107 專技高考高等考試 工業工程技師 生產管理 考古題詳解

核心觀念

本題評量工廠實務現場管理（Gemba Kaizen）的基礎工具——5S 運動。 5S 源自日本豐田生產方式（Toyota Production System, TPS）與全面生產維護（TPM），是精實生產（Lean Production）與工業工程（IE）消除浪費（Muda）、推動目視管理（Visual Management）的核心基石。 題目特別指明「提升生產力」與「減少工安問題」兩大目標，因此作答不僅需列出五項要素的名詞定義，更應緊扣其實施手法及其在消除動作浪費（提升生產力）​與消除不安全環境（改善工安）​的具體效益。

解題方法

本題為典型的名詞與內涵申論題。解題時應採「邏輯遞進結構」展開：

1. 結構切入：將 5S 劃分為三個層次：

• 現場物理改善（動態執行）：整理（Seiri）、整頓（Seiton）、清掃（Seisou）。
• 制度化維持（靜態標準）：清潔（Seiketsu）。
• 人員心態養成（文化內化）：素養（Shitsuke）。

2. 答題模板：針對每一個「S」，統一以「定義 $\rightarrow$ 關鍵實施工具／原則 $\rightarrow$ 生產力與工安效益」三步驟精準鋪陳，版面層次分明，便於閱卷委員掌握評分點。

解題技巧

1. 混淆陷阱辨析：

• 「清掃」vs.「清潔」：清掃是動詞（Action），指掃除污垢與進行自主點檢；清潔是狀態與制度（Condition & Standardization），指維持前 3S 的成果並建立標準作業程序（SOP）。切忌混為一談。

2. 關鍵字得分群：

• 整理：寫出「紅單運動（Red Tag Campaign）」、「區分要與不要」。
• 整頓：寫出「三定原則（定品、定位、定量）」、「目視化管理」、「零尋找時間」。
• 清掃：寫出「清掃即點檢」、「及早發現設備異常」。
• 清潔：寫出「標準化」、「查核表（Checklist）」。
• 素養：寫出「習慣化」、「遵守標準規章」。

3. 記憶口訣：

• 整理（丟棄不要物）、整頓（各就各位）、清掃（乾淨點檢）、清潔（制定規範）、素養（持之以恆）。

【答案】

5S 運動源自日語羅馬拼音字首為「S」的五項現場管理原則，其具體內容與管理意涵分述如下：

1. 整理（Seiri, Sort）

• 定義：明確區分作業現場「要」與「不要」的物品，並將「不要」的物品堅決清除、移開或報廢。

核心觀念

本題考查供應鏈管理（Supply Chain Management, SCM）中逆向物流（Reverse Logistics, RL）​與閉環供應鏈（Closed-Loop Supply Chain, CLSC）​之核心定義、驅動因素及其戰略意涵。

依據美國逆向物流執行委員會（Reverse Logistics Executive Council, RLEC）與學者 Rogers & Tibben-Lembke（1999）之經典定義：

逆向物流是指「為了重新獲取產品價值（Recapturing Value）或進行妥善處置（Proper Disposal），對原物料、在製品庫存、製成品以及相關資訊，從消費點（Point of Consumption）到起源點（Point of Origin）進行有效率且具成本效益的規劃、執行與控管的流程。」

解題方法

本題為標準的觀念型申論題，閱卷評分關鍵在於「概念界定的精準度」與「結構構面的完整度」。作答切入點採四層次展開：

1. 嚴謹定義：界定流向（終端回流至起點）與核心目的（價值回收與最終處置）。
2. 核心戰略意義與驅動動機：從顧客關係、成本與價值回收、法規與環保（EPR）、循環經濟等構面切入。
3. 作業管道與價值處置階層（5R 架構）：說明逆向物流包含的具體處理途徑（再利用、維修、整新、再製造、拆解回收）。
4. 與傳統正向物流之特徵對比：突顯逆向物流在預測、路徑與管理上的複雜性，論證其在現代供應鏈扮演的關鍵控制角色。

選項分析

本題為高考專技工程師之申論題，非選擇題型。針對逆向物流實務中常見的五大處置管道（處置選項）進行內涵剖析：

1. 直接再利用（Resell / Reuse）

• 意涵：未經重大加工，直接轉售未拆封退貨品或可重複使用的包裝容器（如棧板、物流箱）。
• 適用情境：消費者無理由退貨之完好商品、B2B 循環包材。

2. 維修與整新（Repair & Refurbish）

• 意涵：對不良品進行零件更換或外觀翻新，使其恢復特定運作標準或降級銷售。
• 適用情境：保固期內維修品、整新機（B-stock）市場。

3. 再製造（Remanufacturing）

• 意涵：將廢舊產品完全拆解至零件層級，經清洗、檢測、修復後，按原新品標準重新組裝，具備新品相同性能與保固。
• 適用情境：汽車零組件（發電機、變速箱）、大型複印事務機、航空器材。

