物流基础分析：利用EIQ关键因素分析提高运营效率

（一）仓储商品基本情况分析

1.商品品种数目分析

分析商品品种数目可以帮助确定物流中心的存储货位数目与拣选点数目。在商品不混载的情况下，每个SKU 应当有一个或多个存储货位。在进行仓储规划时，设计的存储点数目应当超过预估的在库SKU 数目。如果要为每个商品设置便于拣选的储位，则设计的拣选点数目应当超过预估的在库SKU 数目。

2.商品重合度

商品重合度表明商品在各个业态间受欢迎的程度，对不同重合度的商品可以设计不同的管理模式与流程，可以针对核心商品进行重点管理。

分析商品重合度可以帮助确定存储类别。物流中心可以将大型店、中型店、小型店三种业态的共性商品指定专门区域共同存储，将特性商品分类存储。

3.商品外形尺寸

除了商品品种数目、商品重合度，还需要对商品外包装尺寸进行分析。物流仓储中心商品品种多样，外形、尺寸各不相同，但大部分在一定范围内。分析商品外形尺寸可以明确异形品（尺寸上过大、过长、过宽和形状不规则的商品），帮助确定货架尺寸与搬运设备参数。统计分析仓库内各种商品的尺寸包括：分别对长、宽、高划分恰当的区段；统计商品尺寸在各个区段的频数与占比；确定商品平均尺寸。

仓库设计是基于数据的，没有数据便无从设计，盲目拍脑袋有可能导致决策失误，造成重大的经济损失。因此，在做整体仓储设计时，首要任务是要有供仓库设计的基础数据。

一般情况下，进行仓库设计，需要掌握以下基础数据。

①产品明细：产品SKU、物料号、长宽高、重量、堆码标准、储存要求。

②产品出库数据：入库明细、出库明细。

③历史库存数据：建议用1年的历史库存数据。

④仓库硬件设计图纸：库内平面图、作业门与柱子/作业码头分布图、消防设备/照明设备分布图。

⑤仓库硬件参数：承重、地面类型等。

⑥未来仓库业务变化趋势：可以根据行业预测3年内或5年内的变化趋势。

（二）EIQ 分析

1.EIQ 分析的定义

EIQ 分析（订单品项数量分析）是物流中心的POS 系统，是在进行物流系统的规划时，从客户订单的品类、数量与订购次数等出发，进行出货特征的分析。E（Entry）表示订货件数，I（Item）表示货品种类，Q（Quantity）表示数量。EIQ 分析就是利用E、I、Q 这三个物流关键因素来研究物流系统的特征，以便进行基本的规划。

2.EIQ 分析的内容

EIQ 分析的分析项目主要有EN（每张订单的品项数量分析）、EQ（每张订单的订货数量分析）、IQ（每个单品的订货数量分析）、IK（每个单品的订货次数分析）。EIQ 分析是根据以上四个分析项目的结果进行综合考量，为配送中心提供规划依据。

订单是配送中心工作的核心，所有的工作都是为了使订单能快速高效地完成，并降低配送运作成本，提高客户满意度。应根据客户的需求特性，结合PCB 及ABC 的交叉分析方法，进行订单不同层面的分析，得出客户订单的品项、数量与订购次数的特点，选择最适当的物流作业方式、设备使用、设施布置。

PCB 分析

PCB 分析，即以配送中心各种接受订货的单位进行分析，对各种包装单位的EIQ 资料表进行分析，以得知物流包装单位特性。其中字母P 表示托盘单位，字母C 表示箱单位，字母B 表示单品。

分析是为了判断与应用，公司的经营变化可以通过EIQ 识别出来。下面以一个简单的例子，说明4 个客户、6 类商品的EIQ 分析过程，EIQ 分析数据如表6-1所示。

表6-1　EIQ 分析数据

注：GEQ、GIQ、GEN、GIK 分别表示EQ、IQ、EN、IK 的合计数量。

根据表6-1 的资料，可展开简单的EQ、EN、IQ、IK 分析。

①订单订货数量（EQ）分析。可以明确地了解客户的订货量及比例，进而掌握货品配送的需求，运用客户订单ABC 分析法来决定订单处理的原则、拣货系统的规划，以及出货方式及出货区的规划。如表6-1所示，按照订货数量的百分比进行ABC 管理分类，4 家客户订单的数量不同，E4 客户订货数量大，E1 客户数量最少，因而E4 可以作为重要客户，优先安排配送。

