第七章-配送中心选址及内部规划

E—Entry对象或客户出货形态、订单量大小、订货方式随之不同I—Item

商品的种类商品品项数、特性不同使存储方式、储位安排、设备选用随之不同Q—Quantity

商品的数量或库存量处理可能的需求波动问题（货款结算、季节等）R—Route通路和供应链上下游结点的关系S—Service

物流的服务品质直接决定物流成本，服务品质包括：订货交货时间、缺货率、流通加工服务、商品店头陈列服务、应急能力、信息服务、态度等。T—Time

交货时间（完成周期）配送完成周期的长短、配送频次、一致性等C—Cost商品的价值或建造的预算物流费用的两种计算方式与商品价值的关系配送中心系统分析方法EIQ分析就是利用“E”、“I”、“Q”这三个物流相关要素来研究配送中心的需求特征，为配送中心提供规划依据。日本铃木震先生积极倡导以订单品项数量分析方法（EIQ）进行配送中心的系统规划，即是从客户订单的品项、数量与订购次数等观点出发，进行货物特征的分析。订单品项数量（EIQ）分析的步骤订单出货资料的分解订单出货资料的取样资料统计分析图表数据判读与分析（一）EIQ分析方法1.订单出货资料的分解首先要考虑时间范围与单位，主要分析项目如下：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42.EIQ资料取样可以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，以一个较小周期的资料进行分析。尽可能找出具有明显特征的时段，如月初、月末、周末、周初等。可以依据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。但是要特别注意所选取的样本能够反映、代表全体的特征。3.资料分析使用的统计方法（1）柏拉图法将订单或单品品项出货量排序后绘制EQ或IQ图，并将其累计量以曲线表示出来，即柏拉图。（2）次数分布直方图法将出货范围作适当的分组，计算出各产品出货量出现于各分组范围的次数，进一步了解产品别出货量的分布情况。（3）ABC分析将一特定百分比内的主要订单或产品找出，作为进一步分析及管理的重点。（80-20原则）针对此一产品族群(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，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，在规划过程可先不考虑或以分类分区规划方式处理。（4）交叉分析先将两组分析资料（如EQ与EN、IQ与IK等）经ABC分类后形成三个等级，交叉汇编产生3×3的九组资料分类，再逐一对各资料进行分析讨论，找出分组资料中的意义及其代表的产品组。在后续的规划中，如结合订单出货与物性资料，亦可产生有用的交叉分析数据。

4.图表数据判读与分析图表数据判读与分析是量化资料分析过程最重要的步骤，通常需配合交叉分析及其它相关资料作出综合判断的结论。一些基本的分析准则及类型订单品项数(EN)分析订单量(EQ)分析品项数量(IQ)分析品项受订次数(IK)分析a）订单品项(EN)分析订单品项数(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综合参考。单一订单出货品项数：

N1=COUNT(Q11,Q12,Q13,Q14,Q15..)>0，总出货品项数：

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等于单一订单的出货品项数)订单出货品项累计次数：

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)分析应用单一订单的出货项数较小，EN=1的比例很高，总品项数不大而与总出货项数差距不大订单出货品项重复率不高，可考虑订单拣取方式作业，或采批量拣取配合边拣边分类作业a）订单品项(EN)分析分析应用单一订单的出货项数较大，EN>=10，总出货项数及累积出货项数均仅占总品项数的小部分，通常为经营品项数很多的配送中心可以订单别拣取方式作业，但由于拣货区路线可能很长，可以订单分割方式分区拣货再集中，或以接力方式拣取单一订单的出货项数较小，EN=1的比例较高，由于总品项数很多，总出货项数及累积出货项数均仅占总品项数的小部分可以订单别拣取方式作业，并将拣货区分区规划，由于各订单品项少，可将订单以区域别排序并以分区拣货a）订单品项(EN)分析分析应用单一订单的出货项较大，而产品总品项数不多，累积出货项数较总出货品项大出数倍并较总品项数多订单出货品项重复率高，可以批量拣取方式作业，另须参考物性及物量大小决定于拣取时分类或拣出后再分类单一订单的出货项数较大，而产品品项数亦多，累积出货品项数较总出货品项大出数倍，并较总品项数多可考虑以批量拣取方式作业，但是若单张订单品项数多且重复率不高，须考虑分类的困难度，否则可以订单分割方式拣货为宜a）订单品项(EN)分析订单量(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。分析应用为一般配送中心常见模式，由于量分布趋两极化，可利用ABC作进一步分类规划时可将订单分类，少数而量大的订单可作重点管理，相关拣货设备的使用亦可分级ABCQE类型一b）订单量(EQ)分析QE类型二QE类型三分析应用订单量集中于特定数量而无连续性递减，可能为整数(箱)出货，或为大型对象的少量出货可以较大单元负载单位规划，而不考虑零星出货分析应用订单量分布呈逐次递减趋势，无特别集中于某些订单或范围系统较难规划，宜规划泛用型的设备，以增加运用的弹性，格位亦以容易调者为宜b）订单量(EQ)分析QE类型四QE类型五分析应用订单量分布相近，仅少数订单量较少可区分成两种类型，部分少量订单可以批处理或以零星拣货方式规划分析应用大部分订单量相近，仅少部分有特大量及特小量可以主要量分布范围进行规划，少数差异较大者可以特例处理，但须注意规范特例处理模式b）订单量(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。分析应用为一般配送中心常见模式，由于量分布趋两极化，可利用ABC作进一步分类规划时可将产品分类以划分储区方式储存，各类产品储存单位、存货水准可设定不同水准ABCQI类型一c）品项数量(IQ)分析QI类型二QI类型三分析应用产品出货量集中于特定数量而无连续递减，可能为整数(箱)出货或为大型对象但出货量较小可以较大单元负载单位规划，或以重量型储存设备规划，但仍需配合物性加以考虑。分析应用各产品出货量分布呈逐次递减趋势，无特别集中于某些订单或范围。系统较难规划，宜规划泛用型的设备，以增加运用的弹性，格位亦以容易调者为宜。c）品项数量(IQ)分析QI类型四QI类型五分析应用各产品出货量相近，仅部分品项出货量较少。可区分成两种类型，部分中、少量产品可以轻量型储存设备存放分析应用大部分产品出货量相近仅少部分有特大量及特小量可以同一规格的储存系统及寻址型储位进行规划，少数差异较大者可以特例处理c）品项数量(IQ)分析品项受订次数(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，并从而决定储位配置的原则。d）品项受订次数(IK)分析KI类型二出货次数ABCKI类型一出货次数分析应用大部分产品出货次数相近，仅少部分有特大量及特小量大部分品项出货次数相同，因此储位配置需依物性决定，少部分特异量仍可依ABC分类精神决定配置位置，或以特别储区规划分析应用为一般配送中心常见模式，由于量分布趋两极化，可利用ABC作进一步分类规划时可依产品分类划分储区及储位配置，A类可接近入出口或便于作业之位置及楼层，以缩短行走距离，若品项多时可考虑作为订单分割的依据来分别拣货d）品项受订次数(IK)分析（二）订单变动趋势分析长期持续递增，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，以避免设施过多的投资浪费；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，后续资料分析可缩至某一周期为单位以简化分析作业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，仓储格位亦以容易调整及扩充者为宜，以应付可能突增的作业需求量（三）物品特性与储运单位分析PPPPCCCCBBBB进货存储拣选装货物流作业时商品包装单位的变化PCB分析几种常见的PCB分析P—EIQ分析将EIQ表中Q的箱数换算成托盘数，并将剩余的箱数去除，形成以托盘为单位的EIQ