EIQ-pcb分析报告案例

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EIQ分析：

目录设计材料：某新华书店 (2)1.EIQ数据分析： (3)2.订单数量EQ分析： (3)3.订单品项EN分析: (4)4.品项数量IQ分析: (5)5.品项受定次数IK分析: (6)6.PCB分析： (7)7. EIQ分析结总览表 (8)8.建议 (9)设计材料：某新华书店由于新华书店的订单数据过于庞大，因此仅抽取一段时间的订单资料进行分析。

以下是新华书店抽取的14张订单，15个品项的商品的一周发货清单，数据如下表1-表4。

要求：（1）根据表1-表4所给数据，假设1P=12C，1C=12B，请按教材219-222页的内容进行EQ分析、EN分析、IQ分析、IK分析、PCB分析及相应的交叉分析。

（2）利用EIQ分析结果对图书拣方式、分拣设备选择、图书储位分配等决策给出适当的建议分析1.EIQ数据分析：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：20%的订单占了31%的出货量，50%的订单占64%的出货量28%的订单占了18%的出货量，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；EQmax：为226托盘，EQmin为87托盘。

订货品项数为13项，项数较多，不是少样多货类型，而且没有EQ=1的情况出现，所以也不适合采用批次拣货。

3.订单品项EN分析:合计订货品项数114项。

EN度数分析：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。

4.品项数量IQ分析:分析可知在所有订单品项中，第5种品项占了出货的50%，第4和第6分别各占14%好10%。

由此我们可以对5项和4、6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。

5.品项受定次数IK分析:GIK=GEN=114项IK度数分析：分析可知IK=1的项目为1，占比为6.7%左右，IK=1比例低，说明出货次数少的产品少，从以上折现图看出产品的出货频次没有特别的规律。

EIQ分析--12物流1班管治华

根据给出的出货资料（如下图）作EIQ分析序号出货订单I1 I2 I3 I4 订单出货数量EQ订单出货品种EN1 E1 25 26 0 28 79 32 E2 0 22 22 12 56 33 E3 6 7 54 22 44 E4 8 4 6 0 18 35 E5 4 3 36 16 46 E6 3 8 0 5 16 37 E7 4 0 4 8 16 38 E8 12 0 0 0 12 19 E9 0 0 4 0 4 110 E10 0 0 3 0 3 111 E11 0 0 0 2 2 112 E12 0 2 0 0 2 113 E13 2 0 0 0 2 114 E14 0 2 0 0 2 115 E15 2 0 0 0 2 116 E16 0 2 0 0 2 117 E17 0 0 0 2 2 118 E18 0 0 1 0 1 119 E19 0 0 1 0 1 120 E20 0 0 0 1 1 121 E21 0 0 0 1 1 122 E22 0 0 1 0 1 123 E23 1 0 0 0 1 124 E24 0 1 0 0 1 126 E25 0 0 0 1 1 127 E26 0 1 0 0 1 128 E27 0 0 0 1 1 129 E28 1 0 0 0 1 130 E29 0 0 1 0 1 1 25 E30 0 1 0 0 1 1 单品出货数量IQ68 79 51 71 269 30 单品出货次数IK11 12 11 12 46品项数量IQ 分析依材料数据可知：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。

.结合ABC 分类法，可做出IQ 曲线图如下。

【培训课件】EIQ分析技术

EIQ分析的三大指标
要点一
E（Enterprises）
要点二
IQ（Intelligence）
企业规模指标，主要考虑企业的规模、经营状况、经济实力、市场地位和竞争力等因素，以评估企业的经营风险和稳定性。
智能化水平指标，主要考虑企业是否具有智能化、自动化和信息化的生产方式和手段，以及这些方式和手段的应用程度和效果。
要点三
K（Key）
关键点指标，主要考虑订单的关键点信息，包括订单量、交货时间、交货地点、付款方式、运输方式、质量要求和特殊要求等。这些关键点信息是订单与库存匹配的关键指标。
03
EIQ分析技术的应用场景
仓储规划与物流优化
仓储设计
通过分析EIQ数据，可以了解货物的流量、库存量和运输需求，帮助设计合理的仓库布局、货架摆放和搬运路径，提高仓储空间的利用率和作业效率。
在智能制造领域，EIQ分析可以帮助企业实现精益生产，提高生产效率和质量，降低成本。
在智慧医疗领域，EIQ分析可以帮助医疗机构提高医疗服务质量，实现精准医疗和个性化治疗。
算法模型与优化技术的持续创新
01
02
03
EIQ分析技术的算法模型和优化技术将继续创新和发展。
随着数据量的不断增加和计算能力的提升，EIQ分析的算法模型将更加复杂、精细和高效。
01
背景介绍
02
分析过程
03
改进措施
某电商公司为提高订单处理效率和客户满意度，开始实施EIQ分析技术。
通过收集历史订单数据，进行EIQ分析，包括订单量（E）、客户数（I）和商品类别（Q）三个维度的数据分析。
根据EIQ分析结果，采取了以下改进措施：优化库存布局、调整库存结构、引入自动化订单处理系统等。

