110 地方特考三等 工業工程 生產計劃與管制 考古題詳解

核心觀念

本題考查兩種需求預測方法：

1. 線性趨勢方程式（最小平方法）：以時間為自變數，建立銷售量的直線趨勢。
2. 指數平滑法：以前一期的實際值與前一期預測值加權，形成下一期預測值。

預測誤差以平均絕對偏差（MAD）衡量：

$$MAD=\frac{\sum |A_t-F_t|}{n}$$

其中，$A_t$ 為第 $t$ 期實際銷售量，$F_t$ 為第 $t$ 期預測值。

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（一）預測第 6 年銷售量

1. 線性趨勢方程式

設線性趨勢方程式為：

$$\hat{Y}_t=a+bt$$

時間資料如下：

$t$	$A_t$	$t-3$	$(t-3)^2$
1	4,800	-2	4
2	6,600	-1	1
3	6,000	0	0
4	7,800	1	1
5	8,000	2	4

因為時間平均數為 $3$，故令 $x=t-3$。實際銷售量平均數為：

$$\bar{Y}=\frac{4,800+6,600+6,000+7,800+8,000}{5} =6,640$$

斜率：

$$b=\frac{\sum (t-3)A_t}{\sum (t-3)^2}$$ $$b=\frac{(-2)(4,800)+(-1)(6,600)+(1)(7,800)+(2)(8,000)} {4+1+1+4}$$ $$b=\frac{7,600}{10}=760$$

截距：

$$a=\bar{Y}-b(3) =6,640-760(3) =4,360$$

因此，線性趨勢方程式為：

$$\hat{Y}_t=4,360+760t$$

第 6 年預測值：

$$\hat{Y}_6=4,360+760(6) =8,920$$

所以，線性趨勢法預測第 6 年銷售量為：

$$\boxed{8,920\text{ 個}}$$

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2. 指數平滑法

指數平滑公式為：

$$F_{t+1}=\alpha A_t+(1-\alpha)F_t$$

已知：

$$\alpha=0.5,\qquad F_1=4,000$$

逐期計算：

第 2 年：

$$F_2=0.5(4,800)+0.5(4,000) =4,400$$

第 3 年：

$$F_3=0.5(6,600)+0.5(4,400) =5,500$$

第 4 年：

$$F_4=0.5(6,000)+0.5(5,500) =5,750$$

第 5 年：

$$F_5=0.5(7,800)+0.5(5,750) =6,775$$

第 6 年：

$$F_6=0.5(8,000)+0.5(6,775) =7,387.5$$

依題意取整數，小數點第一位四捨五入：

$$\boxed{F_6=7,388\text{ 個}}$$

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（二）MAD 與方法比較

1. 線性趨勢法的 MAD

先計算第 1 年至第 5 年的趨勢預測值：

$$\hat{Y}_t=4,360+760t$$

核心觀念

「自製或採購」（Make or Buy）決策，是製造商在有限資源下，判斷某項零組件、半成品或服務應由企業內部生產，或向外部供應商購買。其本質是「相關成本分析」與「策略性供應決策」的綜合運用。

決策不能只比較自製成本與採購價格，還必須考慮品質、交期、產能、技術能力、供應風險及長期競爭策略等非財務因素。

基本判斷原則為：

$$\text{自製總相關成本}<\text{採購總相關成本}$$

則傾向自製；反之則傾向採購。但實務上仍須確認品質、交期與供應穩定性等條件是否達到要求。

其中，相關成本是指會因決策不同而發生差異的未來成本，主要包括：

• 可避免的變動成本；
• 可避免的固定成本；
• 採購價格、運輸費、檢驗費及訂購管理費；
• 自製所占用產能的機會成本；
• 採購導致的品質、停工及供應中斷風險成本。

已發生且無法因決策改變的沉沒成本，例如既有設備的歷史取得成本，通常不應列入比較。

解題方法

本題適合採用「量化因素加上質化因素」的分析方式。

第一步，界定決策標的與期間，例如某一零件的年度需求量、預計使用年限及品質要求。

第二步，分別計算自製與採購的相關成本。

自製成本可表示為：

$$C_M=V_MQ+F_M+OC_M$$

其中：

• $C_M$：自製總相關成本；
• $V_M$：單位自製變動成本；
• $Q$：需求數量；
• $F_M$：可避免固定成本；
• $OC_M$：自製所占用產能的機會成本。

