倉儲(chǔ)規(guī)劃與管理02

1、倉儲(chǔ)規(guī)劃與管理2倉儲(chǔ)規(guī)劃基礎(chǔ)資料分析倉儲(chǔ)規(guī)劃基礎(chǔ)資料分析內(nèi)容概要倉儲(chǔ)系統(tǒng)規(guī)劃的步驟與內(nèi)容倉儲(chǔ)系統(tǒng)規(guī)劃的步驟與內(nèi)容物品需求特性分析物品需求特性分析物流與信息流分析物流與信息流分析倉儲(chǔ)績效分析倉儲(chǔ)績效分析關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)倉儲(chǔ)系統(tǒng)規(guī)劃的內(nèi)容倉儲(chǔ)系統(tǒng)規(guī)劃的內(nèi)容倉儲(chǔ)系統(tǒng)規(guī)劃的步驟倉儲(chǔ)系統(tǒng)規(guī)劃的步驟物品需求特性分析物品需求特性分析物流分析物流分析信息流分析信息流分析倉儲(chǔ)績效分析倉儲(chǔ)績效分析2.1 倉儲(chǔ)系統(tǒng)規(guī)劃的步驟與內(nèi)容倉儲(chǔ)系統(tǒng)規(guī)劃的步驟與內(nèi)容 倉儲(chǔ)系統(tǒng)的構(gòu)成倉儲(chǔ)系統(tǒng)的構(gòu)成 倉儲(chǔ)系統(tǒng)倉儲(chǔ)系統(tǒng)硬件系統(tǒng)硬件系統(tǒng)軟件系統(tǒng)軟件系統(tǒng)儲(chǔ)存空間儲(chǔ)存空間人員人員儲(chǔ)存物品儲(chǔ)存物品設(shè)備設(shè)備信息系統(tǒng)信息系統(tǒng)業(yè)務(wù)管理系業(yè)務(wù)管

2、理系統(tǒng)統(tǒng)庫存管理系庫存管理系統(tǒng)統(tǒng)貨位管理系貨位管理系統(tǒng)統(tǒng)貨位管理系統(tǒng)貨位管理系統(tǒng)1、儲(chǔ)存單位、儲(chǔ)存單位2、貨位策略、貨位策略3、貨位指派原則、貨位指派原則4、物品的需求相關(guān)性、物品的需求相關(guān)性5、物品特性、物品特性6、補(bǔ)貨的方便性、補(bǔ)貨的方便性7、平均在庫時(shí)間、平均在庫時(shí)間倉儲(chǔ)系統(tǒng)規(guī)劃倉儲(chǔ)系統(tǒng)規(guī)劃的內(nèi)容的內(nèi)容倉儲(chǔ)系統(tǒng)分析 儲(chǔ)存空間規(guī)劃 設(shè)備與人員規(guī)劃 貨位規(guī)劃 管理信息系統(tǒng)規(guī)劃 倉倉儲(chǔ)儲(chǔ)系系統(tǒng)統(tǒng)規(guī)規(guī)劃劃的的步步驟驟 規(guī)劃目標(biāo)制定基礎(chǔ)規(guī)劃資料、數(shù)據(jù)的收集基礎(chǔ)資料的分析與評(píng)估設(shè)備規(guī)劃作業(yè)功能與流程規(guī)劃輔助設(shè)施規(guī)劃規(guī)劃條件設(shè)定設(shè)施整體布置規(guī)劃方案評(píng)估與選擇設(shè)備規(guī)格設(shè)計(jì)設(shè)施具體布局規(guī)劃輔助設(shè)施規(guī)格設(shè)計(jì)

3、布置計(jì)劃的審核信息系統(tǒng)構(gòu)架規(guī)劃制定事務(wù)流程與窗體設(shè)計(jì)制定人員規(guī)劃與規(guī)范計(jì)劃成本分析貨位規(guī)劃計(jì)劃開始完成倉儲(chǔ)系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)備選用輔助設(shè)施選用計(jì)劃準(zhǔn)備系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)方案評(píng)估具體規(guī)劃設(shè)計(jì)完成資料收集與分析倉儲(chǔ)系統(tǒng)規(guī)劃所需的基礎(chǔ)資料倉儲(chǔ)系統(tǒng)規(guī)劃所需的基礎(chǔ)資料 資料資料分析方法分析方法定量分析定量分析定性分析定性分析儲(chǔ)運(yùn)單位儲(chǔ)運(yùn)單位分析分析物品物性物品物性分析分析EIQ分析分析作業(yè)時(shí)序作業(yè)時(shí)序分析分析人力需求人力需求分析分析作業(yè)流程作業(yè)流程分析分析作業(yè)功能作業(yè)功能需求分析需求分析業(yè)務(wù)流程業(yè)務(wù)流程分析分析2.2 物品需求特性分析物品需求特征物品需求特征分析包括分析包括物品儲(chǔ)運(yùn)單位分析物品儲(chǔ)運(yùn)單位分析、物品特性分