用EIQ分析报告法分析报告FH公司管理系统线缆仓库布局

《FH公司线缆仓库布局优化方案设计》课程大作业学院: 交通运输与物流学院专业年级: 2009级物流管理课程: 物流中心规划与管理指导教师:黄由衡目录1.订单量（EQ）分析……………………………………………………2.品项数量（IQ）分析………………………………………………3.订单品项（EN）分析………………………………………………4.品项受订次数（IK）分析…………………………………………5.仓库区现有布局数据分析…………………………………………6. 存在问题分析……………………………………………………7.方案一……………………………………………………………………8.方案二…………………………………………………………9.方案三…………………………………………………………10.提出自选问题并探索……………………………………参考文献……………………一、EIQ分析法应用（1）订单量（EQ）分析。

将EQ按照Q量进行排序，如表所示。

根据ABC分类法对各订单进行分类，得出：22a,23a,24a的订单比为21.4%，数量比为31.6%，确定为A类订单；27a,25a,28a,27p,24p订单比为35.7%，数量比为41.1%，确定为B类订单；22p,25p,23p,26a,28p,26p的订单比为42.9%，数量比27.3%，确定为C类订单。

通过EQ分析得知，该仓库可将订单分类管理，保证A订单优先处理，保证A订单的订货信息快速准确地传递，以实现合理迅速而迅速的订单分割。

为了更加直观的了解，可以将EQ分析绘成图的形式：（2）品项数量（IQ）分析。

将IQ按照Q量的大小进行排序，如表所示。

根据ABC分类法对各商品进行分类得出：005和004品种比例为13.3%，数量比为64.1%，确定为A类商品；003、006、007、009品种比为26.7%，数量比27.9%，确定为B类商品；001、002、008、010、011、012、013、014、015品种比例为60%，数量比为8%，确定为C类商品通过IQ分析得知，该仓库可将商品进行分类分区储存，保证A类商品存货充足且储位固定，储区空间较大，储区位置接近出货口以便出货，并定期查看库存，不应使其出现缺货状况。

长飞公司EIQ分析案例

IK分析
IK分析
在各品种光纤的存储区，为提高拣货效率，俏销段长的光纤储位应规划在工作人员便于拣货的高度较低的货架隔板上，滞销段长的光纤应存放在高度较高的货架隔板上，同时要及时通知生产部门停止生产滞销段长的光纤，当有滞销段长光纤的订单时才安排生产。
IQ与IK交叉分析
IQ与IK交叉分析
EIQ数据选取
1-6月呈现上升趋势。根据历史数据，每年6月为发货的高峰期，如果仓库能够解决最高发货量的话，那平均发货量便不成什么问题。所以，以最大的发货量即2005年6月的数据作EIQ的具体分析。
EQ分析
订单出库量两级化分布趋势明显。出库量大的少数订单即出库盘数在200 盘以上的订单，其订单张数占整个订单数的比例近7%，可作A类重点管理。出库盘数少、但订单张数特别多的如出库盘数在200盘以下的订单，其所占比例高达93%，故将该类订单另行分类，以提高拣货效率。
EQ分析
75%的订单出库盘数集中在50盘以下，订单数多但出库盘数少，应归入C类。出库盘数在50-200之间的，出库量相对较大、订单数相对较少，归入B类。
C类如果采用批量拣取，物品批量拣出后又要在分货区按太多的订单进行分类，反而降低了拣货效率，故可按订单进行拣货。
A、 B类因单张订单出库量大同时订单数较少，如果几张订单出货的品种一样，可实施批量拣货。
IK分析
268W和289WY两个品种的累计IK百分比为65%，归入A类;3437W和 GIMM407W累计IK百分比为25%，归入B类;GIMM457W占10%，归入C类。
规划时可依产品分类划分储区及储位配置。A类因出货频率高，可接近入出口或便于作业的位置，以缩短行走距离。
IK分析
因顾客购买的要求不同，各品种每盘光纤的长度也不一样。在进行单品出货次数即重复订购次数IK分析时，根据长飞公司的实际情况，有必要将各品种中畅销的光纤段长，也就是重复订购次数多的光纤长度统计出来作进一步的分析。

