EQ分析和EN分析
EIQ分析法
亿个规模中等公司的物流每天都要接受几十个客户的订单，处理几百上千种货物，充满不确定和波动，往往使得规划人员在进行系统规划时( 不论是建构一个新系统或改建一个旧系统) ，饱尝不知如何下手的苦恼。
因此若能事先掌握整体物流特性，在此特性下进行各项细部规划，则能在不失大局情况下，一步步扎实的建构整个系统。
EIQ 规划手法，就是这种。
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。
最早由日本铃木震先生提出并积极倡导。
EIQ 规划法( E: Order Entry 、I: Item 、Q: Quantity )即是从客户订单、品项、数量数据出发，进行出货特性的分析，其观念在于针对物流中心掌握卷烟入出库订单，从订单特性分析的物流状态，得出诸如从物流中心卷烟的规格分布及ABO 类、入出库频次及时间特征等内容，并依此进行系统平面布局、入出库设备能力计算、自动化程度等要素的设计，是规划出适合该物流系统的一套行之有效的方法。
ElQ分析可以对客户订货订单信息数据，分别进行IQ、IK、EQ EN T_EQ T_CQ M_EIQ等项目的分析。
其具体指标解释如下：a. 品项数量(IQ)分析：分析每一品种规格出货总数量的情况，用于ABC分类。
但IQ的分布趋势明显，品种分区储存、分拣分区拣选的策略越容易应用。
同时IQ 曲线也能用来选择设备。
b. 品项受订次数(IK) 分析：分析每一品种规格出货次数的分析，出货次数的重要性不亚于出货量，也是确定是否是常用品种、A类品种的重要依据，考虑如何分配卷烟存储位置。
c. 订单量(EQ)分析：分析单张订单出货数量的情况，了解零售户每次订货的数量分布，决定着送货包装的单位，以及分拣系统和配送系统的效率。
EIQ数据分析详解
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
一系列的 限制条件
方案1 方案2 方案3
限制条件1 限制条件2 限制条件3
一系列的 限制条件
经济性 法律性 环境变化速度
2.4 EIQ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
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。
K1
T2
E1
EQ分析与EN分析
分组（箱）0~100 100~200 200~300 300~400 订单数（张）百分比32 88.88% 2 5.56% 1 2.78% 1 2.78% 36 100.00%、EQ分析与EN分析1、EQ分析主要了解单张订单出货数量的分布情形，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。
现拟定2010年1月共有订单36 张，每个地区每种品项一个月一张，而且每张订单的出库数量不均衡，取大量为320相，取小量为0相。
具体数据如下：表1 EIQ资料统计表出货品项订单出单位：箱订单出出货订单11 I2 I3 I4 货数量货品项E1 43 71 23 91 238 4E2 89 0 55 59 203 3E3 23 154 27 46 250 4表2 1月的发货数据分组统计E4 63 40 83 70 256 4 E5 92 21 320 15 448 4 E6 19 76 60 98 253 4 E7 278 80 73 42 473 4 E8 72 38 79 45 234 4 E9 51 63 39 178 331 4 单品出货量730 543 759 644 2676 9单品出货次数989 9 35注：E1―― -福州市，E2 泉州市，E3——厦门市，E4 宁德市，E5——漳州市，E6――龙岩市，E7――莆田市，E8――三明市，E9――南平市11――日用陶瓷，12――建筑陶瓷，13――电瓷，14――特种陶瓷将1月的发货数据进行分组统计得到表2：□订单数（张）■百分比图一、1月的发货数据由此可知订单出库数量分布趋势明显，出库量大的少数订单即出库箱数在100箱以上的订单其订单张数占整个订单数的比例近11%可作A类重点管理。
出库箱数少但订单张数特别多的如出库箱数在100箱以下的订单其所占比例高达88%故将该类订单另行分类以提高拣货效率。
