第七章---EIQ规划分析技术.doc

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第七章 EIQ规划分析技术

一般工厂布置的分析手法中，Muther 的SLP(Systematic Layout Planning)强调以PQ分析为基本物量分析工具，基本上PQ分析以产品与数量的分布关系作为规划布置的参考依据，是一种生产导向的规划分析理念。但是在以顾客及下游端通路需求为主的流通环境中，订单需求零星而多变化，因此以需求为导向的规划方向才能真正符合实际作业的需求。日本铃木震先生曾积极倡导以订单品项数量分析手法(EIQ)来进行物流中心的系统规划，即是从客户订单的品项、数量与订购次数等观点出发，进行出货特性的分析。EIQ确实为一简明有效的物流规划与分析工具。本章专门就EIQ分析的基础、分析方法与步骤及其应用做一个简要介绍。

第一节 EIQ规划分析的基础

一．EIQ规划分析所需的基础资料

1．现行作业资料
（1）基本营运资料
包括业务形态、营业范围、营业额、人员数、车辆数等。
（2）商品资料
包括商品形态、分类、品项数、供应来源、保管形态(自有/他人)等。
（3）订单资料
包括订购商品种类、数量、单位、订货日期、交货日期、订货厂商等资料，最好能包含一个完整年度的订单资料，以及历年订单以月别或年别分类的统计资料。
（4）物品特性资料
包括物态、气味、温湿度需求、腐蚀变质特性、装填性质等包装特性资料，物品重量、体积、尺寸等包装规格资料，商品储存特性、有效期限等资料。包装规格部分另需区分单品、内包装、外包装单位等可能的包装规格。
（5）销售资料
可依地区类别、商品类别、渠道通路类别、客户类别及时间类别分别统计的销售额资料，并可依相关产品单位换算为同一计算单位的销货量资料(体积、重量等)。
（6）物流作业流程
包括一般物流作业(进货、储存、拣货、补货、流通加工、出货、运输、配送等)、退货作业、盘点作业、仓储配合作业(移仓调拨、容器回收流通、废弃物回收处理)等作业流程现况。
（7）业务流程与使用单据
包括接单、订单处理、采购、拣货、出货、配派车等作业及相关单据流程，以及其他进销存库存管理、应收与应付账款系统等作业。
（8）厂房设施资料
包括厂房仓库使用来源、厂房大小与布置形式、地理环境与交通状况、使用设备主要规格、产能与数量等资料。
（9）人力与作业工时资料
人力组织架构、各作业区使用人数、工作时数、作业时间与时间顺序分布。
（10）物料搬运资料
包括进、出货及在库的搬运单位，车辆进、出货频率与数量，进、出货车辆类型与时段等。
（11）供货厂商资料
包括供货厂商类型、供货厂商规模及特性、供货家数及分布、送货时段、接货地需求等。
（12）配送据点与分布
包括配送通路类型，配送据点的规模、特性及分布，卸货地状况，交通状况，收货时段，特殊配送需求等。
2．未来需求资料
（1）企业战略与中长期发展规划
即考虑所服务企业的历史背景、文化、未来发展战略与中长期发展规划、外部环境变化及政府政策调整变化等因素的影响。
（2）商品未来需求预测
依目前所服务企业的商品市场成长率及所服务企业的未来商品发展战略，预估未来物流配送市场发展趋势。
（3）品项数量的变动趋势
分析所服务企业在商品种类可能发生的变化及未来的变化趋势。
（4）可使用的场址与面积
分析是否可利用现有场地或有无发展的空间。
（5）业务范围的发展
分析物流配送中心服务范围，是否需包含服务企业的经营项目范围，有无新的经营项目或新的企业单位的加入。
（6）物流作业功能的发展
分析物流配送中心是否需考虑未来物流功能的增加，如流通加工、包装、储位出租等，以及是否需配合商流与物流通路拓展等目标。
（7）预算的可行性与物流模式的变化
预先估计可行的资金预算额度范围及可能的资金来源，必要时必须考虑独资、合资、部分出租或与其他经营者合作的可能性，另也可考虑建立物流联盟或开展共同配送等物流营运模式。
（8）时程限制
预计物流配送中心营运年度，并考虑是否以分年、分阶段方式落实计划的可行性。
（9）估计未来的工作时数与人力需求
估计未来的工作时数、作业班次及人力组成，包括正式、临时及外包等不同性质的人力编制。
（10）未来扩充的需求

