求解分析
個案策略階段相關資料
日本國際性機場(中央調度中心(CAC))i
i 1 2 3 4
國際機場i 成田國際機場 東京國際機場 關西國際機場 中部國際機場
日本地區性機場(地區救災中心(LAC))j
1 2 3 4 5 6
北海道：
新千歲機場
北海道：
函館機場
北海道：
旭川機場
宮城：
仙台機場
福島：
福島機場
新潟：
新潟機場
7 8 9 10 11 12
東京：
羽田機場
富山：
富山機場
石川：
小松機場
廣島：
廣島機場
鳥取：
米子機場
香川：
高松機場
13 14 15 16 17 18
愛嬡：
松山機場
福岡：
福岡機場
熊本：
熊本機場
宮崎：
宮崎機場
鹿兒島：
鹿兒島機場
沖繩：
那霸機場
19 20 21 22
成田
國際機場
關西
國際機場
中部
國際機場
大阪
國際機場
日本都道縣府(災區(Disaster Area))k
1 2 3 4 5 6 7 8
北海道 青森縣 岩手縣 宮城縣 秋田縣 山形縣 福島縣 茨城縣
9 10 11 12 13 14 15 16
栃木縣 群馬縣 埼玉縣 千葉縣 東京都 神奈川縣 新潟縣 富山縣
17 18 19 20 21 22 23 24
石川縣 福井縣 山梨縣 長野縣 岐阜縣 静岡縣 愛知縣 三重縣
25 26 27 28 29 30 31 32
滋賀縣 京都府 大阪府 兵庫縣 奈良縣 和歌山縣 鳥取縣 島根縣
33 34 35 36 37 38 39 40
岡山縣 広島縣 山口縣 徳島縣 香川縣 愛媛縣 高知縣 福岡縣
41 42 43 44 45 46 47
佐賀縣 長崎縣 熊本縣 大分縣 宮崎縣 鹿兒島縣 沖縄縣
地區救災中心位置 22
災區位置 47
中央調度中心位置 4

27. 個案設計與求解分析
個案策略階段相關資料
符號 數值來源 符號 數值來源 符號 數值來源
Cij 每600公里為2元 tjk 每60公里為1元 fi Pi*1元
gj Vj*2元 𝑙m
假設m=1(只有一項
物資)，有2個覆蓋
水準，l1 = 1,2
hj
每瓶水年庫存成本
3.65元
B1 1,000,000,000 Pi
日本第1類型機場
2011年國際線貨運
吞吐量*1.85%。
Vj
日本第2類型機場
2011年國內線貨運
吞吐量*3.6%
αm
𝑙m
α1
1
= 1
α1
2
= 0.8
D 𝑡𝑖𝑚𝑒
𝑙m D 𝑡𝑖𝑚𝑒
1
= 24
D 𝑡𝑖𝑚𝑒
2
= 48
τ𝑙m
τ1 = j time j, k
≤ D 𝑡𝑖𝑚𝑒
1
, j ∈ J}。
τ2 = j time j, k
≤ D 𝑡𝑖𝑚𝑒
2
, j ∈ J}
dis i, j
距離數值為實際
經緯度大圓距離
為基準(單位:公
里)
dis j, k
距離數值依據
Google map實際車
輛路徑行走最適距
離 (單位:公里)
time j, k
時間數值為依據
Google map實際車
輛路徑行走最適距
離除以時速60公里(
單位:小時)
16P.

28. 個案設計與求解分析
個案戰術階段相關資料
16P
.

29. 個案設計與求解分析
個案戰術階段相關資料
TREX-大型貨車規格(台) 600ml瓶裝水
緊急運輸車 20噸貨車，車重約7.6
噸
飲用水
規格 標準，4軸低床車 規格 24入(箱)
長(cm) 960.50 長(cm) 40.00
寬(cm) 240.50 寬(cm) 27.00
高(cm) 341.50 高(cm) 23.00
乘 載 體 積
(cm3)
60,706,001.00 體 積
(cm3)
24,840.00
乘載重量(kg) 12,400.00 重量(kg) 14.40
最高可容納600ml24入箱數(體積限制) 2,441箱
最高可容納600ml24入箱數(重量限制) 861箱
各災區區域時間窗
時間
說明
地震發生於
日本時間
2011/3/11 日
下午 14 時 46 分
救災物資配送
起始於日本時間
2011/3/12
下午 14 時 46 分
救災物資配送
規劃至日本時間
2011/3/14
下午 14 時 46 分
岩手縣
災害情報獲得
及備貨時間
24 小時
宮城縣
福島縣
茨城縣
其他
24hr12hr24hr 3/12
14:46
3/11
14:46
3/14
14:46
3/13
14:46
3/13
2:46
12hr
災區時間窗假設日本TREX
大型貨車資料
黃金救災時間72小時
16P.

