EIQpcb分析案例.doc

6 EIQ应用实例分析
6.1青岛肯德基有限公司及其配送中心的实例背景
青岛肯德基有限公司位于繁华的闹市区，是由美国肯德基国际股份有限公司和肯德基环球投资有限公司共同投资兴办的。企业投资总额1020万美元，注册资本510万美元。其主要经营肯德基家乡鸡快餐连锁店,中西餐饮及配套服务，生产、销售促销礼品。
青岛肯德基第一家餐厅市南店于农历一九九五年七月十四正式营业后便得到青岛市民的热烈反响，至1998年底，已经发展为在青岛市区开设12家餐厅，1998年销售额达人民币1亿元。到2004年底，青岛市共有63家餐厅，2004年销售额为人民币6.4亿元。
肯德基是世界上最大的烹鸡快餐连锁集团之一，其连锁餐厅遍及全球80多个国家和地区，总数近1万家，平均每一天，就会有一家肯德基餐厅在世界某一个角落开业，而每一天光临肯德基的顾客就高达600万人。
肯德基在中国之所以取得优异的成绩，主要是因为严格地遵循产品质量、优质服务、清洁卫生、物超所值等科学的四大管理要素，而登陆青岛即获得巨大成功，其诀窍一言以蔽之：
(1)凡是去过肯德基餐厅的顾客,都可以感受到肯德基的以质量为本、服务至上，尽量满足顾客的需要的企业经营宗旨，让顾客在肯德基所得到的服务要多于他原来希望得到的服务。从顾客开始点餐，到顾客就座用餐，工作人员必须在一分钟之内完成服务，整个服务要遵循“服务四步曲”，即热情问候顾客、仔细聆听顾客点菜、迅速包装和感谢。
(2)员工是公司的财富,是肯德基在世界各地快速发展的关键。肯德基在全球十分重视员工的培训和发展。这些培训不仅帮助员工提高工作技能，同时还丰富和完善员工自身的知识结构和个性发展。许多有志青年在肯德基成长，成为中国经济发展进程中出色的企业管理人才。肯德基对在中国的发展充满信心，肯德基在中国将根据消费者的需要及公司的实力，有计划地在中国各地建立肯德基连锁店，为中国更多的消费者提供优质的独具风格的肯德基美食，推动中国快餐行业的发展。
肯德基在各地的连锁发展，离不开其在各地的配送中心。就拿青岛肯德基有限公司来说，每天各分店所需要的各类货品就由其在青岛的配送中心送到各分店。由此可见，其配送中心在连锁经营中的重要作用。
本章将根据青岛市肯德基各连锁店一天订单数据进行分析，得出关于配送中心日常管理和重新规划的一些重要信息。
青岛市肯德基配送中心现位于青岛市徐东路，按照青岛市对配送中心等设施的建设要求，对其进行搬迁重建是迟早的事。因此，本文所论述的EIQ分析方法，无论对其现在的管理及今后的重建都可以发挥作用。
肯德基配送中心的一天（2008年12月13日）的订单。由于订单数据过于庞大，在进行EIQ分析时作了如下简化处理：(1)仅对一类货品(冻货)进行分析；(2)从上百份订单中选择有代表性的三十份订单进行分析；(3)每份订单中只选取了有代表性的16个品项。作这种处理是不得已而为之，在实际的分析中这种处理仅能作为参考。实际上，这里所论述的方法完全可以在计算机上用excel进行完整分析，分析方法和步骤完全一样。
6.2青岛市肯德基配送中心的EIQ分析
按照上文所述的EIQ分析步骤，对肯德基配送中心的订单品项数量分析如下：
(1)订单出货资料的分解：首先将肯德基三十份订单进行编号，并对订单的16个品项进行编号如下：Ｉ1代表的出货品为鸡块，编号为86110001，其它依次是，Ｉ2为86110002，Ｉ3为86110004，Ｉ4为86110006，Ｉ5为86110007，Ｉ6为86110009，Ｉ7为86110048，Ｉ8为86110010，Ｉ9为86110075，Ｉ10为86110084，Ｉ11为86110299，Ｉ12为86110280，Ｉ13为86110253，Ｉ14为86110266，Ｉ15为86110267，Ｉ16为86110268，将以上品项数按顺序写在订单上，最后将其填入出货资料表格中，可得如下表6.1所示的出货EIQ表：