将出库箱数在100箱以下的订单再次分组统计得到表3：表3 1月出库箱数在100箱以下的订单发货数据分组统计分组（箱）订单数（张）百分比0~25 6 18.75%25~50 8 25.00%50~75 10 31.25%75~100 8 25.00%总和32 100.00%■订单数（张）■百分比30 20 10 0图二由表3及图二，我们可看出75%的订单出库箱数集中在75箱以下，订单数多但 出库箱数少，应归入C 类。
《物流配送中心规划与设计》课程设计
武汉理工大学华夏学院课程设计题目物流中心规划与配送业务方案设计院系经济与管理系专业物流管理班级姓名指导教师2011 年01 月19 日课程设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：武汉理工大学华夏学院题目: 物流中心规划与配送业务方案设计一、课程所属类型及所服务专业本课程所属类型为专业课；所服务专业为物流管理专业。
二、课程设计性质、目的与任务课程设计是物流管理（本科）专业培养计划的一个重要的实践性教学环节，也是使学生进一步认识本专业特点的重要手段。
这次课程设计主要是针对武汉长飞光纤光缆有限公司的物料出库数据进行EIQ数据分析，通过应用相关理论方法解决实际问题。
使学生能通过一周的数据整理、数据分析、方法应用等步骤，初步了解物流中心规划的理论与方法，为后续专业课程学习打好基础。
三、要求完成的主要任务:1. 熟悉物流中心的相关知识。
2. 收集、整理物流中心的背景资料。
3. 运用所学知识，撰写一篇2000字以上的课程设计论文。
四、时间安排：指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日课程设计指导书一、课程设计内容完成武汉长飞光纤光缆有限公司一个月发货清单数据的相关分析；详细说明及数据附录见《物流中心规划与设计课程设计大纲》。
课程设计具体内容如下：根据武汉长飞光纤光缆有限公司作业的发货数据，运用EIQ的分析步骤对这些数据进行分析，得出分析结果，将分析结果结合物流中心管理的一些理论提出改进措施。
二、具体要求根据课程设计结构框架安排课程设计的各章节内容，但至少包含以下内容：1．EIQ分析方法概述简要描述EIQ分析的内容和目的、EIQ分析的功能等2．武汉长飞光纤光缆有限公司作业的现状与数据收集描述该公司简介、该公司物流中心作业的现状、该公司物流中心作业数据的收集和汇总等内容。
3．武汉长飞光纤光缆有限公司作业EIQ分析的过程及结果（1）EQ分析与EN分析（2）IQ分析与IK分析（3）存货ABC分析和顾客ABC分析（4）作业的改进措施三、设计工作要求1. 设计成果要求全部手写，书写工整，图表清晰，格式规范；2. 分析评价要有理有据，论证充分；3. 按时提交课程设计成果。
什么是EIQ分析(word文档良心出品)
什么是EIQ分析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order entry）、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）。
EIQ分析是根据以上四个分析项目的结果进行综合考量，为配送中心提供规划依据。
[编辑]EIQ分析的意义[1]EIQ分析起着历史订单资料与具体分析之间的衔接作用.规划前期通过EIQ分析，可以避免规划人员迷失在庞大的资料数据中。
通过EIQ分析.还可从订单中详细内容了解客户、品项以及数量等关键规划要素之间的关系与现状对配送中心的拣选系统规划和改善具有重要意义.具体概括以下五条:(1)确定货物一般物性与特征(2)得出符合物流系统特性的物流系统各类模块(3)为进一步选择物流设备提供依据(4)提供数据仿真分析(5)开展物流系统基础规划工作[编辑]EIQ分析的内容[2]EIQ分析法(订单品项数量分析)是由日本铃木震先生首先提出的.它是针对以市场需求导向为主，且具不稳定或波动条件的配送中心作业系统的一种分析方法。
如何做仓储物流优化分析？
在做仓储物流策划时，无法回避的是EIQ分析：1、EN分析——每张订单的订货品项数量，对于复杂结构的订单和对于简单结构的订单，我们所要投入的设备水平和人员规模是截然不同的（不差钱或不在乎作业效率的公司除外）。
