EIQ分析

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　　EIQ分析是物流中心的POS系統，進行物流系統的系統規劃，從客戶定單的品類、數量與訂購次數等觀點出發，進行出貨特征的分析。E（訂貨件數order entry）、I（貨品種類item）、Q（數量quantity），是物流特性的關鍵因素，EIQ分析就是利用E、I、Q這三個物流關鍵因素，來研究物流系統的特征，以進行基本的規劃。

　　該理論由日本物流研究所鈴木震先生提出並積極推廣，鈴木震在日本有著很大的影響力，作為一位知名的物流顧問，在研究了眾多的物流實務案例的基礎上，發展出了這樣一套完整的分析管理工具。其中，E是指“Entry”，I是指“Item”，Q 是指“Quantity”。既是從客戶訂單的品項，數量，訂貨次數等方面出發，進行配送特性和出貨特性的分析。EIO分析的分析項目主要有EN（每張訂單的訂貨品項數量分析）（註：N為日文Nnai意“種類”的首字母）、EQ（每張訂單的訂貨數量分析），IQ（每個單品的訂貨數量分析），IK（每個單品的訂貨次數分析）（註：K為日文Kasanatsut意“重覆”的首字母）。

　　EIQ分析是根據以上四個分析項目的結果進行綜合考量，為配送中心提供規劃依據。

　　EIQ分析起著歷史訂單資料與具體分析之間的銜接作用.規劃前期通過EIQ分析，可以避免規劃人員迷失在龐大的資料數據中。通過EIQ分析.還可從訂單中詳細內容瞭解客戶、品項以及數量等關鍵規劃要素之間的關係與現狀對配送中心的揀選系統規劃和改善具有重要意義.具體概括以下五條:

　　(1)確定貨物一般物性與特征

　　(2)得出符合物流系統特性的物流系統各類模塊

　　(3)為進一步選擇物流設備提供依據

　　(4)提供數據模擬分析

　　(5)開展物流系統基礎規劃工作

　　EIQ分析法(訂單品項數量分析)是由日本鈴木震先生首先提出的.它是針對以市場需求導向為主，且具不穩定或波動條件的配送中心作業系統的一種分析方法。簡單地說，就是從企業訂單出發。根據客戶的需求特性，結合PCB及ABC的交叉分析方法，進行訂單不同層面的分析，得出客戶訂單的品項，數量與訂購次數的特點，對貨物儲存、揀選、出貨等倉庫作業進行分類管理和實施重點管理。

　　訂單是配送中心工作的核心，所有的工作都是為了使訂單能快速高效地完成，並降低配送運作成本，提高客戶滿意度。

　　訂單資料中的E(訂單件數：OrderEntry)、I(貨品種類：Item)、Q(數量：Quantity)，是物流特性的關鍵因數。“EIQ”分析就是利用“E”，“l”、“Q”這三個物流關鍵因數，依據企業自身實際發生的訂單銷售資料，研究配送中心特性，選擇最適當的物流作業方式、設備使用、設施佈置。

　　EIQ分析最重要的是如何判斷與應用，尤其是公司的經營變化可以由EIQ分析的圖形中識別出來。設立一個簡單的4個客戶，6類商品的EIQ分析表l。

　　根據表格資料，即可展開簡單的EQ、EN、IQ、IK四個分析：

　　(1)訂單量(EQ)分析：可以明確地瞭解客戶的訂貸鼉及比例，進而掌握貨品配送的需求及客戶訂單ABC分析，以決定訂單處理的原則、揀貨系統的規劃，影響出貨方式及出貨區的規劃。如上表所示，按照訂債數量的百分比進行ABC管理分類，4家客戶訂單的數量不同，可以很明確地看到El客戶數鼉最少，E4客戶訂貨數量大，E4可以考慮作為重要客戶，優先安排配送等一系列服務。