表6.1 肯德基配送（冻货）出货EIQ表（单位：箱）
Tab. 6.1 KFC distribution (frozen goods) delivery EIQ table (Unit: box)
出货订单
出货品项
订单发货数量
订单发货品项
Ｉ1
Ｉ2
Ｉ3
Ｉ4
Ｉ5
Ｉ6
Ｉ7
Ｉ8
Ｉ9
Ｉ10
Ｉ11
Ｉ12
Ｉ13
Ｉ14
Ｉ15
Ｉ16
E1
12
3
0
2
4
6
1
27
2
1
14
9
3
13
4
4
105
15
E2
10
8
0
3
3
2
0
14
1
1
0
6
1
5
2
2
58
13
E3
13
17
3
4
4
6
12
30
4
3
0
4
2
2
3
3
110
15
E4
12
11
2
4
4
4
5
30
4
1
7
4
2
8
3
3
104
16
E5
11
8
1
6
6
5
4
25
2
2
7
7
2
8
4
4
102
16
E6
9
1
1
3
3
3
1
6
1
0
6
3
1
7
1
1
47
15
E7
12
8
2
5
5
5
2
25
2
2
7
5
4
11
3
3
91
16
E8
23
11
0
11
11
10
14
27
3
0
9
5
2
12
5
5
148
14
E9
0
9
1
6
6
7
3
30
2
0
4
18
6
12
3
3
130
15
E10
13
9
0
6
6
6
2
29
3
1
0
5
1
9
2
2
94
14
E11
6
5
1
2
2
2
5
14
1
0
4
4
1
3
0
0
50
13
E12
14
9
1
14
14
7
5
23
8
4
9
10
4
10
9
9
150
16
E13
59
9
3
25
25
16
12
44
5
3
13
15
7
17
6
6
265
16
E14
20
6
1
9
9
11
5
13
2
2
5
12
4
3
9
9
120
16
E15
15
3
1
6
6
8
2
12
4
1
8
4
4
2
0
0
76
14
E16
12
11
1
4
4
12
4
24
4
3
11
6
1
7
4
4
112
16
E17
16
7
0
5
5
6
3
14
1
1
7
11
3
6
3
3
91
15
E18
8
5
2
2
2
6
9
11
3
0
0
9
2
4
3
3
69
14
E19
13
6
0
6
6
5
5
14
3
0
5
4
3
2
2
2
76
14
E20
23
14
3
9
9
11
2
35
5
3
14
19
6
16
6
6
181
16
E21
9
8
1
8
9
1
5
29
3
3
12
16
6
19
0
0
129
14
E22
8
3
0
2
2
3
0
7
0
0
0
5
2
4
1
1
38
11
E23
5
0
0
0
0
6
3
13
1
0
9
5
5
12
2
2
63
11
E24
19
10
1
9
9
9
8
28
5
0
8
7
4
16
7
7
147
15
E25
166
12
3
46
46
57
10
84
25
8
15
37
12
44
20
20
605
16
E26
13
7
1
7
7
9
9
24
3
0
2
10
4
10
3
3
112
15
E27
18
3
1
8
8
7
14
18
4
2
2
14
6
3
5
5
118
16
E28
8
5
1
3
3
3
2
11
2
0
5
4
3
5
3
3
61
15
E29
24
11
2
13
13
10
9
25
5
2
9
12
4
10
2
2
153
16
E30
24
6
1
12
12
11
6
25
3
2
4
12
5
6
4
4
137
16
单品出货量
615
225
34
240
243
254
162
711
108
45
196
282
121
286
119
119
3780
455
单品出货次数
30
29
22
29
29
30
28
30
29
19
26
30
30
30
27
27
445

