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摘 要：本文利用EIQ分析法，根据实际配送情况，通过IQ/EN/IK/EQ指标分析对某市卷烟配送中心进行重新规划设计，便于确定卷烟分拣作业方式的选择以及卷烟拣选策略的选择。
关键词：EIQ 能力分析 配送中心规划
一、基于EIQ分析法的配送中心规划分析基础理论
1.EIQ分析法。EIQ分析法就是指物流中心对于客户订单的三个主要要素进行分析，其主要包括EQ（订货量分析），EN（订单品项分析），IQ（品种数量分析），IK（品项受订次数分析）四种分析，各种分析方式所得结论的针对性各不相同。EIQ分析过程包括数据的收集和取样、资料分解和整理、统计分析和图表制作、图表的解读并规划运用。（1）数据收集、取样：进行分析之前需先取得EIQ资料（即：订单、品项、数量），选择一个时间段（可以是一日、一月或一年）内的资料进行分析。（2）资料分解、整理：EIQ分析就是利用订单、品项、数量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。（3）统计分析和图表制作：在数据收集、取样完毕并经过第二步的统计整理后，可利用统计方法进行EQ/EN/IQ/IK及ABC/PCB等分析。（4）图表的解读并规划运用：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，对物流中心的规划和改善具有重要意义。
2.EIQ常用分析指标。EIQ分析法中常用统计方法有EQ（订单数量分析）、IQ（品项数量分析）、EN（订单品项分析）、IK（品项受订频次分析）四个类别的分析统计法。
2.1订单数量（EQ）分析。EQ分析可以了解单张订单订购量的分布情况，用于决定订单处理的原则、拣选系统的规划，并影响出货方式及出货区的规划。通常以单日的EQ分析为主。EQ图形分布，可作为决定存储区规划及拣货模式的参考。
2.2订单品项（EN）分析。EN分析主要根据单日订单品项数数据资料了解客户订购品项数的多少，掌握客户订货品项数的分布情形，决定使用的拣货方式来提高拣货效率，并可由分布图判断物品拣货时间与拣货人力需求，以此作为拣货作业的指标。
2.3品项数量（IQ）分析。IQ分析主要是了解各类产品出货量的分布状况，分析产品的重要程度。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。在规划储区时应以一时间周期的IQ分析为主（通常为一年），若配合拣货区的规划时，则需参考单日的IQ分析。结合出货量与出货频率进行关联性分析，进行整个仓储拣货系统的规划。
2.4品项受订次数（IK）分析。IK分析是统计各种品种被不同客户重复订货次数（如表19所示），分析各个品项出货次数的分布，对于了解各个品项的出货频率有很大的帮助，由分析得知品项的出货频率，配合IQ分析决定仓储与拣货系统的选择。
二、基于EIQ的卷烟分拣能力分析
1.历史订单数据抽样及整理。要做好EIQ分析，首先将选取抽样数据并做好整理统计。为了尽可能准确的进行抽样，现选取某市卷烟配送中心2015年9月销售订单数据作为抽样数据。本次数据整理用SQL SERVER 2010数据库做抽样数据的整理汇总，并用EXCEL 2016做指标分析图。
2.品种数量（IQ）分析。IQ分析主要就订单的品项数及其出货量两个关键指标进行统计分析。根据2015年9月销售订单数据分析可以得出统计结果分析如下：（1）卷烟销量按照品项的数量趋于两极化分布，说明该配送中心属于一般型配送中心模式。
2.1可以进行ABC分类，如表2所示，前5品牌销售量占总销售量的59.73%。第5种后的卷烟品牌销量波动曲线不明显，因此确定前5品牌为A类品牌。第6种～第19种品牌销量占总销量的21.34%，确定为B类品牌。第20种～第75种品牌销量占总销量的15.62%，确定为C类品牌。第76种～第261种品牌销量占总销量的3.31%，确定为D类品牌和异形烟品牌。按照IQ-ABC分类结果，进行出货方式选择以及库存管理控制。
2.2品项受订次数（IK）分析。IK分析主要是对订单中品项和订货次数两个关键要素进行统计分析。根据2015年销售订单数据分析可以得出IK品项受订次数分布图，可得出统计分析结果如下：（1） IK品项受订次数分布图中各品项的出货次数趋于两极化分布，可知该配送中心属于一般型配送中心模式。（2） A、B、C类品牌品牌集中且受订频率高，可全部采用自动补货、自动分拣、自动包装的方式，降低操作人员的劳动强度。（3） D类品牌及异形烟，品牌较多，受订频次低，采用人工补货、自动分拣、人工包装的方式。