二．EIQ基础规划资料相关分析

1．PCB分析
考察物流配送中心的各个作业(进货、拣货、出货)环节，可看出这些作业均是以各种包装单位(P——托盘、C一箱子、B—单品)作为作业的基础，如图7－1所示。从图中可看出，每一个作业环节都需要人员、设备的参与，即每移动一种包装单位或转换一种包装单位都需使用到设备、人力资源。而且不同的包装单位可能有不同的设备、人力需求。因此掌握物流过程中的单位转换相当重要，因此也要将这些包装单位(P、C、B)要素加入EIQ分析。
P

P

P

P

C

C

C

C

B

B

B

B

进货

储存

拣选

出货

图7-1 物流作业时商品包装单位的变化

所谓PCB分析，即以物流配送中心的各种接受订货的单位来进行分析，对各种包装单位进行分析，以得知物流包装单位特性。
进行EIQ分析时，如能配合相关物品特性、包装规格及其特性、储运单位等因素，进行关联及交叉分析，则更易于对仓储及拣货区域进行规划。结合订单出货资料与物品包装储运单位分析，可将订单资料以PCB的单位加以分类，再按照各商品类别分别进行分析。
一般企业的订单资料中同时含有各种商品出货形态，如订单中包括整箱与单品两种类型同时出货。为合理规划储存与拣货区，必须将订单资料依出货单位类型加以区分，以正确计算各作业区域实际的需求。常见于物流配送中心的储运单位组合形式如表7-1所示。

表7-1 物品特性与包装单位分析表
入库单位
储存单位
拣货单位
P
P
P
P
P、C
P、C
P
P、C、B
P、C、B
P、C
P、C
C
P、C
P、C、B
C、B
C、B
C、B
B
P：托盘 C：箱 B：单品

2．物品特性分析
其他物品特性资料也是物品分类的参考因素，如依物品的储存保管特性分为干货区、冷冻区及冷藏区，或依物品重量区分重物区、轻物区，也有依产品价值区分出贵重物品区及一般物品区等。针对一般基本物性与包装单位的分析要点，整理如表5－36所示。

表7－2 物品特性与包装单位分析表
特性
资料项目
资料内容
物品性质
1．物态
□气体 □液体 □半液体 □固体
2．气味特性
□中性 □散发气味 □吸收气味 □其他
3．储存保管特性
□干货 □冷冻 □冷藏
4．温湿度需求特性
℃， ％
5．内容物特性
□坚硬 □易碎 □松软
6．装填特性
口规则 口不规则
7．可压缩性
口可 口否
8．有无磁性
口有 口无
9．单品外观
口方形口长条形口圆筒口不规则形口其他
单品规格
1．重量
(单位：)
2．体积
(单位：)
3．尺寸
长×宽×高(单位：)
4．物品基本单位
□个 □包 □条 □瓶 □其他
基本包装单位规格
1．重量
(单位：)
2．体积
(单位：)
3．外部尺寸
长×宽×高(单位：)
4．物品基本单位
□个 □包 □条 □瓶 □其他
5．包装单位个数
(个/包装单位)
6．包装材料
□纸箱 □捆包 □金属容器
□塑料容器 □袋 □其他
外包装单位规格
1．重量
(单位：)
2．体积
(单位：)
3．外部尺寸
长×宽×高(单位：)
4．物品基本单位
□个 □包 □条 □瓶 □其他
5．包装单位个数
(个/包装单位)
6．包装材料
□纸箱 □捆包 □金属容器
□塑料容器 □袋 □其他