EIQ实例分析

1 0 1 2 3 4 5 6
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订货种数
3
1
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IQ分析
尚亿产品的出货量两极差异极大，体现出该企业的客户产品的种类较多，需求较为分散。因此在考虑其拣选设备配置时，尚亿至少需要部署两套分拣系统：
一套分拣系统应适合于大批量的单品项分拣，使用机器设备代替人工劳动来减少大批量货物搬运时的物流量另一套分拣系统应适合于小批量单品项的分拣，库存单元可较少而库位数应足够容纳大量的小批量品项数。该系统应具备快速定位和移动的特点，以完成大量小批量产品的分拣
确定品项特性及拣货方式计算相关作业空间需求评估人力需求储位规划与管理提供各作业效率数据提供销售或出货预测数据物流设备选型的重要依据尚亿公司仓库作业的eiq分析12月01日1原始数据eq分析订单两极化分布少部分订单有特大量的出货量有大量的出货量较少的订单库存和拣货设备应分级管理丌同级别的订单能有相应的分拣策略1002003004005006007002040608010012014016010203040订货量订货量分类临界点订货量累计订货量累积订货量分类临界点累积订货量en分析30的订单出货品项数为4和570的订单出货品项数在3以下对于en图中出现的剧烈下降部分曲线包含的订单可考虑采用订单分割的策略进行分区拣选作业以平衡工作量
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100048 100209 100155 100017 100036 100251 100325 100100 100225 100667 100289 100069 100327 100675 100379 100763 100095 100056 汇总

基于EIQ和PCB的配送中心设备决策模型的研究-好

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第 3 期 ( 总第 209 期 ) 2011 年 3 月
工业技术经济
Journal of Industrial Technological Economics
No 3 ( General, No 209) Mar 2011
2 3
自动化程度的影响配送中心拣选作业的自动化程度主要决定了
采取自动化的储存和拣选方式 , 只是相对于摘果式的拣选分拣方式, 要在拣选后利用手工或自动分拣机进行订单的拆分。对于摘果式还是播种式的决策依据可以通过 EIQ 分析中的 EN 和 IK 分析获得。按当日 EN 值 ( 订单品种数 ) 及 IK 值 ( 货物出货频次 ) 的分布判断出货品项数的多寡和货品周转率的高低 , 确定不同的分拣作业方式。EN 值越大表示一张订单所订购的货物品种数越多, 货物的种类越多越杂
第 3 期 ( 总第 209 期 ) 2011 年 3 月
工业技术经济
Journal of Industrial Technological Economics
No 3 ( General, No 209) Mar 2011
基于 EIQ 和 PCB 的配送中心设备决策模型的研究
1
孙军华李林 2 ( 上海理工大学 , 上海 200093) ( 同济大学 , 上海 200092)
球范围的快速流通 , 电子商务的日渐成熟 , 也提出了对产品快速流通的要求 , 产品的快速流通和商品的快速交货对物流环节的配送运输和配送中心的快速分拣提出了极高的要求。近几年 , 国内外在物流配送方面的研究大都集中于配送运输网络规划和配送中心选址方面 , 而对于选址后的配送中心内部的设备选择、拣选分拣的流程优化方面讨论甚少。在配送中心系统规划的设备决策方面, 王转 , 贺文文指出配送中心的需求分析包括流程分析、物料分析、 EIQ 分析、 PCB 分析、需求变动趋势分析等 , 提出了结合订单出货资料与物品包装储运单位的 EIQ- PCB 分析 , 将订单资料以 PCB 的单位加以分类, 再按照各分类分别进行分析和进行关联及交叉分析, 得到更易于对仓储及拣货区进行规划的分析结果[ 1] 。论文列举了配送中心的典型储区和其储运模式 , 分析了各储运模式下的物流设备配置。杨玮, 刘昌祺等指出仅对订货件

