某医药公司订单EIQ分析报告

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EIQ分析法(word文档良心出品)

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ABC分类、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。

EIQ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

一、EIQ的定义所谓的EIQ指的是代表物流作业系统特征的三大元素：entry of order（接收订单），item（品种），quantity（数量），分别取其前缀组合而成。

EIQ分析法的功用为了解物流作业特征，如从订单内容了解订货特征，接单特征，作业特征等。

进而利用EIQ系统进行物流中心系统的基础规划，或利用EIQ系统进行模拟分析。

最后检讨订定配合物流系统特征的物流设备。

二、EIQ分析步骤包含资料的收集取样、资料分析与图表制作、分析与解读图表、进行规划运用四个步骤。

1、资料的收集取样：EIQ资料分析，可依不同的用途分别以1日、1周、1个月，甚至1季时间为收取范围。

一般EIQ资料的分析大概以1个月作为分析时间窗，若EIQ的资料量过大，不易处理时，通常可依据物流中心的作业周期性，先取1个周期或1星期的资料加以分析。

也可以按照商品特征或客户类别将资料分成数个群组，针对不同的群组进行个别的EIQ分析法；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。

2、资料分析与图表制作：EIQ分析法是一种量化的分析法，一般使用如下统计方法进行物流系统的各种物流特征分析。

将取样得到的资料，利用资料统计方法进行EQ/EN/IQ/IK等各类资料分析，并将所得出的分析数据图表化，即成为物流中心特征的重要资料，且根据各图表的分析结果去选择适用的状况。

3、分析、解读图表（1）E Q分析：单张订单出货数量的分析EQ分析表目的：明确了解客户的订货量及比例，进而掌握货品配送的需求及客户订货量ABC分析（ABC分析图将订单或单品品项的出货量的统计值排序后，并将其累积量以曲线表示出来，即为客户订货量ABC分析图。

）可以明确出线路排法，车辆安排和待运区规划；EQ分析图目的：在面对众多的处理对象时，适时给予分类管理，或是在资源有限时给予重点管理。

同时通过观察多少百分比的订单数，占多少百分比的出货量，是否出货量集中在某些客户，而对众多的客户作分类。

EIQ分析报告

仓储与配送管理课第二组小组作业成员：耿士鲁、董腾腾、丁宏燕、胡月、郭珂享作业要求：利用Excel 进行EIQ分析原始资料：某配送中心订单出货资料取样结果：试对以上数据进行EIQ分析，利用Excel做出相应的统计图，并指出该配送中心规划设计的要点是什么。

主要进行的分析为EQ分析、EN 分析，IQ分析及IK分析。

（其中该配送中心处理的货物种类为20种商品）根据分析结果撰写分析研究报告。

解：元数据按EIQ格式整理得：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。

按出货数量排序后表，及Eq图：由Eq图可知：订单量分布呈逐次递减趋势，无特别集中于某些订单和范围，因此，系统较难规划。

易采用泛用性设备以增加运用的弹性，货位也以容易调整者为宜。

2. 品项数量（IQ）分析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储量规模。

将IQ分析按照Q量的大小进行排序，如下表根据排序后的品项数绘出IQ曲线图如下所示：根据IQ图，我们可以看出此为配送中心常见模型，由于订单数量分布呈两极化，可利用ABC分类法作进一步分类。

ABC分类法比例为80：15：5，由此表中前三种列为A类，Xt0007和Mx0001和Xa0002类为B类，其余为C类。

规划时，可将产品分类划分储区方式储存，各类产品储存单位/存货水平，可设定不同水平。

3、订单品项数(EN)分析：主要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。

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参考。

数据经排序得表，并作出图：再来回顾EN表格总出货品项数：Nz=12订单出货品项累计次数：GN=6+2+3+3+3+1+2+2=22物流中心内总品项数为A=20.En分析结论总出货品项数是订单出货品项累计次数的一半，可知订单间的品项重复率很高，采用批量订单处理能有效地减少拣选次数，提高拣选效率。

