EIQ数据分析详解

1、1EDI,浙江工商大学信息学院,配送与配送中心,Distribution and Distribution Center,EIQ,分析方法,EIQ,规划法即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，其观念在于首先针对物流中心的目,的，掌握物流特性，从物流特性所衍生出,的物流状态，诸如从物流中心之设备至客,户为止之流程等的流动特性，探讨清楚运,作方式，并规划出适合该物流系统的一套,系统之方法,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,品项数量,IQ,分析：主要了解各类货品出货量的分布状况

2、,分析货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,订单品项数,EN,分析主要了解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针综合考虑,品项受订次数,IK,分析：主要分析各类货品出货次数的分,布，对于了解货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,一,EIQ,规划内容,1,单日别订单分析,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

3、分,析,品项数量,IQ,分析：每单一品项出货总数量的分,析,品项受订次数,IK,分析：每单一品项出货次数的分,析,EIQ,资料统计格式（单日,出货订单,出货品项,订单出货,数量,订单出货,品项,I,1,I,2,I,3,I,4,I,5,E,1,Q,11,Q,12,Q,13,Q,14,Q,15,Q,1,N,1,E,2,Q,21,Q,22,Q,23,Q,24,Q,25,Q,2,N,2,E,3,Q,31,Q,32,Q,33,Q,34,Q,35,Q,3,N,3,单品出货,量,Q,1,Q,2,Q,3,Q,4,Q,5,Q,N,单品出货,次数,K,1,K,2,K,3,K,4,K,5,K,出货订单,出货品项,订

4、单出货,数量,订单出货,品项,I,1,I,2,I,3,I,4,I,5,I,6,E,1,3,5,0,1,2,3,E,2,2,0,4,6,7,0,E,3,4,0,0,0,0,8,E,4,2,8,0,3,5,2,单品出货,量,单品出货,次数,出货订单,出货品项,订单出货,数量,订单出货,品项,I,1,I,2,I,3,I,4,I,5,I,6,E,1,3,5,0,1,2,3,14,5,E,2,2,0,4,6,7,0,E,3,4,0,0,0,0,8,E,4,2,8,0,3,5,2,单品出货,量,单品出货,次数,出货订单,出货品项,订单出货,数量,订单出货,品项,I,1,I,2,I,3,I,4,I,5,I,

5、6,E,1,3,5,0,1,2,3,14,5,E,2,2,0,4,6,7,0,E,3,4,0,0,0,0,8,E,4,2,8,0,3,5,2,单品出货,量,11,单品出货,次数,4,出货订单,出货品项,订单出货,数量,订单出货,品项,I,1,I,2,I,3,I,4,I,5,I,6,E,1,3,5,0,1,2,3,14,5,E,2,2,0,4,6,7,0,19,4,E,3,4,0,0,0,0,8,12,2,E,4,2,8,0,3,5,2,20,5,单品出货,量,11,13,4,10,14,13,单品出货,次数,4,2,1,3,3,3,出货订单,出货品项,订单出货,数量,订单出货,品项,I,1,I

6、,2,I,3,I,4,I,5,I,6,E,1,3,5,0,1,2,3,14,5,E,2,2,0,4,6,7,0,19,4,E,3,4,0,0,0,0,8,12,2,E,4,2,8,0,3,5,2,20,5,单品出货,量,11,13,4,10,14,13,65,6,单品出货,次数,4,2,1,3,3,3,16,如,EIQ,分析，每天以计算机来分析，持续一,年之后就可以清楚地知道该公司什么时候,是淡季，什么时候是旺季；甚至哪一种产,品是畅销的，哪一种产品是不畅销的；哪,一个客户卖的好，哪一个客户卖的不好等,等全部资料。因此最好的方法是在物流信,息规划时，必须要有,EIQ,分析,EQ,分析及,IQ,

7、分析的功能，提供给经营管理层做经营,管理及策略管理的参考,EQ,分析可以应用在物流中,心的进出货暂存区的规划,包装箱大小的确定、拣货,顺序的安排、配送路线的,安排、客户,ABC,分级及客,户情报管理,出货订单,出货品项,订单,出货,数量,订单,出货,品项,I,1,I,2,I,3,I,4,I,5,I,6,E,1,3,5,0,1,2,3,14,5,E,2,2,0,4,6,7,0,19,4,E,3,4,0,0,0,0,8,12,2,E,4,2,8,0,3,5,2,20,5,单品出货,量,11,13,4,10,14,1,3,65,6,单品出货,次数,4,2,1,3,3,3,16,IQ,分析可以应用在物