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15
E29
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15
6.2
按照上文所述的EIQ分析步骤，对肯德基配送中心的订单品项数量分析如下：
(1)订单出货资料的分解：首先将肯德基三十份订单进行编号，并对订单的16个品项进行编号如下：Ｉ1代表的出货品为鸡块，编号为86110001，其它依次是，Ｉ2为86110002，Ｉ3为86110004，Ｉ4为86110006，Ｉ5为86110007，Ｉ6为86110009，Ｉ7为86110048，Ｉ8为86110010，Ｉ9为86110075，Ｉ10为86110084，Ｉ11为86110299，Ｉ12为86110280，Ｉ13为86110253，Ｉ14为86110266，Ｉ15为86110267，Ｉ16为86110268，将以上品项数按顺序写在订单上，最后将其填入出货资料表格中，可得如下表6.1所示的出货EIQ表：

EIQ-pcb分析案例

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根据上表，可将订单进行ABC分类，其中A类有E25和E13两种，占订单总数的2÷30=6.67%，而订单的订货量则占到了870÷3760=23.14%；B类订单有E20、E29、E12、E8和E24五种，占订单总数的5÷30=16.67%，而订单的订货量则占到了779÷3760=20.72%；其它为C类，订单数占订单总数的23÷30=76.67%，而订单的订量则占总订货量的56.14%。可将其绘成如下图6.2所示的EQ曲线：

基于PCB-EIQ的医药物流配送中心拣选分析

２ＰＢ分析、Ｉ１析简介ＣＥ（分
ＰＢ分析是将订单的订货数量转换成以托盘ＰＰｌ）Ｃ（ａｅ、ｌｔ
箱子ＣＣｒｎ和单件ＢＢｌ）（ａｏ）ｔ（ｕｋ等单位加以分析，获取客户的
订货规模、出货规模等。
结前人研究的基础上，以现代医药物流配送中心为例，将客户
ｄｓｒｕｉｎｃｎｅｎｋｏｄｐａｏｉｅｅｔｇｏｓｉｔｒｇｎｅｅｔｄｉｈｇｔｗ．ｉｔｂｔｅｔｒａｄｍａｅｇｏｌｎｆｒｄｆｒｎｏｄｎｓｏａｅａｄｓｌｃｅｎｔｅｒｈａｉｏｆｉｙ
而对医药物流配送中心拣选策略做出优化。
１配送中心拣选系统规划概述 பைடு நூலகம்
性和货特性，为配送中心规划提供依据』。
ＥＱ分析准确性高，它没有考虑到储运单位设计在配Ｉ但
送中心规划中的重要性；ＣＰＢ分析将储运单位作为研究主体
进行需求分析，符合实际要求，它得到的结果并不严谨。但
医药物流配送中心品种多、订货批量小，这就给拣选作业带来了困难。因此，为了提高拣选效率，就需要采用合适的拣选模式、拣选策略和拣选设备。拣选单位可分为托盘（）箱（、品（）Ｐ、Ｃ）单Ｂ三种。一般以托盘为拣选单位的货品体积和重量最大，其次为箱，最小者
ＰＢ—ＥＱ —ＢｓｄＳｌｃｏａｙｉｆｒｔｅＰａｍａｅｔａＬｇｓｃｉｒｕｏｅｔｒＣＩａｅｅｔｎＡｎｌｓｈｒｃｕｉｌｏｉｉＤｓｉｔｎＣｎｅｅｉｓｏｈｃｔｓｔｂｉ