2、EQ分析——每张订单的订货数量分析3、IQ分析——每个单品的订货数量分析4、IK分析——每个单品的订货次数分析作用是什么呢？EN分析的作用在于，为我们进行拣货方式设计提供依据，单品订单较多的仓库（如加多宝凉茶）非常适用于采用提总分拨法（即先摘果后播种）；而多品订单较多的仓库，则要花些精力设计边拣边分法（即摘即播，拣货车的设计、WMS系统的设计）。
EQ分析为我们选用多大的周转箱，设计多大的包装纸箱，如何进行订单优先级排序提供了科学依据。
IQ和IK分析，能为我们在仓储策划时，提供ABC分析的参考，将有助于我们科学地回答A/B/C区域分别以采取什么样的存储形式，放在什么样的存储位置，需要多大面积？策划时要考虑的其他因素：1、是否食品和日化品等需要FEFO管理(先到期先出）的品类。
1.1储位管理FEFO方法：在入库、拣货、出货、盘点等仓储作业各环节均可指示相应储位的批次信息，指导作业人员进行作业。
单个储位仅存放一个SKU(单品项单批次)。
1.2商品出库拣选 FEFO方法：可设置先到期先出（FEFO）作业策略，并在出库作业时按客户效期要求自动指定相关批次出货。
1.3商品效期预警措施：可自动弹窗提示临近效期的商品清单、可人工查询临近效期的商品清单、库存状态表中可按不同临近效期的情况有相应突出标识。
2、是否需要冷库及冷链运输、仓库温湿度控制管理、冷藏运输车辆配备规模与形式（自购与外包）。
3、仓库选址、仓库外围设施、装卸货月台形式与设备、收发货区域布局、库内地面情况、仓库主要内部设施。
4、防火举措、防虫害管理5、功能区域划分6、存储区布局7、商品搬运及相关设备8、仓储作业信息记录的追溯管理9、盘点计划和盘点作业10、不同存储特性或物性的商品分区存储的管理10.1、易串味食品或非食品类（日化商品等）分库存储10.2、退回的过期品及不良品有特定的存放区域，离正品距离在3米以上分区存储10.3、不同区域有明显标识和划线分隔11、仓库信息管理平台11.1、WMS系统11.2、ERP_WN模块11.3、电子台账（EXCEL或其它工具软件）11.4、纯纸单信息管理整体仓储物流策划时，首要任务就是要拿到供仓库设计的基础数据。
EIQ分析
品项数量IQ分析的作用
品项数量IQ分析，主要了解各类货品出货量的分布情况， 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，并将影响拣货方式以及拣货区的 规划。
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订单品项数EN分析的作用
订单品项数EN分析，主要了解订单订购品项数的分布， 对于订单处理的原则以及拣货系统的规划有很大的影响， 并将影响出货方式以及出货区的规划。
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四 订单数量EQ常见模型
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品项数量IQ常见模型
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品项受订次数IK常见模型
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配送中心的标准定义与基本要求
标准定义 配送中心指接受并处理末端用户的订货信息，对上游运来的多品种
货物进行分拣，根据用户订货要求进行拣选、加工、组配等作业，并进 行送货的设施和机构。
基本要求 1.主要为特定的用户服务； 2.配送功能健全； 3.完善的信息网络； 4.辐射范围小； 5.多品种，小批量； 6.以配送为主，储存为辅。
订单品项数通常需要配合总出货品项数、订单出货品 累计数，以及总品项数三项指标综合考虑。
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品项受订次数IK分析的作用
品项受订次数IK分析，主要分析各类货品出货次数的分布， 对于了解货品的出货频率有很大的帮助，主要功能可配合 IQ--品项数量决定仓储与拣货系统的选择。另外，当储存、 拣货方式已经决定后，有关储位的划分以及储位配置，均 可利用IK分析的结果作为规划参考的依据。
出货数量转换成相同的计算单位。 金额的单位和价值功能分析有关，常用于物品和储区的分类。体积
和质量等单位与物流作业有关，将影响整个系统的规划。
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三 订单数量EQ分析的作用