4、析物品特性分析、訂單特征分析訂單特征分析等。通常用的分析方法為等。通常用的分析方法為EIQ分析分析:該理論由日本物流研究所鈴木震先生提出并積極推廣，鈴該理論由日本物流研究所鈴木震先生提出并積極推廣，鈴木震在日本有著很大的影響力，作為一位知名的物流顧問，在木震在日本有著很大的影響力，作為一位知名的物流顧問，在研究了眾多的物流實(shí)務(wù)案例的基礎(chǔ)上，發(fā)展出了這樣一套完整研究了眾多的物流實(shí)務(wù)案例的基礎(chǔ)上，發(fā)展出了這樣一套完整的分析管理工具。其中，的分析管理工具。其中，E是指是指“Entry”，代表客戶或者客戶，代表客戶或者客戶的訂單。的訂單。I是指是指“Item”，代表貨物品項(xiàng)。，代表貨物品項(xiàng)。Q是是“Q

5、uantity”，代表貨物數(shù)量。既是從客戶訂單的品項(xiàng)，數(shù)量，訂貨次數(shù)等方代表貨物數(shù)量。既是從客戶訂單的品項(xiàng)，數(shù)量，訂貨次數(shù)等方面出發(fā)，進(jìn)行配送特性和出貨特性的分析。面出發(fā)，進(jìn)行配送特性和出貨特性的分析。EIO分析的分析項(xiàng)分析的分析項(xiàng)目主要有目主要有EN（每張訂單的訂貨品項(xiàng)數(shù)量分析、（每張訂單的訂貨品項(xiàng)數(shù)量分析、EQ（每張訂單（每張訂單的訂貨數(shù)量分析），的訂貨數(shù)量分析），IQ（每個(gè)單品的訂貨數(shù)量分析），（每個(gè)單品的訂貨數(shù)量分析），IK（每個(gè)單品的訂貨次數(shù)分析）。（每個(gè)單品的訂貨次數(shù)分析）。 p物品儲(chǔ)運(yùn)單位與物品特性分析物品儲(chǔ)運(yùn)單位與物品特性分析1.PCB分析分析P：Pallet-托盤托盤 C：c

6、arton箱子箱子 B:box單品單品不同包裝單位可能產(chǎn)生不同的設(shè)備和人力需求，因此不同包裝單位可能產(chǎn)生不同的設(shè)備和人力需求，因此通常將包裝單位要素通常將包裝單位要素(P,C,B)加入加入EIQ分析，看出倉儲(chǔ)作分析，看出倉儲(chǔ)作業(yè)集中于何種包裝單位以及是否有必要的作業(yè)單位轉(zhuǎn)換產(chǎn)業(yè)集中于何種包裝單位以及是否有必要的作業(yè)單位轉(zhuǎn)換產(chǎn)生，還可以決定倉儲(chǔ)與搬運(yùn)設(shè)備以及揀貨方式的設(shè)計(jì)。生，還可以決定倉儲(chǔ)與搬運(yùn)設(shè)備以及揀貨方式的設(shè)計(jì)。倉儲(chǔ)系統(tǒng)商品包裝作業(yè)單位變化圖進(jìn)貨模進(jìn)貨模塊（含塊（含退貨模退貨模塊）塊）儲(chǔ)存模儲(chǔ)存模塊塊揀貨模揀貨模塊（含塊（含補(bǔ)貨模補(bǔ)貨模塊）塊）分貨分貨/集集貨模塊貨模塊流通加流通加工模塊

7、工模塊出貨模出貨模塊（含塊（含送貨模送貨模塊）塊）PPPPPPCCCCCCBBBBBBPCBPCB分析分析自動(dòng)倉庫 人工+堆垛機(jī)的揀貨 自動(dòng)卸棧倉庫 人工+揀取式吊車的揀貨 人工+輸送帶的揀貨 人工+揀料堆垛機(jī)的揀貨 自動(dòng)箱揀貨流動(dòng)貨架 人工+輸送帶的揀貨 人工+顯示器流動(dòng)貨架的揀貨 人工+回轉(zhuǎn)貨架的揀貨 人工+電子揀貨臺(tái)車的揀貨 自動(dòng)揀選機(jī) 2 物品特性分析物品特性分析進(jìn)行訂單品項(xiàng)與數(shù)量分析時(shí)，針對(duì)訂單出貨資料的分析，如能配合相關(guān)物性、包裝規(guī)格及特性、儲(chǔ)運(yùn)單位等因素，進(jìn)行關(guān)聯(lián)及交叉分析，則更易于對(duì)倉儲(chǔ)及揀貨區(qū)域進(jìn)行規(guī)劃。訂單品項(xiàng)數(shù)量分析手法訂單品項(xiàng)數(shù)量分析手法(EIQ)(EIQ)是從客戶訂單