3．订单需求变动趋势分析
所有利用历史资料的分析过程，均是利用过去的经验值来推测未来趋势的变化。在物流配送中心的规划过程中，首先需针对历史销售或出货资料进行分析，以了解销货趋势及变动。如能找出各种可能的变动趋势或周期性变化，则有利于后续EIQ资料的分析。
—般分析过程的时间单位需视资料收集的范围及广度而定，如要预测未来成长的趋势，通常以年为单位；如要了解季节变动的趋势通常以月为单位；而要分析月或周内的倾问或变动趋势，则需将选取的期间展开至旬、周或日别等时间单位；如此将使分析资料更为充实，但是相对所需花费的时间及分析过程也繁复许多。如果在分析时间有限的情形下，找出特定单月、单周或单日平均及最大、最小量的销货资料来分析，也是可行的方法。变动趋势分析常用的方法包括时间数列分析、回归分析等。
常见的变动趋势包括：
（1）长期趋势
在长时间内呈现持续渐增或渐减的趋向，应配合年周期的成长趋势加以判断，但必须在时间数列中去除其他可能的变动影响因素。在进行规划分析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物流配送中心。
（2）季节变动
以—年为周期的循环变动。发生原因通常是由于自然气候、文化传统、商业习惯等因素；在旺季时可考虑以部份外包或租用设备方式，以避免设施过多的投资造成平时的闲置；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
（3）循环变动
以一固定周期(如月、周)为单位的变动趋势，部分长期的循环(如景气循环)有时长达数年以上。如果需求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。
（4）偶然变动
为一种不规则的变动趋势，无明显规律，可能为多项变动因素的混合结果。系统较难规划，规划时宜采用泛用型的设施，以增加使用的弹性，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

第二节 EIQ分析的作用、步骤与方法

一．EIQ分析的作用

EIQ分析对物流配送中心规划的作用可以概括为：
1．可以了解物流特性
利用EIQ加以分析之后，可归纳出一些特征：
（1）订单内容
订单上的内容，即客户订购何种物品、多少数量，这些“种类”及“数量”为物流系统的基本要素。
（2）订货特性
从客户处接收的订单，依客户的不同而具有不同的特性。统计分析这些特性，可得出客户的订货特性。
（3）接单特性
从各个具有“订货特性”的客户而来的订单，加以搜集累积后，即成为一天的接单，长久分析后可看出配送中心的“接单特性”。
（4）物流配送中心特性
除了接单特性外，再加上入库特性、保管特性，即构成物流配送中心特性。
（5） EIQ特性
将客户订单(E)的内容中的种类(I)、数量(Q)加以收集，得到一日、一个月、一年中的接单特性，当业务状态稳定时即形成一定的特性，此特性即为EIQ特性。
2．得出配合物流系统特性的物流系统模块
尽管物流配送中心的形态有许多变化，但它由许多子系统和模块组成，并按照一定规则运行。物流配送中心的子系统有自动仓储系统、自动拣货系统、自动分货系统；子模块有流动货架、旋转货架、输送机等；系统要素有台车、叉车等。
从EIQ分析资料可以得到选择子系统、模块、要素的条件，再依据这些条件，即可选出候选的各个子系统、模块、要素。这样可以节省许多设计时间。
3．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。
4．仿真分析
EIQ资料为日常物流资料，可用以仿真分析系统所需作业人员数、作业时间。
5．进行物流系统的基础规划
在规划物流系统时有些重要的事必须先加以确定，如物流配送中心规模应多大?有多少出货量?有多少入货量?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)。这些方案可能有好几个可供选择，若将入库条件、库存条件、预算金额、建筑法规等约束条件列入考虑因素，即可进一步将系统的轮廓细致化，最后确定的物流系统的设备规格也可依据实际的情况加以展开。整个系统的规划概念如图7-2所示。
需求的设定