採購成本可表示為：

$$C_B=P_BQ+F_B+T+I$$

其中：

• $C_B$：採購總相關成本；
• $P_B$：單位採購價格；
• $Q$：採購數量；
• $F_B$：採購所產生的固定費用；
• $T$：運輸、驗收、檢驗及訂購處理成本；
• $I$：庫存、缺料及供應風險等相關成本。

第三步，計算損益兩平數量。若自製成本為：

$$C_M=F_M+V_MQ$$

採購成本為：

$$C_B=F_B+P_BQ$$

則自製與採購無差異時：

$$F_M+V_MQ=F_B+P_BQ$$

因此：

$$Q^*=\frac{F_M-F_B}{P_B-V_M}$$

當實際需求量大於 $Q^*$，且自製單位變動成本低於採購價格時，通常較適合自製；當需求量低於 $Q^*$，通常較適合採購。

第四步，加入非財務因素及長期策略因素，避免因單純比較價格而作出錯誤決策。

重要因素分析

一、相關成本與總持有成本

成本是最基本的判斷因素，但必須使用「相關成本」，不能只比較供應商報價與內部材料成本。

自製時應考慮：

• 原材料成本；
• 直接人工成本；
• 製造費用中的可避免部分；
• 設備操作與維修費；
• 生產排程及現場管理成本；
• 額外檢驗與重工成本。

採購時除採購單價外，還要計入：

• 運輸及保險費；
• 進貨檢驗費；
• 訂購與行政處理費；
• 包裝、倉儲及庫存成本；
• 供應商管理成本；
• 缺料、退貨及品質異常成本。

不可直接將所有分攤固定成本視為自製成本，因為即使改採購，部分固定成本仍然存在，這些成本並非相關成本。

二、產能利用與機會成本

自製會占用機器、人工、廠房及管理資源，因此必須分析現有產能是否足夠。

若企業有閒置產能，自製的機會成本較低；若產能已滿，自製該零件可能排擠其他高毛利產品，此時應將被排擠產品的貢獻毛利列為機會成本。

例如，自製零件每單位節省 $20$ 元，但每單位占用產能所損失的其他產品貢獻毛利為 $30$ 元，則自製實際上每單位少獲利 $10$ 元，採購反而較有利。

因此，自製決策不能只看「自製成本是否低於採購價格」，還要比較產能的最佳用途。

三、需求量與需求穩定性

需求量會影響固定成本的分攤及設備投資效益。需求量大且穩定時，企業較容易透過大量生產降低單位成本，並充分利用專用設備。

需求量小、波動大或產品生命週期短時，自製設備可能無法充分利用，造成：

• 單位固定成本偏高；
• 設備閒置；
• 原材料與成品庫存增加；
• 產品改款時設備無法使用。

因此，需求數量應搭配需求穩定性、成長趨勢及預測誤差共同評估。

四、品質控制能力

自製通常具有較直接的品質控制能力，企業可自行制定製程標準、檢驗規範及改善措施，並即時追蹤不良原因。

若零件涉及：

• 產品安全；
• 關鍵性能；
• 高精密度；
• 法規認證；
• 品牌信譽；

企業通常會較重視自製，以掌握關鍵製程與品質資料。

採購則必須評估供應商的製程能力、品質系統、歷史不良率、檢驗能力及矯正措施。若供應商品質不穩定，表面上較低的採購價格可能因退貨、重工、客訴及停線而失去優勢。

五、交期與供應速度

交期會直接影響生產排程、在製品數量及顧客服務水準。

自製的優點是：

• 生產排程較容易配合；
• 緊急訂單較容易調整；
• 可縮短等待供應商的時間；
• 可即時處理規格變更。

採購則須考慮供應商的製造週期、運輸時間、交貨準時率及緊急補貨能力。若零件是生產瓶頸，供應商延遲交貨可能造成整條生產線停工。

因此，交期評估不能只看平均交貨天數，也應分析交期變異及最壞情況。

六、供應可靠性與供應中斷風險

採購會增加對外部供應商的依賴，可能面臨：

• 供應商財務困難或倒閉；
• 原材料短缺；
• 天然災害；
• 勞資爭議；
• 運輸中斷；
• 地緣政治風險；
• 供應商優先供貨給其他客戶。

若採用單一供應商，風險更為集中。企業可採取雙重供應、建立安全庫存、簽訂長期契約或保留部分自製能力等方式降低風險。

對關鍵零組件而言，即使採購成本較低，也不能忽略供應中斷所造成的停線損失。

七、製程技術與核心能力

核心觀念

整體設備效率（Overall Equipment Effectiveness, OEE）是衡量設備在「計畫生產時間」內，實際產出良品之有效程度的綜合指標。它不只看設備是否運轉，還同時考慮：