在表上进行作业，将各行相加，可得每份订单之发货数量，而每行的非零数即为每份订单发货之品项数；将各列相加，可得每品项这发货数量，而每列的非零数为每个品项之发货次数。依次填入上表中。
(2)资料统计分析：
IQ分析：依各品项(I)的数量(Q)值的大小排序，得如下表6.2：

表6.2 IQ排序表
Tab. 6.2 IQ sorting table
I
8
1
14
12
6
5
4
2
11
7
13
15
16
9
10
3
Q
711
615
286
282
254
243
240
225
196
162
121
119
119
108
45
34

如下图6.1所示的IQ曲线：

图6.1 肯德基配送订单IQ曲线
Fig. 6.1 KFC delivery order IQ curve

根据IQ曲线可将各品项按ABC进行分类，A类有Ｉ8、Ｉ1，B类有Ｉ14、Ｉ12、Ｉ6、Ｉ3和Ｉ4，其它为C类。这样A类品项占品项总数的2÷16=12.5%,而其订单数占了订单总数的1326÷3760=35.3%；B类品项占品项总数的5÷16=31.25%，其订单数占订单总数的1305÷3760=34.7%；C类品项占品项总数的56.25%，其订单数占订单总数的30%。这是一种非常有用的信息，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。规划时可根据产品分类划分储区方式储存，各类产品储存单位、存货水准可设定不同水准。
EQ分析：将各订单(E)的订货量(Q)进行排序，得如下表6.3所示

表6.3 EQ排序表
Tab. 6.3 EQ sorting table
E
25
13
20
29
12
8
24
30
9
21
14
27
16
26
3
Q
605
265
181
153
150
148
147
137
130
129
120
118
112
112
110
E
1
4
5
10
7
17
15
19
18
23
28
2
11
6
22
Q
105
104
102
94
91
91
76
76
69
63
61
58
50
47
38

根据上表，可将订单进行ABC分类，其中A类有E25和E13两种，占订单总数的2÷30=6.67%，而订单的订货量则占到了870÷3760=23.14%；B类订单有E20 、E29、 E12 、E8 和E24五种，占订单总数的5÷30=16.67%，而订单的订货量则占到了779÷3760=20.72%；其它为C类，订单数占订单总数的23÷30=76.67%，而订单的订量则占总订货量的56.14%。可将其绘成如下图6.2所示的EQ曲线：

图6.2 肯德基配送订单EQ曲线
Fig. 6.2 KFC delivery order EQ curve

依此EQ曲线，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。
EN分析：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。
单一订单出货品项数的计算在出货资料表中已完成，可以看到，就所列的十六项品项来说，每一订单的出货品项数都比较大，基本上都超过了10。
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。
IK分析：可以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。
各品项(I)的出货次数(K)已在出货资料表中列出，现将其从大到小排列如下表6.4：

表6.4 IK排序表
Tab. 6.4 IK sorting table
I
1
6
8
12
13
14
2
4
5
9
7
15
16
11
3
10
K
30
30
30
30
30
29
29
29
29
29
28
27
27
26
22
19

从上表中可以看到各品项的受订次数非常接近，但考虑到我们所作的简化处理，仍可作ABC分类：将K=30的5类品项分为A类；将K=29的品项作为B类；其它的作为C类。可得如下图6.4所示的IK曲线：

图6.3 肯德基配送订单IK曲线
Fig. 6.3 KFC delivery order IK curve

依此IK曲线，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。

3基于EIQ-PCB分析的配送中心规划案例分析
3.1基本资料规划分析
以下为某药业公司2006-11-1到2007-4-30的采购订单及销售订单的基本资料。
商品的基本资料分析
（1）外部尺寸(单位:mm)
最大:680360440(LWH)
最小:355270130(LWH)
其中，各剂型包装箱平均规格以及重量信息如下所示:
针剂:4763ll246(LWH) 15.44Kg
片剂:490320272(LWH) 7.50Kg
水剂:491319261(LWH) 9.50Kg
成药:495307260(LWH) 11.50Kg
非药:495321257(LWH) 13.45Kg
（2）商品信息(平均值)
价值:1000元/件
重量:17Kg
面积:0.520.34=0.1768
体积:0.520.340.286=0.0506
（3）易于串味药品品项数
针剂品项数:22
非药品项数:108
（4）冷库药品品项数
针剂品项数:119
（5）外用药(不含易于串味药品)品项数
非药:617
（6）配送中心储存药品品项数
针剂:1302
片剂:1637
水剂:828
成药:1545
非药:926
总计:623
（7）PCB资料分析
其中，P为托盘，C为料箱或包装箱，B为拆零药品。