8、的品項(xiàng)、數(shù)量與訂是從客戶訂單的品項(xiàng)、數(shù)量與訂購次數(shù)等觀點(diǎn)出發(fā)，進(jìn)行出貨特性的分析。購次數(shù)等觀點(diǎn)出發(fā)，進(jìn)行出貨特性的分析。訂單品項(xiàng)數(shù)量的分析方訂單品項(xiàng)數(shù)量的分析方法如下：法如下： (1)(1)訂單出貨資料的分解訂單出貨資料的分解(2)(2)訂單出貨資料的取樣訂單出貨資料的取樣(3)(3)資料統(tǒng)計(jì)分析資料統(tǒng)計(jì)分析 柏拉圖分析柏拉圖分析次數(shù)分布次數(shù)分布 ABCABC分析分析 交叉分析交叉分析(4)(4)圖表數(shù)據(jù)判讀與分析圖表數(shù)據(jù)判讀與分析 訂單量訂單量(EQ)(EQ)分析分析；品項(xiàng)數(shù)量品項(xiàng)數(shù)量(IQ)(IQ)分析分析；訂單品項(xiàng)數(shù)訂單品項(xiàng)數(shù)(EN)(EN)分析分析； 品項(xiàng)受訂次數(shù)品項(xiàng)受訂次數(shù)(IK)(

9、IK)分析分析；IQIQ及及IKIK交叉分析交叉分析EIQ分析方法分析方法(1)(1)訂單出貨資料的分解訂單出貨資料的分解 在進(jìn)行訂單品項(xiàng)數(shù)量分析時(shí)，首先必須考慮時(shí)間的范圍與單位。在以某在進(jìn)行訂單品項(xiàng)數(shù)量分析時(shí)，首先必須考慮時(shí)間的范圍與單位。在以某一工作日為單位的分析數(shù)據(jù)中，主要的訂單出貨資料可分解成下表的格式一工作日為單位的分析數(shù)據(jù)中，主要的訂單出貨資料可分解成下表的格式。相關(guān)符號(hào)解釋如下：相關(guān)符號(hào)解釋如下： Q1.(訂單訂單E1的出貨量的出貨量) =Q11+Q12+Q13+Q14+Q15+. Q.1(品項(xiàng)品項(xiàng)I1的出貨量的出貨量) =Q11+ Q21+Q31+Q41+Q51+. N1(訂單

10、訂單E1的出貨項(xiàng)數(shù)的出貨項(xiàng)數(shù)) =計(jì)數(shù)計(jì)數(shù)(Q11,Q12,Q13,Q14,Q15.)0者者 K1(品項(xiàng)品項(xiàng)I1的出貨次數(shù)的出貨次數(shù)) =計(jì)數(shù)計(jì)數(shù)(Q11,Q21,Q31,Q41,Q51.)0者者 N.(所有訂單的出貨總項(xiàng)數(shù)所有訂單的出貨總項(xiàng)數(shù))=計(jì)數(shù)計(jì)數(shù)(K1,K2,K3,K4,K5,.)0者者 K.(所有產(chǎn)品的總出貨次數(shù)所有產(chǎn)品的總出貨次數(shù))=K1+K2+K3+K4+K5+ . 這樣，對(duì)這樣，對(duì)訂單出貨資料訂單出貨資料就可以分解為就可以分解為EQEQ、ENEN、IQIQ、IKIK四個(gè)類四個(gè)類別的分析步驟別的分析步驟，主要分析項(xiàng)目及意義如下：，主要分析項(xiàng)目及意義如下：a.a.訂單量訂單量(E

11、Q)(EQ)分析：單張訂單出貨數(shù)量的分析。分析：單張訂單出貨數(shù)量的分析。b.b.訂貨品項(xiàng)數(shù)訂貨品項(xiàng)數(shù)(EN)(EN)分析：單張訂單出貨品項(xiàng)數(shù)的分析。分析：單張訂單出貨品項(xiàng)數(shù)的分析。c.c.品項(xiàng)數(shù)量品項(xiàng)數(shù)量(IQ)(IQ)分析：每單一品項(xiàng)出貨總數(shù)量的分析。分析：每單一品項(xiàng)出貨總數(shù)量的分析。d.d.品項(xiàng)受訂次數(shù)品項(xiàng)受訂次數(shù)(IK)(IK)分析：每單一品項(xiàng)出貨次數(shù)的分析。分析：每單一品項(xiàng)出貨次數(shù)的分析。 (2)(2)訂單出貨資料的取樣訂單出貨資料的取樣要了解物流中心實(shí)際運(yùn)作的物流特性，單從一天的資料分要了解物流中心實(shí)際運(yùn)作的物流特性，單從一天的資料分析將無法有效判斷及產(chǎn)生結(jié)論，但是若需分析一年以上的

12、資料，析將無法有效判斷及產(chǎn)生結(jié)論，但是若需分析一年以上的資料，往往因資料量龐大，使分析過程曠日費(fèi)時(shí)。因此往往因資料量龐大，使分析過程曠日費(fèi)時(shí)。因此可先就單日別可先就單日別的出貨量先進(jìn)行初步的分析，找出可能的作業(yè)周期及其波動(dòng)幅的出貨量先進(jìn)行初步的分析，找出可能的作業(yè)周期及其波動(dòng)幅度度。(1)(1)若各周期內(nèi)出貨量大致相似，則可縮小資料范圍，以一若各周期內(nèi)出貨量大致相似，則可縮小資料范圍，以一較小周期內(nèi)的資料進(jìn)行分析；較小周期內(nèi)的資料進(jìn)行分析；(2)(2)若各周期內(nèi)趨勢相近，但是作業(yè)量仍有很大的差異，則若各周期內(nèi)趨勢相近，但是作業(yè)量仍有很大的差異，則應(yīng)對(duì)資料作適當(dāng)分組，再于各群組中找出代表性的資料