2.3订货量（EQ）分析。EQ分析主要是对订单的客户及其订单数量两个关键要素进行归纳统计并分析，可得出统计分析结果如下：（1） 通过EQ订单分布图，可以比较直观地看出单日订单订货数量的趋势，呈两极分布，符合一般型的配送中心模式。（2） 可以进行ABC分类。
2.4订单品项（EN）分析。EN分析主要针对总出货品项数、订单出货品项累计数及总品项数三项关键因素进行分析，主要了解订单处理的原则和配送中心的拣选能力规划等问题，同时也影响出货方式及出货区的设计规划，可得出统计结果如下：（1）订货品项数分布分散，且呈两极化分布，可以进行ABC分类。（2）A类订单为多品项订单，订单量较大，且多为整件出货，可采用订单分割策略进行分区分拣作业；（3）B类订单为较大订单，属于普遍的分拣品项数范围，因此采用一般分拣方式；（4）C类订单品项少，订单数较多，建议采用一般分拣方式与订单合并分拣的方式同时进行，对于相对较小的订单可采用合并拣选的作业方式。
三、EIQ综合能力分析
通过对该配送中心1个月抽样订单进行EIQ综合统计分析，对整个配送中心的拣选规模和能力都有了一个较为全面的了解。下面对以上EIQ分析出的结果进行归纳，对该配送中心整个分拣系统的作业方式和拣选策略作一个初步的规划和设计。
1.卷烟分拣作业方式选择。通过EN值以及IK值的分布情况可以判断出货品项数的多少以及品项周转率的高低，用于選择不同的拣选模式，确定不同的作业方式。从EIQ分析后可以看出，EN值和IK值比较高，因此该配送中心应该属于一般型配送中心，因订单出货量及受订品项数分布都趋于两极化分布，因此在客户和品项数建议用ABC方法进行统一管理。
2.卷烟拣选策略选择。
2.1分区策略。从EIQ分析的结果可以看出，该配送中心的订单数据具有数量大、品种较多、受订频次较均衡的特点。因此在分拣作业时，因考虑分区作业的模式。从订货量品项和订货量分析来看，订单中既有整托盘订单，又有整件订单和零条订购的卷烟，如采用同样的拣选设备，无疑分拣效率难以提升，更会造成设备的浪费。因此考虑运用高架库作为存储同时，还承担整托盘出货的任务，同时分区配置适合全自动整件拣选设备、全自动或半自动零条拣选设备。又因为存在一定量的规格大小不一的异形烟，因此可以将异形烟归入人工拣选区域中。
2.2订单分割策略。因为订单量非常巨大，对于特别大订单，在实际分拣中还是存在整件与零条并存拣选的情况，如果用同一个设备进行拣选，无疑很难完成一次性操作，因此建议对大订单进行拆分后，分区分设备拣选后再合并订单出货。
关键词：EIQ 能力分析 配送中心规划
一、基于EIQ分析法的配送中心规划分析基础理论
1.EIQ分析法。EIQ分析法就是指物流中心对于客户订单的三个主要要素进行分析，其主要包括EQ（订货量分析），EN（订单品项分析），IQ（品种数量分析），IK（品项受订次数分析）四种分析，各种分析方式所得结论的针对性各不相同。EIQ分析过程包括数据的收集和取样、资料分解和整理、统计分析和图表制作、图表的解读并规划运用。（1）数据收集、取样：进行分析之前需先取得EIQ资料（即：订单、品项、数量），选择一个时间段（可以是一日、一月或一年）内的资料进行分析。（2）资料分解、整理：EIQ分析就是利用订单、品项、数量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。（3）统计分析和图表制作：在数据收集、取样完毕并经过第二步的统计整理后，可利用统计方法进行EQ/EN/IQ/IK及ABC/PCB等分析。（4）图表的解读并规划运用：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，对物流中心的规划和改善具有重要意义。
2.EIQ常用分析指标。EIQ分析法中常用统计方法有EQ（订单数量分析）、IQ（品项数量分析）、EN（订单品项分析）、IK（品项受订频次分析）四个类别的分析统计法。
2.1订单数量（EQ）分析。EQ分析可以了解单张订单订购量的分布情况，用于决定订单处理的原则、拣选系统的规划，并影响出货方式及出货区的规划。通常以单日的EQ分析为主。EQ图形分布，可作为决定存储区规划及拣货模式的参考。
2.2订单品项（EN）分析。EN分析主要根据单日订单品项数数据资料了解客户订购品项数的多少，掌握客户订货品项数的分布情形，决定使用的拣货方式来提高拣货效率，并可由分布图判断物品拣货时间与拣货人力需求，以此作为拣货作业的指标。
2.3品项数量（IQ）分析。IQ分析主要是了解各类产品出货量的分布状况，分析产品的重要程度。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。在规划储区时应以一时间周期的IQ分析为主（通常为一年），若配合拣货区的规划时，则需参考单日的IQ分析。结合出货量与出货频率进行关联性分析，进行整个仓储拣货系统的规划。