②单品订货数量（IQ）分析。通过了解各类产品出货量的分布状况，分析产品的重要程度与运量规模，针对众多商品进行分类并予以重点管理，也就是观察不同的出货商品各占出货量的百分比，这样可以分析出货量集中在哪些商品中，由此可以知道哪些品种为热销产品。IQ 分析适用于仓储系统的规划选用、储位数量的估算，以及拣货方式和拣货区的规划。从表6-1 中可以看出6 类商品中I3 的出货量最少，可以安排在较偏僻的地方；I1、I5 的出货量大，可以安排在进出较便利的区域。

③订单品项数量（EN）分析。依据单张订单品种数据，可以了解客户订购品种数，从而选择较适用的拣货方式，如批量拣取或按单拣选；还可来确定物品拣货时间与拣货人力需求，进一步提高拣货作业的生产效率。表6-1 中E1 和E4 客户选择的品项都是5 种，但出货量相差较大，可分别选择按单拣选与批量拣取方式。

④单品订货次数（IK）分析。统计各种品种被不同客户重复订购的次数，有助于了解各产品的出货频率，可配合IQ 分析决定仓储与拣货系统的选择。另外，当储存、拣货方式决定后，有关储区的划分及储位配置，也可利用IK 分析的结果作为规划参考的依据。表6-1 中I2 与I4 的出货数量相同，但选取的品类量不一致，I2 商品被选取的次数少，每次拣选量较大，拣货工具优先考虑自动化，采用批量出货的方式。

3.EIQ 分析的步骤

①分解订单出货资料。

②对订单出货资料进行取样。

③选择配合物流系统特性的物流系统设备及其运用系统。

④选择物流设备。(www.xing528.com)

⑤进行模拟分析。

⑥进行物流系统的基础规划。

⑦进行EIQ 统计分析。

⑧进行图表数据分析。

4.EIQ 分析的应用

通过EIQ 分析能够画出EIQ 分析图，得出配送中心订单的具体特性，为配送中心规划决策提供有效信息；配送中心物流系统对EIQ 数据加以分析之后，可归纳出订单内容、订货特性、接单特性等方面的特征；正确选择适合配送中心特性的物流设备及其运用系统，从EIQ 分析资料可以得到决策的基本要求，依据这些要求选择合适的物流设备，可节省一定的设计决策时间；在模拟、仿真分析中，应用EIQ 的相关数据，可以来仿真分析系统所需作业人员数、作业时间，从而做出更好的决策。在规划配送中心时，可以根据历史数据的EIQ分析，来推断配送中心的需求状况、平均每日的出货量、进货量等，把这些数据当作假定的需求，与设计中的系统设备条件加以对应，即可得到基本的系统规划方案。

为了更好地理解EIQ 分析，下面用一个示例进行说明。假设某企业接到的订单数（E）为4 600，出货种类数（I）为240，订货数量（Q）为288 000，其他指标数如表6-2所示。

表6-2　EIQ 分析数据汇总

一般而言，如果配送中心的出货量每天在5 000 箱以内，采用人机配合的物流设备即可；如果配送中心的出货量每天在5 000 ～20 000 箱，就可以采用自动化的仓储及自动分类机等物流设备；如果物流中心的出货量每天在20 000 箱以上，就可以采用完全自动化的物流设备和拣货设备。上述配送中心的总订货量为288 000 箱，可以采用完全自动化的物流设备和拣货设备。

在表6-2 中，I=240，可见配送品项数目较少；而E=4 600，说明客户相对较多；Q=288 000，说明出货量较大。所以该配送中心在流程设计上，应对货物的进货与存储设计得相对简单，对货物的出货流程应侧重于高效与自动化，以解决客户数量多且平均需求量大的特性。

由于每张订单平均订货数量为63 箱，订单最大订货品项数是35 项，故采用批量拣货方式较为经济。同时，由于订单最大订货量为2 000 箱，订单最小订货量也有100 箱，所以货物拣选设备应选用托盘式的自动化机械。

在配送中心的布置规划上，先对出货商品进行IQ 分析（最好能绘制每单一品项出货总数量的曲线分布图）；再按商品的IQ 分析图进行ABC 分类，将A 类商品尽量规划在靠门口及通道的位置以方便进出货，C 类商品则尽量规划在角落，而B 类商品则介于A、C 之间，使搬运量与搬运距离尽量最小化。在料架的陈列上，也可以利用IQ 分析，A 类商品的托盘规划于第一层，以方便存取，C 类商品的托盘则规划在货架最高层，而B 类商品则介于两者之间。