13、進(jìn)行分應(yīng)對(duì)資料作適當(dāng)分組，再于各群組中找出代表性的資料進(jìn)行分析。析。(3)(3)資料統(tǒng)計(jì)分析資料統(tǒng)計(jì)分析EIQEIQ分析以量化的分析為主，常用的統(tǒng)計(jì)手法包括：平均值、最大最小分析以量化的分析為主，常用的統(tǒng)計(jì)手法包括：平均值、最大最小值、總數(shù)、柏拉圖分析、次數(shù)分布及值、總數(shù)、柏拉圖分析、次數(shù)分布及ABCABC分析等分析等。柏拉圖分析：柏拉圖分析：在一般物流中心的作業(yè)中，如將訂單或單品品項(xiàng)出貨量在一般物流中心的作業(yè)中，如將訂單或單品品項(xiàng)出貨量經(jīng)排序后繪圖經(jīng)排序后繪圖(EQ(EQ、IQIQ分布圖分布圖) )，并將其累積量以曲線表示出來，即為柏拉圖。，并將其累積量以曲線表示出來，即為柏拉圖。這是數(shù)量分

14、析時(shí)最基本的繪圖分析工具，如圖所示。這是數(shù)量分析時(shí)最基本的繪圖分析工具，如圖所示。 ( 其它只要可表示成項(xiàng)與其它只要可表示成項(xiàng)與量關(guān)系的資料，均可以柏拉圖方式表達(dá)。量關(guān)系的資料，均可以柏拉圖方式表達(dá)。 )02004006008001000120014001600出貨箱數(shù)05000100001500020000250003000035000400004500050000累計(jì)出貨箱數(shù)出貨箱數(shù)累計(jì)出貨箱數(shù)產(chǎn)品別出貨量的產(chǎn)品別出貨量的IQIQ分布分布 次數(shù)分布：次數(shù)分布：若想進(jìn)一步了解產(chǎn)品別出貨量的分布情形，若想進(jìn)一步了解產(chǎn)品別出貨量的分布情形，可將出貨量范圍作適當(dāng)?shù)姆纸M，并計(jì)算各產(chǎn)品出貨量出現(xiàn)于各可

15、將出貨量范圍作適當(dāng)?shù)姆纸M，并計(jì)算各產(chǎn)品出貨量出現(xiàn)于各分組范圍內(nèi)的次數(shù)，其例如圖。分組范圍內(nèi)的次數(shù)，其例如圖。出貨量的品項(xiàng)次數(shù)（IQ）分布圖29394552153192020406080100120140160180200500以上20050010020050100105010以下出貨量箱數(shù)品項(xiàng)數(shù)出貨量的品項(xiàng)次數(shù)分布圖出貨量的品項(xiàng)次數(shù)分布圖 ABCABC分析：分析：在制作在制作EQEQ、IQIQ、ENEN、IKIK等統(tǒng)計(jì)分布圖時(shí)，進(jìn)一步可由等統(tǒng)計(jì)分布圖時(shí)，進(jìn)一步可由ABCABC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(jìn)一步的分析及重點(diǎn)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(jìn)一步

16、的分析及重點(diǎn)管理。通常管理。通常先以出貨量排序，以占前先以出貨量排序，以占前20%20%及及50%50%的訂單件數(shù)的訂單件數(shù)( (或品項(xiàng)數(shù)或品項(xiàng)數(shù)) )，計(jì)，計(jì)算所占出貨量的百分比，并作為重點(diǎn)分類的依據(jù)。算所占出貨量的百分比，并作為重點(diǎn)分類的依據(jù)。 (1)(1)如果出貨量集中在少數(shù)訂單如果出貨量集中在少數(shù)訂單( (或產(chǎn)品或產(chǎn)品) )，則可針對(duì)此一產(chǎn)品族群，則可針對(duì)此一產(chǎn)品族群( (少數(shù)少數(shù)的品項(xiàng)數(shù)但占有重要出貨比例的品項(xiàng)數(shù)但占有重要出貨比例) )作進(jìn)一步的分析及規(guī)劃，可以收到達(dá)事半功作進(jìn)一步的分析及規(guī)劃，可以收到達(dá)事半功倍的效果。倍的效果。(2)(2)相對(duì)的出貨量很少而產(chǎn)品種類很多的產(chǎn)品組群，

17、在規(guī)劃過程相對(duì)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。設(shè)備的可行性及利用率。02040608010020406080100B類物品A類物品C類物品出貨量（100%）品項(xiàng)數(shù)（100%）ABC產(chǎn)品分類圖產(chǎn)品分類圖交叉分析：交叉分析：在進(jìn)行在進(jìn)行EQEQ、IQIQ、ENEN、IKIK等等ABCABC分析后，分析后，除可就訂單資料個(gè)別分析外，也可以就其除可就訂單資料個(gè)別分析外，也可以就其ABCABC的分類進(jìn)的分類進(jìn)行組合式的交叉分析。行組合式