2.4品项受订次数（IK）分析。IK分析是统计各种品种被不同客户重复订货次数（如表19所示），分析各个品项出货次数的分布，对于了解各个品项的出货频率有很大的帮助，由分析得知品项的出货频率，配合IQ分析决定仓储与拣货系统的选择。
二、基于EIQ的卷烟分拣能力分析
1.历史订单数据抽样及整理。要做好EIQ分析，首先将选取抽样数据并做好整理统计。为了尽可能准确的进行抽样，现选取某市卷烟配送中心2015年9月销售订单数据作为抽样数据。本次数据整理用SQL SERVER 2010数据库做抽样数据的整理汇总，并用EXCEL 2016做指标分析图。
2.品种数量（IQ）分析。IQ分析主要就订单的品项数及其出货量两个关键指标进行统计分析。根据2015年9月销售订单数据分析可以得出统计结果分析如下：（1）卷烟销量按照品项的数量趋于两极化分布，说明该配送中心属于一般型配送中心模式。
2.1可以进行ABC分类，如表2所示，前5品牌销售量占总销售量的59.73%。第5种后的卷烟品牌销量波动曲线不明显，因此确定前5品牌为A类品牌。第6种～第19种品牌销量占总销量的21.34%，确定为B类品牌。第20种～第75种品牌销量占总销量的15.62%，确定为C类品牌。第76种～第261种品牌销量占总销量的3.31%，确定为D类品牌和异形烟品牌。按照IQ-ABC分类结果，进行出货方式选择以及库存管理控制。
2.2品项受订次数（IK）分析。IK分析主要是对订单中品项和订货次数两个关键要素进行统计分析。根据2015年销售订单数据分析可以得出IK品项受订次数分布图，可得出统计分析结果如下：（1） IK品项受订次数分布图中各品项的出货次数趋于两极化分布，可知该配送中心属于一般型配送中心模式。（2） A、B、C类品牌品牌集中且受订频率高，可全部采用自动补货、自动分拣、自动包装的方式，降低操作人员的劳动强度。（3） D类品牌及异形烟，品牌较多，受订频次低，采用人工补货、自动分拣、人工包装的方式。
2.3订货量（EQ）分析。EQ分析主要是对订单的客户及其订单数量两个关键要素进行归纳统计并分析，可得出统计分析结果如下：（1） 通过EQ订单分布图，可以比较直观地看出单日订单订货数量的趋势，呈两极分布，符合一般型的配送中心模式。（2） 可以进行ABC分类。
2.4订单品项（EN）分析。EN分析主要针对总出货品项数、订单出货品项累计数及总品项数三项关键因素进行分析，主要了解订单处理的原则和配送中心的拣选能力规划等问题，同时也影响出货方式及出货区的设计规划，可得出统计结果如下：（1）订货品项数分布分散，且呈两极化分布，可以进行ABC分类。（2）A类订单为多品项订单，订单量较大，且多为整件出货，可采用订单分割策略进行分区分拣作业；（3）B类订单为较大订单，属于普遍的分拣品项数范围，因此采用一般分拣方式；（4）C类订单品项少，订单数较多，建议采用一般分拣方式与订单合并分拣的方式同时进行，对于相对较小的订单可采用合并拣选的作业方式。
三、EIQ综合能力分析
通过对该配送中心1个月抽样订单进行EIQ综合统计分析，对整个配送中心的拣选规模和能力都有了一个较为全面的了解。下面对以上EIQ分析出的结果进行归纳，对该配送中心整个分拣系统的作业方式和拣选策略作一个初步的规划和设计。
1.卷烟分拣作业方式选择。通过EN值以及IK值的分布情况可以判断出货品项数的多少以及品项周转率的高低，用于選择不同的拣选模式，确定不同的作业方式。从EIQ分析后可以看出，EN值和IK值比较高，因此该配送中心应该属于一般型配送中心，因订单出货量及受订品项数分布都趋于两极化分布，因此在客户和品项数建议用ABC方法进行统一管理。
2.卷烟拣选策略选择。
2.1分区策略。从EIQ分析的结果可以看出，该配送中心的订单数据具有数量大、品种较多、受订频次较均衡的特点。因此在分拣作业时，因考虑分区作业的模式。从订货量品项和订货量分析来看，订单中既有整托盘订单，又有整件订单和零条订购的卷烟，如采用同样的拣选设备，无疑分拣效率难以提升，更会造成设备的浪费。因此考虑运用高架库作为存储同时，还承担整托盘出货的任务，同时分区配置适合全自动整件拣选设备、全自动或半自动零条拣选设备。又因为存在一定量的规格大小不一的异形烟，因此可以将异形烟归入人工拣选区域中。
2.2订单分割策略。因为订单量非常巨大，对于特别大订单，在实际分拣中还是存在整件与零条并存拣选的情况，如果用同一个设备进行拣选，无疑很难完成一次性操作，因此建议对大订单进行拆分后，分区分设备拣选后再合并订单出货。