概略性系统轮廓

详细的系统轮廓

一系列的系统规格

EIQ分析数据

订单资料

库存总类数

PCB资料库

一系列的系统轮廓

方案1

方案2

方案3

一系列的限制条件

限制条件1

限制条件2

限制条件3

一系列的考虑因素

经济性

法律性

环境变化速度

图7-2 EIQ分析在物流系统规划中的作用

二．EIQ分析步骤

EIQ分析的步骤是从数据的收集、取样，分解整理到数据分析及其图表制作，整个EIQ分析过程如图7－3所示。
规划改善应用

进行统计分析并制作分析图表

资料收集、取样

资料分解、整理

图7－3 EIQ分析步骤

1．资料收集、取样
进行分析之前需先取得EIQ（订单“E”、品种“I”、数量“Q”）资料，以一日、一月或一年的EIQ资料进行分析。
要了解物流配送中心实际运作的物流特性，单从一天的资料分析将无法进行有效判断并得出结论，但是若需分析一年以上的资料，往往因资料量庞大，使分析过程费时费力。
如能找出可能的作业周期，则使分析较易进行，因此可将分析资料缩至某一月份、一年中每月月初第一周或一年中每周的周末等范围。
但是，一般物流配送中心一天的订单可能有上百张，订货品项可能上项，要集中处理这样多的资料不是一件容易的事，因此这就需要资料的取样分类。若EIQ的资料量过大，不易处理时，通常可依据物流配送中心的作业周期性，先取一个周期内的资料加以分析(若物流配送中心作业量有周期性的波动)，或取一个星期的资料分析。若有必要再进行更详细的资料分析。
同时也可依商品特性或客户特性将订单资料分成数个群组，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，以求得全体资料。或是采取抽样方式，分析后再将结果乘上倍数，以求得全体资料。不管采用何种分类和抽样方式进行资料取样，都必须注意所取样的资料是否能反映、代表全体的状态。
2．资料的分解、整理
EIQ分析就是利用订单“E”、品种“I”、数量“Q”这三个物流关键要素，来研究物流配送中心的需求特性，为物流配送中心提供规划依据。因此物流配送中心规划者从原始资料获取以后，应对资料作进一步的分解、整理，以作为规划设计之参考依据。同时还应注意考虑EIQ资料时间的范围与单位。表7－3是以某一工作日为单位的主要订单出货资料分解格式。
表7－3 EIQ资料统计格式(单日)
出（订）货订单(E)
出（订）货品项(I)
订单出（订）货
数量(Q)
订单出（订）货
品项数(N)
I1
I2
I3
I4
I5
…
E1
Q11
Q12
Q13
Q14
Q15
…
Q1
N1
E2
Q21
Q22
Q23
Q24
Q25
…
Q2
N2
E3
Q31
Q32
Q33
Q34
Q35
…
Q3
N3
…

…

单品出（订）货量
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
…
Q
N
单品出（订）货次数
K1
K2
K3
K4
K5

－
K
注：Q1(订单E1的出货量)＝Q11十Q12十Q13十Q14＋Q15十……
Q1(品项I1的出货量)＝Q1l十Q21十Q31十Q41＋Q5l＋……
N1(订单E1的出货项数)＝计数(Q11，Q12，Q13，Q14，Q15，……)＞0者
K1(品项I1的出货次数)＝计数(Q11，Q21，Q3l，Q41，Q5l，……)＞0者
N(所有订单的出货总项数)＝计数(N1，N2，N3，N4，N5，……)＞0者
K(所有产品的总出货次数)＝K1十K2十K3十K4十K5十……

订单出货资料的分解的目的是由此展开EQ、EN、IQ、IK四个类别的分析。
在资料整理过程中，要注意数量单位的一致性，必须将所有订单品项的出货数量转换成相同的计算单位，否则分析将失去意义，如体积、重量、箱、个或金额等单位。金额的单位与价值功能分析有关，常用用于按货物价值进行分区管理的场合。体积与重量等单位则与物流作业有直接密切的相关，影响到整个物流配送中心的系统的规划，因此在资料整理过程中，需再将物品特性资料加入，才可进行单位转换。
上述EIQ格式乃针对某一天的出货资料进行分析，另外若分析资料范围为一时间周期内(如一周、一月或一年等)，则另需加入时间的参数，即为EIQT的分析，如表7－4所示。
表7－4 EIQT资料分析格式(加入时间范围)
日期
出货订单
出货品项
订单出货数量
订单出货品项
I1
I2
I3
I4
I5
…
T1
E1
Q111
Q121
Q131
Q141
Q151