18、的交叉分析。 如以單日別及年別的資料進(jìn)行組合分析，或其它如如以單日別及年別的資料進(jìn)行組合分析，或其它如EQEQ與與ENEN、IQIQ與與IKIK等項(xiàng)目，均可分別進(jìn)行交叉匯編分析，等項(xiàng)目，均可分別進(jìn)行交叉匯編分析，以找出有利的分析信息。其以找出有利的分析信息。其分析過程先將兩組分析資分析過程先將兩組分析資料經(jīng)料經(jīng)ABCABC分類后分為分類后分為3 3個(gè)等級(jí)，經(jīng)由交叉匯編后，產(chǎn)生個(gè)等級(jí)，經(jīng)由交叉匯編后，產(chǎn)生3 33 3的九組資料分類，再逐一就各資料分類進(jìn)分析探的九組資料分類，再逐一就各資料分類進(jìn)分析探討，找出分組資料中的意義及其代表的產(chǎn)品族群。討，找出分組資料中的意義及其代表的產(chǎn)品族群。在在后續(xù)的

19、規(guī)劃中，如結(jié)合訂單出貨與物性資料，也可產(chǎn)后續(xù)的規(guī)劃中，如結(jié)合訂單出貨與物性資料，也可產(chǎn)生有用的交叉分析數(shù)據(jù)。生有用的交叉分析數(shù)據(jù)。(4)(4)、分析解讀圖表、分析解讀圖表3.分析解讀圖表分析解讀圖表訂單量訂單量(EQ)(EQ)分析：分析：主要可了解單張訂單訂購量的分主要可了解單張訂單訂購量的分布情形，可用于決定布情形，可用于決定訂單處理的原則、揀貨系統(tǒng)的規(guī)訂單處理的原則、揀貨系統(tǒng)的規(guī)劃，并將影響出貨方式及出貨區(qū)的規(guī)劃劃，并將影響出貨方式及出貨區(qū)的規(guī)劃。通常以單一。通常以單一營業(yè)日的營業(yè)日的EQEQ分析為主，各種分析為主，各種EQEQ圖表的類型分析如下表圖表的類型分析如下表所示。所示。 ABC分

20、析分析 主要目的在于面對(duì)眾多主要目的在于面對(duì)眾多的處理對(duì)象時(shí)給于分類管理，或在資的處理對(duì)象時(shí)給于分類管理，或在資源有限時(shí)給于重點(diǎn)管理。源有限時(shí)給于重點(diǎn)管理。 一般是觀察是否一般是觀察是否20%的訂單件的訂單件數(shù)占了數(shù)占了80%的出貨量。若如此，則的出貨量。若如此，則表示出貨量集中在某些顧客，則應(yīng)調(diào)表示出貨量集中在某些顧客，則應(yīng)調(diào)整顧客的管理策略，對(duì)這整顧客的管理策略，對(duì)這20%的顧的顧客加強(qiáng)管理，或者考慮對(duì)這類訂單客加強(qiáng)管理，或者考慮對(duì)這類訂單VIP處理，看是否能提升作業(yè)效率。處理，看是否能提升作業(yè)效率。最大訂貨量最大訂貨量EQmax和最小訂貨量和最小訂貨量EQmin分析分析 若若EQmax為

21、托盤數(shù)的話，說明出貨為托盤數(shù)的話，說明出貨量很大，若其訂貨品項(xiàng)數(shù)量很大，若其訂貨品項(xiàng)數(shù)EN僅為幾項(xiàng)，則僅為幾項(xiàng)，則標(biāo)明為少樣多量訂單。標(biāo)明為少樣多量訂單。 若若EQ=1的比例不低時(shí)，可考慮這類的比例不低時(shí)，可考慮這類訂單另外處理，如采用批次揀貨。訂單另外處理，如采用批次揀貨。 EQ度數(shù)分布度數(shù)分布 了解顧客訂貨量的集中程度了解顧客訂貨量的集中程度EQ分析 依EQ圖形分布，可作為決定儲(chǔ)區(qū)規(guī)劃及揀貨模式之參考，當(dāng)訂單量分布趨勢愈明顯時(shí)，則分區(qū)規(guī)劃的原則愈易運(yùn)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(shí)(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須設(shè)

22、立零星揀貨區(qū)，如果采批量揀取則須視單日訂單數(shù)及物性是否具相似性，綜合考慮物品分類(Sorting)的可行性，以決定是否于揀取時(shí)分類或于物品揀出后于分貨區(qū)進(jìn)行分類。品項(xiàng)數(shù)量品項(xiàng)數(shù)量(IQ)(IQ)分析：分析：主要了解各類產(chǎn)品主要了解各類產(chǎn)品出貨量的分布狀況，分析產(chǎn)品的重要程度與運(yùn)出貨量的分布狀況，分析產(chǎn)品的重要程度與運(yùn)量規(guī)模。可用于量規(guī)模。可用于倉儲(chǔ)系統(tǒng)的規(guī)劃選用、儲(chǔ)位空倉儲(chǔ)系統(tǒng)的規(guī)劃選用、儲(chǔ)位空間的估算，并將影響揀貨方式及揀貨區(qū)的規(guī)劃，間的估算，并將影響揀貨方式及揀貨區(qū)的規(guī)劃，各各IQIQ圖形類型分析如下表所示。圖形類型分析如下表所示。 ABC分析分析 若若20%的出貨品項(xiàng)占的出貨品項(xiàng)占80%