基于卷烟配送中心EIQ_PCB订单资料分析方法探讨

技术与方法
QijC─订单 i 中的品规 j 订货数量转化成箱后所需条烟量; QijB─订单 i 中的品规 j 订货数量转化成箱条烟量后的余数条烟量;
1 ≤ i ≤ m ,1 ≤ j ≤ n ;
Qi=Qi1+Qij+…+Qin; QCi=Qi1C+QijC+…+QinC; QBi=Qi1B+QijB+…+QinB; ΣQ=Q1+Qi+…+Qm; ΣQC=QC1+QCi+…+QCm; ΣQB=QB1+QBi+…+QBm. 在对卷烟自动化配送中心订单资料分析之前，先要把每张订单中的每个品规的订货数量转化为卷烟最小拣货单位（条）后所得的订货数量，对于表 2 中即为 Q11， Q1j， …， Q21， Q2j ， …。在表 2 中 Q11C、 Q1jC、 …是把每张订单 E 所需每个品规 I 的订货数量（Q11， Q1j， …， Q21， Q2j， …）转化成拣货单位（箱）后所需条烟量;在表 2 中 Q11B、 Q1jB、 …是把每张订单 E 所需每个品规 I 的订货数量（Q11， Q1j， …， Q21， Q2j， …）转化成拣货单位（箱）条烟量后的余数条烟量。举例见表 3。假设整箱与条的转换关系为 1 箱(C)=50 条(B)。表3 EQ- CB 订单资料分析举例
技术与方法
表4 EN 订单资料分析
物流技术 2011 年第 30 卷第 3 期（总第 234 期）
1 ≤ i ≤ m,1 ≤ j ≤ n,1 ≤ t ≤ k
ΣNt=N1_t+N2_t+…+Nm_t 在表 6 中 Q11B、 Q12B、 …是把每张订单 E 所需每个品规 I 的订货数量（Q11， Q12， …， Q21， Q22， … ）转化成拣货单位（箱）条烟量后的余数条烟量。举例见表 7。表7 EN- B 订单资料分析举例

PCB失效分析技术总结及实用案例分享

PCB失效分析技术总结及实用案例分享作为各种元器件的载体与电路信号传输的枢纽，PCB已经成为电子信息产品的最为重要而关键的部分，其质量的好坏与可靠性水平决定了整机设备的质量与可靠性。

但是由于成本以及技术的原因，PCB在生产和应用过程中出现了大量的失效问题。

对于这种失效问题，我们需要用到一些常用的失效分析技术，来使得PCB在制造的时候质量和可靠性水平得到一定的保证，本文总结了十大失效分析技术，供参考借鉴。

1.外观检查外观检查就是目测或利用一些简单仪器，如立体显微镜、金相显微镜甚至放大镜等工具检查PCB的外观，寻找失效的部位和相关的物证，主要的作用就是失效定位和初步判断PCB的失效模式。

外观检查主要检查PCB的污染、腐蚀、爆板的位置、电路布线以及失效的规律性、如是批次的或是个别，是不是总是集中在某个区域等等。

另外，有许多PCB的失效是在组装成PCBA后才发现，是不是组装工艺过程以及过程所用材料的影响导致的失效也需要仔细检查失效区域的特征。

2.X射线透视检查对于某些不能通过外观检查到的部位以及PCB的通孔内部和其他内部缺陷，只好使用X射线透视系统来检查。

X光透视系统就是利用不同材料厚度或是不同材料密度对X光的吸湿或透过率的不同原理来成像。

该技术更多地用来检查PCBA焊点内部的缺陷、通孔内部缺陷和高密度封装的BGA或CSP器件的缺陷焊点的定位。

目前的工业X光透视设备的分辨率可以达到一个微米以下，并正由二维向三维成像的设备转变，甚至已经有五维（5D）的设备用于封装的检查，但是这种5D的X光透视系统非常贵重，很少在工业界有实际的应用。

3.切片分析切片分析就是通过取样、镶嵌、切片、抛磨、腐蚀、观察等一系列手段和步骤获得PCB横截面结构的过程。

通过切片分析可以得到反映PCB（通孔、镀层等）质量的微观结构的丰富信息，为下一步的质量改进提供很好的依据。

但是该方法是破坏性的，一旦进行了切片，样品就必然遭到破坏；同时该方法制样要求高，制样耗时也较长，需要训练有素的技术人员来完成。

EIQ-pcb分析案例

EIQ-pcb分析案例
编辑整理：
尊敬的读者朋友们：
这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（EIQ-pcb分析案例）的内容能够给您的工作和学习带来便利。

