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
K31
K41
K51
—
K1
T2
E1
Q112
Q122
Q132
Q142
Q152
E2
Q212
Q222
Q232
Q242
Q252
…
Q12
N12
Q22
N22
单品出货量 Q12
Q22
Q32
Q42
Q52
Q.2
N2
单品出货品 项
K12
K22
K32
K42
K52
—
K.2
…
……
合计 单品总出货
量
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
单品出货总 项
5
2 1
17
E1
0
I2
16
15 14 13
4 数量 E2
9 8
3
E3
E1 7 6 5
E4
E2 4 3 2
E1 E2 E3 E4
12
2
E3
1 0
I3
11 I1 10
9I3
E4
9 8
1
7 6
5
E1 E2
4
E3
出货品项 8 7
I5
6
5
0
E1
E2
E3
E4
出货订单
3
E4
2
1
0
I4
9
…
…
单品出货 量
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
单品出货 次数
K1
K2
K3
K4
K5
Q
N
—
K
出货订单
出货品项
I1 I2 I3
ห้องสมุดไป่ตู้I4
E1
350 1
E2
204 6
E3
400 0
E4
280 3
…
单品出货 量
单品出货 次数
订单出货 订单出货
数量
品项
I5 I6
23
70
08
52
—
出货订单
出货品项
I1 I2 I3
I4
E1
350 1
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
…
…
单品出货 量
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
单品出货 次数
K1
K2
K3
K4
K5
Q
N
—
K
一、 EIQ 规划内容
1EDI
配送与配送中心 Distribution and Distribution Center
浙江工商大学信息学院
EIQ分析方法
• 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。
变动趋势 – 偶然变动：一种不规则的变动趋势
各种变动趋势分析
趋势类型
长期 趋势
趋势分析
有持续递增的 趋向，应配合 年周期的成长 趋势加以判断
应用
规划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
季节 变动
有季节性变动 的明显趋势
2、基于时间订单分析
– 出货量(TQ)分析:一定时间内的出货数量总量的分 析
– 出货品项数（TIN）分析：一定时间内的出货总 品项数的分析
– 品项受订次数(TK)分析：一定时间内的出货次数 的分析
– 品项受订次数(TEN)分析：一定时间内的订单个数 分析的分析
• T可取一年，一个月……
日期 客户订单
K1
K2
K3
K4
K5
Q
N
—
K
16000
EIQ资料取样
14000
• 12000 可先就单日别的出货量进行初步的分析，找出可能的作业 周期及其波动幅度
10000 – 若各周期内出货量大致相似，则可缩小资料范围，以 一较小周期内的资料进行分析
8000 – 若各周期内趋势相近，但是作业量仍有很大的差异，
则应对资料适当分组，再从各群组中找出代表性的资
E2
204 6
E3
400 0
E4
280 3
…
单品出货 量
单品出货 次数
订单出货 订单出货
数量
品项
I5 I6
2 3 14
5
70
08
52
—
出货订单
I1 I2
E1
35
E2
20
E3
40
E4
28
…
单品出货 11
量
单品出货 4
次数
出货品项
I3
I4
01
46
00
03
订单出货 订单出货
数量
品项
I5 I6
2 3 14
• EQ分析可以应用在物流中 心的进出货暂存区的规划、 包装箱大小的确定、拣货 顺序的安排、配送路线的 安排、客户ABC分级及客 户情报管理。
出货订单
E1 E2 E3 E4 … 单品出货 量
出货品项
I1 I2 I I4 I5 I6
3
3 501 23 2 046 70 4 000 08 2 803 52
概略性 系统轮廓
详细的 系统轮廓
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
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
单品出货 量
单品出货 次数
I1 I2 35 20 40 28
11 13 42
出货品项
I3
I4
01
46
00
03
4 10 13
订单出货 订单出货
数量
品项
I5 I6
2 3 14
5
7 0 19
4
0 8 12
2
5 2 20
