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EIQ-pcb分析报告案例

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EIQ分析：

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

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

【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

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

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

EIQ实例分析

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订货种数
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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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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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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

２ Ｐ Ｂ分 析 、 Ｉ１ 析 简 介 Ｃ Ｅ（分
Ｐ Ｂ分 析是 将订单 的订货数量 转换成 以托盘 Ｐ Ｐ ｌ ） Ｃ （ ａｅ 、 ｌ ｔ
箱子 Ｃ Ｃ ｒ ｎ 和单件 Ｂ Ｂ ｌ） （ 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
ｄ ｓｒ ｕ ｉ ｎ ｃ ｎ ｅ ｎ ｋ ｏ ｄ ｐ ａ ｏ ｉ ｅ ｅ ｔｇ ｏ ｓｉ ｔｒ ｇ ｎ ｅ ｅ ｔｄ ｉ ｈ ｇ ｔｗ ． ｉｔ ｂ ｔ ｅ ｔ ｒａ ｄ ｍａ ｅ ｇ ｏ ｌ ｎ ｆ ｒｄ ｆ ｒ ｎ ｏ ｄ ｎ ｓｏ ａ ｅ ａ ｄ ｓ ｌ ｃｅ ｎ ｔｅ ｒ ｈ ａ ｉ ｏ ｆ ｉ ｙ
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 』 。
Ｅ Ｑ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 ；Ｃ Ｐ Ｂ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
Ｐ Ｂ—Ｅ Ｑ —Ｂ ｓｄＳ ｌｃ ｏ ａｙｉ ｆｒｔｅＰ ａｍａ ｅ ｔ ａ Ｌ ｇｓ ｃ ｉ ｒ ｕ ｏ ｅ ｔｒ Ｃ Ｉ ａｅ ｅ ｔ ｎＡｎ ｌｓ ｈ ｒ ｃｕｉ ｌ ｏ ｉ ｉ Ｄ ｓ ｉ ｔ ｎ Ｃ ｎ ｅ ｅｉ ｓｏ ｈ ｃ ｔｓ ｔ ｂ ｉ
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6 EIQ
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
出货品项
订单发货数量
订单发货品项
Ｉ1
Ｉ2
Ｉ3
Ｉ4
Ｉ5
Ｉ6
Ｉ7
Ｉ8
Ｉ9
Ｉ10
Ｉ11
Ｉ12
Ｉ13
Ｉ14
Ｉ15
8
4
9
10
4
10
9
9
150
16
E13
59
9
3
25
25
16
12
44
5
3
13
15
7
17
6
6
265
16
E14
20
6
1
9
9
11
5
13
2
2
5
12
4
3
9
9
120
16
E15
15
3
1
6
6
8
2
12
4
1
8
4
4
2
0
0
76
14
E16
12
11
1
4
4
12
4
24
4
3
11
6
1
7
4
4
112
16
E17
16
7
0
5
5
6
3
14
1
1
7
11
3
6
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：
4
3
5
3
3
61
15
E29
24
11
2
13
13
10
9
25
5
2
9
12
4
10
2
2
153
16
E30
24
6
1
12
12
11
6
25
3
2
4
12
5
6
4
4
137
3
3
91
15
E18
8
5
2
2
2
6
9
11
3
0
0
9
2
4
3
3
69
14
E19
13
6
0
6
6
5
5
14
3
0
5
4
3
2
2
2
76
14
E20
23
14
3
9
9
11
2
35
5
3
14
19
6
16
6
6
181
16
E21
9
8
1
8
9
1
5
29
3
3
12
16
6
19
0
0
129
14
E22
8
3
0
2
2
3
0
7
0
0
0
5
2
4
1
1Hale Waihona Puke 3811E23
5
0
0
0
0
6
3
13
1
(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。
0
9
5
5
12
2
2
63
11
E24
19
10
1
9
9
9
8
28
5
0
8
7
4
16
7
7
147
15
E25
166
12
3
46
46
57
10
84
25
8
15
37
12
44
20
20
605
16
E26
13
7
1
7
7
9
9
24
3
0
2
10
4
10
3
3
112
15
E27
18
3
1
8
8
7
14
18
4
2
2
14
6
3
5
5
118
16
E28
8
5
1
3
3
3
2
11
2
0
5
47
15
E7