同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。

本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为EIQ-pcb分析案例的全部内容。

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用EIQ分析法分析FH公司线缆仓库布局

《FH公司线缆仓库布局优化方案设计》课程大作业学院: 交通运输与物流学院专业年级: 2009级物流管理成员名单:成员学号:课程: 物流中心规划与管理指导教师:黄由衡目录1.订单量（EQ）分析……………………………………………………2.品项数量（IQ）分析………………………………………………3.订单品项（EN）分析………………………………………………4.品项受订次数（IK）分析…………………………………………5.仓库区现有布局数据分析…………………………………………6. 存在问题分析……………………………………………………7.方案一……………………………………………………………………8.方案二…………………………………………………………9.方案三…………………………………………………………10.提出自选问题并探索……………………………………参考文献……………………一、EIQ分析法应用（1）订单量（EQ）分析。

将EQ按照Q量进行排序，如表所示。

通过EQ分析得知，该仓库可将订单分类管理，保证A订单优先处理，保证A订单的订货信息快速准确地传递，以实现合理迅速而迅速的订单分割。

为了更加直观的了解，可以将EQ分析绘成图的形式：（2）品项数量（IQ）分析。

将IQ按照Q量的大小进行排序，如表所示。

基于卷烟配送中心EIQ—PCB订单资料分析方法探讨

类，再按照各分类分别进行分析，从而对拣货系统进行分析规划。ＩＥＱ分析方法能为卷烟自动化配送中心拣货设备的选择及总体能力和储区能力确定提供依据。
卷烟配送中心拣货单位包括Ｐ－托盘、一整箱、一条，ＣＢ对
烟配送中心，成为摆在各烟草商业系统面前的一个难题。本文通过介绍适用于卷烟配送中心的ＥＱＰＢ订单资Ｉ— Ｃ
环节。拣货作业的效率直接影响着配送中心的作业效率和经
营效益。
单数据与货物的存储、拣货单位的ＰＢ分析及ＡＣ分类方ＣＢ
法，订单以ＰＢ为单位（＿托盘、一整箱、一条）以分将ＣＰＣＢ加
随着卷烟半自动化、自动化拣货系统在烟草商业销售物流环节的逐步推广应用，及国内外新型物流设备的出现和应用，能否根据各省市烟草商业销售的具体情况，规划好一个卷
ＺＨＥＮＧＭｉ－ｕｎｇｈａ
（ｃｏｌｆｃｎｍｃ＆ＭａａｅｅｔＴｎｉＵｉｒｉ，ｈｎｈｉ００２ＣｉａＳｈｏｏｏｏｉｓＥｎｇｍｎ，ｏｇｉｎｖｓｙＳａｇａ２０９，ｈｎ）ｅｔＡｓｒｃ：ｈａｅｒｅｔｔｅｖＩ－Ｃ－ａｅｂｔａｔＴｅｐｒｅｎｅＱＰＢｂｓｄ￣ｐｐｓｓｈｆＥｉ
【中圈分类号】２４Ｆ７
【文献标识码】Ａ
【文章编号】０ — ５ｘ２１）３０７ — ４１５１２（Ｏ０ — ０６００１
ＥＱ－Ｃ－ａｅｅｏｓｏｇｒｔｓｉｕｉｎＣｎｅｄｒａｙｉＩＰＢｂｓｄＭｔｄｒａｅｔＤｉｒｂｔｅｔｒｈｆＣｉｅｔｏＯｒｅｌｓＡｎｓ

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EIQ—PCB关联交叉分析的应用研究——以网上小型连锁企业为例

EIQ—PCB关联交叉分析的应用研究——以网上小型连锁企
业为例
范秋英;陈言国
【期刊名称】《市场周刊：理论研究》
【年(卷),期】2015(000)009
【摘要】运用EIQ分析订单的品项、数量和订购次数，对货物特性进行分析。