EIQ分析
目录
EIQ的分析项目以及含义 EIQ资料分解实例 EIQ分析的作用 配送中心常见的EIQ模型
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一 EIQ的分析项目以及含义
主要分析项目
含义
EQ(订单量)分析
每张订单的订货/出货数量的分析
EN(订货品项数)分析
每张订单的订货/出货品项数的分 析
IQ(品项数量)分析
每个品项种类的受订/出货数量的 分析
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四 订单数量EQ常见模型
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品项数量IQ常见模型
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品项受订次数IK常见模型
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品项数量IQ分析的作用
品项数量IQ分析，主要了解各类货品出货量的分布情况， 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，并将影响拣货方式以及拣货区的 规划。
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订单品项数EN分析的作用
订单品项数EN分析，主要了解订单订购品项数的分布， 对于订单处理的原则以及拣货系统的规划有很大的影响， 并将影响出货方式以及出货区的规划。
订单品项数通常需要配合总出货品项数、订单出货品 累计数，以及总品项数三项指标综合考虑。
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品项受订次数IK分析的作用
品项受订次数IK分析，主要分析各类货品出货次数的分布， 对于了解货品的出货频率有很大的帮助，主要功能可配合 IQ--品项数量决定仓储与拣货系统的选择。另外，当储存、 拣货方式已经决定后，有关储位的划分以及储位配置，均 可利用IK分析的结果作为规划参考的依据。
出货数量转换成相同的计算单位。 金额的单位和价值功能分析有关，常用于物品和储区的分类。体积
和质量等单位与物流作业有关，将影响整个系统的规划。
EQ 分析与EN 分析
一、EQ 分析与EN 分析1、EQ分析主要了解单张订单出货数量的分布情形 ,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。
现拟定2010年1月共有订单36张,每个地区每种品项一个月一张,而且每张订单的出库数量不均衡,最大量为320箱,最小量为0箱。
具体数据如下:表1 EIQ资料统计表单位:箱出货订单出货品项订单出货数量订单出货品项I1 I2 I3 I4E1 43 71 23 91 238 4 E2 89 0 55 59 203 3 E3 23 154 27 46 250 4 E4 63 40 83 70 256 4 E5 92 21 320 15 448 4 E6 19 76 60 98 253 4 E7 278 80 73 42 473 4 E8 72 38 79 45 234 4 E9 51 63 39 178 331 4 单品出货量73 676 9单品出货次数9 8 9 9 ——35注:E1——福州市,E2——泉州市,E3——厦门市,E4——宁德市,E5——漳州市,E6——龙岩市,E7——莆田市,E8——三明市,E9——南平市I1——日用陶瓷,I2——建筑陶瓷,I3——电瓷,I4——特种陶瓷将1月的发货数据进行分组统计得到表2:表2 1月的发货数据分组统计分组(箱) 订单数(张) 百分比0~100 32 88、88%100~200 2 5、56%200~300 1 2、78%300~400 1 2、78%总与36 100、00%图一、1月的发货数据由此可知订单出库数量分布趋势明显,出库量大的少数订单即出库箱数在100箱以上的订单其订单张数占整个订单数的比例近11%,可作A 类重点管理。
出库箱数少但订单张数特别多的如出库箱数在100箱以下的订单其所占比例高达88%,故将该类订单另行分类以提高拣货效率。
