EIQ分析技術(shù)課件

EIQ規(guī)劃分析技術(shù)1第一節(jié)EIQ規(guī)劃分析的基礎(chǔ)一、EIQ分析概述一般工廠布置的分析手法中，Muther的SLP(SystematicLayoutPlanning)強調(diào)以PQ分析為基本物量分析工具，基本上PQ分析以產(chǎn)品與數(shù)量的分布關(guān)系作為規(guī)劃布置的參考依據(jù)，是一種生產(chǎn)導(dǎo)向的規(guī)劃分析理念。但是在以顧客及下游端通路需求為主的流通環(huán)境中，訂單需求零星而多變化，因此以需求為導(dǎo)向的規(guī)劃方向才能真正符合實際作業(yè)的需求。日本鈴木震先生曾積極倡導(dǎo)以訂單(Entry)、品項(Item)、數(shù)量(Quantity)分析手法(EIQ)來進行物流中心的系統(tǒng)規(guī)劃，即是從客戶訂單的品項、數(shù)量與訂購次數(shù)等觀點出發(fā)，進行出貨特性的分析。EIQ確實為一簡明有效的物流規(guī)劃與分析工具。

2二．EIQ規(guī)劃分析所需的基礎(chǔ)資料現(xiàn)行作業(yè)資料未來需求資料1．基本營運資料2．商品資料3．訂單資料4．物品特征資料5．銷售資料6．作業(yè)流程7．業(yè)務(wù)流程與使用單據(jù)8．廠房設(shè)施資料9．人力與作業(yè)工時資料10．物料搬運資料11．供貨廠商資料12．配送據(jù)點與分布1．企業(yè)戰(zhàn)略與中長期發(fā)展規(guī)劃2．商品未來需求預(yù)測3．品項數(shù)量的變動趨勢4．可使用的廠址與面積5．業(yè)務(wù)范圍的發(fā)展6．物流作業(yè)功能的發(fā)展7．預(yù)算可行性與物流模式的變化8．時程限制9．估計未來的工作時數(shù)與人力需求10．未來擴充的需要3三、EIQ基礎(chǔ)規(guī)劃資料相關(guān)分析1、儲運單位（PCB)分析儲運單位是物品儲存、搬運時的物流單位，它對實際物流作業(yè)效率產(chǎn)生很大影響在訂單品項與數(shù)量分析時，要結(jié)合訂單出貨資料與物品包裝儲運單位進行EIQ-PCB

(P=棧板、C=箱子、B=單品)關(guān)聯(lián)及交叉分析，目的：即將訂單資料以PCB為單位加以分類統(tǒng)計，以正確計算各區(qū)實際的需求，使倉儲及揀貨區(qū)域（設(shè)備）可以合理進行規(guī)劃。4入庫單位儲存單位揀貨單位P棧板P棧板P棧板P棧板P棧板、C箱P棧板、C箱P棧板P棧板、C箱、B單品P棧板、C箱、B單品P棧板、C箱P棧板、C箱C箱P棧板、C箱P棧板、C箱、B單品C箱、B單品C箱、B單品C箱、B單品B單品常見于物流系統(tǒng)的儲運單位組合型式如下表所示：52．物品特性（含包裝單位）分析目的：物品特性（含包裝單位）資料是產(chǎn)品分類、劃分組群的參考因素如：依儲存保管特性：分為干貨區(qū)、冷凍區(qū)及冷藏區(qū)依產(chǎn)品重量：區(qū)分重物區(qū)、輕物區(qū)依產(chǎn)品價值：區(qū)分出貴重物品區(qū)及一般物品區(qū)等。6表7－2物品特性與包裝單位分析表特性資料項目資料內(nèi)容物品性質(zhì)1．物態(tài)□氣體□液體□半液體□固體2．氣味特性□中性□散發(fā)氣味□吸收氣味□其他3．儲存保管特性□干貨□冷凍□冷藏4．溫濕度需求特性

℃，

％5．內(nèi)容物特性□堅硬□易碎□松軟6．裝填特性口規(guī)則口不規(guī)則7．可壓縮性口可口否8．有無磁性口有口無9．單品外觀口方形口長條形口圓筒口不規(guī)則形口其他單品規(guī)格1．重量