5.EIQ 分析的用途

EIQ 分析在物流上的运用非常广泛，尤其是在销售数据管理分析、拣货系统规划、储存作业设计、人力需求评估、储位规划管理、营销预测计划及信息系统的整合等方面。其用途分述为以下几个方面。

（1）掌握重要客户及需求特性

通过EQ 分析，可以了解客户的订货数量，确定畅销款和滞销款；通过PCB 分析，可以了解客户的订货方式是属于整栈、整箱还是单件，同时可为客户提供产品及销售区域的特性数据。

（2）确定品项需求特性与拣货方式

通过IQ 分析与IK 分析，可以了解每一种产品品项的出库分布状况，作为产品储存、拣货、分类的参考，并提供产品成长或滞销情况。

（3）计算库存及相关作业空间需求

用IQ 的总出货平均数乘以品项数，便可作为整体需求量，再乘以库存天数，可估计出库存总需求量；EQ 平均量乘以订单数，即可估计出配送车辆需求或备货区域空间。

（4）储位规划与管理

根据EIQ 分析数据进行仓库的储位规划，以使各种产品的储位能在作业效率和空间利用率上，获得最经济的效益。

（5）提供各作业效率数据

通过对物流中心进行EIQ 分析，可以比较各个阶段物流作业的效率，发现物流系统存在的问题和需要改善的地方，故EIQ 分析可以作为物流中心的诊断工具，优化物流流程。

（6）提供销售或出货预测数据

历史EIQ 数据可作为销售预测的重要参考，同时也可以此来预测未来的物流流量，及时合理地进行各项作业计划，进而提高库存周转率、作业效率，降低配送的前置时间。

（7）物流设备选型的重要依据

通过对EIQ 资料的分析计算，可以决定物流中心所需要的设备种类或自动化程度，不因为过度追求自动化而导致财力上的浪费。物流中心设备系统必须适合该物流特性，才能达到高效率的作业。

（8）评估人力需求

根据PCB 分析得出货量与标准工时，便能计算出栈板、箱和单件拣取所需要的设备数量及人力需求。

心怡科技应对“618”大战

2019年母婴行业的“618”大战，由心怡科技运营的杭州贝豪仓预估16 万多订单，实际流入超20 万单，且商品大小件混合，订单复杂性和时效压力大增。2019年贝豪在全国布局了3 个仓，其中杭州仓是体量最大、难度最高的仓库，需要一仓发全国，甚至还有澳大利亚、加拿大、新加坡等海外订单，服务平台包括天猫、京东、唯品会、贝店等。

贝豪仓的SKU 有近万个，出库的常用箱型有56 种，非常用箱型有150 多种，日均发货2.4 万单，这是非常典型的非标准复杂仓配管理。而在这次“618”之前，贝豪仓全面启用了心怡科技的仓易宝系统发货，包括WMS、OMS、TMS 和数据应用分析系统等。

根据心怡科技数据平台分析，贝豪仓的预估订单在24 万左右，是平时的10 倍。如何面对暴增的订单是摆在心怡科技运营专家前的一道题。大量的订单汹涌而来，波峰预测就显得非常重要。在这方面，物流大数据平台起到很大的作用。基于全链路销售预测、算法和大数据应用能力，心怡科技在选品、补货和调拨上均有智能化的相应策略，能有效实现全链路的供应链管理和在线追踪。这也是贝豪仓在“618”大促当天，即使在几个小时内就涌进15万订单，仍能淡定面对并且在72 小时内发完全部订单的关键。

贝豪仓只是心怡科技众多仓储合作伙伴的一个缩影，心怡科技还同时为品牌B2C、线上超市、跨境电商、精品电商、社交电商等多种电商模式客户提供仓储物流服务，其复杂程度可想而知。

在心怡科技看来，要制造有“弹性”的柔性生产能力，单靠堆人不行，单靠堆黑科技也不行。应把人的运营经验、能力和数据能力、智能硬件结合起来，输出为各种场景的解决方案，为商家创造多、快、好、省的价值。

（资料来源：消费日报网，引文经整理、节选和改编）