将出库箱数在100箱以下的订单再次分组统计得到表3:表3 1月出库箱数在100箱以下的订单发货数据分组统计分组(箱) 订单数(张) 百分比0~25 6 18、75%25~50 8 25、00%50~75 10 31、25%75~100 8 25、00%总与32 100、00%图二由表3及图二,我们可瞧出75%的订单出库箱数集中在75箱以下,订单数多但出库箱数少,应归入C类。
EIQ分析
(3)订单品项数(EN)分析：依单张订单品种数据资料可_了解客户订购品种数的多寡，判断较适用的拣贷方式。让管理人员更容易掌握客户订货品种数的分布情形，以决定使用的拣货方式应为批量拣取或按单拣选来提高拣货效率，并可由分布图判断物品拣货时间与拣货人力需求，进一步提高拣货作业的生产效率。上例中E1和E4客户选择品类都是5种，但出贷量相差较大，可分别选择批量拣取与按单拣选方式。
什么是EIQ分析
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order entry）、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。
(1)确定货物一般物性与特征
(2)得出符合物流系统特性的物流系统各类模块
(3)为进一步选择物流设备提供依据 来自(4)提供数据仿真分析
(5)开展物流系统基础规划工作
EIQ分析的内容[2]
EIQ分析法(订单品项数量分析)是由日本铃木震先生首先提出的.它是针对以市场需求导向为主，且具不稳定或波动条件的配送中心作业系统的一种分析方法。简单地说，就是从企业订单出发。根据客户的需求特性，结合PCB及ABC的交叉分析方法，进行订单不同层面的分析，得出客户订单的品项，数量与订购次数的特点，对货物储存、拣选、出货等仓库作业进行分类管理和实施重点管理。
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。EIQ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）。
EQ分析与EN分析
EQ分析与EN分析首先，EQ分析是指情商分析，情商是指个体在处理情感和人际关系方面的能力。
情商可以衡量个体的情感理解能力、情绪管理能力和人际交往能力。
情商高的个体通常能够更好地理解自己和他人的情感，有效地管理自己的情绪，并积极地与他人建立和维护关系。
情商分析旨在评估一个人的情商程度，以便了解其人际交往能力和情感智力的强弱。
通过情商分析，可以帮助个体提高其情商，进而提升其人际关系和情感管理能力。
情商分析可以通过许多技术和方法进行，其中最常用的是情绪智力测量工具。
情绪智力测量工具通过对个体进行一系列情绪相关的评估和测试，以确定其情绪智力的水平。
这些测试可以评估个体在情绪识别、情绪理解、情绪表达和情绪调节方面的能力。
情商分析还可以通过观察和评估个体在日常生活和工作环境中的情绪表现来进行。
与之相比，EN分析是指情绪化智商分析，情绪化智商是个体用情感信息对情境和问题进行分析和处理的能力。
情绪化智商包括个体对情感信息的处理和应用能力，以及根据情感信息做出正确决策的能力。
情绪化智商可以帮助个体更好地理解和控制自己的情绪，并更有效地应对情感问题和挑战。
情绪化智商分析旨在评估个体的情绪智商水平，并帮助其开发和提高自己的情绪化智商。
情绪化智商分析通常涉及一系列关于情感分析和情感理解的测试和评估。
这些测试可以包括对个体情感解读和情感应用能力的评估，以及对个体在面对情感问题时做出决策的能力的评估。
情绪化智商分析还可以通过观察和评估个体在真实情境中对情感信息的处理和应用来进行。
EQ分析和EN分析在实际应用中可以相互补充和支持。
情商和情绪化智商都涉及个体在处理情感和情绪方面的能力，但侧重点有所不同。
情商更注重个体在人际交往和情感管理方面的能力，而情绪化智商更强调个体在情感信息解读和应用方面的能力。
因此，在实际应用中，通过结合使用情商和情绪化智商分析，可以更全面地了解个体的情感智力，提供更准确的评估和帮助。
总结来说，EQ分析和EN分析是两种用于评估和帮助个体发展情感智力和情商的心理学理论。
EIQ数据分析详解
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。
– 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 订单出货
