過去研究最佳生產週期問題的學者，多假設製程為一完美製程。換言之，在製造過程中不會產生不良品。但從製程品質管制的角度來看，不良品的產生實際上是絕對無法避免的。因此，基於此原因且有別於過去的研究，本文假設製程為一不完美製程。然而，當製程為一不完美製程時，會因不良品的產生而增加額外成本，如：修復不良品成本與不良品造成的機會成本。所以，為了能降低不良品所帶來的額外機會成本，於是在製程中加入檢測的動作，期能透過檢測來減少不良品數，以降低不良品所增加的成本。 本文基於上述考量，考慮在某個製造設施，重複生產單一產品族的不完美製程下，建立一個數學模式，透過對該模式求解，找出最佳生產週期與檢測次數，以最小化總成本。在成本分析中，透過對成本項的觀察，分析其最佳解結構，發現本模式目標函數的最好平均成本曲線(the best average cost curve)為一片段凹性連續函數曲線(piece-wise continuous convex curve)，因此，在進行搜尋演算法的分析與設計時，透過片段凹性連續函數曲線所產生的接合點，以協助求取生產週期與檢測次數的最佳解。 於本文中，提出一組數據與隨機試驗的數據，以驗證本研究模式所得到的結果，作為生產管理決策於決定生產週期與檢測策略時的參考。
