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1、第七章 EIQ规划分析技术,主要内容：,7.1 EIQ分析的基础 7.2 EIQ分析的步骤与方法 7.3 EIQ图表数据判断与分析,EIQ是由日本人铃木震倡导的用于配送中心规划的一种方法。E代表订单或客户，I代表配送商品的品项，Q代表客户的订货量或商品的出货量。通过EIQ分析，可以清楚地了解订单的统计特征，还可对商品及客户做ABC分级重点管理。利用EIQ 方法所得到的信息并无法满足所有规划上的需求，其仅可能提供整个规划的大略方向。,7.1 EIQ规划分析的基础,EIQ分析的内容包括：订单量（EQ）分析：单张订单出货数量的分析。订货品项数（EN）分析：单张订单出货品项数的分析。(N为日文Nnai
2、意“种类”的首字母)品项数量（IQ）分析：每单一品项出货总数量分析。品项受订次数（IK）分析：每单一品项出货次数的分析。(K为日文Kasanatsut意“重复”的首字母),1）EEntry：指配送的对象或客户。配送中心的服务对象或客户不同，配送中心的订单形态和出货形态就会有很大不同。2）IItem：指配送货品的种类。在配送中心所处理的货品品项数不同，则其复杂性与困难性也有所不同；其货品储放的储位安排也完全不同。另外在配送中心所处理的货品种类不同，其特性也完全不同。3）QQuantity：指配送货品的数量或库存量。这里Q包含三个方面的含义：一是配送中心的出货数量，二是配送中心的库存量。货品的出货
3、数量的多少和随时间的变化趋势会直接影响到配送中心的作业能力和设备的配置。配送中心的库存量和库存周期将影响到配送中心的面积和空间的需求。,4）RRoute：指配送的通路。物流通路与配送中心的规划也有很大的关系。规划配送中心之前首先必须了解物流通路的类型，然后根据配送中心在物流通路中的位置和上下游客户的特点进行规划，才不会造成失败的案例。5）SService：指物流服务水平。物流服务水平包括订货交货时间、货品缺货率、增值服务能力等，应该是合理的物流成本的下的服务品质。6）TTime：指物流的交货时间。在物流服务品质中物流的交货时间非常重要，因为交货时间太长或不准时都会严重影响零售商的业务。7）CC
4、ost：指配送货品的价值或建造的预算。在配送中心规划时除了考虑以上的基本要素外，还应该注意研究配送货品的价值和建造预算。首先，配送货品的价值与物流成本有很密切的关系；其次，配送中心的建造费用预算也会直接影响到配送中心的规模和自动化水准，没有足够的建设投资，所有理想的规划都是无法实现的。,可以了解物流特性得出配合物流系统特性的物流系统模块选择物流设备仿真分析进行物流系统基础规划,7.12 EIQ规划分析的步骤与方法,储运单位分析 考察配送中心各个主要作业（进货、拣货、出货）环节的基本储运单位。一般配送中心的储运单位包括P托盘、C箱子和B单品，而不同的储运单位，其配备的储存和搬运设备也不同。因此掌
5、握物流过程中的单位转换相当重要，需要将这些包装单位（P、C、B）进行分析，即所谓的PCB分析。物品特性分析 物品特性是货物分类的参考因素，如按储存保管特性可分为干货区、冷冻区及冷藏区；按货物重量可分为重物区、轻物区；按货物价值可分出贵重物品区及一般物品区等。因此配送中心规划时首先需要对货物进行物品特性分析，以划分不同的储存和作业区域。订单需求变动趋势分析 在物流中心的规划过程中，首先应针对历史销售或出货资料进行分析，以了解销货趋势及变动。,PCB分析,自动仓库,人工+堆高机的拣货,自动卸栈仓库,人工+拣取式吊车的拣货,人工+输送带的拣货,人工+拣料堆高机的拣货,自动箱拣货流动储架,人工+输送带