Q11
N11
E2
Q211
Q221
Q231
Q241
Q251

Q21
N21
…

单品出货量
Q11
Q21
Q31
Q41
Q51

Q1
N1
单品出货次数
K11
K21
K31
K41
K51

－
K1
T2
E1
Q112
Q122
Q132
Q142
Q152

Q12
N12
E2
Q212
Q222
Q232
Q242
Q252

Q22
N22
…

单品出货量
Q12
Q22
Q32
Q42
Q52

Q2
N2
单品出货次数
K12
K22
K32
K42
K52

－
K2
…
…

合
计
单品总出货量
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5

Q
N
单品出货次数
K1
K2
K3
K4
K5

－
K
注：Q1(品项I1的出货量)＝Q1l＋Q12＋Q13＋Q14＋Q15十…
Q(所有品项的总出货量)＝Q1十Q2＋Q3＋Q4＋Q5＋…
Kl(品项I1的出货次数)＝K11＋K12＋K13十K14十K15＋…
K(所有产品的总出货次数)＝Kl十K2＋K3十K4十K5十…
一般收集到的企业订单出货资料，通常其资料量庞大且资料格式不易直接应用，最好能从企业信息系统的数据库中直接取得电子化数据，便于数据格式转换，并便于借助计算机运算功能处理大量的分析资料。
3．进行统计分析并制作分析图表
将步骤一取样得到的EIQ资料经第二步分类统计整理后，则可利用统计方法进行EQ／EN／IQ／IK及PCB等分析（分析过程见本章第三节）。 EQ、EN、IQ、IK四个类别的分析含义如表7－5所示：
表7－5 主要分析项目及意义
分析项目
说明
目的
a.订单量(EQ)分析
单张订单出货数量的分析
研究订单对货物搬运作业能力的要求
b.订货品项数(EN)分析
单张订单出货品项数的分析
研究订单对拣选设备及作业能力的要求
c.品项数量(IQ)分析
每单一品项（SKU）出货总数量的分析
研究出货的拆零比例
d.品项受订次数(IK)分析
每单一品项（SKU）出货次数的分析
对拣选作业频率的统计，主要决定拣选作业方式和拣选作业区的规划

在进行EQ／EN／IQ／IK及PCB等分析后，还应将所得出的分析数据加以图表化，这些数据、图表即为EIQ的资料分析结果。
通过EIQ分析，可以得到许多有用的信息，对物流配送中心的规划和改善具有重要意义。

三．资料分析使用的统计方法

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、ABC分析及交叉分析等，以下就柏拉图分析、次数分布、ABC分析及交叉分析进行说明。
1．柏拉图分析
在一般物流配送中心的作业中，如将订单或单品品项出货量经排序后绘图(EQ、IQ分布图)，并将其累计量以曲线表示出来，即为柏拉图。此为数量分析时最基本的绘图分析工具，如图7－4所示。其他只要可表示成项与量关系的资料，均可以柏拉图方式描述。

图7－4 产品别出货量的EQ(IQ)分布

2．次数分布
绘出EQ、IQ等柏拉图分布图，常可得到如图7－4的图形，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，如图7－5所示。

图7－5 出货量的品项次数分布

由图7－5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信息，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中，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．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)，则可针对此一产品组(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，在规划过程中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。如图7－6所示。

图7－6 品项（I）数量(Q)度数分析与ABC分析

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，也可以就其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，或其他如EQ与EN、IQ与IK等项目，均可分别进行交叉汇编分析，以找出有利的分析信息。如图7－7所示。其分析过程先将两组分析资料经ABC分类后分为三个等级，经由交叉汇编后，产生3×3的九组资料分类，再逐一就各资料分类进行分析探讨，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，也可产生有用的交叉分析数据。

图7-7 IQ及IK交叉分析图

第三节 EIQ图表数据判读与分析

EIQ图表分析是订单资料分析过程最重要的步骤，通常需对各个分析图表进行认真分析，并配合交叉分析及其他相关资料做出综合判断的结论。

一．订单数量（EQ）分析

EQ分析主要是了解单张订单订购量的分布情形，决定订单处理的原则，以对拣货系统进行规划。EQ分析通常以单一营业日为主，各种EQ图表的类型分析如表7－6所示。

表7－6 EQ分布图的类型分析
EQ分布图类型
分 析
应 用

为—般配送中心常见模式，由于订单数量分布呈两极化，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也可分级。

大部分订单量相近，仅少部分有特大量及特小量
可以就主要量分布范围进行规划，少数差异较大者可以特例处理，但需注意规范特例处理模式。

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，宜采用泛用型的设备，以增加运用的弹性，货位也以容易调者为宜

