《eiq分析技术》ppt课件

1,EIQ规划分析技术,2,第一节 EIQ规划分析的基础,一、EIQ分析概述 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。,3,二EIQ规划分析所需的基础资料,4,三、EIQ基础规划资料相关分析,1、储运单位（PCB)分析 储运单位是物品储存、搬运时的物流单位，它对实际物流作业效率产生很大影响 在订单品项与数量分析时，要结合订单出货资料与物品包装储运单位进行EIQ-PCB (P=托盘、C=箱子、B=单品)关联及交叉分析， 目的：即将订单资料以PCB为单位加以分类统计，以正确计算各区实际的需求，使仓储及拣货区域（设备）可以合理进行规划。,5,常见于物流系统的储运单位组合型式如下表所示：,6,2物品特性（含包装单位）分析,目的：物品特性（含包装单位）资料是产品分类、划分组群的参考因素 如： 依储存保管特性：分为干货区、冷冻区及冷藏区 依产品重量：区分重物区、轻物区 依产品价值：区分出贵重物品区及一般物品区等。,7,表72 物品特性与包装单位分析表,8,9,3订单需求变动趋势分析,（1）分析目的 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，目的是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规律，则有利于后续EIQ资料的分析。 （2）变动趋势分析常用的方法 时间数列分析、回归分析等。,10,常见的变动趋势（类型及其分析应用）,（1）长期趋势 特点：在长时间内呈现持续渐增或渐减的趋向 分析要求：应配合年周期的成长趋势加以判断；必须在时间数列中去除其他可能的变动影响因素。,规划要求： 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。,11,规划策略：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,（2）季节变动 特点：以一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,12,（3）循环变动 特点： 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。 规划要求： 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。,Hd Security Tools,13,（4）偶然变动 特点： 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。 规划要求： 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,14,第二节 EIQ分析的作用、步骤与方法,一EIQ分析的作用 1可以了解物流特性 （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。,15,（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。,16,2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。 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。,17,3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。,18,5进行物流系统的基础规划,19,二EIQ分析步骤,20,1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。 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)。 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；再将结果乘上倍数，以求得全体资料。,21,2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。,22,以某一工作日为单位的主要订单出货资料分解格式,23,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。,注： Q1(订单E1的出货量)Q11十Q12十Q13十Q14Q15十 Q1(品项I1的出货量)Q1l十Q21十Q31十Q41Q5l 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+K2+K3+K4+K5+,24,加入时间的参数的 (如一周、一月或一年等) 出货资料分析 EIQT的分析,25,注： Q1(品项I1的出货量)Q1lQ12Q13Q14Q15十 Q(所有品项的总出货量)Q1十Q2Q3Q4Q5 Kl(品项I1的出货次数)K11K12K13十K14十K15 K(所有产品的总出货次数)Kl十K2K3十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。,26,3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EQENIQIK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75所示： 在进行EQENIQIK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。,27,EQENIQIK主要分析项目及意义,28,三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、次数分布及ABC分析等 以下就柏拉图分析、次数分布及ABC分析等进行说明：,29,1、柏拉图分析,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,30,2、出货次数分布,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,31,3、ABC分析,在制作EQ、IQ、EN、IK等统计分布图时，运用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。,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。,32,4、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，以找出有利的分析信息。 其分析过程先将两组分析资料经ABC分类后分为3个等级，经由交叉汇编后，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。,33,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。,34,一订单数量（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,35,36,订单数量（EQ）分析小结,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。,37,二品项数量(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,38,39,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。 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：,品项数量(IQ)分析小结,40,单日与全年IQ分析规划与管理对照表,41,三、订单品项数(EN)分析,主要分析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参考。,42,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，则分析以各指标的意义如下：, 单一订单出货品项数 计算单一订单中出货量大于0之品项数，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， 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之品项数， 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，其最大值即为物流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。,43, 订单出货品项累计次数 将所有订单出