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1、2000 年科技與管理學術研討會論文集 The 2000 Conference on Technology and Management, pp.499-505 - 499 - 資料包絡分析應用於陸軍聯合保修廠績效評估之研究 胡信正 孫 遜 國防大學國防管理學院後勤管理研究所 國防大學國防管理學院後勤管理研究所 9025002ms1.ndmc.edu.tw shinnrs590.ndmc.edu.tw 摘要 本文使用資料包絡分析法（DEA）分析陸軍聯保廠之維修績效。研究對象選擇陸軍五個聯保廠， 使用 89年連續六個月之維修資料，選定六個投入及五個產出項目。藉由變動規模報酬下的非控制變 數模式進
2、行五個聯保廠維修績效評估。研究發現兩個聯保廠有效率、三個聯保廠無效率。本研究使 用 DEA-Solver軟體來運算分析。本文針對評估結果提出改善建議，提供 TLC政策制定與聯保廠管理 部門之參考。 關鍵詞：資料包絡分析；績效評估；維修 Abstract This paper reports on an assessment of Joint Maintenance Shops (JMSs) in the R.O.C.s Army. In response to increasing costs and reductions in manpower, the Tactical Logistics
3、 Command (TLC) of the R.O.C.s Army experimented with a special performance measurement model known as data envelopment analysis (DEA). A small-sized application of DEA was employed by TLC to assess performance of its five JMSs over a six-month period in 2000. To sharp our efficiency estimates, we us
4、e one-term window analysis and non- controlled output-oriented DEA m odel. The potential improvements in overall of the maintenance shops were examined by readjusting the particular output/input indicators. The application report gains in performance and the reactions of the field managers to the us
5、e of DEA. Keywords: Data Envelopment Analysis; Performance measurement; Maintenance 一、緒論 陸軍後勤司令部（Tactical Logistics Command；TLC）在面對國防預算縮減與維持各類裝備妥善堪用的壓力下，提高聯合保修廠（Joint Maintenance Shop；JMS）維修效能才能符合期待。故評估JMS維修效率就變成一個重要的議題，本研究提供：(1)TLC作為評估 JMSs 維修績效之參考，並能識別有效率與無效率 JMSs；及(2)無效率 JMSs 改善之建議。本研究選擇 JMS作為評比對
6、象，原因為 JMS於去年（1999年）11月因精實案剛重新編組運作，專責陸軍各類裝備野戰修護及零附件補給之重要任務且同質性高，故評估結果可靠性亦較高。 本篇論文應用資料包絡分析法中產出導向 變動規模報酬的非控制變數模式（Banker and Morey）【1】聯合不同的投入/產出項目分析與評估聯保廠維修效率。本研究的問題有四：(1)如何找出投入與產出項目？(2)哪些聯保廠有效率？哪些聯保廠無效率？(3)無效率的聯保廠參考群為何？及(4)如何改善無效率的聯保廠？ 本研究針對國內五個陸軍甲型聯保廠進行評估，其中有兩個聯保廠被認為有效率，另三個被識別為無效率。本文：第二節探討國內、國外運用DEA 模
7、式評估軍事維修績效評估之文獻；第三節選擇決策單位、投入產出項目，以利績效評估之進行；第四節從決策分數、無效率單位最適目標值與其潛在改善幅度，討論 DEA 評估結果；第五節管理者對評估結果的反應；第六節對本文作一結論。 二、文獻回顧 資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis model，DEA)應用於評估軍事維修績效並不廣泛，國內至現在為止並無相關文獻。相關軍事維修績效評估文獻共計有 Charnes et al.【2】, Roll et al.【3】與 Clarke- 500 - 【4】等所發表的三篇；有關 DEA 模式在軍事維修績效評估之運用，如附表一。 表一 DEA
8、 模式運用在軍事維修績效評估之國外重要文獻 作者（年代） 研究目的投 入 項 目 產 出 項 目 研 究 結 果 使 用 模 式 Charnes et al.（1985） 以 1981年 10 月1982年 5月的維修資料運用DEA 模式評估美國空軍十四個飛機修護大隊之維修績效 ? 飛機接修數 ? 維修間隔時間 ? 指派修護人數 ? 指派修護人數率 ? 飛行人數 ? 飛行人數率 ? 非外在因素影響執行飛行任務次數 ? 拆零率 ? 飛行總架數 ? 飛行總時數 ? 不受維修因素影 響的執行任務總時數 ? code 3 百分比 客觀找到組織績效最佳狀態，較統計迴歸與模擬模型為佳。此法可當成一種績效評