(單位：)2．體積

(單位：)3．尺寸長×寬×高(單位：)4．物品基本單位□個□包□條□瓶□其他7特性資料項目資料內(nèi)容基本包裝單位規(guī)格1．重量

(單位：)2．體積

(單位：)3．外部尺寸長×寬×高(單位：)4．物品基本單位□個□包□條□瓶□其他5．包裝單位個數(shù)

(個/包裝單位)6．包裝材料□紙箱□捆包□金屬容器□塑料容器□袋□其他外包裝單位規(guī)格1．重量

(單位：)2．體積

(單位：)3．外部尺寸長×寬×高(單位：)4．物品基本單位□個□包□條□瓶□其他5．包裝單位個數(shù)

(個/包裝單位)6．包裝材料□紙箱□捆包□金屬容器□塑料容器□袋□其他83．訂單需求變動趨勢分析（1）分析目的在物流配送中心的規(guī)劃過程中，首先需針對歷史銷售或出貨資料進行分析，目的是以了解銷貨趨勢及變動。如能找出各種可能的變動趨勢或周期性變化規(guī)律，則有利于后續(xù)EIQ資料的分析。（2）變動趨勢分析常用的方法時間數(shù)列分析、回歸分析等。

93、常見的變動趨勢（類型及其分析應(yīng)用）（1）長期趨勢特點：在長時間內(nèi)呈現(xiàn)持續(xù)漸增或漸減的趨向分析要求：應(yīng)配合年周期的成長趨勢加以判斷；必須在時間數(shù)列中去除其他可能的變動影響因素。規(guī)劃要求：在進行規(guī)劃分析時可以中期的需求量為規(guī)模依據(jù)。若需考慮長期遞增的需求，則可以預(yù)留空間或考慮設(shè)備擴充的彈性，以分階段投資方式設(shè)置物流配送中心。10規(guī)劃策略：在旺季時可考慮以部份外包或租用設(shè)備方式，以避免設(shè)施過多的投資造成平時的閑置；在淡季時應(yīng)爭取互補性的商品業(yè)務(wù)以增加倉儲設(shè)施利用率（2）季節(jié)變動特點：以一年為周期的循環(huán)變動發(fā)生原因：通常是由于自然氣候、文化傳統(tǒng)、商業(yè)習(xí)慣等因素11（3）循環(huán)變動特點：以一固定周期(如月、周)為單位的變動趨勢，部分長期的循環(huán)(如景氣循環(huán))有時長達數(shù)年以上。規(guī)劃要求：如果需求高低峰差距不大且周期較短，可以周期變動內(nèi)的最大值規(guī)劃。12（4）偶然變動特點：為一種不規(guī)則的變動趨勢，無明顯規(guī)律，可能為多項變動因素的混合結(jié)果。規(guī)劃要求：系統(tǒng)較難規(guī)劃，規(guī)劃時宜采用泛用型的設(shè)施，以增加使用的彈性，倉儲格位亦以容易調(diào)整及擴充者為宜，以應(yīng)付可能突增的作業(yè)需求量13第二節(jié)EIQ分析的作用、步驟與方法一．EIQ分析的作用1．可以了解物流特性（1）訂單內(nèi)容訂單上的內(nèi)容，即客戶訂購何種物品、多少數(shù)量，這些“種類”及“數(shù)量”為物流系統(tǒng)的基本要素。（2）訂貨特性從客戶處接收的訂單，依客戶的不同而具有不同的特性。統(tǒng)計分析這些特性，可得出客戶的訂貨特性。14（3）接單特性從各個具有“訂貨特性”的客戶而來的訂單，加以搜集累積后，即成為一天的接單，長久分析后可看出配送中心的“接單特性”。（4）物流配送中心特性除了接單特性外，再加上入庫特性、保管特性，即構(gòu)成物流配送中心特性。（5）EIQ特性將客戶訂單(E)的內(nèi)容中的種類(I)、數(shù)量(Q)加以收集，得到一日、一個月、一年中的接單特性，當(dāng)業(yè)務(wù)狀態(tài)穩(wěn)定時即形成一定的特性，此特性即為EIQ特性。152．