8、流中,心的布置规划、物流设备,的选择、批量拣货、商品,销售情报、商品的销路预,测及拣货作业人力的安排,出货订,单,出货品项,订单,出货,数量,订单出,货品项,I,1,I,2,I,3,I,4,I,5,I,6,E,1,3,5,0,1,2,3,14,5,E,2,2,0,4,6,7,0,19,4,E,3,4,0,0,0,0,8,12,2,E,4,2,8,0,3,5,2,20,5,单品出,货量,11,13,4,10,14,13,65,6,单品出,货次数,4,2,1,3,3,3,16,EIQ,资料统计格式（单日,出货订单,出货品项,订单出货,数量,订单出货,品项,I,1,I,2,I,3,I,4,I,5,E

9、,1,Q,11,Q,12,Q,13,Q,14,Q,15,Q,1,N,1,E,2,Q,21,Q,22,Q,23,Q,24,Q,25,Q,2,N,2,E,3,Q,31,Q,32,Q,33,Q,34,Q,35,Q,3,N,3,单品出货,量,Q,1,Q,2,Q,3,Q,4,Q,5,Q,N,单品出货,次数,K,1,K,2,K,3,K,4,K,5,K,一,EIQ,规划内容,2,基于时间订单分析,出货量,TQ,分析,一定时间内的出货数量总量的分,析,出货品项数,TIN,分析：一定时间内的出货总,品项数的分析,品项受订次数,TK,分析：一定时间内的出货次数,的分析,品项受订次数,TEN,分析：一定时间内的订单

10、个数,分析的分析,T,可取一年，一个月,EIQT,资料分析格式（加入时间范,围,日期,客户订单,出货品项,订单出货,数量,订单出货,品项,I,1,I,2,I,3,I4,I5,T,1,E1,Q,111,Q,121,Q,131,Q,141,Q,151,Q,11,N,11,E2,Q,211,Q,221,Q,231,Q,241,Q,251,Q,21,N,21,单品出货量,Q,11,Q,21,Q,31,Q,41,Q,51,Q,1,N,1,单品出货品,项,K,11,K,21,K,31,K,41,K,51,K,1,T2,E1,Q,112,Q,122,Q,132,Q,142,Q,152,Q,12,N,12,E

11、2,Q,212,Q,222,Q,232,Q,242,Q,252,Q,22,N,22,单品出货量,Q,12,Q,22,Q,32,Q,42,Q,52,Q,2,N,2,单品出货品,项,K,12,K,22,K,32,K,42,K,52,K,2,合计,单品总出货,量,Q,1,Q,2,Q,3,Q,4,Q,5,Q,N,单品出货总,项,K,1,K,2,K,3,K,4,K,5,K,EIQ,资料取样,可先就单日别的出货量进行初步的分析，找出可能的作业,周期及其波动幅度,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,若各周期内趋势相近，但是作业量仍有很大的差异,则应对资料适当分组，再从

12、各群组中找出代表性的资,料进行分析,一般常见的分布趋势如：一周内出货量集中在周五,周六；一个月内集中于月初或月尾；一年中于某一季,出货量最大,0,2000,4000,6000,8000,10000,12000,14000,16000,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,若,EIQ,的资料过大，不易处理时，通常可依据配送中心的,作业周期性，先

13、取一个周期内的资料加以分析，或取一个,星期的资料分析,也可依商品特性或客户特性将资料分成数个群组，针对不,同的群组分别进行,EIQ,分析；或是以某群组为代表，进行,分析后再将结果乘上倍数，以求全体资料；或是采取抽样,方式，分析后再将结果乘上倍数，以求全体资料,资料分析使用的统计方法,平均值,最大、最小值,总数,柏拉图分析,次数分布,ABC,分析,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,并将其累积量以曲线表示出来，即为,柏拉图，此为数量分析时最基本的绘图分,析工具,其它只要可表示成项与量关系的资料，均,可以柏拉图方式表达,次数分布,绘出,

14、EQ,IQ,等柏拉图分布图，常可得到如,图,3-1,之图形，但是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“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,除可由次数分布图找出分布趋势，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。如果出货量集中在少数订单,或产品,则可针对此一产品族群,少数的品项数但占,有重要

15、出货比例,作进一步的分析及规划,以达事半功倍之效。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,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，亦可以就其,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,行交叉组合分析，以找出有利的分析资讯,其分析过程先将两组分析资料经,ABC,分类,后分为,3,个等级，经由交叉组合后，产生,3,3,的九组资料分类，再逐一就各资料分,类进分析探讨，找出分组资料中的意义及,EIQ,分析用途,得出配合物流系统特性的物流,系