　　(2)品項數量(IQ)分析：瞭解各類產品出貨量的分佈狀況，分析產品的重要程度與運量規模。針對眾多商品作分類並予以重點管理，也就是觀察多少百分比的出貨商品，占多少百分比的出貨量，是否出貸量集中在某嶼商品?由此可以知道哪些品種為熱銷產品。適用於倉儲系統的規劃選用、儲位審聞的估算以及影響揀貸方式及揀貨區的規劃。上例可以看到6類商品中13的出貨量最少，可以安排在較偏僻的地方，Il商品、15商品的出貨量大，安放在進出較便利的區域。

　　(3)訂單品項數(EN)分析：依單張訂單品種數據資料可_瞭解客戶訂購品種數的多寡，判斷較適用的揀貸方式。讓管理人員更容易掌握客戶訂貨品種數的分佈情形，以決定使用的揀貨方式應為批量揀取或按單揀選來提高揀貨效率，並可由分佈圖判斷物品揀貨時間與揀貨人力需求，進一步提高揀貨作業的生產效率。上例中E1和E4客戶選擇品類都是5種，但出貸量相差較大，可分別選擇批量揀取與按單揀選方式。

　　(4)品項受訂次數(IK)分析：即是統計各種品種被不同客戶重覆訂貨次數，有助於瞭解各產品的出貨頻率。可配合IQ分析決定倉儲與揀貨系統的選擇。另外當儲存、揀貨方式已決定後，有關儲區的劃分及儲位配置.也可利用IK分析的結果作為規劃參考的依據。上例中12與15的出貨數量相當，但選取的品類量不一致，12商品被選取的次數少，每次揀選量較大，揀貨工具優先考慮自動化，採用批量出貨的方式。

　　1、訂單出貨資料的分解。

　　2、訂單出貨資料的取樣。

　　3、能夠檢討出配合物流系統特性的物流系統設備及其運用系統。

　　4、能夠選擇物流設備。

　　5、能夠作模擬分析。

　　6、能夠進行物流系統的基礎規劃。

　　7、EIQ統計分析。

　　8、圖表數據分析（量化資料分析過程中最重要的步驟）。

　　利用EIQ對物流系統加以分析後，可歸納出如下特征：訂單內容、訂貨特性、接單特性、配送中心特性、EIQ特性。

　　掌握了這個工具，對於你的工作是大有好處的，因為EIQ在物流上的運用確實非常廣泛，尤其是在銷售數據管理分析、揀貨系統規劃、儲存作業設計、人力需求評估、儲位規劃管理、營銷預測計劃及信息系統的整合等方面，其用途分述如下：

　　1、掌握重要客戶及需求特性。通過EQ分析，可以瞭解客戶的訂貨數量，哪些是大量銷售的暢銷款，哪些是滯銷款，通過PCB分析，可以瞭解客戶的訂貨的方式是屬於整棧、箱或單件。同時亦可提供客戶對產品及銷售區域的特性數據。

　　2、確定品項需求特性與揀貨方式。由IQ分析與IK分析中，可以瞭解每一種產品品項的出庫分佈狀況，作為產品儲存、揀貨、分類方式的參考，並提供產品成長或滯銷的情況。

　　3、計算庫存及相關作業空間需求。從IQ的總出貨平均數乘以品項數，便可作為整體需求量，再乘以庫存天數，可估計出庫存總需求量：EQ平均量乘以訂單數，即可估計出配送車輛需求或備貨區域空間。

　　4、評估人力需求。從PCB分析中得知出貨量與標準工時，便能計算出棧板、箱和單件揀取所需要的設備數量及人力需求。

　　5、儲位規劃與管理。從EIQ分析數據上計算倉庫的儲位規劃，以使各種產品的儲位能在作業效率和空間利用率上，獲得最經濟的效益。

　　6、提供各作業效率數據。通過對物流中心進行EIQ分析，可以比較各個階段物流作業的效率，藉此就可發現物流系統存在的問題和改善點，避免系統因外界環境有所改變，而管理者卻仍自我感覺良好，故EIQ分析可以作為物流中心的診斷工具，是物流流程優化的一個法寶。