得出配合物流系統(tǒng)特性的物流系統(tǒng)模塊盡管物流配送中心的形態(tài)有許多變化，但它由許多子系統(tǒng)和模塊組成，并按照一定規(guī)則運行。子系統(tǒng)有：自動倉儲系統(tǒng)、自動揀貨系統(tǒng)、自動分貨系統(tǒng)；子模塊有：流動貨架、旋轉(zhuǎn)貨架、輸送機等；系統(tǒng)要素有：臺車、叉車等。從EIQ分析資料可以得到選擇子系統(tǒng)、模塊、要素的條件，再依據(jù)這些條件，即可選出候選的各個子系統(tǒng)、模塊、要素。這樣可以節(jié)省許多設(shè)計時間。163．選擇物流設(shè)備事先建立物流設(shè)備選擇時所需的條件，只要EIQ分析結(jié)果符合這些條件要求，即可得出所需的物流設(shè)備。4．仿真分析EIQ資料為日常物流資料，可用以仿真分析系統(tǒng)所需作業(yè)人員數(shù)、作業(yè)時間。175．進行物流系統(tǒng)的基礎(chǔ)規(guī)劃需求的設(shè)定概略性系統(tǒng)輪廓詳細的系統(tǒng)輪廓一系列的系統(tǒng)規(guī)格EIQ分析數(shù)據(jù)訂單資料庫存總類數(shù)PCB資料庫一系列的系統(tǒng)輪廓方案1方案2方案3一系列的限制條件限制條件1限制條件2限制條件3一系列的考慮因素經(jīng)濟性法律性環(huán)境變化速度18二．EIQ分析步驟規(guī)劃改善應(yīng)用進行統(tǒng)計分析并制作分析圖表資料收集、取樣資料分解、整理191．資料收集、取樣進行分析之前需先取得EIQ（訂單“E”、品種“I”、數(shù)量“Q”）資料，以一日、一月或一年的EIQ資料進行分析。若EIQ的資料量過大，不易處理時，通?？梢罁?jù)物流配送中心的作業(yè)周期性，先取一個周期內(nèi)的資料加以分析(若物流配送中心作業(yè)量有周期性的波動)。同時也可依商品特性或客戶特性將訂單資料分成數(shù)個群組，針對不同的群組分別進行EIQ分析；再將結(jié)果乘上倍數(shù)，以求得全體資料。202．資料的分解、整理EIQ分析就是利用訂單“E”、品種“I”、數(shù)量“Q”這三個物流關(guān)鍵要素，來研究物流配送中心的需求特性，為物流配送中心提供規(guī)劃依據(jù)。因此物流配送中心規(guī)劃者從原始資料獲取以后，應(yīng)對資料作進一步的分解、整理，以作為規(guī)劃設(shè)計之參考依據(jù)。同時還應(yīng)注意考慮EIQ資料時間的范圍與單位。21以某一工作日為單位的主要訂單出貨資料分解格式出（訂）貨訂單(E)出（訂）貨品項(I)訂單出（訂）貨數(shù)量(Q)訂單出（訂）貨品項數(shù)(N)I1I2I3I4I5…E1Q11Q12Q13Q14Q15…Q1N1E2Q21Q22Q23Q24Q25…Q2N2E3Q31Q32Q33Q34Q35…Q3N3……單品出（訂）貨量Q1Q2Q3Q4Q5…QN單品出（訂）貨次數(shù)K1K2K3K4K5－K22訂單出貨資料的分解的目的是：由此展開EQ、EN、IQ、IK四個類別的分析。注：Q1(訂單E1的出貨量)＝Q11十Q12十Q13十Q14＋Q15十……Q1(品項I1的出貨量)＝Q1l十Q21十Q31十Q41＋Q5l＋……N1(訂單E1的出貨項數(shù))＝計數(shù)(Q11，Q12，Q13，Q14，Q15，……)＞0者K1(品項I1的出貨次數(shù))＝計數(shù)(Q11，Q21，Q3l，Q41，Q5l，……)＞0者N(所有訂單的出貨總項數(shù))＝計數(shù)(N1，N2，N3，N4，N5，……)＞0者K(所有產(chǎn)品的總出貨次數(shù))＝K1十K2十K3十K4十K5十……23加入時間的參數(shù)的(如一周、一月或一年等)出貨資料分析