1. 設備可運轉的時間比例；
2. 實際生產速度是否達到理想速度；
3. 生產產品的良率。

因此，OEE 可用來辨識設備損失來源，並據以安排改善優先順序。

OEE 主要分析製造現場的六大損失：

• 故障損失、換模與調整損失：影響可動率；
• 小停機與空轉損失、速度降低損失：影響性能效率；
• 製程不良與重工損失、開機初期不良損失：影響良率。

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OEE 的計算公式

OEE 由可動率、性能效率及良率三項構成：

$$OEE=\text{可動率}\times\text{性能效率}\times\text{良率}$$

一、可動率（Availability）

可動率表示設備在計畫生產時間內，實際處於運轉狀態的比例。

$$\text{可動率} = \frac{\text{運轉時間}}{\text{計畫生產時間}}$$

其中：

$$\text{運轉時間} = \text{計畫生產時間}-\text{非計畫停機時間}$$

計畫生產時間是排除休息、假日及已預定不生產時段後，設備原本應投入生產的時間。預定休息及排定保養通常不列入 OEE 分母。

二、性能效率（Performance Efficiency）

性能效率表示設備實際生產速度相對於理想生產速度的程度。

$$\text{性能效率} = \frac{\text{理想週期時間}\times\text{總產量}} {\text{運轉時間}}$$

其中：

• 理想週期時間：設備在最佳狀態下生產一件產品所需的最短時間；
• 總產量：包括良品與不良品的全部產量；
• 運轉時間：設備實際運轉的時間。

性能效率未達 100%，通常代表有小停機、空轉、速度降低等損失。

三、良率（Quality Rate）

良率表示總產量中符合品質要求的良品比例。

$$\text{良率} = \frac{\text{良品數}}{\text{總產量}}$$

亦可寫成：

$$\text{良率} = \frac{\text{總產量}-\text{不良品數}} {\text{總產量}}$$

四、OEE 的合併公式

將三項指標相乘：

$$OEE = \frac{\text{運轉時間}}{\text{計畫生產時間}} \times \frac{\text{理想週期時間}\times\text{總產量}} {\text{運轉時間}} \times \frac{\text{良品數}}{\text{總產量}}$$

中間的運轉時間及總產量可約分，因此：

$$OEE = \frac{\text{理想週期時間}\times\text{良品數}} {\text{計畫生產時間}}$$

此式顯示，OEE 的本質是：在計畫生產時間內，實際完成的良品產出，與理論上可完成的最大良品產出相比之比例。

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解題方法

本題適合採用「定義—公式—損失分類—數值示例—改善措施」的架構作答：

1. 先說明 OEE 衡量的是設備的綜合有效程度；
2. 再分別定義可動率、性能效率與良率；
3. 寫出三者相乘的 OEE 公式；
4. 將六大損失對應到三項指標；
5. 以一組完整生產資料計算；
6. 根據最低的指標找出改善優先事項；
7. 說明改善措施及改善後的效果。

這樣能同時回答題目要求的「何謂 OEE」、「計算公式」及「如何利用計算結果改善效率」。

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計算示例

某生產設備一班原始時間為 480 分鐘，其中休息及排定非生產時間共 30 分鐘。當班發生故障及調整停機共 50 分鐘，實際生產 7,600 件，其中不良品 200 件。該產品的理想週期時間為每件 3 秒。

