EIQ数据分析详解演示文稿

EIQ数据分析详解演示文稿现在是1页\一共有70页\编辑于星期日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。现在是2页\一共有70页\编辑于星期日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，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。

现在是3页\一共有70页\编辑于星期日（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现在是4页\一共有70页\编辑于星期日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I1I2I3I4I5…E1Q11Q12Q13Q14Q15Q1N1E2Q21Q22Q23Q24Q25Q2N2E3Q31Q32Q33Q34Q35Q3N3……单品出货量Q1Q2Q3Q4Q5QN单品出货次数K1K2K3K4K5—K现在是5页\一共有70页\编辑于星期日出货订单出货品项订单出货数量订单出货品项I1I2I3I4I5I6E1350123E2204670E3400008E4280352…单品出货量单品出货次数—现在是6页\一共有70页\编辑于星期日出货订单出货品项订单出货数量订单出货品项I1I2I3I4I5I6E1350123145E2204670E3400008E4280352…单品出货量单品出货次数—现在是7页\一共有70页\编辑于星期日出货订单出货品项订单出货数量订单出货品项I1I2I3I4I5I6E1350123145E2204670E3400008E4280352…单品出货量11单品出货次数4—现在是8页\一共有70页\编辑于星期日出货订单出货品项订单出货数量订单出货品项I1I2I3I4I5I6E1350123145E2204670194E3400008122E4280352205…单品出货量11134101413单品出货次数421333—现在是9页\一共有70页\编辑于星期日出货订单出货品项订单出货数量订单出货品项I1I2I3I4I5I6E1350123145E2204670194E3400008122E4280352205…单品出货量11134101413656单品出货次数421333—16现在是10页\一共有70页\编辑于星期日如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。现在是11页\一共有70页\编辑于星期日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I1I2I3I4I5I6E1350123145E2204670194E3400008122E4280352205…单品出货量11134101413656单品出货次数421333—16现在是12页\一共有70页\编辑于星期日IQ分析可以应用在物流中心的布置规划、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I1I2I3I4I5I6E1350123145E2204670194E3400008122E4280352205…单品出货量11134101413656单品出货次数421333—16现在是13页\一共有70页\编辑于星期日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I1I2I3I4I5…E1Q11Q12Q13Q14Q15Q1N1E2Q21Q22Q23Q24Q25Q2N2E3Q31Q32Q33Q34Q35Q3N3……单品出货量Q1Q2Q3Q4Q5QN单品出货次数K1K2K3K4K5—K现在是14页\一共有70页\编辑于星期日一、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：一定时间内的订单个数分析的分析T可取一年，一个月……现在是15页\一共有70页\编辑于星期日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I1I2I3I4I5…T1E1Q111Q121Q131Q141Q151Q11N11E2Q211Q221Q231Q241Q251Q21N21…单品出货量Q11Q21Q31Q41Q51Q1N1单品出货品项K11K21K31K41K51—K1T2E1Q112Q122Q132Q142Q152Q12N12E2Q212Q222Q232Q242Q252Q22N22…单品出货量Q12Q22Q32Q42Q52Q.2N2单品出货品项K12K22K32K42K52—K.2………合计单品总出货量Q1Q2Q3Q4Q5QN单品出货总项K1K2K3K4K5—K现在是16页\一共有70页\编辑于星期日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。现在是17页\一共有70页\编辑于星期日若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，以求全体资料现在是18页\一共有70页\编辑于星期日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分析现在是19页\一共有70页\编辑于星期日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。现在是20页\一共有70页\编辑于星期日次数分布绘出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”。现在是21页\一共有70页\编辑于星期日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，以简化系统的复杂度，并提高规划设备的可行性及利用率。现在是22页\一共有70页\编辑于星期日交叉分析在进行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，亦可产生有用的交叉分析数据。现在是23页\一共有70页\编辑于星期日EIQ分析用途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分析用途现在是24页\一共有70页\编辑于星期日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现在是25页\一共有70页\编辑于星期日2.4EIQ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现在是26页\一共有70页\编辑于星期日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现在是27页\一共有70页\编辑于星期日出货订单出货品项订单出货数量订单出货品项I1I2I3I4I5I6E1350123145E2204670194E3400008122E4280352205…单品出货量1113410141365—单品出货次数421333—16现在是28页\一共有70页\编辑于星期日现在是29页\一共有70页\编辑于星期日现在是30页\一共有70页\编辑于星期日二、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。现在是31页\一共有70页\编辑于星期日现在是32页\一共有70页\编辑于星期日现在是33页\一共有70页\编辑于星期日现在是34页\一共有70页\编辑于星期日依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品拣出后于分货区进行分类。现在是35页\一共有70页\编辑于星期日现在是36页\一共有70页\编辑于星期日现在是37页\一共有70页\编辑于星期日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，并将影响拣货方式及拣货区的规划。现在是38页\一共有70页\编辑于星期日现在是39页\一共有70页\编辑于星期日现在是40页\一共有70页\编辑于星期日现在是41页\一共有70页\编辑于星期日现在是42页\一共有70页\编辑于星期日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，并产生对照组合后进行交叉分析，则将其物流特性分成以下几类：现在是43页\一共有70页\编辑于星期日单日与全年IQ分析对照表分类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。分类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现在是44页\一共有70页\编辑于星期日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。

现在是45页\一共有70页\编辑于星期日以Qei=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现在是46页\一共有70页\编辑于星期日由以上说明，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。现在是47页\一共有70页\编辑于星期日现在是48页\一共有70页\编辑于星期日现在是49页\一共有70页\编辑于星期日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。现在是50页\一共有70页\编辑于星期日现在是51页\一共有70页\编辑于星期日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。现在是52页\一共有70页\编辑于星期日2.5EIQ分析案例EIQ分析步骤资料收集、取样制作分析图表图表分析规划改善应用现在是53页\一共有70页\编辑于星期日现在是54页\一共有70页\编辑于星期日现在是55页\一共有70页\编辑于星期日现在是56页\一共有70页\编辑于星期日应用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综合考虑现在是57页\一共有70页\编辑于星期日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度数分析现在是58页\一共有70页\编辑于星期日PCB分析P－EIQC－EIQEQ－PCBIQ－PCBPC－CB分析现在是59页\一共有70页\编辑于星期日EIQ分析法——EQEQ（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。

现在是60页\一共有70页\编辑于星期日EIQ分析法——ENEN（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。

现在是61页\一共有70页\编辑于星期日EIQ分析法——IQIQ（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加强控管的商品。IQ分布图亦能影响商品储区的规划弹性、甚至于拣货系统的设计。

现在是62页\一共有70页\编辑于星期日EIQ分析法——IKIK（品项受订次数）分析各单一品项出货次数分析。IK分析表即是统计各种品项被不同客户重复订货次数，有助于瞭解产品别之出货频率。IK分布图由分析得知产品出货次数频率，若能再配合IQ分析，两者将使设计者易于决定仓储及拣货系统的设计