4. 零件拆解與材料回收（Cannibalization & Recycling）

• 意涵：無法整體再製的產品，取下可用堪用零件作為售後備料；剩餘材料破碎分解為原物料重回生產體系。
• 適用情境：報廢電子電器、貴金屬提煉、塑料粒子回收。

5. 安全掩埋或焚化處置（Safe Disposal / Waste-to-Energy）

• 意涵：完全失去商業價值與材料價值的殘餘廢棄物，以符合法規之安全無害化方式處理。
• 適用情境：醫療廢棄物、有害化學殘餘物。

核心觀念

本題評量限制理論（Theory of Constraints, TOC）​中限制驅導式排程法（Drum-Buffer-Rope, DBR）​之現場控制機制——緩衝區管理（Buffer Management）。

1. 時間緩衝（Time Buffer）之本質： 在 TOC 理論中，緩衝區並非傳統大量堆積的實體庫存，其本質是時間（Time）。係指將物料提前投入製程、預留因應各項隨機擾動（如機台故障、人員請假、缺料等墨菲定律現象）的時間量，藉此轉換為在特定關鍵站點前維持的一定安全在製品（WIP）。
2. DBR 排程系統架構：

• 鼓（Drum）：系統的限制資源或產能限制資源（Capacity Constraint Resource, CCR），負責訂定全廠生產節奏與主排程。
• 繩子（Rope）：物料投入控制線，依據瓶頸產能進行物料釋放控制，避免過度投料造成在製品氾濫。
• 緩衝區（Buffer）：設置於關鍵管制點的時間保護機制，用以吸收製程變異。

解題方法

申論答題應採取「定位架構 $\to$ 逐項剖析」的切入模式：

1. 確立緩衝區的共同本質：先界定緩衝區為「時間緩衝」，以展現工業工程技師的專業深度。
2. 三構面系統化闡述：針對「瓶頸緩衝區」、「出貨緩衝區」與「裝配緩衝區」，皆依設置位置、實質意義與管理目的三個構面條列回答，版面層次井然有序，切中閱卷評分重點。

選項分析

本題為專技高考之申論問答題，無選項設計。針對題目所指定之三種緩衝區，其核心解析如下：

一、 瓶頸緩衝區（CCR Buffer / Constraint Buffer）

1. 設置位置：位於產能限制資源（CCR / 瓶頸工作站）的正前方。
2. 意義：在瓶頸資源加工前，刻意讓上游在製品提前抵達並累積的時間量。
3. 目的：

• 防止瓶頸飢餓（Starvation）：瓶頸資源每損失一小時的產能，等同於整個工廠損失一小時的產出。
• 吸收上游隨機變異：保護瓶頸不受上游非瓶頸製程當機、換模延誤、搬運不及等問題干擾，確保瓶頸資源能夠百分之百持續運作，維持全廠既定的產出步調（Drum）。

二、 出貨緩衝區（Shipping Buffer）

1. 設置位置：位於最終成品加工完成到對顧客承諾之交期（Due Date）之間。
2. 意義：從工件離開瓶頸（或非瓶頸最後製程）到預定出貨日之間所預留的時間餘裕。
3. 目的：

• 保護交期承諾：吸收工件離開瓶頸之後，直至包裝、檢驗與裝運等下游非瓶頸製程中可能發生的隨機擾動。
• 避免延遲交貨損失：防止因下游突發延宕導致出貨違約，確保達交率（On-Time Delivery），維繫顧客滿意度與企業商譽。

核心觀念

本題評量時間數列預測（Time Series Forecasting）中兩大基礎且核心的平滑技術：

1. 加權移動平均法（Weighted Moving Average, WMA） 相較於簡單移動平均法賦予過去各期相同的權重，加權移動平均法考量距預測期愈近的實際數據通常包含愈多近期市場趨勢資訊，因此賦予愈靠近預測期的數據愈大的權重。 $n$ 期加權移動平均公式為： $F_{t+1} = \sum_{i=1}^{n} w_i A_{t-i+1} = w_1 A_t + w_2 A_{t-1} + \dots + w_n A_{t-n+1}$ 其中 $F_{t+1}$ 為第 $t+1$ 期的預測值，$A_k$ 為第 $k$ 期的實際需求量，且權重總和 $\sum_{i=1}^{n} w_i = 1$。