I1
I2
I3
I4
I5 … 数量
品项
E1
Q11 Q12 Q13 Q14 Q15
Q1
N1
E2
Q21 Q22 Q23 Q24 Q25
Q2
N2
E3
Q31 Q32 Q33 Q34 Q35
Q3
N3
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
6000
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、
4000
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。
2000
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
出库订单EIQ分析
1.1 出库订单EIQ分析（1）订单特征值表1-13 订单的统计参数EQ EN IQ IK IQ IK（出货B数/单）（品项数/单）（出货B数/品项.年）（受订次数/品项.年）（出货B数/品项.天）（受订次数/品项.天）1243.5 16.5 47945 664.5 191.8 2.7 （2）EQ分析EQ分析见表1-15所示。
表1-14 EQ分析项目图表及说明主参数订单数总出货量（B）最大值最小值算术平均值全距52275 65004429 421920 1 1243.5 421919分析图ABC 分类分类出货量比率订单数订单数比率出货量（B）A类70% 3467 7% 45501798 B类20% 9792 19% 13001572 C类10% 39016 75% 6501059频次图频度图分析结论1）订单订量分布较为分散，两极分化，说明订单的订量波动范围很大，可进行A、B、C分类；2）A类订单为大订单，订量占70%，订单占总单量的7%，多为整箱出货，应优先出库。
3）B类订单为较大订单，订量占20%，订单占总单量的19%；4）C类订单虽然总出货量很小（10%），但是其订单数较多，占总单量的75%，属于作业量最繁重的订单，主要集中在零货区，这类订单的处理应采用合理的分拣策略，提高其分拣作业效率。
（3）EN分析EN分析见表1-15所示。
表1-15 EN分析项目图表及说明主参数订单数总品项数最大值最小值算术平均值全距52275 862656 1103 1 16.5 1102分析图频次图频度图分析结论1）订单的平均出货品项较多16.5种；2）订单出货品项小，分拣作业比较适合采用合并订单分拣然后再分货的方式；；3）由于药品体积较小且储位分区管理，且每品项的拣选量不是很大，对于零货区推荐采用批量拣取，拣选时分类的作业方式。
4）累计出货品项数（GEN）为所有订单订货品项数的累加值，可用于分析拣货时间、拣货人力需求，或作为生产率指标。
EIQ分析与仓库管理
物品需求特性分析（1）
物品需求特征分析包括物品储运单位分析、物品特性分 析、订单特征分析等。通常用的分析方法为EIQ分析。
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”，代表客户或 者客户的订单。I是指“Item”，代表货物品项。Q是指 “Quantity”，代表货物数量。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
EIQ统计表
物品需求特性分析（2）
3.分析解读图表
EQ分析：为单张订单出货数量分析。分析表可明确了解客户的订 单量及比例，进而掌握货物送货的需求及客户ABC分析，作为管理参考的 依据。分析图在众多的订单对象时给与分类管理，对客户进行分类。
EN分析：为单张订单出货品种数的分析。分析表可根据品种数据 资料了解客户订购品种数的多少，判断较适用的拣货方式。分析图让管理 人员更容易掌握客户订货品种数的分布情形，以决定适用批量拣取式或订 单拣取式来提高拣货效率，并可由分布图判断拣货时间与拣货人力需求， 依此作为拣货作业的生产力指标。
顺序
ENTRY
EQ
1
E2
18
2
E6
17
3
E8
16
4
E7
14
5
E3
13
EQ-分析与EN-分析
一、EQ 分析与EN 分析1、EQ分析主要了解单张订单出货数量的分布情形，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。
现拟定2010年1月共有订单36张，每个地区每种品项一个月一张，而且每张订单的出库数量不均衡，最大量为320箱，最小量为0箱。