－EIQT的分析

日期出貨訂單出貨品項訂單出貨數(shù)量訂單出貨品項I1I2I3I4I5…T1E1Q111Q121Q131Q141Q151Q11N11E2Q211Q221Q231Q241Q251Q21N21…單品出貨量Q11Q21Q31Q41Q51Q1N1單品出貨次數(shù)K11K21K31K41K51－K1T2E1Q112Q122Q132Q142Q152Q12N12E2Q212Q222Q232Q242Q252Q22N22…單品出貨量Q12Q22Q32Q42Q52Q2N2單品出貨次數(shù)K12K22K32K42K52－K2……合計單品總出貨量Q1Q2Q3Q4Q5QN單品出貨次數(shù)K1K2K3K4K5－K24注：Q1(品項I1的出貨量)＝Q1l＋Q12＋Q13＋Q14＋Q15十…Q(所有品項的總出貨量)＝Q1十Q2＋Q3＋Q4＋Q5＋…Kl(品項I1的出貨次數(shù))＝K11＋K12＋K13十K14十K15＋…K(所有產(chǎn)品的總出貨次數(shù))＝Kl十K2＋K3十K4十K5十…一般收集到的企業(yè)訂單出貨資料，通常其資料量龐大且資料格式不易直接應(yīng)用，最好能從企業(yè)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中直接取得電子化數(shù)據(jù)，便于數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，并便于借助計算機運算功能處理大量的分析資料。253．進行統(tǒng)計分析并制作分析圖表將步驟一取樣得到的EIQ資料經(jīng)第二步分類統(tǒng)計整理后，則可利用統(tǒng)計方法進行EQ／EN／IQ／IK及PCB等分析（分析過程見本章第三節(jié)）。EQ、EN、IQ、IK四個類別的分析含義如表7－5所示：在進行EQ／EN／IQ／IK及PCB等分析后，還應(yīng)將所得出的分析數(shù)據(jù)加以圖表化，這些數(shù)據(jù)、圖表即為EIQ的資料分析結(jié)果。通過EIQ分析，可以得到許多有用的信息，對物流配送中心的規(guī)劃和改善具有重要意義。26