结合PCB分析方法全面综合分析货物的储存和拣货方式，做出物流系统规划设计的决策。

以某网上小型连锁超市为例，对其订单进行IQ柏拉图分析和IQ／IK分析对其产品进行了ABC分类和拣选策略选择和拣选设备分析。

【总页数】2页(P15-15,17)
【作者】范秋英;陈言国
【作者单位】福建师范大学协和学院
【正文语种】中文
【中图分类】F71
【相关文献】
1.基于PCB-EIQ的医药物流配送中心拣选分析 [J], 王璐;舒国云;黄国鑫;张新辉
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3.关联规则分析在电信交叉销售中的应用研究 [J], 羡晨静;张维石;刘伟光
4.基于卷烟配送中心EIQ-PCB 订单资料分析方法探讨 [J], 郑明华
5.EIQ-PCB关联交叉分析的应用研究——以网上小型连锁企业为例 [J], 范秋英;陈言国
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6.1
肯德基位于繁华的闹市区，是由美国肯德基国际股份和肯德基环球投资共同投资兴办的。企业投资总额1020万美元，注册资本510万美元。其主要经营肯德基家乡鸡快餐连锁店,中西餐饮及配套服务，生产、销售促销礼品。
肯德基第一家餐厅市南店于农历一九九五年七月十四正式营业后便得到市民的热烈反响，至1998年底，已经发展为在市区开设12家餐厅，1998年销售额达人民币1亿元。到2004年底，市共有63家餐厅，2004年销售额为人民币6.4亿元。
肯德基配送中心的一天（2008年12月13日）的订单。由于订单数据过于庞大，在进行EIQ分析时作了如下简化处理：(1)仅对一类货品(冻货)进行分析；(2)从上百份订单中选择有代表性的三十份订单进行分析；(3)每份订单中只选取了有代表性的16个品项。作这种处理是不得已而为之，在实际的分析中这种处理仅能作为参考。实际上，这里所论述的方法完全可以在计算机上用excel进行完整分析，分析方法和步骤完全一样。
(2)员工是公司的财富,是肯德基在世界各地快速发展的关键。肯德基在全球十分重视员工的培训和发展。这些培训不仅帮助员工提高工作技能，同时还丰富和完善员工自身的知识结构和个性发展。许多有志青年在肯德基成长，成为中国经济发展进程中出色的企业管理人才。肯德基对在中国的发展充满信心，肯德基在中国将根据消费者的需要及公司的实力，有计划地在中国各地建立肯德基连锁店，为中国更多的消费者提供优质的独具风格的肯德基美食，推动中国快餐行业的发展。
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6.2
按照上文所述的EIQ分析步骤，对肯德基配送中心的订单品项数量分析如下：
(1)订单出货资料的分解：首先将肯德基三十份订单进行编号，并对订单的16个品项进行编号如下：Ｉ1代表的出货品为鸡块，编号为86110001，其它依次是，Ｉ2为86110002，Ｉ3为86110004，Ｉ4为86110006，Ｉ5为86110007，Ｉ6为86110009，Ｉ7为86110048，Ｉ8为86110010，Ｉ9为86110075，Ｉ10为86110084，Ｉ11为86110299，Ｉ12为86110280，Ｉ13为86110253，Ｉ14为86110266，Ｉ15为86110267，Ｉ16为86110268，将以上品项数按顺序写在订单上，最后将其填入出货资料表格中，可得如下表6.1所示的出货EIQ表：
肯德基在各地的连锁发展，离不开其在各地的配送中心。就拿肯德基来说，每天各分店所需要的各类货品就由其在的配送中心送到各分店。由此可见，其配送中心在连锁经营中的重要作用。
本章将根据市肯德基各连锁店一天订单数据进行分析，得出关于配送中心日常管理和重新规划的一些重要信息。
市肯德基配送中心现位于市徐东路，按照市对配送中心等设施的建设要求，对其进行搬迁重建是迟早的事。因此，本文所论述的EIQ分析方法，无论对其现在的管理及今后的重建都可以发挥作用。
表6.1肯德基配送（冻货）出货EIQ表（单位：箱）
Tab. 6.1 KFC distribution (frozen goods) delivery EIQ table (Unit: box)
出货订单
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肯德基是世界上最大的烹鸡快餐连锁集团之一，其连锁餐厅遍及全球80多个国家和地区，总数近1万家，平均每一天，就会有一家肯德基餐厅在世界某一个角落开业，而每一天光临肯德基的顾客就高达600万人。
肯德基在中国之所以取得优异的成绩，主要是因为严格地遵循产品质量、优质服务、清洁卫生、物超所值等科学的四大管理要素，而登陆即获得巨大成功，其诀窍一言以蔽之：
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(1)凡是去过肯德基餐厅的顾客,都可以感受到肯德基的以质量为本、服务至上，尽量满足顾客的需要的企业经营宗旨，让顾客在肯德基所得到的服务要多于他原来希望得到的服务。从顾客开始点餐，到顾客就座用餐，工作人员必须在一分钟之完成服务，整个服务要遵循“服务四步曲”，即热情问候顾客、仔细聆听顾客点菜、迅速包装和感谢。
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