VICS(Voluntary Inter-industry Commerce Standards )於1998年提出CFPR模式，並應用於美國及歐洲地區許多企業，對於需求預測精確性能有效地提升、降低存貨成本及減少缺貨的狀況，成為供應鏈上協同商務之一。目前CPFR在台灣的相關文獻探討多為導入前效益評估或導入CPFR的成敗因素分析上，而在執行層面的研究較為缺乏。因此，本研究的重點在於瞭解執行層面中協同預測階段流程的核心機制滾動式預測(Rolling Forecast)之運作邏輯，以探討此核心機制中影響CFPR模式整體績效的關鍵因子。
首先，本研究中先介紹CPFR中協同預測的流程並說明流程的核心機制滾動式預測(Rollign Forecast)，以範例實際演算整個協同預測流程，因而得知影響滾動式預測的關鍵因子可能為預測機制中的預測方式：預測凍結週期(Cycle Time)與預測規劃週期(Cycle Time)。然後以一個零售通路商對象，為交易關係中的買方及其供應商為賣方，挑選一個即將上市的新品為協同商品品項，並考量此商品市場需求的環境因子：需求率與需求變動。透過實驗設計與模擬分析，探討本研究滾動式預測(Rolling Forecast)方法在不同的環境因子：需求率與需求變動與控制因子：預測凍結週期(Cycle Time)與預測規劃週期(Cycle Time)對預測績效指標與營運績效指標的影響。
最後，藉由本研究的實驗設計與模擬分析發現，這些環境因子與控制因子都對預測績效指標與營運績效指標有都顯著的影響存在，並整理本實驗影響結果以輔助業界在執行CPFR中決定有關預測規劃的決定。

第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究範圍與限制 2
1.4 研究流程 3
第二章 文獻探討 5
2.1 協同規劃、預測與補貨(Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment，CPFR®) 5
2.1.1 CPFR模式的發展歷程 5
2.1.2 CPFR的模式介紹 7
2.1.3 CPFR國內外相關文獻 15
2.2 CPFR模式之特徵 17
2.2.1 流程對應(process mapping) 18
2.2.2 資訊分享(information sharing) 22
2.2.2 異常處理機制(Exception Handling) 26
2.2.3 績效指標評選(performance index selection) 32
2.3 滾動式預測(Rolling Forecast) 33
2.3.1 滾動式預測(Rolling Forecast)的簡介 33
2.3.2 滾動式預測(Rolling Forecast)的效益 35
第三章 CPFR之滾動式預測(Rolling Forecast) 37
3.1 CPFR之協同預測簡介 37
3.1.1 CPFR執行邏輯 37
3.1.2 執行CPFR的指導方針 40
3.1.3 CPFR中協同預測的類型 43
3.1.4 CPFR中協同預測的流程 46
3.1.5 CPFR中滾動式預測(Rolling Forecast) 52
3.2 範例演算 55
3.2.1 範例情境背景 55
3.2.2 CPFR之範例運算 58
3.3 小結 72
第四章 實驗設計與模擬分析 75
4.1 系統描述與假設 75
4.1.1 系統假設 75
4.1.2 系統描述 76
4.2 實驗設計架構 81
4.2.1 模擬實驗目的 81
4.2.2 環境因子 82
4.2.3 控制因子 83
4.2.4 模擬蒐集之績效指標 83
4.3 模擬實驗結果分析 86
4.3.1 實驗分析步驟 86
4.3.2 實驗分析結果 87
4.4 小結 99
第五章 結論與建議 101
5.1 結論 101
5.2 建議 103
參考文獻 104
附錄一 模擬實驗的程式介面 108
附錄二 因子與因子之間交互作用變異數分析表 109

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