EQ／EN／IQ／IK主要分析項目及意義分析項目說明目的a.訂單量(EQ)分析單張訂單出貨數(shù)量的分析研究訂單對貨物搬運作業(yè)能力的要求b.訂貨品項數(shù)(EN)分析單張訂單出貨品項數(shù)的分析研究訂單對揀選設(shè)備及作業(yè)能力的要求c.品項數(shù)量(IQ)分析每單一品項（SKU）出貨總數(shù)量的分析研究出貨的拆零比例d.品項受訂次數(shù)(IK)分析每單一品項（SKU）出貨次數(shù)的分析對揀選作業(yè)頻率的統(tǒng)計，主要決定揀選作業(yè)方式和揀選作業(yè)區(qū)的規(guī)劃27三．資料分析使用的統(tǒng)計方法EIQ分析以量化的分析為主常用的統(tǒng)計手法包括：平均值、最大最小值、總數(shù)、柏拉圖分析、次數(shù)分布及ABC分析等以下就柏拉圖分析、次數(shù)分布及ABC分析等進行說明：281、柏拉圖分析將訂單或單品品項出貨量經(jīng)排序后繪圖(EQ、IQ分布圖)，并將其累積量以曲線表示出來，即為柏拉圖292、出貨次數(shù)分布將出貨量范圍作適當(dāng)?shù)姆纸M，并計算各產(chǎn)品出貨量出現(xiàn)于各分組范圍內(nèi)的次數(shù)303、ABC分析在制作EQ、IQ、EN、IK等統(tǒng)計分布圖時，運用ABC分析法將一特定百分比內(nèi)的主要訂單或產(chǎn)品找出，以作進一步的分析及重點管理。通常先以出貨量排序，以占前20%及50%的訂單件數(shù)(或品項數(shù))，計算所占出貨量的百分比，并作為重點分類的依據(jù)。相對的出貨量很少而產(chǎn)品種類很多的產(chǎn)品組群，在規(guī)劃過程可先不考慮或以分類分區(qū)規(guī)劃方式處理，以簡化系統(tǒng)的復(fù)雜度，并提高規(guī)劃設(shè)備的可行性及利用率。314、交叉分析在進行EQ、IQ、EN、IK等ABC分析后，除可就訂單資料個別分析外，亦可以就其ABC的分類進行組合式的交叉分析，以找出有利的分析信息。其分析過程先將兩組分析資料經(jīng)ABC分類后分為3個等級，經(jīng)由交叉匯編后，產(chǎn)生3×3的九組資料分類，再逐一就各資料分類進分析探討，找出分組資料中的意義及其代表的產(chǎn)品族群。32第三節(jié)EIQ圖表數(shù)據(jù)判讀與分析EIQ圖表分析是訂單資料分析過程最重要的步驟，通常需對各個分析圖表進行認真分析，并配合交叉分析及其他相關(guān)資料做出綜合判斷的結(jié)論。33一．訂單數(shù)量（EQ）分析EQ分析主要是了解單張訂單訂購量的分布情形，決定訂單處理的原則，以對揀貨系統(tǒng)進行規(guī)劃。EQ分析通常以單一營業(yè)日為主，各種EQ圖表的類型分析如表EQ分布圖類型分析應(yīng)用為—般配送中心常見模式，由于訂單數(shù)量分布呈兩極化，可利用ABC作進一步分類規(guī)劃時可將訂單分類，少數(shù)而量大的訂單可作重點管理，相關(guān)揀貨設(shè)備的使用也可分級。大部分訂單量相近，僅少部分有特大量及特小量可以就主要量分布范圍進行規(guī)劃，少數(shù)差異較大者可以特例處理，但需注意規(guī)范特例處理模式。34EQ分布圖類型分析應(yīng)用訂單量分布呈逐次遞減趨勢，無特別集中于某些訂單或范圍系統(tǒng)較難規(guī)劃，宜采用泛用型的設(shè)備，以增加運用的彈性，貨位也以容易調(diào)者為宜訂單量分布相近，僅少數(shù)訂單量較少可區(qū)分成兩種類型，部分少量訂單可以采用批處理方式或以零星揀貨方式進行規(guī)劃訂單量集中于特定數(shù)量而無連續(xù)性遞減，可能為整數(shù)(箱)出貨，或為大型貨物的少量出貨可采用較大單元負載單位規(guī)劃，而不考慮零星出貨。35訂單數(shù)量（EQ）分析小結(jié)EQ圖形分布，可作為決定儲區(qū)規(guī)劃及揀貨方式的參考當(dāng)訂單量分布趨勢越明顯時，則分區(qū)規(guī)劃的原則越易運用，否則應(yīng)以彈性化較高的設(shè)備為主。當(dāng)EQ量很小的訂單數(shù)所占比例很高時(＞50％)，應(yīng)可將該類訂單另行分類，以提高揀貨效率；如果以訂單別揀取則需設(shè)立零星揀貨區(qū)如果采取批量揀取則需視單日訂單數(shù)及物性是否具有相似性，綜合考慮物品分類的可行性，以決定是否于揀取時分類或于物品揀出后于分貨區(qū)進行分類。36二．品項數(shù)量(IQ)分析主要了解各類產(chǎn)品出貨量的分布狀況，分析產(chǎn)品的重要程度與運量規(guī)模。可用于倉儲系統(tǒng)的規(guī)劃選用、儲位空間的估算，并將影響揀貨方式及揀貨區(qū)的規(guī)劃。各IQ圖形類型分析如表IQ分布圖類型分析應(yīng)用為一般配送中心常見模式，由于量分布趨兩極化，可利用ABC作進一步分類規(guī)劃時可將產(chǎn)品分類以劃分儲區(qū)方式儲存，各類產(chǎn)品儲存單位、存貨水平可設(shè)定不同水平大部分產(chǎn)品出貨量相近僅少部分有特大量及特小量可以同—規(guī)格的儲存系統(tǒng)及尋址型儲位進行規(guī)劃，少數(shù)差異較大者可以特例處理37IQ分布圖類型分析應(yīng)用各產(chǎn)品出貨量分布呈逐次遞減趨勢。無特別集中于某些訂單或范圍系統(tǒng)較難規(guī)劃，宜規(guī)劃泛用型的設(shè)備，以增加運用的彈性，貨位也以容易調(diào)者為宜各產(chǎn)品出貨量相近，僅部分品項出貨量較少可區(qū)分成兩種類型，部分小、少量產(chǎn)品可以輕量型儲存設(shè)備存放產(chǎn)品出貨量集中于特定數(shù)量而無連續(xù)遞減，可能為整數(shù)(箱)出貨或為大型對象但出貨量較小可以較大單元負載單位規(guī)劃，或以重量型儲存設(shè)備規(guī)劃，但仍需配合物性加以考慮38在規(guī)劃儲區(qū)時應(yīng)以一時間周期的IQ分析為主(通常為—年)，若配合進行揀貨區(qū)的規(guī)劃時，則需參考單日的IQ分析。另外單日IQ量與全年IQ量是否對稱也是分析觀察的重點，因為結(jié)合出貨量與出貨頻率進行關(guān)聯(lián)性的分析時，整個倉儲與揀貨系統(tǒng)的規(guī)劃將更趨于實際，因此可進行單日IQ量與全年IQ量的交叉分析。將單日及全年的IQ圖以ABC分析將品項依出貨量分為ABC(大、中、小)三類，并產(chǎn)生對照組合后進行交叉分析，則將其物流特性分成以下幾類：單日全日ABCAIIIIIBIVVCIIIIIIIV品項數(shù)量(IQ)分析小結(jié)39單日與全年IQ分析——規(guī)劃與管理對照表年出貨量單日出貨量商品構(gòu)成存儲與揀貨進貨周期與存儲水平作業(yè)原則分類I大大為出貨量最大的主力產(chǎn)品群A類倉儲與揀貨區(qū)合并以固定儲位進貨周期宜縮短而存貨水準(zhǔn)較高,通常為廠商型配送中心或工廠發(fā)貨中心