第一步：計算計畫生產時間

$$\text{計畫生產時間} = 480-30 = 450\text{分鐘}$$

第二步：計算實際運轉時間

$$\text{運轉時間} = 450-50 = 400\text{分鐘}$$

第三步：計算可動率

$$\text{可動率} = \frac{400}{450} = 0.8889 = 88.89\%$$

第四步：換算理想週期時間

理想週期時間為 3 秒，換算成分鐘：

$$3\text{秒} = \frac{3}{60} = 0.05\text{分鐘}$$

第五步：計算性能效率

$$\text{性能效率} = \frac{0.05\times 7,600}{400} = \frac{380}{400} = 0.95 = 95\%$$

第六步：計算良率

良品數為：

$$7,600-200 = 7,400\text{件}$$

因此：

$$\text{良率} = \frac{7,400}{7,600} = 0.9737 = 97.37\%$$

第七步：計算 OEE

$$OEE = 88.89\%\times95\%\times97.37\%$$ $$OEE \approx82.22\%$$

也可直接驗算：

核心觀念

本題考查存貨管理績效的兩項重要指標：

1. 存貨週轉率（Inventory Turnover Rate）
2. 存貨週轉天數（Inventory Turnover in Days）

兩者皆用來衡量企業在一定期間內，存貨被銷售、耗用及補充的速度。

一般而言，在相同業別、需求條件及會計期間下：

• 存貨週轉率越高，表示存貨周轉速度越快，資金積壓較少。
• 存貨週轉天數越低，表示存貨平均停留期間越短，存貨管理通常較有效率。

但週轉率過高也可能代表安全存量不足，增加缺貨、停工或失去訂單的風險，因此應搭配服務水準、缺貨率及生產穩定性綜合判斷。

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一、存貨週轉率

1. 意義

存貨週轉率表示企業在一個會計期間內，平均存貨被銷售或耗用的次數。

例如，存貨週轉率為 $4$，表示企業一年中平均存貨大約完成 $4$ 次銷售或耗用循環。

存貨週轉率可反映：

• 存貨銷售或耗用速度
• 存貨資金占用程度
• 存貨滯銷或積壓情形
• 存貨管理與採購、生產、銷售政策的成效

2. 計算公式

標準公式為：

$$\text{存貨週轉率} = \frac{\text{銷貨成本}}{\text{平均存貨}}$$

其中：

$$\text{平均存貨} = \frac{\text{期初存貨}+\text{期末存貨}}{2}$$

因此完整公式為：

$$\text{存貨週轉率} = \frac{\text{銷貨成本}} {\left(\text{期初存貨}+\text{期末存貨}\right)/2}$$

存貨週轉率的單位為「次／年」、「次／季」或「次／月」，取決於銷貨成本與平均存貨所採用的期間。

3. 為何使用銷貨成本

分子應以銷貨成本為主，而非直接使用銷貨收入，原因在於：

• 銷貨成本是以成本衡量；
• 存貨也是以成本衡量；
• 兩者具有一致的衡量基礎。

若以銷貨收入除以存貨，會受到售價及毛利率影響，較不能純粹反映存貨實際耗用速度。

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二、存貨週轉天數

1. 意義

存貨週轉天數表示存貨從購入、生產完成到銷售或耗用，平均需要多少天。

例如，存貨週轉天數為 $90$ 天，表示企業平均約需 $90$ 天才能將存貨完成一次銷售或耗用循環。

此指標也可視為平均存貨持有期間，天數越低，通常表示：

• 存貨停留時間較短；
• 存貨資金占用時間較短；
• 存貨滯銷風險較低；
• 存貨管理效率較高。

2. 計算公式

存貨週轉天數可由存貨週轉率推導：

$$\text{存貨週轉天數} = \frac{365}{\text{存貨週轉率}}$$

將存貨週轉率公式代入後：

$$\text{存貨週轉天數} = \frac{\text{平均存貨}}{\text{銷貨成本}} \times 365$$

完整公式為：

$$\text{存貨週轉天數} = \frac{\left(\text{期初存貨}+\text{期末存貨}\right)/2} {\text{銷貨成本}} \times 365$$

若公司採用會計年度的 $360$ 天計算，分子可使用 $360$，但一般財務分析通常以 $365$ 天為基礎。本題採用 $365$ 天。

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三、計算例

假設甲、乙兩家公司屬於相同產業，均以一年為分析期間，且兩家公司資料如下：

項目	甲公司	乙公司
期初存貨	2,000,000 元	3,000,000 元
期末存貨	4,000,000 元	5,000,000 元
年度銷貨成本	12,000,000 元	12,000,000 元

（一）甲公司

步驟一：計算平均存貨

$$\text{甲公司平均存貨} = \frac{2,000,000+4,000,000}{2} = 3,000,000\text{ 元}$$

步驟二：計算存貨週轉率

核心觀念

本題考的是「具有數量折扣時，如何決定經濟訂購量 EOQ」。重點在於：數量折扣會使單位購買成本 $C$ 隨訂購量 $Q$ 改變，因此不能只計算一次 EOQ，而必須針對各價格區間分別求出可行訂購量，再比較各方案的年度總成本。