医药公司订单工作总结

医药公司订单工作总结作为医药公司订单部门的一名员工，我有幸参与了公司订单工作的各个环节，深刻体会到了订单工作的重要性和复杂性。

在这篇文章中，我将对订单工作进行总结，分享我在这一岗位上的体会和经验。

首先，订单工作是医药公司运营中不可或缺的一环。

医药公司的产品需要通过订单系统进行销售和配送，订单部门的工作直接关系到公司产品的供应和销售情况。

因此，订单部门的工作需要高度的责任感和细致的操作，以确保产品能够准确、及时地送达给客户。

其次，订单工作涉及到多个环节和部门的协调。

在处理订单的过程中，订单部门需要与销售部门、仓储部门、物流部门等多个部门进行沟通和协调。

只有各个部门之间紧密合作，才能够保证订单的准确性和高效性。

因此，订单部门的工作需要具备良好的沟通能力和团队合作精神。

另外，订单工作需要高度的细致和耐心。

在处理大量订单的过程中，订单部门需要对每一个订单进行仔细核对和处理，以避免出现错误和遗漏。

同时，订单部门还需要及时地处理客户的咨询和投诉，保证客户的满意度。

因此，订单部门的工作需要具备高度的细致性和耐心。

最后，订单工作需要不断地进行优化和改进。

随着医药行业的发展和变化，订单工作也需要不断地进行优化和改进，以适应市场的需求和公司的发展。

订单部门需要不断地学习和掌握新的订单系统和工具，以提高工作效率和准确性。

总的来说，订单工作是医药公司运营中至关重要的一环，需要订单部门的员工具备高度的责任感、良好的沟通能力和团队合作精神，以及细致的工作态度和不断改进的精神。

我相信，在公司的领导和同事的共同努力下，订单工作一定能够更加顺畅和高效地进行，为公司的发展做出更大的贡献。

EIQ分析

1.品项数量IQ分析分析可知在所有订单品项中，I1和I2的品种比为8%，数量比为50.1%，确定为A类商品；I3 I4 I5 I6 I7 I8的品种比为24%，数量比为37.17%，确定为B类商品；I9I10I11I12I13I14 (I25)的品种比为68%，数量比则为12.73%，为C类商品。

由此我们可以对1项和2项做特别对待，加强这几种产品的管理策略，对其进行重点管理。

2.订单数量EQ分析ABC分析：从整个图表中可以得到以下结论：25%的订单占了56%的出货，5，没有出现少订单占大部分出货量的情况，总的来说订单占出货的比例为线性变化。

但是差距在一个不算太大的区间，不用对少部分订单做特殊处理。

EQmax分析（令1P=12C 1C=12B）；EQmax为484个：为，EQmin为363单品。

订货品项数为11项，项数较多，不是少样多货类型，而且没有EQ=1的情况出现，所以不适合采用批次拣货。

3.订单品项EN分析订单出货重复率不高，作业分析得没有突出特别项目，所以不需要考虑订单别拣货方式；可考虑订单拣取方式，或采取订单批量捡取配合边拣边分类作业4品项受定次数IK分析GIK=GEN=45项IK度数分析：可知IK=1的项目为23，占比为51.11%左右，IK=1比例高，说明出货次数少的产品多，从以上折现图看出产品的出货频次较少。