表3.2物流中心出库PCB情况表
Tab.3.2physical distribution centers leave the storehouse PCB situation table
订单类型
P
C
B
订单数量
比例
1
√
√
√
1285
2.37%
2
√
√

572
1.06%
3
√

√
9
0.02%
4
√

92
0.17%
5

√

9130
16.84%
6

√
24272
44.78%
7

√
√
18848
34.77%

分析结论如下:
(1)以托盘为单位的药品出库量只占到3.63%，即可从立体库直接出库；以整件为单位的药品出库量占55.04%；而以零货为单位的药品出库量高达81.39%。
(2)立体库直接出库的总单据量不大，要求的频次不高，可以为整件分拣区补货；
(3)平库区是整件存放区，每种品种存放小于托盘容量的数量，订货频次高以及出库量大的药品可适当多存放些；
(4)在拆零区每项可拆零的品种均应有库存，存放单件或者两件容量；
(5)将立体库和平库有机结合，可以有效地利用自动化设备，从而提高作业效率。
3.2订单订货量(EQ)分析
EQ分析可以了解单张订单订量分布，可决定订单处理、拣货系统规划，并影响出货方式及出货区规划。EQ分析情况见表3.3所示。

表3.3订单订货量(EQ)分析
Tab.3.3order form volume of order (EQ) analysis
项目
数据表格及分析

ABC
分类
分类
订货品项数
总订货量
定量比率
订单数
订单比率
平均订货数
A类
51-1600
798901.37
74.89%
4899
8.99%
163.07
B类
16-50
162102.78
15.20%
5814
10.67%
27.88
C类
0-15
105846.75
9.92%
43792
80.34%
2.42
分
析
结
论
（1）订单品项数分布比较分散，订单波动比较大，可进行ABC分类；
（2）A类单为大订单，整件出货，可考虑从立体库及整件分拣多区同时出库，作业区设置暂存区，进行单据与药品合流；
（3）B类单为较大订单，订量占 15.20%，是总量的10.67%，主要由整件分拣区出库，部分由立体库出库；
（4）C类单为小订单，但订单数占总量的80.34%，较多。主要集中于拆零和整件分拣区，建议组织专人拣选，以提高分拣效率。

3.3订单品项数(EN)分析
EN分析主要了解订单品项数的分布，影响订单处理原则及拣货系统规划、出货方式及出货区规划。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考虑。EN分析见表3.4所示。

表3.4订单品项数(EN)分析
Tab.3.4 order form gauges count the (EN) analysis
项目
数据表格及分析

ABC
分类
分类
订货品项数
总订货量
定量比率
订单数
订单比率
平均订货数
A类
21-1500
825685.76
77.39%
10919
8.99%
75.62
B类
11-20
82624.93
7.74%
5230
10.67%
15.80
C类
0-10
158540.21
14.86%
38356
70.37%
4.13
分
析
结
论
（1）订单品项数分布较分散，两极分化，可进行ABC分类；
（2）A类单为多品项数订单，多整件出货，可考虑从立体库及整件分拣区同时出库，在出库区设置暂存区进行单据与药品合流；
（3）B类单为较大订单，主要由整件分拣区出库，部分由立体库出库；
（4）C类单品项数少，但订单数较多，占总量的70.37%，主要集中在拆零分拣区和整件分拣区，建议派专人负责全部拣选，提高分拣效率。

