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【下载本文档，可以自由复制内容或自由编辑修改内容，更多精彩文章，期待你的好评和关注，我将一如既往为您服务】亿个规模中等公司的物流每天都要接受几十个客户的订单，处理几百上千种货物，充满不确定和波动，往往使得规划人员在进行系统规划时(不论是建构一个新系统或改建一个旧系统)，饱尝不知如何下手的苦恼。
因此若能事先掌握整体物流特性，在此特性下进行各项细部规划，则能在不失大局情况下，一步步扎实的建构整个系统。
EIQ 规划手法，就是这种。
EIQ 规划法即是从客户订单的品项、数量与订购次数等观点出发，进行出货特性的分析，其观念在于首先针对物流中心的目的，掌握物流特性，从物流特性所衍生出的物流状态，诸如从物流中心之设备至客户为止之流程等的流动特性，探讨清楚运作方式，并规划出适合该物流系统的一套系统之方法。
最早由日本铃木震先生提出并积极倡导。
EIQ 规划法（E: Order Entry、I: Item、Q: Quantity）即是从客户订单、品项、数量数据出发，进行出货特性的分析，其观念在于针对物流中心掌握卷烟入出库订单，从订单特性分析的物流状态，得出诸如从物流中心卷烟的规格分布及ABC分类、入出库频次及时间特征等内容，并依此进行系统平面布局、入出库设备能力计算、自动化程度等要素的设计，是规划出适合该物流系统的一套行之有效的方法。
EIQ分析可以对客户订货订单信息数据，分别进行IQ、IK、EQ、EN、T_EQ、T_CQ、M_EIQ等项目的分析。
其具体指标解释如下：a. 品项数量(IQ)分析：分析每一品种规格出货总数量的情况，用于ABC分类。
但IQ的分布趋势明显，品种分区储存、分拣分区拣选的策略越容易应用。
同时IQ曲线也能用来选择设备。
b. 品项受订次数(IK)分析：分析每一品种规格出货次数的分析，出货次数的重要性不亚于出货量，也是确定是否是常用品种、A类品种的重要依据，考虑如何分配卷烟存储位置。
c. 订单量(EQ)分析：分析单张订单出货数量的情况，了解零售户每次订货的数量分布，决定着送货包装的单位，以及分拣系统和配送系统的效率。
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。
解：根据表中数据可计算出每个订货单的EQ,EN（如上图所示）
EQ分析：
E4，E1 ，最少的是E3，对客户订货量大
小进行先后排序，进行ABC分析（如右图
所示），E2为A类客户，E4，E1为B类
客户，E3为C类客户，对出货数量多的E2订单进行A类重点管理，以实现对订货信息的迅速准确传递，E4，E1次之，E3进行一般管理。
EN分析:
由以上表格可知总品
种数为30种，总出货品种累
计数为46,（如右图所示），
出货品种数为30，通过EN分
析可得:单一订单的出货项较
大，对于出货品种重复率高的商品，可考虑采取批量拣选作业策略。
IQ分析：
对全部订单进行IQ区间划分：
从以上IQ商品品项出货量分析可得：在0-10之间的品项数量最多，占73%，因此可考虑优先对0-10范围内的订单进行拣选。
进行ABC分析，0-10为A类商品，10-20为B类商品，20-80为C类，
将商品分区储存，各商品的储存单位和库存数量根据出货量大小确定不同水平，其中A类商品重点管理。
IK分析：
IK为品项受订次数，从以上IK区间分析图可知，出货品项受订次数为1的区间最高，为76.67%，为A类，A类可接近入出口或者便于作业的位置储存，B类次之，而对于C类可一般性储存。
某食品配送中心针对市内的多加连锁快餐店，进行多达120种商品的配送服务，由
中心等物流设施的规划要求，为了改善日常物流作业管理，并为配送中心将来的迁址重建做好。
注：本案例中已对订单数据进行了简化处理，仅选取其一天上百份订单中较有代表性的30份料，计算相关指标，并展开EQ、EN、IQ、IK分析，作出柏拉图，据此提出新建配送中心的规划
务，由于其选址位于城市中心区，有悖于城市对配送心将来的迁址重建做好准备，需要对其订单数据进行EIQ分析单中较有代表性的30份订单进行分析。
试针对该EIQ基本资出新建配送中心的规划设计要点。
EIQ 分析法在武汉肯德基有限公司配送中心规划中的应用
1.武汉肯德基有限公司背景
2.企业现状及存在的问题
武汉肯德基配送中心现位于武汉市徐东路，按照武汉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情。
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。
本文将根据武汉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，并对武汉肯德基公司的未来配送中心的规划提供一些有用的信息。
3.EIQ分析法应用。
由于订单数据过于庞大，在进行EIQ分析时作了以下简化处理：（1）. 仅对一类货物（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）每份订单中只选取有代表性的16个类别。
数据如下表所示：
注：见表格Excel。