23、的出貨量，則應(yīng)對(duì)這些商品加強(qiáng)管理。的出貨量，則應(yīng)對(duì)這些商品加強(qiáng)管理。 如在成本有限的情況下，對(duì)這如在成本有限的情況下，對(duì)這20%先予以自動(dòng)化。先予以自動(dòng)化。最大訂貨量最大訂貨量IQmax和最小訂貨量和最小訂貨量IQmin分析分析 若若IQmax為托盤數(shù)的話，說明出貨為托盤數(shù)的話，說明出貨量很大，若其訂貨次數(shù)僅為幾次，則表量很大，若其訂貨次數(shù)僅為幾次，則表明為大批量訂貨。明為大批量訂貨。IQ分析 在規(guī)劃儲(chǔ)區(qū)時(shí)應(yīng)以一時(shí)間周期的IQ分析為主(通常為一年)，若配合進(jìn)行揀貨區(qū)的規(guī)劃時(shí)，則需參考單日的IQ分析。另外單日IQ量與全年IQ量是否對(duì)稱亦是分析觀察的重點(diǎn)，因?yàn)榻Y(jié)合出貨量與出貨頻率進(jìn)行關(guān)聯(lián)性的分析時(shí)

24、，整個(gè)倉儲(chǔ)揀貨系統(tǒng)的規(guī)劃將更趨于實(shí)際，因此可進(jìn)行單日IQ量與全年IQ量的交叉分析。 若將單日及全年的若將單日及全年的IQ圖以圖以ABC分析將品項(xiàng)依出分析將品項(xiàng)依出貨量分為貨量分為ABC(大、中、小大、中、小)三類，并產(chǎn)生對(duì)照三類，并產(chǎn)生對(duì)照組合后進(jìn)行交叉分析，則將其物流特性分成以下組合后進(jìn)行交叉分析，則將其物流特性分成以下幾類：幾類： 單日與全年IQ分析對(duì)照表 a.分類分類I： 年出貨量及單日出貨量均很大，為出貨量最大的主年出貨量及單日出貨量均很大，為出貨量最大的主力產(chǎn)品群，倉儲(chǔ)揀貨系統(tǒng)的規(guī)劃應(yīng)以此類為主，力產(chǎn)品群，倉儲(chǔ)揀貨系統(tǒng)的規(guī)劃應(yīng)以此類為主，倉儲(chǔ)區(qū)以固定儲(chǔ)位倉儲(chǔ)區(qū)以固定儲(chǔ)位為較佳為較佳，

25、進(jìn)貨周期宜縮短而存貨水準(zhǔn)較高，以應(yīng)付單日可能出現(xiàn)的，進(jìn)貨周期宜縮短而存貨水準(zhǔn)較高，以應(yīng)付單日可能出現(xiàn)的大量出貨，通常為廠商型物流中心或工廠發(fā)貨中心。大量出貨，通常為廠商型物流中心或工廠發(fā)貨中心。 b.分類分類II： 年出貨量大但單日出貨量較小，通常出貨天數(shù)多年出貨量大但單日出貨量較小，通常出貨天數(shù)多且出貨頻繁，而使累積的年出貨量放大?？煽紤]以且出貨頻繁，而使累積的年出貨量放大?？煽紤]以零星出貨方式規(guī)零星出貨方式規(guī)劃，倉儲(chǔ)區(qū)可以固定儲(chǔ)位規(guī)劃，進(jìn)貨周期宜縮短并采中等存貨水準(zhǔn)劃，倉儲(chǔ)區(qū)可以固定儲(chǔ)位規(guī)劃，進(jìn)貨周期宜縮短并采中等存貨水準(zhǔn)。 c.分類分類III： 年出貨量小但單日出貨量大，雖總出貨量很少，

26、年出貨量小但單日出貨量大，雖總出貨量很少，但是可能集中于少數(shù)幾天內(nèi)出貨，是容易造成揀貨系統(tǒng)混亂的可能但是可能集中于少數(shù)幾天內(nèi)出貨，是容易造成揀貨系統(tǒng)混亂的可能因素。若以單日量為基礎(chǔ)規(guī)劃易造成空間浪費(fèi)及多余庫存，宜以彈因素。若以單日量為基礎(chǔ)規(guī)劃易造成空間浪費(fèi)及多余庫存，宜以彈性儲(chǔ)位規(guī)劃，基本上平時(shí)不進(jìn)貨，于接到訂單后再行進(jìn)貨，但前提性儲(chǔ)位規(guī)劃，基本上平時(shí)不進(jìn)貨，于接到訂單后再行進(jìn)貨，但前提是必須是必須縮短進(jìn)貨前置時(shí)間縮短進(jìn)貨前置時(shí)間。 d.分類分類IV： 年出貨量小且單日出貨量亦小，雖出貨量不高，年出貨量小且單日出貨量亦小，雖出貨量不高，但是所占品項(xiàng)數(shù)通常較多，是容易造成占用倉儲(chǔ)空間使周轉(zhuǎn)率降低