30. 個案設計與求解分析
個案戰術階段相關資料
符號 數值來源 符號 數值來源
Cij
v
各節點距離為實際經緯度大圓
距離
M
∞
Dj 根據日本國土交通省日本311
東北大地震瓶裝水統計資料，
假設各災第一日飲用水需求量。
Uv 根據日本TREX大型貨車公司資料，
以20噸貨車做為緊急運輸車，貨車
能容納600ml24入的箱數為861箱。
Pj 由於在災害發生的情境下，災
區能收集之600ml24入瓶裝水
空瓶箱數可能不多，因此本研
究假設為1~10(箱)的隨機亂數。
[aj, bj] 根據日本311東北大地震發生時間，
黃金救援時間72hrs救難物資送達
原則，假設災害情報獲取及準備救
難物資需24hrs，因此災區要求時
間窗上下限必在48小時內。
n 根據日本統計局，將日本311
東北大地震粗分為75個災區，
加上本研究選址結果負責之
LAC7，共76個節點。
mj 以各災區提送貨量/10(無條件進位)，
例如岩手縣中一個災區需求量為67
箱，則服務時間應為7分鐘。
Rcost 每公里運輸成本1元
16P.

31. 個案設計與求解分析
個案策略階段求解與分析
第3代
第1代
第25代
第50代
B0=1*109
柏拉圖
最佳解編號
對應
Chromosome
目標函數
Z1 Z2
1 1 348,242,793 18.34%
2 3 516,883,539 24.40%
3 7 536,674,205 28.70%
4 48 592,667,320 31.75%
5 11 664,137,603 82.29%
6 40 813,440,112 86.19%
7 18 927,730,420 91.14%
8 16 992,966,092 92.15%
9 9 1,022,518,899 93.87%
10 27 1,281,624,223 94.68%
11 41 1,390,435,999 95.84%
17P.

32. 個案設計與求解分析
個案策略階段求解與分析
柏拉圖最
佳解編號
LAC
設置數
LAC
編號
機場名稱
LAC對應
的CAC
LAC對應
災區數量
LAC對應的災區
第8組 10
3 北海道旭川機場 2 2 32,37
7 東京國際機場 3 14
8,9,11,12,13,14,15,
22,23,27,34,40,44,4
6
9 石川小松機場 4 4 18,25,31,38
10 廣島機場 3 3 3,6,43
15 熊本機場 2 4 10,19,39,45
16 宮崎機場 2 2 5,42
17 鹿兒島機場 2 4 17,20,26,35
19 成田國際機場 2 2 2,41
21 中部國際機場 3 4 16,29,33,36
22 大阪機場 3 8 1,4,7,21,24,28,30,47
18P.

33. 個案設計與求解分析
個案策略階段求解與分析
階層群集分析法 優化指派結果
優化後運輸成本下
降$42,560,451元
戰術階段區域
起使節點
為LAC7
18P.

34. 個案設計與求解分析
個案戰術階段求解與分析
車輛數 5 6 7 8 9 10
總成本[元] 107,542,040 85,297,100 83,361,790 6,757.705 7,010.756 7,276.915
總Route時間[h] 191.42 154.345 151.119 124.811 129.029 133.465
總Route距離[km] 10754.20 8529.71 8336.179 6757.705 7010.756 7276.915
車輛數 11 12 13 14 15
總成本[元] 7,308.31 7,475.931 7,498.86 7,685.33 7,795.253
總Route時間[h] 133.988 136.782 137.164 140.272 142.104
總Route距離[km] 7308.31 7475.931 7498.86 7685.33 7795.253
路徑編號 1 2 3 4 5 6 7 8
總Route距離[km] 426.149 395.647 2079.372 1090.599 763.435 534.941 709.878 757.680
總Route時間[h] 8.302 7.527 36.922 20.043 14.340 10.149 13.281 14.244
總行駛時間[h] 7.102 6.594 34.656 18.176 12.723 8.915 11.831 12.628
總服務時間[h] 1.200 0.933 2.266 1.866 1.616 1.233 1.450 1.616
情境1 VRPPDTW
車輛數8台時各路徑參數
路徑編號：1
訪問順序 節點編號 從LAC7出發時間 2011/3/12 14:46
1 127 福島縣浅川町役場D 2011/3/12 17:40
2 115 福島縣須賀川市役所D 2011/3/12 18:23
3 113 福島縣郡山市役所D 2011/3/12 18:55
4 123 福島縣玉川村役場D 2011/3/12 19:37
回到LAC7的時間 2011/3/12 23:15
19P.

