发布时间 : 星期三 文章EIQ分析法在物流中心规划中的更新完毕开始阅读
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2 EIQ分析概述与步骤 2.1 EIQ分析概述
EIQ分析是物流中心的POS系统，进行物流系统的系统规划，从客户定单的品类、数量与订购次数等观点出发，进行出货特征的分析。E（订货件数orderentry）、I（货品种类item）、Q（数量quantity），是物流特性的关键因素，EIQ分析就是利用E、I、Q这三个物流关键因素，来研究物流系统的特征，以进行基本的规划。
该理论由日本物流研究所铃木震先生提出并积极推广，铃木震在日本有着很大的影响力，作为一位知名的物流顾问，在研究了众多的物流实务案例的基础上，发展出了这样一套完整的分析管理工具。其中，E是指“Entry”，I是指“Item”，Q是指“Quantity”。既是从客户订单的品项，数量，订货次数等方面出发，进行配送特性和出货特性的分析。EIO分析的分析项目主要有EN（每张订单的订货品项数量分析）（注：N为日文Nnai意“种类”的首字母）、EQ（每张订单的订货数量分析），IQ（每个单品的订货数量分析），IK（每个单品的订货次数分析）（注：K为日文Kasanatsut意“重复”的首字母）。
2.2 EIQ分析的步骤
1.订单出货资料的取样。根据作业周期和波动幅度确定资料的收集范围。若各周期内出货量大致相似，则可对较小周期内的资料进行分析；若周期内趋势相近但作业量有很大的差异，则对资料进行分组，找出代表性的资料进行分析。
2.订单出货资料的分解。最好能从企业信息系统的数据库中取得计算机档案，这有利于档案格式转换和借助计算机运算功能处理大量的分析资料。资料分解时还要注意保持数量单位的一致性。资料分解主要用于EQ、EN、IQ、IK四个类别的分析，其意义说明及资料统计格式如下：
(1)订单量(EQ)分析：单张订单出货数量的分析。
(2)订货品项数(EN)分析：单张订单出货品项数的分析。 (3)品项数量(IQ)分析：每单一品项出货总数量的分析。 (4)品项受订次数(IK)分析：每单一品项出货次数的分析。
3.能够检讨出配合物流系统特性的物流系统设备及其运用系统。
从EIQ 分析资料可以得到选择副系统、模组、要素等各阶层要件的条件；再依据这些条件，选出候选的各个要件。这样可以节省许多设计时间。
4.能够选择物流设备。
事先建立物流设备选择时所需的条件，只要EIQ 分析结果符合这些条件要求，即可得出所需的物流设备。
5.能够作模拟分析。
EIQ 资料为日常物流资料，可用以模拟分析系统所需作业人员数、作业时间。
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6.能够进行物流系统的基础规划。
在规划物流系统时有件重要的事必须先加以确定：规模上的需求是什么？有多少的出货量？多少的入货量？由EIQ 的分析可得出过去(历史)的需求状况，这些数据可以当作是假定的需求，将这些数据与阶层式的系统设备条件加以对应，即可得到概略性的系统规格(系统轮廓)。
7.EIQ统计分析。
EIQ分析以量化的分析为主，常用的统计手法包括：平均值、最大最小值、总数、柏拉图分析、次数分布及ABC分析等。
8.图表数据分析（量化资料分析过程中最重要的步骤）。
图解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。
3 EIQ分析方法
EIQ分析以量化的分析为主，常用的统计手法包括：平均值、最大最小值、总数、柏拉图分析、次数分布及ABC分析等，以下就次数分布及ABC分析等进行说明：
3.1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，如图3－2所示。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。
图3－1 产品出货量的IQ分布
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3.2 次数分布
绘出EQ、IQ等柏拉图分布图，常可得到如图3-3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”。
图3－2 出货量的品相次数分布图
由图可知次数分布图的分布趋势与资料分组的范围有密切关系，在适当的分组之下，将可得到进一步有用的资讯，并找出数量分布的趋势及主要分布范围。但是在资料分组的过程，仍有赖于规划分析者的专业素养与对资料认知的敏感性，以快速找出分组的范围。
3.3 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。
3.4 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。
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4 EIQ分析图解
图解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。以下整理一些基本的分析准则及类型以供参考，至于较深入的判读技巧仍待规划分析者不断地从各类不同的产业类型及实务资讯中获得。
4.1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，各种EQ图表的类型分析如表4.1所示。
表4.1 数量曲线EQ图
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。
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