6、的拣货,人工+显示器流动储架的拣货,人工+回转储架的拣货,人工+电子拣货台车的拣货,自动拣料机,物品特性分析,进行订单品项与数量分析时，针对订单出货资料的分析，如能配合相关物性、包装规格及特性、储运单位等因素，进行关联及交叉分析，则更易于对仓储及拣货区域进行规划。,订单变动趋势分析,一般分析过程时间单位应视资料收集的范围及广度而定，变动趋势分析常用的方法包括时间数列分析、回归分析等。针对一段时间周期内的销货资料进行分析时，通常需先进行部份单位换算的程序，以求数量单位的统一，否则分析结果将无意义。常见的变动趋势如下表所示：,依据不同的变动趋势可设定产能水准的目标，并制定必要能力的水准，通常以达成
7、尖峰值的80%为基准，再视尖峰值出现的频率来调整。一般若曲线的山峰值与山谷值超过3倍时，要在同一个物流中心系统内处理，将使效率降低，营运规模的订定将非常困难，因此必须制定适当的营运量政策以取得经济效益与营运规模的平衡。不足的产能或储运量可藉由外包、租用调拨仓库、订单平准化，或设计弹性功能较大的仓储物流设备来因应；至于多余的产能或储运空间，则可以考虑出租他人使用，或者开发具时间互补性的产品，以消化淡季时的剩余储运能量。,订单品项数量分析手法(EIQ)是从客户订单的品项、数量与订购次数等观点出发，进行出货特性的分析。订单品项数量的分析方法如下：(1)订单出货资料的分解(2)订单出货资料的取样(3)
8、资料统计分析 柏拉图分析次数分布 ABC分析 交叉分析(4)图表数据判读与分析 订单量(EQ)分析；品项数量(IQ)分析；订单品项数(EN)分析；品项受订次数(IK)分析；IQ及IK交叉分析,(1)订单出货资料的分解 在进行订单品项数量分析时，首先必须考虑时间的范围与单位。在以某一工作日为单位的分析数据中，主要的订单出货资料可分解成表3-2的格式。,表7-2中，相关符号解释如下：Q1.(订单E1的出货量)=Q11+Q12+Q13+Q14+Q15+.Q.1(品项I1的出货量)=Q11+Q21+Q31+Q41+Q51+.N1(订单E1的出货项数)=计数(Q11,Q12,Q13,Q14,Q15.)0
9、者 K1(品项I1的出货次数)=计数(Q11,Q21,Q31,Q41,Q51.)0者 N.(所有订单的出货总项数)=计数(K1,K2,K3,K4,K5,.)0者 K.(所有产品的总出货次数)=K1+K2+K3+K4+K5+.这样，对订单出货资料就可以分解为EQ、EN、IQ、IK四个类别的分析步骤，主要分析项目及意义如下：a.订单量(EQ)分析：单张订单出货数量的分析。b.订货品项数(EN)分析：单张订单出货品项数的分析。c.品项数量(IQ)分析：每单一品项出货总数量的分析。d.品项受订次数(IK)分析：每单一品项出货次数的分析。,(2)订单出货资料的取样要了解物流中心实际运作的物流特性，单从一
10、天的资料分析将无法有效判断及产生结论，但是若需分析一年以上的资料，往往因资料量庞大，使分析过程旷日费时。因此可先就单日别的出货量先进行初步的分析，找出可能的作业周期及其波动幅度。(1)若各周期内出货量大致相似，则可缩小资料范围，以一较小周期内的资料进行分析；(2)若各周期内趋势相近，但是作业量仍有很大的差异，则应对资料作适当分组，再于各群组中找出代表性的资料进行分析。,(3)资料统计分析EIQ分析以量化的分析为主，常用的统计手法包括：平均值、最大最小值、总数、柏拉图分析、次数分布及ABC分析等。柏拉图分析：在一般物流中心的作业中，如将订单或单品品项出货量经排序后绘图(EQ、IQ分布图)，并将其