5
14 13 65
6
33 —
16
• 如EIQ分析，每天以计算机来分析，持续一 年之后就可以清楚地知道该公司什么时候 是淡季，什么时候是旺季；甚至哪一种产 品是畅销的，哪一种产品是不畅销的；哪 一个客户卖的好，哪一个客户卖的不好等 等全部资料。因此最好的方法是在物流信 息规划时，必须要有EIQ分析，EQ分析及 IQ分析的功能，提供给经营管理层做经营 管理及策略管理的参考。
次数分布
• 绘出EQ、IQ等柏拉图分布图，常可得到如 图3-1之图形，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，其例如“出货量的品 项次数分布图”。
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)， 则可针对此一产品族群(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，在规划过程可
• 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
• 品项数量(IQ)分析：主要了解各类货品出货量的分布状况， 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，并将影响拣货方式及拣货区的规 划
• 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针综合考虑
EIQ分析用途 EIQ分析用途
• 可以了解物流特性 1.订单内容 2.订货特性 3.接单特性 4.配送中心特性 5.EIQ特性
• 得出配合物流系统特性的物流 系统模块
• 选择物流设备 • 仿真分析 • 进行物流系统规划的基础规划
物流系统的基础规划
需求的设定
EIQ分析 数据
订单资料 库存总类数 PCB资料库
• 若EIQ的资料过大，不易处理时，通常可依据配送中心的 作业周期性，先取一个周期内的资料加以分析，或取一个 星期的资料分析
• 也可依商品特性或客户特性将资料分成数个群组，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，以求全体资料
4
0 8 12
2
5 2 20
5
14 13 65
—
33 —
16
I6
I5
出货品项
I4 I3
I2
I1 E4
8
7
6
订单分布图
5
E1
4 数量
E2
3
E3
E4
2
1
0
E1 E2 E3
出货订单
8
25
7
6
E1
24
8
5 4
E2 E3
23
3
E4
2
22
7
1 0
I1
21
8
7
20 19
6
6
订单分布图5
E1 E2
4
E3
3
E4
18
5
70
08
52
—
出货订单
E1 E2 E3 E4 …
单品出货 量
单品出货 次数
I1 I2 35 20 40 28
11 13 42
出货品项
I3
I4
01
46
00
03
4 10 13
订单出货 订单出货
数量
品项
I5 I6
2 3 14
5
7 0 19
4
0 8 12
2
5 2 20
5
14 13 33 —
出货订单
E1 E2 E3 E4 …
系统较难规划，宜规划泛用型的设施， 以增加运用的弹性，仓储货位也以容易 调整及扩充者为宜
出货订单
E1 E2 E3 E4 …
单品出货 量
单品出货 次数
I1 I2 35 20 40 28
11 13 42
出货品项
I3
I4
01
46
00
03
4 10 13
订单出货 订单出货
I5 I6
数量
品项
2 3 14
5
7 0 19
出货品项
订单出货 订单出货
EIQT资料分析格式（加入时间范 I1
I2
I3
I4
数量
品项
I5
…
T1
E1 E2
Q111 Q211
Q121 Q221
围） Q131
Q231
Q141 Q241
Q151 Q251
Q11
N11
Q21
N21
…
单品出货量 Q11
Q21
Q31
Q41
Q51
Q1
N1
单品出货品 项
K11
K21
11 13 4 10 14 1 3
订单 出货 数量
14 19 12 20
65
订单 出货 品项
5 4 2 5
6
单品出货 4 2 1 3 3 3 — 16 次数
• IQ分析可以应用在物流中
心的布置规划、物流设备
的选择、批量拣货、商品
销售情报、商品的销路预
测及拣货作业人力的安排。
出货订 单
I1
出货品项 I2 I I4 I5
I6
订单 出货 数量
订单出 货品项
3
E1
3 5 0 1 2 3 14
5
E2
2 0 4 6 7 0 19
4
E3
4 0 0 0 0 8 12
2
E4
2 8 0 3 5 2 20
5
…
单品出 11 13 4 10 14 13 65
6
货量
单品出 4 2 1 3 3 3
—
16
货次数
EIQ资料统计格式（单日）
出货订单
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