2. 簡單指數平滑法（Simple Exponential Smoothing, SES） 本質為一種對過去所有歷史資料賦予呈幾何級數衰減權重的加權方法。新一期的預測值由「前一期的實際值」與「前一期的預測值」依平滑係數 $\alpha$ 加權組合而成： $F_{t+1} = \alpha A_t + (1 - \alpha) F_t = F_t + \alpha (A_t - F_t)$ 其中 $\alpha$ 為平滑係數（$0 \le \alpha \le 1$），$(A_t - F_t)$ 為前一期的預測誤差。本題透過「前 3 期平均值」設定第 4 期的初始預測值 $F_4$，再逐期遞迴計算至第 8 期。

解題方法

(一) 4 期加權移動平均法預測第 8 期銷售量

1. 選定歷史資料期數 預測第 8 期（$t+1 = 8$），採用前 4 期（第 4、5、6、7 期）的實際銷售量：

• 第 7 期（距今最近，第 1 近）：$A_7 = 1,500$
• 第 6 期（第 2 近）：$A_6 = 1,300$
• 第 5 期（第 3 近）：$A_5 = 1,450$
• 第 4 期（第 4 近）：$A_4 = 1,350$

2. 配置權重並計算 依題目要求「權重依接近現在資料的順序設為 0.4、0.3、0.2、0.1」： $w_1 = 0.4 \quad (\text{對應 } A_7)$ $w_2 = 0.3 \quad (\text{對應 } A_6)$ $w_3 = 0.2 \quad (\text{對應 } A_5)$ $w_4 = 0.1 \quad (\text{對應 } A_4)$

代入加權移動平均公式： $F_8 = 0.4 A_7 + 0.3 A_6 + 0.2 A_5 + 0.1 A_4$

核心觀念

本題旨在評量生產與作業管理中主生產排程（Master Production Schedule, MPS）​與可承諾庫存量（Available to Promise, ATP）​之核心推導能力。

1. 預計期末庫存量（Projected Available Balance, PAB）： 在無特定需求時間限度（Demand Time Fence, DTF）的標準假設下，考量穩健與保守原則，每一期的需求量取「預測值（Forecast, $F_t$）」與「已確認顧客訂單（Customer Orders, $CO_t$）」之較大者： $Demand_t = \max(F_t, CO_t)$ 第 $t$ 週的預計期末庫存量推導公式為： $PAB_t = PAB_{t-1} + MPS_t - \max(F_t, CO_t)$ （其中第 1 週之前期庫存 $PAB_0$ 即為期初存貨 $I_0 = 200$）。

2. 主生產排程（MPS）觸發機制： MPS 採固定批量（Lot-for-Lot 或固定批量法，本題規定固定批量 $Q = 300$）。當某期期初之庫存不足以支應當期需求，即預期庫存小於 0（$PAB_{t-1} - \max(F_t, CO_t) < 0$）時，必須在該期排入 MPS 生產批量（$MPS_t = 300$）；否則不排產（$MPS_t = 0$）。

3. 可承諾庫存量（ATP）計算規則（離散型／不累積法，Discrete ATP）： 業務部門用以回覆新客戶訂單的現貨與產能額度。ATP 僅扣除「已確認顧客訂單」，絕不可扣除「預測值」：

• 第 1 週（首期）：可用資源包含「期初存貨」與「第 1 週 MPS」，扣除至下一次排產前之所有確認訂單總和： $ATP_1 = I_0 + MPS_1 - \sum_{i=1}^{k-1} CO_i$ （其中 $k$ 為下一次出現 $MPS > 0$ 的週次）。
• 後續排產週（$MPS_t > 0$ 之週次）：可用資源僅為該批生產量 $MPS_t$，扣除該週起至下一次排產前之所有確認訂單總和： $ATP_t = MPS_t - \sum_{i=t}^{m-1} CO_i$ （其中 $m$ 為再下一次出現 $MPS > 0$ 的週次；若之後無排產，則累計至計畫期間結束）。
• 非排產週（$MPS_t = 0$ 之週次）：不另行計算承諾量（標註為 $0$ 或留空）。