订单量分布相近，仅少数订单量较少
可区分成两种类型，部分少量订单可以采用批处理方式或以零星拣货方式进行规划

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，或为大型货物的少量出货
可采用较大单元负载单位规划，而不考虑零星出货。

EQ图形分布，可作为决定储区规划及拣货方式的参考，当订单量分布趋势越明显时，则分区规划的原则越易运用，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需设立零星拣货区，如果采取批量拣取则需视单日订单数及物性是否具有相似性，综合考虑物品分类的可行性，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。

二．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。各IQ图形类型分析如表7－7所示。

表7－7 IQ分布图的类型分析
IQ分布图类型
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、存货水平可设定不同水平

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—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

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，货位也以容易调者为宜

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，部分小、少量产品可以轻量型储存设备存放

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

在规划储区时应以一时间周期的IQ分析为主(通常为—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量是否对称也是分析观察的重点，因为结合出货量与出货频率进行关联性的分析时，整个仓储与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，如表7－8所示。

全日 单日
A
B
C
A
I
II
II
B
I
V
V
C
III
III
IV
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，仓储与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平较高，以应付单日可能出现的大量出货，通常为厂商型配送中心或工厂发货中心。
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取中等存货水平。
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。
Ⅳ：年出货量小且单日出货量也小，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，以便于调整货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平。
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。

三．订单品项数(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，该分析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。通常对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三项指标进行分析。
以Qei＝数量(订单e，品项i)符号表示单一订单订购某品项的数量，则分析各指标的意义如下：
1．单一订单出货品项数
计算单一订单中出货量大于0的品项数，就个别订单来看，可视为各订单拣取作业的拣货次数。
N1＝COUNT(Q11，Q12，Q13，Q14，Q15，……)＞0
2．总出货品项数
计算所有订单中出货量大于0或出货次数大于0的品项数。
N＝COUNT(Q1，Q2，Q3，Q4，Q5，……)＞0或
COUNT(K1，K2，K3，K4，K5，……)＞0，且N＞＝Ne(总出货品项数必定大于单一订单的出货品项数)
此值表示实际有出货的品项总数，其最大值即为配送中心内的所有品项数。若采用订单批次拣取策略，则最少的拣取次数即为总出货品项数。
3．订单出货品项累计次数
将所有订单出货品项数加总所得数值，即为EN绘制柏拉图累计值的极值。
GN＝N1十N2十N3十N4十N5十……
GN≥N(当个别订单间的品项重复率越高，则N越小)
此值可能会大于总出货品项数甚至所有产品的品项数。若采订单别拣取作业，则拣取次数即为订单出货品项累计次数。
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，再比较物流配送中心库存商品总品项数，可整理如表7－8的模式。基本上图中各判断指标的大小，需视物流配送中心产品特性、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，并配合其他的因素综合考虑。

表7－8 EN分布图的类型分析
EN分布图类型
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

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

单一订单的出货项较大，而产品总品项数不多，累积出货品项数较总出货品项大出数倍，并较总品项数多
订单出货品项重复率高，可以批量拣取方式作业，另需参考物性及物流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，而产品品项数也多，累计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，需考虑分类的困难度，否则可以订单分割方式拣货为宜

四．品项受订次数(IK)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。各类型分析如表7－9所示。

表7－9 IK分布图的类型分析
IK分布图类型
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的位置及楼层，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

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分类方法决定配置位置，或以特别储区规划

五．IQ及IK交叉分析

将IQ及IK以ABC分析分类后，可为拣货策略的决定提供参考的依据，如图7－7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7－10所示。依其品项分布的特性，可将物流配送中心规划为以订单别拣取或批量拣取的作业形态，或者以分区混合处理方式运作。实际上拣货策略的决定，仍需视品项数与出货量的相对量来作判断的依据。

表7－10 IQ及IK交叉类型分析
IQ
IK
高
中
低
高
可采用批量拣货方式，再配合分类作业处理
可采用批量拣货方式，视出货量及品项数是否便于拣取时分类来决定
可采用批量拣货方式，并以拣取时分类方式处理
中
以订单别拣取为宜
以订单别拣取为宜
以订单别拣取为宜
低
以订单别拣取为宜，并集中于接近出人口位置处
以订单别拣取为宜
以订单别拣取为宜，可考虑分割为零星拣货区

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