EIQ数据分析详解

1EDI浙江工商大学信息学院配送与配送中心DistributionandDistributionCenterEIQ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，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I1I2I3I4I5…E1Q11Q12Q13Q14Q15Q1N1E2Q21Q22Q23Q24Q25Q2N2E3Q31Q32Q33Q34Q35Q3N3……单品出货量Q1Q2Q3Q4Q5QN单品出货次数K1K2K3K4K5—K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—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—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—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—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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。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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—16EIQ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……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—KEIQ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。020004000600080001000012000140001600012345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152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。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。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2.4EIQ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—16I1I2I3I4I5I6E1E2E3E4012345678数量出货品项出货订单订单分布图E1E2E3E4I1I3I5E1E2E3E4012345678数量出货品项出货订单订单分布图E1E2E3E4012345678I2E1E2E3E4012345678I1E1E2E3E40123456789I3E1E2E3E40123456789I4E1E2E3E40123456789I5E1E2E3E40123456789I6E1E2E3E4012345678910111213141516171819202122232425订单出货数量EQE1E2E3E4二、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。I1I2I3I4I5I6E1E2E3E4012345678数量出货品项出货订单订单分布图E1E2E3E4E40123456789I1I2I3I4I5I6E4E30123456789I1I2I3I4I5I6E3E2-113579I1I2I3I4I