因此储位安排上按次数多的就近安排以缩短行走距离。

5.建议根据以上分析，由于单个订单包含品项数多较多，且部分品项所需数量较少，因此建议采取批量拣货方式进行拣货。

在分拣设备选择上，由于出货量比较大因此可以选择拣货速度较快的拣货设备。

储位安排上，建议根据不同品项的出货量和其出货频次，进行综合考虑，合理安排储位将出货量大的以及出货次数多的，存放在仓库出货速度快且容易处。

某医药公司订单EIQ分析报告

频次图
频度图
分析结论
1）订单平均订量为18件；
2）订单订量分布非常分散，可进行A、B、C分类；
3）A类订单为大订单，订量占70%，订单占总单量的5%；
4）B类订单为较大订单，订量占20%，订单占总单量的13%；
5）C类订单虽然总出货量很小(10%），但是其订单数占总单量的83%，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。
4）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，推荐采用拣选时分类的方式；
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。
三、
表3 IQ分析
项目
图表及说明
主参数
品项数
总出货数（件）
最大值
最小值
算术平均值
全距
1870
109296
16082
四、
表4 IK分析项目ຫໍສະໝຸດ 图表及说明主参数品项数
总受订次数
最大值
最小值
算术平均值
全距
1870
46810
546
1
25
545
分析图
频次图
频度图
分析结论
1）IK分布为一般配送中心的典型模式，总出货品项数为1870种，总受订次数为46810件，平均品项受订次数为25次；
由IK频次图可知，品项受订次数小于120（大于1）次的订单占总订单数的95%，而超过120次的品项仅占总品项的5%。
二、
表2 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

医药销售分析报告

医药销售分析报告前言本文档是一份医药销售分析报告，旨在对医药行业的销售数据进行分析，为企业决策提供数据支持。

通过对销售数据的深入分析，既可以发现企业的销售特点，也可以为未来的销售策略提供参考。

数据来源本次分析所使用的数据来自于医药企业的销售系统，包含了一段时间内的销售数据，包括销售额、销售量、销售地区等信息。

数据概览首先，我们对整体的销售数据进行了概览分析。

以下是一些重要的指标：•总销售额：XXXX万元•平均销售额：XXXX万元•最高销售额：XXXX万元•最低销售额：XXXX万元销售额分析接下来，我们对销售额进行了详细的分析。

针对不同的产品和地区，我们进行了销售额的排名和趋势分析。

产品销售额排名通过对销售额的排名分析，我们可以看出哪些产品是销售的主力军，以及哪些产品的销售额较低。

以下是销售额排名前几的产品：1.产品A：XXXX万元2.产品B：XXXX万元3.产品C：XXXX万元地区销售额排名同时，我们也对销售地区进行了销售额的排名分析。

以下是销售额排名前几的地区：1.地区A：XXXX万元2.地区B：XXXX万元3.地区C：XXXX万元销售额趋势分析我们还对销售额的趋势进行了分析，以了解销售额的变化情况。

通过分析销售额的变化趋势，我们可以发现销售额的波动原因，为未来的销售策略做出调整。

销售量分析除了销售额，销售量也是一个重要的指标。

通过对销售量的分析，我们可以了解产品的热销情况，以及市场对产品的需求。

产品销售量排名通过对销售量的排名分析，我们可以看出哪些产品的销售量较高，以及哪些产品的销售量较低。

以下是销售量排名前几的产品：1.产品A：XXXX个2.产品B：XXXX个3.产品C：XXXX个地区销售量排名同时，我们也对销售地区进行了销售量的排名分析。

以下是销售量排名前几的地区：1.地区A：XXXX个2.地区B：XXXX个3.地区C：XXXX个销售量趋势分析我们还对销售量的趋势进行了分析，以了解销售量的变化情况。