16、统模块,选择物流设备,仿真分析,进行物流系统规划的基础规划,可以了解物流特性,1,订单内容,2,订货特性,3,接单特性,4,配送中心特性,5.EIQ,特性,EIQ,分析用途,物流系统的基础规划,需求的设定,EIQ,分析,数据,一系列的,系统轮廓,概略性,系统轮廓,订单资料,库存总类数,PCB,资料库,方案,1,方案,2,方案,3,一系列的,限制条件,详细的,系统轮廓,一系列的,限制条件,一系列的,限制条件,限制条件,1,限制条件,2,限制条件,3,经济性,法律性,环境变化速度,2.4 EIQ,分析应用,一、订单变动趋势分析,长期趋势,长时间内呈现渐增或渐减的趋向,季节变动,以一年为周期的循环变

17、动,循环变动,以一固定周期（如月、周）为单位的,变动趋势,偶然变动：一种不规则的变动趋势,各种变动趋势分析,趋势类型,趋势分析,应用,长期,趋势,有持续递增的,趋向，应配合,年周期的成长,趋势加以判断,规划时可以中期的需求量为规模依据,若需考虑长期递增的需求，则可以预留,空间或考虑设备扩充的弹性，以分阶段,投资方式设置,季节,变动,有季节性变动,的明显趋势,如果季节变动的差距超过,3,倍以上，可考,虑以部分外包或租用设备方式，另外在,淡季时应争取互补性的商品业务以增加,仓储设施利用率,循环,变动,有以一季为单,位的周期性变,动趋势,如果高低峰差距不大且周期较短，可以,周期变动内的最大值规划，后

18、续资料分,析可缩至某一周期为单位以简化分析作,业,不规则,变动,无明显规则的,变动趋势,系统较难规划，宜规划泛用型的设施,以增加运用的弹性，仓储货位也以容易,调整及扩充者为宜,出货订单,出货品项,订单出货,数量,订单出货,品项,I,1,I,2,I,3,I,4,I,5,I,6,E,1,3,5,0,1,2,3,14,5,E,2,2,0,4,6,7,0,19,4,E,3,4,0,0,0,0,8,12,2,E,4,2,8,0,3,5,2,20,5,单品出货,量,11,13,4,10,14,13,65,单品出货,次数,4,2,1,3,3,3,16,I1,I2,I3,I4,I5,I6,E1,E2,E3,E

19、4,0,1,2,3,4,5,6,7,8,数量,出货品项,出货订单,订单分布图,E1,E2,E3,E4,I1,I3,I5,E1,E2,E3,E4,0,1,2,3,4,5,6,7,8,数量,出货品项,出货订单,订单分布图,E1,E2,E3,E4,0,1,2,3,4,5,6,7,8,I2,E1,E2,E3,E4,0,1,2,3,4,5,6,7,8,I1,E1,E2,E3,E4,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,I3,E1,E2,E3,E4,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,I4,E1,E2,E3,E4,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,I5,E1,E2,E3,E4,0,1,2,3,

20、4,5,6,7,8,9,I6,E1,E2,E3,E4,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,订单出货数量,EQ,E1,E2,E3,E4,二,EIQ,图表分析,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,依,EQ,图形分布，可作为决定储区规划及拣,货模式之参考，当订单量分布趋势愈明显,时，则分区规划的原则愈易运用，否则应,以弹性化较高的设备为主。当,EQ,量很小的,订单数所占比例很

21、高时,50,应可将该,类订单另行分类，以提高拣货效率；如果,以订单别拣取则须设立零星拣货区，如果,采用批量拣取则须视单日订单数及物性是,否具相似性，综合考虑物品分类,Sorting,的,可行性，以决定是否于拣取时分类或于物,I1,I2,I3,I4,I5,I6,E1,E2,E3,E4,0,1,2,3,4,5,6,7,8,数量,出货品项,出货订单,订单分布图,E1,E2,E3,E4,E4,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,I1,I2,I3,I4,I5,I6,E4,E3,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,I1,I2,I3,I4,I5,I6,E3,E2,1,1,3,5,7,9,I1,I2,

22、I3,I4,I5,I6,E2,E1,1,1,3,5,7,9,I1,I2,I3,I4,I5,I6,E1,I1,I2,I3,I4,I5,I6,E1,E3,0,1,2,3,4,5,6,7,8,数量,出货品项,出货订单,订单分布图,E1,E2,E3,E4,各品种出货量（品项数量）IQ,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,I1,I2,I3,I4,I5,I6,EIQ,图表分析,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

23、货方,式及拣货区的规划,在规划储区时应以一时间周期的,IQ,分析为,主,通常为一年,若配合进行拣货区的规划,时，则需参考单日的,IQ,分析。另外单日,IQ,量与全年,IQ,量是否对称亦是分析观察的重,点，因为结合出货量与出货频率进行关联,性的分析时，整个仓储拣货系统的规划将,更趋于实际，因此可进行单日,IQ,量与全年,IQ,量的交叉分析,若将单日及全年的,IQ,图以,ABC,分析将,品项依出货量分为,ABC,大、中、小,三类,单日与全年,IQ,分析对照表,I,年出货量及单日出货量均很大，为出货量最大的主力,产品群，仓储拣货系统的规划应以此类为主，仓储区以固定,储位为较佳，进货周期宜缩短而存货水

