某服装企业物流中心规划EIQ分析案例报告

第一部分

XX配送中心物流基础析面对一场改变企业竞争力和产业创新的流通革命，面对XX送中心物流保障的迫切需求，经过内部和外部专家多次论证，XX配送中心决定导入先进的物流管理技术和组织方式，改造XX送中心。在运作初期，

XX配送中心为区域配送中心（转运站式发货中心（FDC）综合功能的整合性配送中心来将定位于支持华北及西北其它平台的大北方区域配送中XX配送中心在相当长的一个阶段还是对公司的发展起支持作用质上是集团内部的第三方物流服务来将依托在

集团供应链中作延伸增值服务模式上，全面推进SKU理推动理在全集团各个流程上的应用；作业空间上，以无限追求订单满足效率为设计基点将仓储库改造为配送型的拣选库根据订单的流量流速品项结构确定合理的空间和拣取作业设备使配送中心承担更多与客户紧密相关的服务便订单满足和合理的线路配载用合理搬运方案；1配物特综：配送中心的配送产品主要为鞋类、服装类和器材类为主，现有库存共大类商品服装类、鞋类、器材类、高尔夫类、青少类、宣传品和器材辅料，约105小类4487商品，区分至尺码的商品种类11180种。根据订单的分析，过去的一年出入库产品为5大类产品，服装类、鞋类、器材类、宣传品和器材辅料，68小类，种商品。除货架与模特等特殊箱皮外，主要商品以四方形箱装为主，按照提供的数据统计，目前已经有种规格的箱皮。按照目前库存量为加权，现有产品的标件包装规格模数为75.8cm*44.2cm*36.2cm单箱占地约平方米，单箱体积约为立方米。不考虑库存数量加权的方式，按现有产品众数计算的标件包装规格模数为71.5cm*50.5*33.5cm，为男慢跑鞋、专业训练鞋、男网训练鞋的箱皮规格。1111112订单季性变动势分析；项目组对

全年的历史订单资料进行分析，来推估未來趋势的变化，找出各种可能的变动趋势或周期性变化，有利于资料的分析。出货量分图500004500040000

35000300002500020000150001000050000

出货量月月月月月月月月月123456789月份

月月月012月份

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10月

11月

12月出货量179772729821306279631664513316466064394341945266322263741945正如其它服装类产品一样，XX出入库产品呈现明显的季性变化每个周期为1，

销售的旺季为7月、8月、9月和12月，销售季为1、3月、5月、6和11，季节性变动的差距超過3倍以上，销售旺季7月份，为年平均线的1.5倍，月、月、月的出入库区间恰好处于年平均线的位置。如果

集团年销售增长率在左右，配送中心的改造规模应以中期需求量为依据为满足未来长期递增的求物流中心可以预留空间及考虑设备扩充的弹性，设备以分阶段投资方式为宜（一期应满足2.5-3的需求量3

订单与量分析；对

1—

12月年订单数据分析，配送中心处理的订单总数ΣN=21451，累计出货箱数348212.2箱，平均日出货量箱，最大日出货日为出货量为9081.15箱，最大日处理订单数337。

73，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。EQ析见附表1所示。项目

EQ分图表及说明主参数

订单数21451

总订货量348212.2

最大值

最小值0.09

平均值16.2

众数4分布图ABC分类

分类类类类

订量比率70%20%10%

订单数2073510114177

订单比率9.66%23.78%66.56%分析结论

订单订量分布极为分散，两极分化，说明订单的订量波动范围很大，可进ABC类；A类订单为大订单，单张订单出货量都大于整，但都有拆零情，应优先出库。B类单，订量占，一般初库量都小于85箱但大于箱，订单占总单量的；C订单虽然总出货量很小10%是其订单数较多，占总单量的6，每张订单的出货量小于20箱，且其中大部订单都小于整，于作业量最繁重的订单。总结论物作业的任务量来分XXDC的送中心是存货型和拣配型混和的配送中心拣配工作花费的时间人力应占到总出货时间的60%上因此配中心改造首先加强仓库拣配功能，需要增加专门的拣配区和拣选货架。项目

图表及说明主参数

订单数

累计出货品项数

最大值

最小值

平均值（品项/单）

出货品项数21451334895377115.33932EN400数种品货出单订张单

350300250200150100500

11

7301

3702

9013

5414

1815

76

3527

9828

59

16301

79311

321

96431

50541

151

771

311

94681

58691

702分布图

订单数次数分布14000120001000080006000400020000

EN>10050<EN<10020<EN<5010<EN<20EN<10分析结论4

单一订单的平均出品货项较高（15.3种其分布较为分散，累积出货项数为总出货品项的倍，订出货品项重复率较高，但分商品重复分布时间较长，达不到批量拣选的范畴；部分产品出库时间较为集中，因此建议采用按单拣货和批量拣货相结合的方式。在分类作EN分时，发现重复率较高的商品还是鞋类。累计出货品项（=334895，有效出货天数260天说明在260天，保管员转圈找货行走次每天找货次高峰时为去年月日拣货重复行走6625圈。如果每圈往返按照100米算，每天所有工人库内行走总计公，峰行走662公。总论采按单拣货和批量拣货相结合的方式。找货环节工人每天货库内行走公，高峰重复行走662里，同时说明工作人力密集度高。品项数（）分析主要了解各类商品出货量的分布状况，分析各类商品的出货量和重要程度。分析结果可用于仓储系统的规划、仓储设备选用和储位空间的估算，对拣货方式及拣货区的规划也有一定影响。经品项数量IQ）的统计分析,1—月份实际出库的品项为3932种，累计出货箱数为348212，IQ的帕托累图（图）和次数分布表（表）如下。项目