11、累积量以曲线表示出来，即为柏拉图。这是数量分析时最基本的绘图分析工具，如图3-3所示。,图7-3 产品别出货量的IQ分布,次数分布：若想进一步了解产品别出货量的分布情形，可将出货量范围作适当的分组，并计算各产品出货量出现于各分组范围内的次数，其例如图3-4。,图7-4 出货量的品项次数分布图,ABC分析：在制作EQ、IQ、EN、IK等统计分布图时，进一步可由ABC分析法将一特定百分比内的主要订单或产品找出，以作进一步的分析及重点管理。通常先以出货量排序，以占前20%及50%的订单件数(或品项数)，计算所占出货量的百分比，并作为重点分类的依据。(1)如果出货量集中在少数订单(或产品)，则可针对此
12、一产品族群(少数的品项数但占有重要出货比例)作进一步的分析及规划，可以收到达事半功倍的效果。(2)相对的出货量很少而产品种类很多的产品组群，在规划过程可先不考虑或以分类分区规划方式处理，以简化系统的复杂度，并提高规划设备的可行性及利用率。,交叉分析：在进行EQ、IQ、EN、IK等ABC分析后，除可就订单资料个别分析外，也可以就其ABC的分类进行组合式的交叉分析。如以单日别及年别的资料进行组合分析，或其它如EQ与EN、IQ与IK等项目，均可分别进行交叉汇编分析，以找出有利的分析信息。其分析过程先将两组分析资料经ABC分类后分为3个等级，经由交叉汇编后，产生33的九组资料分类，再逐一就各资料分类进
13、分析探讨，找出分组资料中的意义及其代表的产品族群。在后续的规划中，如结合订单出货与物性资料，也可产生有用的交叉分析数据。,订单量(EQ)分析：主要可了解单张订单订购量的分布情形，可用于决定订单处理的原则、拣货系统的规划，并将影响出货方式及出货区的规划。通常以单一营业日的EQ分析为主，各种EQ图表的类型分析如表7-4所示。,7.3 图表数据判读与分析,EQ分析,品项数量(IQ)分析：主要了解各类产品出货量的分布状况，分析产品的重要程度与运量规模。可用于仓储系统的规划选用、储位空间的估算，并将影响拣货方式及拣货区的规划，各IQ图形类型分析如表7-5所示。,IQ分析,订单品项数(EN)分析：主要了解
14、订单别订购品项数的分布，对于订单处理的原则及拣货系统的规划有很大的影响，并将影响出货方式及出货区的规划。通常需配合总出货品项数、订单出货品项累计数及总品项数三项指标综合参考。以Qe1=数量(订单e,品项i)符号表示单一订单订购某品项的数量，则分析各指标的意义如下：单一订单出货品项数：计算单一订单中出货量大于0的品项数。N1=COUNT(Q11,Q12,Q13,Q14,Q15.)0，总出货品项数：所有订单中出货量大于0或出货次数大于0的品项数。N.=COUNT(Q.1,Q.2,Q.3,Q.4,Q.5,.)0或COUNT(K1,K2,K3,K4,K5,.)0，且N.=Ne(总出货品项数必定大于单一
15、订单的出货品项数)订单出货品项累计次数：将所有订单出货品项数加总所得数值，即以EN绘制柏拉图累积值的极值，GN=N1+N2+N3+N4+N5.，GN=N(当个别订单间的品项重复率愈高，则N.愈小),EN分析,针对EN图与总出货品项数、订单出货品项累计次数两项指标，及物流中心内总品项数的相对量加以比较，可整理如表7-6的模式。,品项受订次数(IK)分析：主要分析产品别出货次数的分布，对于了解产品别的出货频率有很大的帮助，主要功能可配合IQ分析决定仓储与拣货系统的选择。另外当储存、拣货方式已决定后，有关储区的划分及储位配置，均可利用IK分析的结果作为规划参考的依据，基本上仍以ABC分析为主，各类型分析如表7-8所示。,IK分析,IQ和IK交叉分析：将IQ和IK以ABC分析分类后，可对拣货策略的决定，提供参考的依据，如图7-5所示。,