医药公司订单工作总结

医药公司订单工作总结
作为医药公司的订单处理员，我深知订单工作的重要性和复杂性。

在过去的一年里，我不断努力提高自己的工作能力，以确保订单处理工作能够高效、准确地完成。

在这篇文章中，我将总结我在订单工作中所取得的成绩和经验，以及我对未来工作的展望。

首先，订单处理工作需要高度的责任感和细心。

每一个订单都代表着客户的信任和期望，我们必须确保订单信息的准确无误，并及时处理。

在过去的一年里，我通过不断学习和实践，提高了自己的订单处理能力，减少了订单出错率，提高了客户满意度。

其次，订单处理工作需要高效的团队合作。

在医药公司，订单处理涉及到多个部门和环节，需要各个部门之间的高效协作。

我在工作中不断加强与其他部门的沟通和协作，确保订单能够顺利地流转和处理，提高了整个订单处理流程的效率。

最后，订单处理工作需要不断学习和创新。

医药行业的发展日新月异，订单处理工作也需要不断跟进和适应。

在过去的一年里，我不断学习新的订单处理工具和技巧，提高了自己的工作效率和准确性。

同时，我也积极参与公司的订单处理流程改进项目，为订单处理工作注入新的活力和创新。

在未来的工作中，我将继续努力提高自己的订单处理能力，不断学习和创新，为医药公司的订单处理工作贡献自己的力量。

我相信，在公司的支持和帮助下，我一定能够取得更大的成绩，为公司的发展贡献自己的力量。

医药公司订单工作总结

医药公司订单工作总结
在医药行业中，订单管理是非常重要的一环。

医药公司订单工作涉及到产品销售、库存管理、物流配送等方面，对公司的运营和发展起着至关重要的作用。

在过去的一段时间里，我作为医药公司订单管理人员，经历了不少挑战和收获，现在我想总结一下这段时间的工作经验。

首先，订单管理需要高效的团队合作。

在处理大量订单的过程中，团队合作是
至关重要的。

每个人都需要清楚地了解自己的工作职责，及时沟通和协作，以确保订单能够准确无误地完成。

在这个过程中，团队领导的指导和协调作用至关重要，需要有明确的工作计划和分工，以确保订单的高效处理。

其次，订单管理需要精准的数据分析。

随着医药行业的发展，订单量和种类都
在不断增加，需要我们对订单数据进行精准的分析。

通过数据分析，我们可以了解产品的热销情况，预测未来的需求，优化库存管理，提高订单的处理效率。

因此，需要我们不断学习和提升自己的数据分析能力，以更好地应对日益增长的订单需求。

最后，订单管理需要及时的客户服务。

在订单处理的过程中，客户服务是非常
重要的一环。

我们需要及时回复客户的咨询和投诉，确保订单的准确交付，并且关注客户的反馈，以不断提升服务质量。

只有通过良好的客户服务，我们才能够赢得客户的信任和支持，为公司的长远发展打下坚实的基础。

总的来说，医药公司订单工作是一项复杂而重要的工作，需要我们不断提升自
己的团队合作能力、数据分析能力和客户服务能力，以更好地应对日益增长的订单需求，为公司的发展贡献自己的力量。

希望在未来的工作中，我能够继续努力，为公司的订单管理工作做出更大的贡献。

订单财务分析报告(3篇)

第1篇一、报告概述本报告旨在通过对某公司近期订单的财务状况进行全面分析，评估订单的盈利能力、风险和成本控制情况，为公司的决策提供依据。

报告主要从订单收入、成本、利润、风险等方面进行阐述。

二、订单收入分析1. 订单收入概况（1）订单数量：本季度共接收到X个订单，同比增长Y%。

（2）订单金额：本季度订单总金额为Z万元，同比增长W%。

2. 订单收入分析（1）订单收入结构：本季度订单收入中，X产品收入占比为A%，Y产品收入占比为B%，Z产品收入占比为C%。

（2）订单收入地域分布：本季度订单收入地域分布中，国内市场收入占比为D%，国际市场收入占比为E%。

三、订单成本分析1. 订单成本概况（1）订单成本总额：本季度订单成本总额为F万元，同比增长G%。

（2）单位成本：本季度单位成本为H元。

2. 订单成本分析（1）成本构成：本季度订单成本中，原材料成本占比为I%，人工成本占比为J%，制造费用占比为K%，销售费用占比为L%。

（2）成本控制措施：针对成本过高的问题，公司采取了以下措施：A. 优化供应链，降低原材料采购成本；B. 优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本；C. 加强销售团队管理，提高销售业绩，降低销售费用。

四、订单利润分析1. 订单利润概况（1）订单利润总额：本季度订单利润总额为M万元，同比增长N%。

（2）利润率：本季度订单利润率为O%。

2. 订单利润分析（1）利润构成：本季度订单利润中，X产品利润占比为P%，Y产品利润占比为Q%，Z产品利润占比为R%。

（2）利润提升措施：A. 提高产品附加值，提升产品利润空间；B. 优化生产流程，降低生产成本；C. 加强市场调研，拓展市场渠道，提高销售业绩。

五、订单风险分析1. 市场风险（1）市场需求波动：受市场环境、竞争对手等因素影响，市场需求可能出现波动，对公司订单产生不利影响。

（2）原材料价格波动：原材料价格波动可能导致订单成本上升，降低利润空间。

2. 运营风险（1）生产设备故障：生产设备故障可能导致订单生产进度延误，影响订单交付。

EIQ分析

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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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谢谢观赏
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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。