在基本 EOQ 模型中：

• $D$：年需求量
• $S$：每次訂購成本
• $Q$：每次訂購量
• $C$：單位購買成本
• $H$：每單位每年的存貨持有成本
• $TC(Q)$：年度總成本

當存貨持有成本固定時，年度總成本為：

$$TC(Q)=DC+\frac{D}{Q}S+\frac{Q}{2}H$$

其中：

• $DC$：年度購買成本
• $\frac{D}{Q}S$：年度訂購成本
• $\frac{Q}{2}H$：年度持有成本

若 $C$ 隨價格級距改變，但 $H$ 固定，則每一價格級距內的 EOQ 為：

$$Q^*=\sqrt{\frac{2DS}{H}}$$

由於 $H$ 固定，EOQ 不會因單位價格 $C$ 改變而改變；但是，年度購買成本 $DC$ 會因數量折扣而改變，因此仍須比較各價格方案的總成本。

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解題方法：數量折扣下 EOQ 的決定程序

以下以「全量折扣」（all-units quantity discount）為例，即只要訂購量達到某一級距，全部訂購量均適用該級距單價。

第一步：整理價格級距與可行範圍

將各單位價格及其適用訂購量整理如下：

價格級距	單位價格	訂購量範圍
第一級	$C_1$	$Q<L_1$
第二級	$C_2$	$L_1\leq Q<L_2$
第三級	$C_3$	$Q\geq L_2$

通常有：

$$C_1>C_2>C_3$$

也就是訂購量越大，單位價格越低。

第二步：計算基本 EOQ

利用固定持有成本公式計算：

$$Q^*=\sqrt{\frac{2DS}{H}}$$

此一數值是未考慮價格級距限制時，使訂購成本與持有成本合計最小的訂購量。

第三步：檢查 EOQ 是否落在各價格級距內

對每一價格級距分別檢查：

1. 若 $Q^*$ 落在該價格級距內，則該級距的候選量為 $Q^*$。
2. 若 $Q^*$ 小於該級距的最低訂購量，則為取得該級距價格，必須將候選量調整為最低訂購量。
3. 若 $Q^*$ 大於該級距的最高訂購量，則該級距的候選量應取該級距的最大可行訂購量，實務上通常以價格折扣的斷點作為比較數量。
4. 最低價格級距若沒有上限，且 $Q^*$ 小於其最低訂購量，則候選量取該級距的最低訂購量。

可將各級距候選量表示為：

$$Q_i^{\text{候選}}= \begin{cases} Q^*, & Q^*\text{ 落在第 }i\text{ 級距}\\ L_i, & Q^*<L_i\\ U_i, & Q^*>U_i \end{cases}$$

其中 $L_i$ 與 $U_i$ 分別為該級距的最低與最高可行訂購量。

第四步：計算各候選方案的年度總成本

將每一價格級距的候選訂購量代入：

$$TC_i=DC_i+\frac{D}{Q_i}S+\frac{Q_i}{2}H$$

其中 $C_i$ 為該候選量所適用的單位價格。

第五步：選擇年度總成本最低者

比較所有可行候選方案：

$$Q_{\text{最適}}=\arg\min TC_i$$

年度總成本最低的候選量，即為具有數量折扣下的最適經濟訂購量。

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計算例

某產品資料如下：

• 年需求量：$D=10{,}000$ 單位
• 每次訂購成本：$S=200$
• 每單位每年持有成本：$H=4$
• 數量折扣如下：

訂購量	單位價格
$1\sim499$	$50$
$500\sim999$	$49$
$1{,}000$ 以上	$48$

假設採用全量折扣。

第一步：計算基本 EOQ

$$Q^*=\sqrt{\frac{2DS}{H}}$$ $$Q^*=\sqrt{\frac{2(10{,}000)(200)}{4}}$$ $$Q^*=\sqrt{1{,}000{,}000}=1{,}000$$

因此，基本 EOQ 為：

$$Q^*=1{,}000\text{ 單位}$$

第二步：檢查各價格級距

第一級：$Q=1\sim499$，單價 $C_1=50$

基本 EOQ 為 $1{,}000$，超過本級距的上限，因此本級距的候選量取最大可行量：

$$Q_1=499$$

第二級：$Q=500\sim999$，單價 $C_2=49$

基本 EOQ 為 $1{,}000$，超過本級距的上限，因此本級距的候選量取最大可行量：

$$Q_2=999$$

核心觀念

詹森法則（Johnson’s rule）是用來決定「$n$ 項工作、兩部機器」之最佳加工順序的方法，目的在於使全部工作完成時間（makespan）最小。

典型流程為：

$$M_1 \longrightarrow M_2$$

每項工作均須先在機器 $M_1$ 加工，再至機器 $M_2$ 加工。詹森法則的核心判斷如下：

• 若某工作的最短加工時間發生在 $M_1$，該工作排在目前序列的最前端。
• 若某工作的最短加工時間發生在 $M_2$，該工作排在目前序列的最後端。
• 重複上述程序，直到所有工作均完成排序。