24、准较高，以应付单日,可能出现的大量出货，通常为厂商型物流中心或工厂发货中,心,II,年出货量大但单日出货量较小，通常出货天数多且,出货频繁，而使累积的年出货量放大。可考虑以零星出货方,式规划，仓储区可以固定储位规划，进货周期宜缩短并采中,等存货水准,分类,III,年出货量小但单日出货量大，虽总出货量很少，但,是可能集中于少数几天内出货，是容易造成拣货系统混乱的,可能因素。若以单日量为基础规划易造成空间浪费及多余库,存，宜以弹性储位规划，基本上平时不进货，于接到订单后,再行进货，但前提是必须缩短进货前置时间,分类,IV,年出货量小且单日出货量亦小，虽出货量不高，但是,所占品项数通常较多，是容易造

25、成占用仓储空间使周转率降低,的主要产品群。因此仓储区可以弹性储位规划，以便于调整格,位大小的储存设施为宜，通常拣货区可与仓储区合并规划以减,少多余库存，进货周期宜缩短并降低存货水准,分类,V,年出货量中等但单日出货量较小，为分类意义较不,突出的产品群，可视实际产品分类特性再归纳入相关分类中,单日出货量,年出货量,EN,订单品项数,分析,主要了解订单别订购,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,出货订单（EN,0,1,2,3,4,5,6,E1,E2,E3,

26、E4,出货订单,以,Q,ei,count,订单,e,品项,i,符号表示单一,订单订购某品项的数量，则分析以各指标,的意义如下,单一订单出货品项数,总出货品项数,订单出货品项累计次数,由以上说明，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。基本,上，图中各判断指标的大小，须视物流中,心产品特性、品项数、出货品项数的相对,大小及订单品项的重复率来决定，并配合,其它的因素综合考虑,IK,品项受订次数）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

27、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，并从而,决定储位配置的原则,IQ,及,IK,交叉分析,将,IQ,及,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,3-5,所示）。将,IQ,及,IK,以,ABC,分析分类后，所得交叉分析的分,类整理如表,4-5,所示。依其品项分布的特性，可,将物流中心规划为以订单别拣取或批量拣取的,作业型态，或者以分区混合处理方式运作。实,际上拣货策略的决定，仍须视品项数与出货量,的相对量来作判断的依据,2.5 EIQ,分析案例,EIQ,分析步骤,资料收集、取

28、样,制作分析图表,图表分析,规划改善应用,应用,EIQ,分析的方法,EIQ,数据分析,E,I,Q,位数,E,I,Q,大小关系,EQ,分析,ABC,分析（订单件数与出货量的分析,EQ,max,分析,EQ,min,分析,EQ,度数分析,EQ,IQ,EIQ,综合考虑,EN,分析,GEN,分析,EN,度数分析,IQ,分析,ABC,分析,IQ,max,分析,IQ,min,分析,IK,分析,GIK,分析,IK,度数分析,PCB,分析,P,EIQ,C,EIQ,EQ,PCB,IQ,PCB,PC,CB,分析,EIQ,分析法,EQ,EQ,订单量）分析,单张订单出货数量的分析,EQ,分析表,可以明确的了解客户的订货

29、量及比例，进而掌握货,品配送的需求及客户,ABC,分析，作为管理参考之依,据,EQ,分布图,在面对众多的处理对象时，适时给予分类管理，或,是在资源有限时给予重点管理，以求事半功倍之效,亦即藉由观察多少百分比的订单数，占多少百分比,的出货量，是否出货量集中在某些客户,EIQ,分析法,EN,EN,订货品项数）分析,单张订单出货品项数分析,EN,分析表,依单日订单品项数据数据可了解客户订货品项数的,多寡，判断较适用之拣货方式,EN,分布图,让管理人员更容易掌握客户订购品项数的分布情形,以决定使用之拣货方式应为批量别拣取或订单别拣,取较可提高拣货速率，并可由分布图判断物品拣货,时间与拣货人力需求，依此作为拣货作业的生产力,指针,EIQ,分析法,IQ,IQ,品项数量）分析,各单一品项出货总数量分析,IQ,分析表,针对众多商品做分类并予以重点管理，也就是观察,多少百分比的出货商品，占多少百分比的出货量,是否出货量集中在某些商品，由此可以知道哪些品,项为当期出货之主要产品,IQ,分布图,从,IQ-ABC,分析让管理人员易于了解主要产品之状,况以及需