具体数据如下：表1 EIQ资料统计表单位：箱出货订单出货品项订单出货数量订单出货品项I1 I2 I3 I4E1 43 71 23 91 238 4E2 89 0 55 59 203 3E3 23 154 27 46 250 4E4 63 40 83 70 256 4E5 92 21 320 15 448 4E6 19 76 60 98 253 4E7 278 80 73 42 473 4E8 72 38 79 45 234 4E9 51 63 39 178 331 4单品出货量730 543 759 644 2676 9单品出货次数9 8 9 9 ——35注：E1——福州市，E2——泉州市，E3——厦门市，E4——宁德市，E5——漳州市，E6——龙岩市，E7——莆田市，E8——三明市，E9——南平市I1——日用陶瓷，I2——建筑陶瓷，I3——电瓷，I4——特种陶瓷将1月的发货数据进行分组统计得到表2：表2 1月的发货数据分组统计分组（箱）订单数(张）百分比0~100 32 88.88%100~200 2 5.56%200~300 1 2.78%300~400 1 2.78%总和36 100.00%图一、1月的发货数据由此可知订单出库数量分布趋势明显，出库量大的少数订单即出库箱数在100箱以上的订单其订单张数占整个订单数的比例近11%，可作A 类重点管理。
出库箱数少但订单张数特别多的如出库箱数在100箱以下的订单其所占比例高达88%，故将该类订单另行分类以提高拣货效率。
将出库箱数在100箱以下的订单再次分组统计得到表3：表3 1月出库箱数在100箱以下的订单发货数据分组统计分组（箱）订单数(张）百分比0~25 6 18.75%25~50 8 25.00%50~75 10 31.25%75~100 8 25.00%总和32 100.00%图二由表3及图二，我们可看出75%的订单出库箱数集中在75箱以下，订单数多但出库箱数少，应归入C类。
品项数量(IQ)分析应用
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。
8/20/2013
常见于物流系统的储运单位组合型式如下表所示：
入库单位
P托盘 P托盘 P托盘 P托盘、C箱 P托盘、C箱
储存单位
P托盘 P托盘、C箱 P托盘、C箱、B单品 P托盘、C箱 P托盘、C箱、B单品
• 通过EIQ分析，可以清楚地了解订单的统计特征， 还可对商品及客户做ABC分级重点管理。 利用EIQ 方法所得到的信息并无法满足所有规划上 的需求，其仅可能提供整个规划的大略方向。 EIQ确实为一简明有效的物流规划与分析工具。
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4、EIQ分析的作用
（1）可以了解物流特性
1）订单内容 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，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。
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（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
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
EIQ分布图类型
重量
重
若数量较多可以放置于储区下方
若数量较少可以放置于储区上方
轻
若数量较多可以放置于储区中间
若数量较多可以放置于储区上方
订单量分布相近，仅少数订单量较少
体积
大
大部分分布相近的产品放于储区下方，若为少部分出货量较少的产品放储区上方。
1、后推式货架---因为数量大多是大量，只有少数为少量的，因此可以在同一储区厨房厨放较多相同品种。
1、可以考虑“播种式”拣货法。
2、若订单订单品种数多，切重复率不高，则需考虑分类的困难度，否则可以“订单分割”方式拣货。
IK分布图的类型及说明
IQ分布状况说明
分布图类型
产品特征
储位规划
建议使用设备或拣货模式
产品数量分布情形相当的极端，可做ABC组分类
体积
大
分类后，若为A组则可置于离出口较近或便于作业的位置，以缩短拣货距离。若为C组则置于储区的上面，并将其置于离出口较远的位置。