　　7、提供銷售或出貨預測數據。歷史EIQ數據可作為銷售預測的重要參考，同時也可以此來預測未來的物流流量，及時合理地作好各項作業計劃，進而提高庫存周轉率、作業效率和降低配送的前置時間。

　　8、物流設備選型的重要依據。通過對EIQ資料的分析計算，可以決定物流中心所需要的設備種類或自動化程度，不致造成因為過度自動化面造成財力上的浪費，同時設備又無法發揮預期效果，反而千擾了作業。因為並不是最自動化的設備，就能發揮最高的績效，物流中心設備系統必須要適合該物流特性，才能達到高效率的作業，無論採用何種程度的自動化設施，必須要進行成本收益Trade-off,能夠發揮長期高效益才是選擇的根本。

　　通過上述的EIQ分析能夠畫出EIQ分析圖形，得出配送中心訂單的具體特性，為配送中心規劃提供決策信息。

　　通過EIQ分析，瞭解物流特性。配送中心物流系統，利用EIQ加以分析之後，可歸納出訂單內容、訂貨特性、接單特性等方面的特征。

　　正確選擇適合配送中心特性的物流設備及其運用系統。儘管影響配送中心的設備選擇的丙素有許多，可是從EIQ分析資料都可以得到決策的基本要求，依據這些要求，選擇合適的物流設備，節省一定的設計決策時間。

　　模擬、模擬分析。EIQ資料為日常物流資料，可以應用相關數據，模擬分析系統所需作業人員數、作業時間，從而作出更好的決策。

　　能夠進行配送中心物流系統的基礎規劃。在規劃配送中心時，可以根據過去(歷史)數據的EIQ分析來推斷，配送中心的需求狀況、平均每日的出貨量、進貨量等，把這些數據當作是假定的需求，與設計中的系統設備條件加以對應，即可得到基本的系統規劃方案。

　　例如：表2彙總EIQ分析的一系列數據：

　　根據表2我們首先可以得出配送中心的基本特點：

　　(1)由於I=240，可見配送品項數目較少，而E=4600，客戶相對較多，Q=288000箱.出貨量較大，所以該配送中心在流程設計上，應對貨物的進貨與存儲相對設計簡單，但對貨物的出貨流程應重點考慮高效與自動化，以解決客戶數量多且平均需求量大的特性。

　　(2)由於平均每張訂單的需求量為63箱，同時貨物的品項數較少，訂單最大訂貨品項數是35項，故採用批量揀貨方式較為經濟。同時由於訂單最大訂貨量為2000箱，最小訂貨量也有100箱，所以貨物揀選設備應選用托盤式的自動化機械。

　　(3)一般而言，如果配送中心的出貨量，每天在5000箱以內時，只要以人機配合的物流設備即可；如果配送中心的出貨量每天在5000—20000箱的規模時，就可以採用自動化的倉儲及自動分類機等物流設備，如果物流中心的出貨量每天20000箱以上的規模時，就可以採用完全自動化的物流設備和揀貨設備。上述配送中心的總訂貨量為288000箱，可以採用自動化的物流設備。

　　(4)在配送中心的佈置規划上，先對出貨商品進行IQ分析(每單一品項出貨總數量的分析的曲線分佈圖)。按商品的IQ分析圖進行ABc分類，然後將A類的商品儘量規劃在靠門口及通道的地方方便進出貨，c類商品儘量規劃在角落或偏僻的地方，而B類商品則介於以上兩者之間，使搬運量與搬運距離儘量最小化。在料架的陳列上也可以利用IQ分析，A類商品的托盤規劃於第一層容易存取的地方，而C類商品的托盤則規劃在貨架最高層的地方，而B類商品則介於兩者之間。