物流系统规划第7章PPT格式课件下载.ppt

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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。

10,3、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。

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。

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,需求的设定,概略性系统轮廓,详细的系统轮廓,一系列的系统规格,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,方案1,方案2,方案3,一系列的限制条件,限制条件1,限制条件2,限制条件3,一系列的考虑因素,经济性,法律性,环境变化速度,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Q41Q5lN1（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）K1十K2十K3十K4十K5十,24,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Q2Q3Q4Q5Kl（品项I1的出货次数）K11K12K13十K14十K15K（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方法包括：

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33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，则分析以各指针的意义如下：

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（Q.1,Q.2,Q.3,Q.4,Q.5,.）0或COUNT（K1,K2,K3,K4,K5,.）0，且N.=N1（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货品项数加总所得数值，即以EN绘制柏拉图累积值的极值，GN=N1+N2+N3+N4+N5.，GNN.（当个别订单间的品项重复率愈高，则N.愈小）此值可能会大于总出货品项数甚至所有产品的品项数。

若采订单别拣取作业，则拣取次数即为订单出货品项累计次数。

由以上说明，针对EN图与总出货品项数、订单出货品项累计次数两项指标，及物流中心内总品项数的相对量加以比较，可整理如表7-9的模式。

基本上图中各判断指标的大小，须视物流中心产品特性、品项数、出货品项数的相对大小及订单品项的重复率来决定，并配合其它的因素综合考虑。

44,订单品项数EN分布图的类型分析,45,46,47,48,49,四、品项受订次数（IK）分析,主要分析产品别出货次数的分布，对于了解产品别的出货频率有很大的帮助，主要功能可配合IQ分析决定仓储与拣货系统的选择。

另外当储存、拣货方式已决定后，有关储区的划分及储位配置，均可利用IK分析的结果作为规划参考的依据基本上仍以ABC分析为主，并从而决定储位配置的原则，各类型分析如表7-10所示,50,51,五、IQ及IK交叉分析,将IQ及IK以ABC分析分类后，可对拣货策略的决定，提供参考的依据所得交叉分析的分类整理。

依其品项分布的特性，可将物流中心规划为以订单别拣取或批量拣取的作业型态，或者以分区混合处理方式运作。

实际上拣货策略的决定，仍须视品项数与出货量的相对量来作判断的依据。

52,IQ及IK交叉类型分析,53,案例：

EIQ分析在仓储作业系统中的应用,