27、但是所占品項(xiàng)數(shù)通常較多，是容易造成占用倉儲(chǔ)空間使周轉(zhuǎn)率降低的主要產(chǎn)品群。因此倉儲(chǔ)區(qū)可以彈性儲(chǔ)位規(guī)劃，以便于調(diào)整格位大的主要產(chǎn)品群。因此倉儲(chǔ)區(qū)可以彈性儲(chǔ)位規(guī)劃，以便于調(diào)整格位大小的儲(chǔ)存設(shè)施為宜，通常揀貨區(qū)可與倉儲(chǔ)區(qū)合并規(guī)劃以減少多余庫小的儲(chǔ)存設(shè)施為宜，通常揀貨區(qū)可與倉儲(chǔ)區(qū)合并規(guī)劃以減少多余庫存，進(jìn)貨周期宜縮短并降低存貨水準(zhǔn)。存，進(jìn)貨周期宜縮短并降低存貨水準(zhǔn)。 e.分類分類V： 年出貨量中等但單日出貨量較小，為分類意義較不年出貨量中等但單日出貨量較小，為分類意義較不突出的產(chǎn)品群，可視實(shí)際產(chǎn)品分類特性再歸納入相關(guān)分類中。突出的產(chǎn)品群，可視實(shí)際產(chǎn)品分類特性再歸納入相關(guān)分類中。訂單品項(xiàng)數(shù)訂單品項(xiàng)數(shù)(EN

28、)(EN)分析：主要了解訂單別訂購分析：主要了解訂單別訂購品項(xiàng)數(shù)的分布，對(duì)于訂單處理的原則及揀貨系品項(xiàng)數(shù)的分布，對(duì)于訂單處理的原則及揀貨系統(tǒng)的規(guī)劃有很大的影響，并將影響統(tǒng)的規(guī)劃有很大的影響，并將影響出貨方式及出貨方式及出貨區(qū)的規(guī)劃。出貨區(qū)的規(guī)劃。通常需配合總出貨品項(xiàng)數(shù)、訂通常需配合總出貨品項(xiàng)數(shù)、訂單出貨品項(xiàng)累計(jì)數(shù)及總品項(xiàng)數(shù)三項(xiàng)指標(biāo)綜合參單出貨品項(xiàng)累計(jì)數(shù)及總品項(xiàng)數(shù)三項(xiàng)指標(biāo)綜合參考。考。 單一訂單出貨品項(xiàng)數(shù)：計(jì)算單一訂單中出貨量大于單一訂單出貨品項(xiàng)數(shù)：計(jì)算單一訂單中出貨量大于0之品項(xiàng)數(shù)，就個(gè)別訂單之品項(xiàng)數(shù)，就個(gè)別訂單來看，可視為各訂單揀取作業(yè)的揀貨次數(shù)。來看，可視為各訂單揀取作業(yè)的揀貨次數(shù)。 N

29、1 =COUNT ( Q 11 , Q 12 , Q 13 , Q 14 , Q 15. ) 0 ， 總出貨品項(xiàng)數(shù)：計(jì)算所有訂單中出貨量大于總出貨品項(xiàng)數(shù)：計(jì)算所有訂單中出貨量大于 0 或出貨次數(shù)大于或出貨次數(shù)大于 0 之品項(xiàng)數(shù)，之品項(xiàng)數(shù)， N . = COUNT( Q .1 , Q .2 , Q .3 , Q .4 , Q .5,. ) 0 或或 COUNT( K 1 , K 2 , K 3 , K 4 , K 5 ,.) 0 ， 且且 N . = Ne (總出貨品項(xiàng)數(shù)必定大于單一訂單的出貨品項(xiàng)數(shù)總出貨品項(xiàng)數(shù)必定大于單一訂單的出貨品項(xiàng)數(shù)) 此值表示實(shí)際有出貨的品項(xiàng)總數(shù)，其最大值即為物流中心內(nèi)的

30、所有品項(xiàng)數(shù)。此值表示實(shí)際有出貨的品項(xiàng)總數(shù)，其最大值即為物流中心內(nèi)的所有品項(xiàng)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(xiàng)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(xiàng)數(shù)。 訂單出貨品項(xiàng)累計(jì)次數(shù)：將所有訂單出貨品項(xiàng)數(shù)加總所得數(shù)值，即訂單出貨品項(xiàng)累計(jì)次數(shù)：將所有訂單出貨品項(xiàng)數(shù)加總所得數(shù)值，即 以以EN繪繪制制 柏拉圖累積值的極值，柏拉圖累積值的極值， GN=N 1 +N 2 +N 3 +N 4 +N 5 . ， GN=N . (當(dāng)個(gè)別訂單間的品項(xiàng)重復(fù)率愈高，則當(dāng)個(gè)別訂單間的品項(xiàng)重復(fù)率愈高，則N.愈小愈小) 此值可能會(huì)大于總出貨品項(xiàng)數(shù)甚至所有產(chǎn)品的品項(xiàng)數(shù)。若采訂單別揀取作業(yè)，此值