3.4IQ分析(针对C与B两种包装单位)
主要了解各类药品出货量的总分布状况，分析各类药品出货量及重要程度。IQ分析结果可估算仓储系统规划、仓储设备选用及储位空间，同时影响拣货方式及拣货区规划。
（1）整件出货(C-IQ)分析
设计中对IQ进行ABC分类，分类原则如下:将IQ值按由大到小的顺序排列，计算IQ值累计百分比。该值在0－75%范围内的品项为IQA类品种，在75%－90%范围内的品项为IQB类品种，在90%－95%范围内的品项为IQC类品种，在95%－100%范围内的品项为IQD类品种。则ABC分类结果如下:

表3.5针剂整件IQ-ABC分类统计表
Table 3.5 injection entire item IQ-ABC classification statistical
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
152
13.24%
215056
75.03%
B
157
13.68%
42929
14.98%
C
132
11.50%
14360
5.01%
D
707
61.59%
14278
4.98%
总计
1148
100%
286623
100%

表3.6片剂整件IQ-ABC分类统计表
Table 3.6 tablet entire item IQ-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
225
15.95%
106144
75.06%
B
262
18.57%
21139
14.95%
C
190
13.74%
7077
5.00%
D
734
52.02%
7059
4.99%
总计
1411
100%
141419
100%

表3.7水剂整件IQ-ABC分类统计表
Tab.3.7 water medicinal preparation entire item IQ-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
99
13.01%
182545
75.09%
B
123
16.16%
36389
14.97%
C
93
12.22%
12041
4.95%
D
446
58.61%
12135
4.99%
总计
761
100%
243110
100%

表3.8成药整件IQ-ABC分类统计表
Tab.3.8 prepared medicine entire item IQ-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
180
13.65%
103743
75.07%
B
225
17.06%
20677
14.96%
C
180
13.65%
6876
4.98%
D
734
55.65%
6905
5.00%
总计
1319
100%
138201
100%

表3.9非药整件IQ-ABC分类统计表
Tab.3.9 non-medicine entire item IQ-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
107
13.43%
111727
75.01%
B
130
16.31%
22205
14.93%
C
101
12.67%
7421
4.99%
D
459
57.59%
7420
4.99%
总计
797
100%
148773
100%

（2）拆零出货(B-IQ)分析
与C-IQ分析原理相同，设计中对拆零分拣区的品项也进行ABC分类，分类原则如下:将IQ值由大到小排列，计算IQ值累计百分比。累计百分比在0－75%范围内的品项为A类品种，在75%－90%范围内的品项为B类品种，90%－ 95%范围内的品项为C类品种，在95%－100%范围内的品项作为D类品种。ABC分类结果如下:

表3.10针剂零货工IQ-ABC分类统计表
Tab.3.10 injection retail goods labor IQ-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
276
26.01%
9746.74
75.12%
B
190
17.91%
1887.26
14.54%
C
132
12.44%
697.43
5.38%
D
463
43.64%
644.01
4.96%
总计
1061
100%
12975.44
100%

表3.11片剂零货工IQ-ABC分类统计表
Tab.3.11 tablet retail goods labor IQ-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
401
24.91%
24314.84
75.04%
B
317
19.69%
4848.16
14.96%
C
201
12.48%
1620.89
5.00%
D
691
42.92%
1617.7
4.99%
总计
1610
100%
32401.59
100%

表3.12水剂零货IQ-ABC分类统计表
Tab.3.12 water medicinal preparation retail goods IQ-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
166
21.67%
11167.14
75.01%
B
135
17.62%
2236.28
15.02%
C
92
12.01%
741.14
4.98%
D
373
48.69%
743.9
5.00%
总计
766
100%
14888.46
100%

表3.13成药零货IQ-ABC分类统计表
Tab.3.13 prepared medicine retail goods IQ-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
378
24.74%
20929.16
75.04%
B
304
19.90%
4178.15
14.98%
C
192
12.57%
1388.03
4.98%
D
654
42.80%
1394.65
5.00%
总计
1528
100%
27889.99
100%