9、估方案獲補助其他方法的不足。 窗口分析、投入導向 CCR模式 Roll et al.（1989） 以六個週期修護資料運用DEA 模式評估以色列空軍五個修護大隊之維修績效 ? 人力 ? 作業設施 ? 料件消耗成本 ? A 型機執勤架數 ? B型機執勤架數 ? 飛行時數 ? 平均每日飛行架的最大值 ? 每日飛行架次標準差 ? 取消飛行架數 將定性資料數值化。建構基地、野戰與單位等不同層級的監控系統。分別採取不同的管理方式以達到改善效率目標。 投入導向 CCR模式 Clarke（1992） 以198386維修資料運用 DEA模式評估美國空軍七個基地汽車維修廠之維修績效 ? 人力 ? 輪車數 ? 材料
10、數 ? 設施與設備 ? 輪車服勤天數 ? 完訓技工人數 ? 安全妥善輪車數 屏除主觀判斷法則，連續評估四年維修績效，藉相對效率值，反應增加成本與裁員的成果。 投入導向 CCR模式 三、投入與產出項目選定 本節的目的在於選擇投入、產出項目和決策單位，以利DEA 模式之評估。投入及產出項目具生產函數的關係，所以投入與產出項的選擇會影響效率值的計算。本研究蒐集聯保廠89 年連續六個月的修護能量報告及聯勤總部及陸總部的零附件補給統計作為資料來源。並從七個 JMSs 選擇五個來作為績效評估的決策單位，五個JMSs 分別以大寫英文字母 AE 表示。另有二個 JMSs 未列入評估，乃因成立時間過晚維修機能未
11、能運作正常、規模與其他聯保廠相差過大、且部分投入/產出資料獲得不足，故未納入評估範圍。參考過去文獻、配合現有資料，初步選定投入/產出項目。後再同TLC 督導幕僚與聯保廠中、高階管理者共同選定本研究的六項投入項目（當月接修輪型車輛、兵器、履帶車輛及其他類裝備總數、獲得零件總成本與員工作業工時） ；及兩項產出項目（當月修護出廠輪型車輛兵器、履帶車輛及其他類裝備總數與完成訓練的技工人數） 。本研究採用生產模型如圖一： - 501 - 圖 1 生產模型 選定的投入與產出項目說明如下： ? 投入項目： （1） 輪型車輛交修總數（X1） ：包括上月未修護移入與本月接修的各型輪車總數。 （2） 兵器交修總數
12、（X2） ：包括上月未修護移入與本月接修的各型輕重兵器、火砲的交修總數。 （3） 履帶車輛交修總數（X3） ：包括上月未修護移入與本月接修的各型履帶車輛交修總數。 （4） 其他類裝備交修總數（X4） ：包括上月未修護移入與本月接修的各型工兵、通信、化學裝備。 （5） 獲得料件總成本（元） （X5） ：包括輪車、兵器、履車及其他類裝備當月獲得的維修料件總金額。以新台幣計算。 （6） 員工作業總工時（X6） ：修護各類裝備當月實際使用的總時數。 ? 產出項目： （1） 輪型車輛修成總數（Y1） ：各型輪車當月修成且品質鑑定合格交還使用單位的總數。 （2） 兵器修成總數（Y2） ：各型輕重兵器、火砲
13、當月修成且品質鑑定合格交還使用單位的總數。 （3） 履帶車輛修成總數（Y3） ：各型履帶車輛當月修成且品質鑑定合格交還使用單位的總數。 （4） 其他類裝備修成總數（Y4） ：各型工兵、通信、化學裝備當月修成且品質鑑定合格交還使用單位的總數。 （5） 完成訓練且合格的技工人數（Y5） ：當月通過各類型裝備修護能力鑑定合格之技工總人數。 因投入/產出的資料具機密性，僅將所整理各項資料的平均值與標準差列出。如表一所示。 表 1 投入/產出資料敘述統計表 Inputs: Mean Std. Dev Min. Max. Outputs Mean Std. Dev Min. Max. X1 163.6 9
14、0.54634 22 424 Y1 181.5333 505.3777 11 2781 X2 3196.067 1944.781 71 5849 Y2 27.56667 51.86693 2 300 X3 108 97.6026 7 299 Y3 3.666667 9.741093 0 54 X4 3053.8 1653.113 155 5637 Y4 309.9 266.6728 22 1014 X5 8551154.7 9176527.036 238691 38674697 Y5 163.9 34.18708 110 258 X6 3976.157 4487.693 286.9 23487
15、 註：以 89年 16 月各項資料的平均值與標準差計算 為進一步了解投入項目與產出項目間關係，針對投入與產出變數進行相關性分析。相關係數表如表 2。 Manpower Repair items Supplies Available Resources Major Outputs Shop maintenance operation Available items Trained personnel - 502 - 表 2 投入/產出項目相關係數統計 X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 X1 1 X2 0.526 1 X3 0.043 0.356 1 X4 0.27
16、5 -0.370 -0.473 1 X5 0.440 0.284 -0.222 0.040 1 X6 0.140 0.289 0.111 -0.094 -0.050 1 Y1 0.531 0.266 0.410 -0.303 0.121 -0.030 1 Y2 0.588 0.242 0.276 -0.252 0.076 0.016 0.927 1 Y3 0.542 0.299 0.456 -0.332 0.112 -0.028 0.947 0.933 1 Y4 0.539 0.258 0.094 0.068 -0.053 0.345 0.490 0.479 0.436 1 Y5 0.566 -0.100 -0.100 0.522 -0.048 0.215