分類II大小出貨天數(shù)多且出貨頻繁，而使累積的年出貨量放大倉儲區(qū)與揀貨區(qū)分離，以零星出貨方式規(guī)劃，儲區(qū)可以固定儲位規(guī)劃進貨周期宜縮短并采中等存貨水準(zhǔn)分類III小大年出貨量小，可能集中于少數(shù)幾天內(nèi)出貨以彈性儲位規(guī)劃縮短進貨前置時間，接到訂單后再行進貨,但前提是必須縮短進貨前置時間

采取越庫轉(zhuǎn)運方式分類IV小小出貨量不高，所占品項數(shù)通常較多，是容易造成占用倉儲空間使周轉(zhuǎn)率降低的C類商品倉儲區(qū)可以隨機儲存，倉儲區(qū)可與揀貨區(qū)合并宜縮短進貨周期并降低存貨水準(zhǔn)。分類V中等較小B類與C類之間的商品根據(jù)具體的商品分類確定規(guī)劃方式40三、訂單品項數(shù)(EN)分析主要分析訂單別訂購品項數(shù)的分布，對于訂單處理的原則及揀貨系統(tǒng)的規(guī)劃有很大的影響，并將影響出貨方式及出貨區(qū)的規(guī)劃。通常需配合總出貨品項數(shù)、訂單出貨品項累計數(shù)及總品項數(shù)三項指針綜合參考。訂單類別41以Qei=數(shù)量(訂單e,品項i)符號表示單一訂單訂購某品項的數(shù)量，則分析以各指針的意義如下：●單一訂單出貨品項數(shù)計算單一訂單中出貨量大于0之品項數(shù)，就個別訂單來看，可視為各訂單揀取作業(yè)的揀貨次數(shù)。

N1=COUNT(Q11,Q12,Q13,Q14,Q15..)>0，●總出貨品項數(shù)計算所有訂單中出貨量大于0或出貨次數(shù)大于0之品項數(shù)，