表3.14非药零货IQ- ABC分类统计表
Tab.3.14 non-medicine retail goods IQ- ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
238
26.27%
14473.97
75.08%
B
166
18.32%
2875.31
14.92%
C
106
11.70%
966.55
5.01%
D
396
43．71%
961.89
4.99%
总计
906
100%
19277.72
100%

3.5品项受订次数(IK)分析(针对C与B两种包装单位)
（1）C-IK分析
设计中对整件拣货区药品的出库频率进行ABC分类，分类原则如下:将IK值由大到小排列，日均出货频次2的品项为A类品种，1日均出货频次<2的品项为B类品种，0.5日均出货频次<1的品项为C类品种，0<日均出货频次<0.5的品项为D类品种。分类结果如下:

表3.15针剂整件IK-ABC分类统计表
Tab.3.15 injection entire item IK-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
29
2.53%
15964
24.24%
B
58
5.05%
14535
22.07%
C
123
10.71%
15632
23.73%
D
938
81．71%
19738
29.97%
总计
1148
100%
65869
100%

表3.16片剂整件IK-ABC分类统计表
Tab.3.16 tablet entire item IK-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
20
1.42%
12423
19.44%
B
59
4.18%
14569
22.80%
C
107
7.58%
12938
20.25%
D
1225
86.82%
23965
37.51%
总计
1411
100%
63895
100%

表3.17水剂整件IK-ABC分类统计表
Tab.3.17 water medicinal preparation entire item IK-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
41
5.39%
30524
43.11%
B
52
6.83%
13472
19.03%
C
104
13.67%
13392
18.91%
D
564
74.11%
13422
18.95%
总计
761
100%
70810
100%

表3.18成药整件IK-ABC分类统计表
Tab.3.18 prepared medicine entire item IK-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
23
1.74%
13857
23.36%
B
53
4.02%
12979
21.88%
C
91
6.90%
10991
18.53%
D
1152
87.34%
21503
36.24%
总计
1319
100%
59330
100%

表3.19非药整件IK-ABC分类统计表
Tab.3.19 non-medicine entire item IK-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
24
3.01%
14993
28.80%
B
51
6.40%
12181
23.40%
C
76
9.54%
9743
18.72%
D
646
81.05%
15134
29.08%
总计
797
100%
52051
100%

（2）B-IK分析
设计中对于拆零拣货区进行出库频次的ABC分析，分类原则如下:将IK值由大到小排列，日均出货频次2的品项为A类品种，1日均出货频次<2的品项为B类品种，0.5日均出货频次<1的品项数为C类品种，O<日均出货频次<0.5的品项为D类品种，分类结果如下:

表3.20针剂零货IK-ABC分类统计表
Tab.3.20 injection retail goods IK-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
25
2.36%
12599
16.33%
B
110
10.37%
27589
35.77%
C
144
13.57%
18066
23.42%
D
782
73.70%
18876
24.47%
总计
1061
100%
77130
100%

表3.21片剂零货IK-ABC分类统计表
Tab.3.21 tablet retail goods IK-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
163
10.12%
107508
50.01%
B
191
11.86%
47546
22.12%
C
236
14.66%
29458
13.70%
D
1020
63.35%
30442
14.16%
总计
1610
100%
214954
100%

表3.22水剂零货IK-ABC分类统计表
Tab.3.22 water medicinal preparation retail goods IK-ABC classification statistical table

类型
品项数
比例
出库量
比例
A
50
6.53%
30308
42.31%
B
61
7.96%
15877
22.16%
C
98
12.79%
12720
17.76%
D
557
72．72%
12726
17.77%
总计
766
100%
71631
100%

表3.23成药零货工K-ABC分类统计表
Tab.3.23 prepared medicine retail goods labor K-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
101
6.61%
63825
39.62%
B
144
9.42%
36138
22.44%
C
240
15.71%
30478
18.92%
D
1043
68．26%
30635
19.02%
总计
1528
100%
161076
100%

表3.24非药零货IK-ABC分类统计表
Tab.3.24 non-medicine retail goods IK-ABC classification statistical table
类型
品项数
比例
出库量
比例
A
80
8.83%
48