图表及说明主参

品项数

总订货量

最大值

最小值

平均值

拆零率数

3932

箱

7298

箱

0.002

箱

88.6

箱分布图ABC分类

分类类类类

订量比率80%15%10%

品项数4247362772

品项比率11%19%70%分析结论

IQ分为一般配送中心典型模式，总出货品项数为3932种总出货件数为348212箱，品项最大出货量可达7298，最小出货量为0.002箱，品项出货量分布非常分散，趋两极化，对品项进行ABC分；根据半年的IQ分析进行ABC分，A类商品属出货量大的主流品，应作为规划的重点C类商品属出货量较小的货品，规划仅作一般的考虑。这里ABC类作为货品最终分类的依据。按照品类来看，A类品主要为慢跑鞋、风衣、夹克为主B类品以包类、帽子为主。商品以器材类为主。5

IK析；项目

图表及说明主参数

品项数3932

总受订次数330049

最大值3217

最小值1

平均值83.9753196141210181513212927242230383633313753196141210181513212927242230383633313IK柱形分布图全年分布图

35003000250020001500100050001

91

73

55

37

18

90

72

54

36

17

99

71

53

16

98

70

52

33

15

97

79）IK分为一般配送中心的典型模式，总出货品项数为种总受订次数为330049

件，品项最大受订次数为3217，最小为，品项出货量分布分析结论

非常分散，趋两极化；）由IK次图可知，半年的品项受订系数小于次占，而超过次（大于次）的品项仅占总品项的。6IQIK交叉析；将IQ及以ABC分析分类后XX配送中心未来的拣货策略及区域分配提供参考的依据。由于XX订单具有极其明显的需求零星化及出货不均衡的特点，分布还不足以作为货品ABC分类的依据，IQ量与IK量是否对称是决定未来配送中心仓储系统规划选用储位空间估算储货位划分及拣选方式和拣货区域设置的重要分析点，因为结合出货量与出货频率进行分析时，整个仓库仓储拣货系统的规划才会更加趋于实际。数据分析中将出货量图以分析将品项依出货量分为（大中小三类，并产生对照组合后进行交叉分析，可将货品特性分为以下类9个群组：表）IQ及交叉类型分析IQIK

高中低

高KHQH组群KMQH组群KLQH组群

中KHQM组群KMQM组群KLQM群

低KHQL组群KMQL群KLQL组群数据分析显示绝大部分品项类型为组群6447），占种品种的80%，即物流中心的拣货策略以订单别拣货为主群的商品不存在。a)KHQH组和群（A）KHQH群组以风衣克业训练鞋风衣女童慢跑鞋为代表99%为服装和鞋类括部分一款袜子和包装类宣传品276种出货量及单）出货量均很大，为出货量最大的主力产品群，每次订货量箱，通常出货天数较多且出货频繁使积累的年出货量放大货架仓储系统应以此类为主以固定储位较佳配送中心的拣货效率单别拣选的模式下组群建议可根据订单状况及配送对象结合采用批量拣取的作业方业处理组以户外极限鞋运动包为代表储特征与HQH相同，但除货次数少，平均出货箱数箱，拣货以按订单方式拣货为主。值得注意的是虽然棉风衣、沙滩裤属群组类产品，但他们都具有明显的季节特征。b)组（A类）以老款鞋、护膝、赞助类运动包、促销类宣传品、订货会专用宣传品、条码为代表，共30种，总出货量大，受订次数较少，但月（日）出货较大，集中于少数几天内出货，平均出货箱数（件）箱，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，采用弹性储位规划，平置专区存放。进货周期宜缩短而存货水平较高，以应付单日可能出现的较大出货。c)KHQM群组（A类）以休闲裤、沙滩裤、网球裤裙为代表，共27，绝大部分品项为服装类产品，年出货量适中，但受订次数较高，订单批量在箱之间，考虑采用托盘货架底层或拣选架存放。d)群组（B类）以休闲包、运动包、帽子、男女袜、童慢跑、女慢跑为主为代表，种，还包括部分宣传品和足球，年出货量适中，但受订次数适中，出货皮量0箱，可将拣货区可与存储区合并。KLQM群组（类）K组棉风衣、沙滩裤、卫裤、体恤和辅助器材等季节性产品，新品运动包、老款慢跑鞋、训练鞋为代表，共种，年出货量适中，但受订次数较低，出货批量较大，平均为箱，宜货架顶层或平置存放。f)群组和KLQL