对FH公司的EIQ分析

一．对FH公司的EIQ分析1.订单量（ＥＱ）分析。

将EQ按照Q量的大小进行排序，如下表：EＱ分析表根据上表和上图，我们进行ABC分类，可将70122a归为A类。

对于A类订单，我们应进行重点的管理；对于70122A这样的客户，Fh公司也应该在销售方面加强管理。

2.品项数量（IQ）分析将ＩＱ分析按照Ｑ量的大小进行排序，如下表ＩＱ分析表根据上表和上图，我们可进行ABC分类，可将I005分为A类，因其订货量相对于其他的货物来说数量很大，公司应对其进行重点管理，确保其货源充足，定期查看库存，确保其不会出现缺货的情况，在仓库中摆放此类产品在出口附近，以方便出货。

3.订单品项数(EN )分析根据发货清单，我们发现单一的订单量基本上都在8中上下浮动，因而，我们可采取分类拣取的作业方式来满足需求，具体如下图：根据上图，我们可看出单一订单的出货种类数较大，货物的类别较多，我们可考虑采用批量拣取的作业方式作业。

4.品项受订次数（IK）分析将Ik分析按照K量的大小进行排序，如表所示从上表和上图中发现，I005,、I009、I010、I006的订货次数较多，运用ABC分类，应将其划归为A类，应进行重点管理，应将这4项放在较方便出货的位置，以缩短行走和搬运的距离和时间。

二．对FH公司现有仓库的布局结构分析对于FH公司现有仓库的布局，主要存在以下的问题：1.规划不合理，对于出货量大，出货频次高的货物位置摆放不当，其布局中没有充分考虑货物的出货量和出货率，只是随便的把货物堆放在一起，致使部分订单量较大或者订货频次较高的货物运送距离过长。