解題方法

步驟一：確認各週需求基準量 $\max(F_t, CO_t)$

• 一月份（第 1～4 週）：每週預測 $F_t = 480 / 4 = 120$。
• 二月份（第 5～8 週）：每週預測 $F_t = 600 / 4 = 150$。
• 各週需求量取 $\max(F_t, CO_t)$：
• 第 1 週：$\max(120, 100) = 120$
• 第 2 週：$\max(120, 90) = 120$
• 第 3 週：$\max(120, 50) = 120$
• 第 4 週：$\max(120, 50) = 120$
• 第 5 週：$\max(150, 20) = 150$
• 第 6 週：$\max(150, 0) = 150$
• 第 7 週：$\max(150, 0) = 150$
• 第 8 週：$\max(150, 0) = 150$

步驟二：推導各週 MPS 與預計期末庫存量（PAB）

已知期初存貨 $PAB_0 = 200$，批量 $Q = 300$：

• 第 1 週： 若不生產，期末庫存為 $200 - 120 = 80 \ge 0$ $\implies$ 不需生產，$MPS_1 = 0$。 $PAB_1 = 200 + 0 - 120 = 80$
• 第 2 週： 若不生產，庫存為 $80 - 120 = -40 < 0$ $\implies$ 需生產一批量，$MPS_2 = 300$。 $PAB_2 = 80 + 300 - 120 = 260$
• 第 3 週： 若不生產，庫存為 $260 - 120 = 140 \ge 0$ $\implies$ 不需生產，$MPS_3 = 0$。 $PAB_3 = 260 + 0 - 120 = 140$
• 第 4 週： 若不生產，庫存為 $140 - 120 = 20 \ge 0$ $\implies$ 不需生產，$MPS_4 = 0$。 $PAB_4 = 140 + 0 - 120 = 20$
• 第 5 週： 若不生產，庫存為 $20 - 150 = -130 < 0$ $\implies$ 需生產一批量，$MPS_5 = 300$。 $PAB_5 = 20 + 300 - 150 = 170$
• 第 6 週：

核心觀念

本題評量定量訂購系統（Continuous Review System / Fixed-Order Quantity System，即 $(s, Q)$ 系統）於隨機需求下的庫存控制模式，主要涵蓋三大核心觀念：

1. 經濟訂購量（Economic Order Quantity, EOQ）： 在年需求確定且均勻發生的假設下，平衡「年訂購成本」與「年持有成本」以使總庫存相關成本極小化的最佳訂購批量： $Q^* = \sqrt{\frac{2DS}{H}}$ 其中 $D$ 為年需求量，$S$ 為每次訂購成本，$H$ 為單位年持有成本（$H = C \times I$，$C$ 為單價，$I$ 為年持有成本率）。

2. 隨機需求下的再訂購點（Reorder Point, ROP）與安全存貨（Safety Stock, SS）： 當前置時間固定為 $L$、單位時間需求為獨立同分布之常態隨機變數時，再訂購點由「前置時間內期望需求量」與「安全存貨」組成： $ROP = \bar{d}_L + SS = \bar{d} \times L + Z \times \sigma_L$ 前置時間內需求之標準差 $\sigma_L$ 依變異數可加性計算： $\sigma_L = \sqrt{L} \times \sigma_d$ 其中 $\bar{d}$ 為月平均需求，$\sigma_d$ 為月需求標準差，$Z$ 為對應服務水準之安全係數。

3. 預期平均存貨水準（Expected Average Inventory Level）： 在定量訂購模式中，庫存水位在訂貨抵達與消耗間循環，平均存貨由「平均週期存貨（Cycle Stock）」與「安全存貨（Safety Stock）」合計而成： $\bar{I} = \frac{Q^*}{2} + SS$

解題方法

(一) 每次最佳訂購數量 $Q^*$

1. 參數轉換與單位一致化：

• 月平均使用量 $\bar{d} = 400$ 個 $\implies$ 年需求量 $D = 400 \times 12 = 4,800$ 個/年
• 螺帽單價 $C = 2,000$ 元
• 年單位持有成本 $H = C \times 20\% = 2,000 \times 0.20 = 400$ 元/(個 $\cdot$ 年)
• 每次訂購成本 $S = 2,000$ 元/次

2. 代入 EOQ 公式計算： $Q^* = \sqrt{\frac{2DS}{H}} = \sqrt{\frac{2 \times 4,800 \times 2,000}{400}} = \sqrt{\frac{19,200,000}{400}} = \sqrt{48,000} = 40\sqrt{30} \approx 219.09 \text{ 個}$ 若取整數，每次最佳訂購數量為 $219$ 個。

(二) 再訂購點 $ROP$

1. 前置時間內平均需求 $\bar{d}_L$： 採購前置時間 $L = 0.25$ 個月： $\bar{d}_L = \bar{d} \times L = 400 \times 0.25 = 100 \text{ 個}$