产品数量分布清醒相当的品黁，担忧部分产品订购量较大或较小。
体积
大
可置于储区上方，有几大订购量的品种出现，可置较近出口处，其余的就可以以品种特性排列。
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一、EQ 分析与EN 分析
1、EQ分析
主要了解单订单出货数量的分布情形，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。
现拟定2010年1 月共有订单36，每个地区每种品项一个月一，而且每订单的出库数量不均衡，最大量为320箱，最小量为0箱。
具体数据如下：
表1 EIQ资料统计表单位：箱
出货订单
出货品项订单出
货数量
订单出
货品项I1 I2 I3 I4
E1 43 71 23 91 238 4
E2 89 0 55 59 203 3
E3 23 154 27 46 250 4
E4 63 40 83 70 256 4
E5 92 21 320 15 448 4
E6 19 76 60 98 253 4
E7 278 80 73 42 473 4
E8 72 38 79 45 234 4
E9 51 63 39 178 331 4
单品出货量730 543 759 644 2676 9
单品出货次数9 8 9 9 ——35 注：E1——市，E2——市，E3——市，E4——市，E5——漳州市，E6——
市，E7——市，E8——市，E9——市
I1——日用瓷，I2——建筑瓷，I3——电瓷，I4——特种瓷将1月的发货数据进行分组统计得到表2：
表2 1月的发货数据分组统计
分组（箱）订单数(）百分比
0~100 32 88.88%
100~200 2 5.56%
200~300 1 2.78%
300~400 1 2.78%
总和36 100.00%
图一、1月的发货数据
由此可知订单出库数量分布趋势明显，出库量大的少数订单即出库箱数在100箱以上的订单其订单数占整个订单数的比例近11%，可作A 类重点管理。
出库箱数少但订单数特别多的如出库箱数在100箱以下的订单其所占比例高达88%，故将该类订单另行分类以提高拣货效率。
将出库箱数在100箱以下的订单再次分组统计得到表3：
表3 1月出库箱数在100箱以下的订单发货数据分组统计
分组（箱）订单数(）百分比
0~25 6 18.75%
25~50 8 25.00%
50~75 10 31.25%
75~100 8 25.00%
总和32 100.00%
图二
由表3及图二，我们可看出75%的订单出库箱数集中在75箱以下，订单数多
但出库箱数少，应归入C类。
出库箱数在75箱和100箱之间的，出库量相对较大订单数相对较少，归入B类。
C类如果采用批量拣取，物品批量拣出后又要在分货区按太多的订单进行分类，反而降低了拣货效率，故可按订单进行拣货。
A 、B类因单订单出库量时订单数较少，如果几订单出货的品种一样可实施批量拣货之后依客户订单的数量进行订单分割。
这样可以缩短拣取时行走搬运的距离增加单位时间的拣货量。
2、EN分析
分析单订单出货品项数的分布，对于订单处理原则及拣货系统的规划有很大影响并将影响出货方式及出货区的规划。
通常配合总出货品项数、订单出货品项、累计数总品项数三项指标综合参考。
将2010年1月的单订单出货品项数分组统计后得到表4：
表4 单订单出货品项数分组统计表
订单数（）百分比
EN=3 1 11.11%
EN=4 35 88.89%
总和36 100.00%
由此可看出，89%的订单出货品项数为4，11%的订单出货品项数为3。
当订单出货品项重复率高时，可采用批量拣取配合边拣边分类作业。
因单订单出货品项数少故对拣选设备及作业能力的柔性要求不高。
二、IQ 分析与IK 分析
1、IQ分析
由2010年1月的EIQ 资料统计表，将各品项的出货总量IQ 按从大到小的顺排序序，然后进行比例和累积值的计算得到表5和图四：
表5 各品种的IQ 计算表
出货品项出货总量IQ 百分比
电瓷759 28.20%
日用瓷730 27.40%
特种瓷644 24.10%
建筑瓷543 20.30%
总和2676 100.00%
图三各种类型瓷IQ分布状况
由表5，可看出各种类型瓷出货总量的分布呈现趋平状态，不能找到规律与周期，因此可将单月IQ 量与半年的IQ总量进行交叉分析，见表6：。