35. 路徑編號 1 2 3 4 5 6 7 8
總Route距離[km] 2008.18 1047.87 822.121 1403.971 599.191 673.426 421.448 361.963
總Route時間[h] 35.286 19.414 15.485 25.016 11.453 12.873 8.29 6.666
總行駛時間[h] 33.469 17.464 13.702 23.399 9.986 11.223 7.024 6.032
總服務時間[h] 1.816 1.95 1.783 1.616 1.466 1.65 1.266 0.633
車輛數 5 6 7 8 9 10
總成本[元] 106,697,090 86,311,500 82,967,520 7,338.174 7,551.075 7,603.248
總Route時間[h] 190.011 156.036 150.462 134.483 138.034 138.904
總Route距離[km] 10669.709 8631.150 8296.752 7338.174 7551.075 7603.248
車輛數 11 12 13 14 15
總成本[元] 7,631.426 7,710.314 7,786.253 7,821.517 7,844.318
總Route時間[h] 139.373 140.688 141.954 142.542 142.922
總Route距離[km] 7631.426 7710.314 7786.253 7821.517 7844.318
個案設計與求解分析
個案戰術階段求解與分析
情境2 VRPSPDTW
車輛數8台時各路徑參數
路徑編號：5
訪問順序 節點編號 從LAC出發時間 2011/3/12 14:46
1 56 福島縣会津若松市役所DP 2011/3/12 18:21
2 55 福島縣北塩原村役場DP 2011/3/12 18:58
3 41 宮城縣七ヶ宿町役場DP 2011/3/12 20:16
4 40 宮城縣白石市役所DP 2011/3/12 20:38
5 50 福島縣飯館村役場DP 2011/3/12 21:20
6 52 福島縣葛尾村役場DP 2011/3/12 22:00
回到LAC的時間 2011/3/13 02:14
20P.

36. 個案設計與求解分析
個案戰術階段求解與分析
情境1 VRPPDTW 情境2 VRPSPDTWV.S
服務回應率 服務回應率
99.2% 98.9%

37. 結論與後續研究建議
結論 考量資源及產能指標 考量彈性指標
考量資源及彈性指標
以日本緊急供應鏈為例，在災前預算限制下，找出10個潛在地
區救災中心之位置，並以階層群集分析法優化指派結果，有效
降低運輸成本，在災後響應時間限制下，實際規劃出最佳派車
數量8台及車輛最佳路徑。
2
災前階段兩個目標函數總供應鏈成本最小與服務回應率最大，
透過NSGA-II演算法進行一次性的完整多目標求解運算，災後
階段單目標函數總運輸成本最小透過基因遺傳演算法進行求解
運算結果顯示本研究演算法確實能有效率解決本研究所提出之
區位定址研究問題及車輛路徑規劃問題。
1
Melo et al.（2009）提到只有一些研究文獻會同時考慮策略和戰術整合性
的研究議題，而大多數的供應鏈管理問題均是以成本為導向。
成本 服務回應率策略階段選址問題
戰術階段路徑問題
20-21PP.

38. 結論與後續研究建議
後續研究建議
取得更多詳細真實的相關資料
考量易腐性物資
救災倉儲之間的調撥
加入動態及不確定性因子
21P.

39. 救難物資供應組織
災區
中央調度中心
(救難物資供應組織)
災區
地區救災中心
災前運輸 災後運輸
經策略區位定址後
中央調度中心
災區
地區救災中心
災後運輸 災後運輸
中央調度中心
災區
地區救災中心
災後運輸 災後運輸
經戰術路徑規劃後
緒論
研究背景與動機 降低供應鏈成本並考量服務回應率
提升救災效率
3P.