2.仓库中的通道较多，以平面布局的原因致使仓库空间的利用率下降，对于一些小件的物品，应采用货架形式以减少占用的面积。

3.对于不合格品，其存放的位置过于深入，导致当一段时间内的订单中的某些货物没被订购后，或部分不合格品的货物没有尽快的撤走，造成仓库的积压，占用场地。

4.对于某些货物，如011类，其放置位于众多货物中间，而且没有通道直接去领取，导致像这类的货物的拣取困难，浪费时间。

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）。

医药企业数据分析报告

医药企业数据分析报告引言本报告旨在对某医药企业的数据进行分析，以提供决策参考。

通过对企业的销售数据、市场数据和竞争对手数据进行分析，可以揭示企业的销售情况、市场竞争力和发展趋势，为企业提供数据支持，优化决策。

本报告首先对企业销售数据进行分析，然后对市场数据进行分析，并最后给出相应的建议。

1. 企业销售数据分析1.1 销售额和销售量分析根据企业提供的销售数据，我们对销售额和销售量进行了分析。

销售额和销售量是评估一个企业销售情况的两个重要指标。

通过统计数据，我们得到了以下结论：- 企业在过去一年的销售额为X万元，同比去年增长了X%。

可以看出企业销售额保持了较快的增长态势。

- 销售量为X件，同比去年增长了X%。

销售量的增长表明企业的产品市场需求持续增加。

1.2 销售渠道分析销售渠道对于企业销售的影响非常大。

通过对企业销售数据的分析，我们得到了以下结论：- 直销渠道是企业的主要销售渠道，占总销售额的X%。

- 代理商渠道是企业的次要销售渠道，占总销售额的X%。

- 电子商务渠道是企业新开发的渠道，占总销售额的X%。

1.3 产品销售结构分析分析产品销售结构可以帮助企业了解产品的受欢迎程度，进而决定产品研发和生产的方向。

通过对销售数据的分析，我们得到了以下结论：- 产品A是销售额最高的产品，占总销售额的X%。

- 产品B是销售额第二高的产品，占总销售额的X%。

- 产品C是销售额最低的产品，占总销售额的X%。

2. 市场数据分析2.1 市场规模和增长趋势分析对市场规模和增长趋势的分析可以为企业提供市场发展的参考。

根据市场调研数据，我们得到了以下结论：- 市场规模为X亿元，同比去年增长了X%。

市场规模的增长表明市场需求仍然旺盛。

- 预计未来三年市场规模将保持X%的年均增长率，市场增长仍然具有较大潜力。

2.2 市场份额和竞争对手分析市场份额和竞争对手分析可以帮助企业了解自身在市场中的地位，并与竞争对手进行比较。

通过分析市场数据，我们得出以下结论：- 企业的市场份额为X%，在市场中处于领先地位。

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。

订单因素分析报告模板

订单因素分析报告模板一、引言本报告旨在对订单因素进行分析，帮助企业了解订单相关因素对其业务的影响，从而制定相应的策略和措施，提高订单管理的效率和质量。

二、数据收集与处理为了完成本次订单因素分析报告，我们采集了大量订单相关数据，包括订单数量、订单金额、订单类型、订单来源、订单完成时间等。

对数据进行初步清洗和整理后，进行后续分析。

三、订单数量分析1.订单数量趋势通过对订单数量的时间序列分析，我们发现订单数量在过去一年呈现逐渐增长的趋势。

这可能是由于市场需求的增加，公司产品或服务的广告宣传效果提升等原因所导致。

2.订单类型分布根据订单类型的分类情况，我们对订单数量进行了分析。

结果显示，产品订单和服务订单分别占总订单数量的70%和30%。

这可以为企业提供有关产品和服务的销售策略和资源分配方面的参考。

四、订单金额分析1.订单金额趋势通过对订单金额的时间序列分析，我们发现订单金额在过去一年呈现波动上升的趋势。

这可能是由于产品升级或定价调整等因素所致。

2.订单金额分布根据订单金额的分类情况，我们对订单金额进行了分析。

结果显示，大额订单（金额超过公司平均订单金额的150%）占总订单金额的40%，中等额订单（金额在公司平均订单金额的50%-150%之间）占总订单金额的50%，小额订单（金额低于公司平均订单金额的50%）占总订单金额的10%。

这可以为企业提供有关订单金额的销售策略和价格调整方面的参考。

五、订单来源分析1.订单来源渠道通过对订单来源渠道的分析，我们发现线上订单和线下订单分别占总订单的60%和40%。

这可以为企业提供有关渠道选择和资源投入方面的建议。

2.订单来源渠道效果根据各个订单来源渠道的订单数量和金额进行对比分析，我们发现线上订单数量较多，但线下订单金额较高。

这可能是由于线上渠道的订单较多，但交易金额较小，而线下渠道的订单较少，但交易金额较大。

企业可以根据这一分析结果对不同的渠道采取差异化的推广和销售策略。

医药公司订单EIQ分析报告

二、
表2EN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
6954
41916
62
2
6
60
分析图
频次图
频度图
分析
结论
1）订单的平均出货品项较少（3种），订3个品项以下的比例为63%；
2）订单出货品项小，比较适合采用订单合并分拣；
3）由于订单品项重复率较低，因此对于零货区推荐采用批量拣取方式作业；
1
58
16081
分析图
ABC分类
分类
出货量比率
品项数
品项比率
出货量
70
29
1
75859
20
67
3
22420
10
1773
96
11017
频次图
频度图
分析结论
1）IQ分布为一般配送中心典型模式，总出货品项数为1870种，总出货件数为109296件，品项平均出货量为58件；
对品项进行ABC分类，c类药品属出货量很大的主流产品，占品项数的96%，应作为规划的重点；B、C类药品属出货量较小的货品，规划时仅作一般的考虑。
4）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，推荐采用拣选时分类的方式；
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。
三、
表3IQ分析
项目
图表及说明
主参数
品项数
总出货数（件）
最大值
最小值
算术平均值
全距
1870
109296
16082