31、可能會(huì)大于總出貨品項(xiàng)數(shù)甚至所有產(chǎn)品的品項(xiàng)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(xiàng)累計(jì)次數(shù)。則揀取次數(shù)即為訂單出貨品項(xiàng)累計(jì)次數(shù)。EN分析 針對(duì)針對(duì)ENEN圖與總出貨品項(xiàng)數(shù)、訂單出貨品項(xiàng)累計(jì)次數(shù)兩項(xiàng)指標(biāo)，及物流中圖與總出貨品項(xiàng)數(shù)、訂單出貨品項(xiàng)累計(jì)次數(shù)兩項(xiàng)指標(biāo)，及物流中心內(nèi)總品項(xiàng)數(shù)的相對(duì)量加以比較，可整理如下表的模式。心內(nèi)總品項(xiàng)數(shù)的相對(duì)量加以比較，可整理如下表的模式。 品項(xiàng)受訂次數(shù)品項(xiàng)受訂次數(shù)(IK)(IK)分析：分析：主要分析產(chǎn)品別主要分析產(chǎn)品別出貨次數(shù)的分布，對(duì)于了解產(chǎn)品別的出貨頻率有出貨次數(shù)的分布，對(duì)于了解產(chǎn)品別的出貨頻率有很大的幫助，主要功能可配合很大的幫助，主要功能可配合IQIQ

32、分析分析決定倉儲(chǔ)決定倉儲(chǔ)與揀貨系統(tǒng)的選擇。與揀貨系統(tǒng)的選擇。另外當(dāng)儲(chǔ)存、揀貨方式已決另外當(dāng)儲(chǔ)存、揀貨方式已決定后，定后，有關(guān)儲(chǔ)區(qū)的劃分及儲(chǔ)位配置有關(guān)儲(chǔ)區(qū)的劃分及儲(chǔ)位配置，均可利用，均可利用IKIK分析的結(jié)果作為規(guī)劃參考的依據(jù)，基本上仍以分析的結(jié)果作為規(guī)劃參考的依據(jù)，基本上仍以ABCABC分析為主，各類型分析如下表所示。分析為主，各類型分析如下表所示。 IK分析 IQ和和IK交叉分析：交叉分析：將將IQ和和IK以以ABC分析分分析分類后，可對(duì)類后，可對(duì)揀貨策略揀貨策略的決定，提供參考的依據(jù)，的決定，提供參考的依據(jù)，如圖所示。如圖所示。 依其品項(xiàng)分布的特性，可將物流中心規(guī)劃為依其品項(xiàng)分布的特性，可

33、將物流中心規(guī)劃為以訂單別揀取或批量揀取的作業(yè)型態(tài)，或者以分以訂單別揀取或批量揀取的作業(yè)型態(tài)，或者以分區(qū)混合處理方式運(yùn)作。實(shí)際上揀貨策略的決定，區(qū)混合處理方式運(yùn)作。實(shí)際上揀貨策略的決定，仍須視品項(xiàng)數(shù)與出貨量的相對(duì)量來作判斷的依據(jù)。仍須視品項(xiàng)數(shù)與出貨量的相對(duì)量來作判斷的依據(jù)。 示例ItemItem1 12 23 34 45 56 67 78 8EQEQENENE1E12 25 50 00 00 02 20 00 09 93 3ENTENTEYEYE2E20 00 00 05 59 94 40 00 018183 3E3E30 00 04 43 30 01 15 50 013134 4E4E41 1

34、2 20 00 02 20 00 05 510104 4E5E50 00 02 20 04 40 02 20 08 83 3E6E60 02 26 60 00 06 60 03 317174 4E7E74 41 14 42 23 30 00 00 014145 5E8E80 07 70 05 50 00 03 31 116164 4IQIQ7 71717161615151818131310109 9105105IKIK3 35 54 44 44 44 43 33 33030舉例說明ItemItem1 12 23 34 45 56 67 78 8EQEQENENE2E20 00 00 05 59

35、 94 40 00 018183 3ENTENTEYEYE6E60 02 26 60 00 06 60 03 317174 4E8E80 07 70 05 50 00 03 31 116164 4E7E74 41 14 42 23 30 00 00 014145 5E3E30 00 04 43 30 01 15 50 013134 4E4E41 12 20 00 02 20 00 05 510104 4E1E12 25 50 00 00 02 20 00 09 93 3E5E50 00 02 20 04 40 02 20 08 83 3IQIQ7 71717161615151818131310109 9105105IKIK3 35 54 44 44 44 43 33 33030順序順序ENTRYEQ%累計(jì)累計(jì)EQ累計(jì)累計(jì)EN1E21817.1181