N.=COUNT(Q.1,Q.2,Q.3,Q.4,Q.5,..)>0或

COUNT(K1,K2,K3,K4,K5,....)>0，且

N.>=Ne

(總出貨品項數(shù)必定大于單一訂單的出貨品項數(shù))此值表示實際有出貨的品項總數(shù)，其最大值即為物流中心內(nèi)的所有品項數(shù)。若采訂單批次揀取策略，則最少的揀取次數(shù)即為總出貨品項數(shù)。42●訂單出貨品項累計次數(shù)將所有訂單出貨品項數(shù)加總所得數(shù)值，即以EN繪制柏拉圖累積值的極值，

GN=N1+N2+N3+N4+N5..，

GN≥N.

(當(dāng)個別訂單間的品項重復(fù)率愈高，則N.愈小)此值可能會大于總出貨品項數(shù)甚至所有產(chǎn)品的品項數(shù)。若采訂單別揀取作業(yè)，則揀取次數(shù)即為訂單出貨品項累計次數(shù)。由以上說明，針對EN圖與總出貨品項數(shù)、訂單出貨品項累計次數(shù)兩項指標(biāo)，及物流中心內(nèi)總品項數(shù)的相對量加以比較，可整理如表7-9的模式。基本上圖中各判斷指標(biāo)的大小，須視物流中心產(chǎn)品特性、品項數(shù)、出貨品項數(shù)的相對大小及訂單品項的重復(fù)率來決定，并配合其它的因素綜合考慮。43訂單出貨品項EN分布圖類型分析應(yīng)用單一訂單的出貨項數(shù)較小，EN=1的比例很高，總品項數(shù)不大而與總出貨項數(shù)差距不大訂單出貨品項重復(fù)率不高，可考慮訂單揀取方式作業(yè)，或采批量揀取配合邊揀邊分類作業(yè)GN出貨品項累計數(shù)N總出貨品項數(shù)N總品項數(shù)訂單品項數(shù)EN分布圖的類型分析44EN分布圖類型分析應(yīng)用單一訂單的出貨項數(shù)較大，EN>=10，總出貨項數(shù)及累積出貨項數(shù)均僅占總品項數(shù)的小部份，通常為經(jīng)營品項數(shù)很多的物流中心可以訂單別揀取方式作業(yè)，但由于揀貨區(qū)路線可能很長，可以訂單分割方式分區(qū)揀貨再集中，或以接力方式揀取N總品項數(shù)GN累積出貨項數(shù)N總出貨品項數(shù)45EN分布圖類型分析應(yīng)用單一訂單的出貨項數(shù)較小，EN=1的比例較高，由于總品項數(shù)很多，總出貨項數(shù)及累積出貨項數(shù)均僅占總品項數(shù)的小部份可以訂單別揀取方式作業(yè)，并將揀貨區(qū)分區(qū)規(guī)劃，由于各訂單品項少，可將訂單以區(qū)域別排序并以分區(qū)揀貨N總品項數(shù)N總出貨項數(shù)GN總出貨項數(shù)累計46EN分布圖類型分析應(yīng)用單一訂單的出貨項較大，而產(chǎn)品總品項數(shù)不多，累積出貨項數(shù)較總出貨品項大出數(shù)倍，并較總品項數(shù)多，訂單出貨品項重復(fù)率高，可以批量揀取方式作業(yè)，另須參考物性及物量大小決定于揀取時分類或揀出后再分類N總出貨品項數(shù)GN出貨品項數(shù)累計N總品項數(shù)47EN分布圖類型分析應(yīng)用單一訂單的出貨項數(shù)較大，而產(chǎn)品品項數(shù)亦多，累積出貨品項數(shù)較總出貨品項大出數(shù)倍，并較總品項數(shù)多可考慮以批量揀取方式作業(yè)，但是若單張訂單品項數(shù)多且重復(fù)率不高，須考慮分類的困難度，否則可以訂單分割方式揀貨為宜N總品項數(shù)N總出貨品項數(shù)GN累積出貨品項數(shù)48四、品項受訂次數(shù)(I