詹森法則的目的，是在兩機器流程型生產環境下，最小化總流程時間：

$$C_{\max}$$

其中 $C_{\max}$ 表示最後一項工作在第二部機器完成的時間。

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詹森法則的實施條件

詹森法則必須在特定假設下才能保證得到最佳順序。主要條件如下：

1. 只有兩部機器

所有工作均依序通過兩部機器：

$M_1 \rightarrow M_2$

2. 所有工作均遵循相同加工路線

每項工作都必須先經過 $M_1$，再經過 $M_2$，不得有工作只使用其中一部機器。

3. 每部機器一次只能加工一項工作

機器不可同時處理兩項工作。

4. 工作不可中斷

工作一旦在某部機器上開始加工，必須連續加工至完成，不得中途暫停後再恢復。

5. 工作不可超越

工作在第二部機器上的加工順序，必須與第一部機器相同，不得發生插隊或超越。

6. 各項加工時間已知且固定

工作 $i$ 在兩部機器上的加工時間分別為：

$$a_i = \text{工作 }i\text{ 在 }M_1\text{ 的加工時間}$$ $$b_i = \text{工作 }i\text{ 在 }M_2\text{ 的加工時間}$$

7. 所有工作同時可供加工

通常假設所有工作在時間 $0$ 已可開始加工，沒有不同的到料時間或釋出時間。

8. 換線或整備時間可忽略，或已包含於加工時間內

9. 最佳化目標為最小化總流程時間

亦即縮短最後一項工作在 $M_2$ 完成的時間 $C_{\max}$，而非個別工作平均等待時間或逾期成本。

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解題方法與實施步驟

步驟一：列出每項工作的兩部機器加工時間

建立如下資料表：

工作	$M_1$ 加工時間	$M_2$ 加工時間
$J_1$	$a_1$	$b_1$
$J_2$	$a_2$	$b_2$
$\cdots$	$\cdots$	$\cdots$

每次均在所有尚未排序的加工時間中，尋找最小值。

步驟二：找出目前最小加工時間

將所有尚未排定工作的 $M_1$ 與 $M_2$ 加工時間放在一起比較，找出最小者。

步驟三：依最小值所在的機器安排位置

• 最小值若位於 $M_1$：

將該工作排在目前尚未安排位置的最前面。

• 最小值若位於 $M_2$：

將該工作排在目前尚未安排位置的最後面。

步驟四：刪除已排定工作

將該工作從未排序清單中刪除，對剩餘工作重複步驟二與步驟三。

步驟五：形成完整工作順序

當所有工作均排定後，即得到詹森法則所決定的加工順序。

步驟六：計算兩部機器的開始與完成時間

對於依序排列的工作，第一部機器的完成時間為：

$$C_{1j}=C_{1,j-1}+a_j$$

第二部機器的開始時間必須等候兩項條件同時成立：

1. 該工作已在 $M_1$ 完成；
2. $M_2$ 已完成前一項工作。

因此：

$$S_{2j}=\max(C_{1j},C_{2,j-1})$$

第二部機器的完成時間為：

$$C_{2j}=S_{2j}+b_j$$

最後一項工作的 $C_{2j}$ 即為總流程時間 $C_{\max}$。

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範例說明

假設有五項工作，均須依序通過 $M_1$ 與 $M_2$，加工時間如下：

工作	$M_1$ 加工時間	$M_2$ 加工時間
$A$	3	8
$B$	7	4
$C$	5	6
$D$	9	2
$E$	4	7

第一次選擇

所有加工時間中的最小值為 $2$，位於工作 $D$ 的 $M_2$。

因為最小值位於第二部機器，所以 $D$ 排在最後端：

$$\_ \quad \_ \quad \_ \quad \_ \quad D$$

第二次選擇

刪除 $D$ 後，剩餘加工時間的最小值為 $3$，位於工作 $A$ 的 $M_1$。