物流分析の方法と活用について
１．DATA分析の背景
１－１．DATA分析はなぜ必要か
１－２．DATA分析は誰が行うか
１－３．DATA分析はいつ行うか
１－４．DATA分析に必要な情報
１－５．DATA分析に必要な知識とツール
２．DATA分析手法と分析手順
１）ABC分析
アイテム単位に在庫量や出庫量の多い種類順に並べて、それらをA、B、Cの3つのグループに分けて考えるのがABC分析です（主にアイテム別売上分析に用いられます）[cite: 4, 9]。
分析手順
- 商品を売上高の大きい順に並べる[cite: 4, 9]。
- 売上高合計を計算する[cite: 4, 9]。
- 各商品毎の売上構成比を計算する[cite: 4, 9]。
- この構成比の累計を計算する[cite: 4, 9]。
- 縦軸に売上構成比率を、横軸に商品名を取り、グラフとして表してみる[cite: 4, 9]。
- 累計構成比をグラフ上に示す[cite: 4, 9]。
- その点を折れ線で結ぶ[cite: 4, 9]。
- 構成比を 70%・90%・100% に分割する[cite: 4, 9]。
２）EIQ分析
EIQ分析（Entry Order, Item, Quantity）とは、注文件数、アイテム、出荷数量から物流センターの特性を分析する手法です[cite: 4, 9]。
ピッキング方式を「シングル・オーダー・ピッキング」とするか、「集約ピッキング＆種まき」とするかの判断に用いられます[cite: 4, 9]。
縦軸にアイテムを出荷数の多い順に並べ、横軸に出荷先を発注行数の多い順に並べたマトリクスに注文数量を書き込み、その密度によって最適なピッキング方式を選択します[cite: 4, 9]。
分析集計結果ははEIQマトリクス表で出力（Tera計算1）
２－２．顧客は出荷特性をどこまで把握しているか
２－３．DATA分析に必要な項目
１）EIQ分析とは
EIQ法は物流コンサルタント鈴木震先生によって開発・命名されたもので、システム思考とEIQ分析から構成されます[cite: 4, 9]。
物流の基本である以下の3要素（キーファクター）を分析のベースとします
- E（Entry / Order）： 注文件数（発注オーダー数）
- I（Item）： 種類数（品目数・SKU数）
- Q（Quantity）： 数量（出荷点数）
※ さらに、商品の形状・寸法・重量を表す S（Size / Shape） を加えた「SEIQ」として扱う場合もあります。
２）EIQグラフ・散布図
２－４．EIQ散布図
２－５．現状調査表
📦 在庫特性（原料・副資材含む）
- 登録アイテム数（商品マスター登録数）[cite: 4, 9]
- 在庫アイテム数（実際に保管されている数）[cite: 4, 9]
- 在庫数（ケース・個数：平均／最大）[cite: 4, 9]
- 格納形態[cite: 4, 9]
- パレット保管（PL・段数）[cite: 4, 9]
- ケース保管（ケース・段数）[cite: 4, 9]
- バラ保管（バラ入荷・バラ出荷の有無）[cite: 4, 9]
※事前に必ず単位の確認を行ってください[cite: 4, 9]。
🚚 出荷特性
- 出荷単位（PL単位／ケース単位／ケース+バラ単位／バラ単位）[cite: 4, 9]
- 発送先登録数[cite: 4, 9]
- 1日あたりの発送先数[cite: 4, 9]
- 発送先別の集計（トラック台数・トン車数・出発時間・アイテム数・出荷数量）[cite: 4, 9]
- 平均ケース寸法（W × D × H mm / Weight kg）[cite: 4, 9]
- 年間の波動性（月間・週間の波動有無）[cite: 4, 9]
📄 帳票類・作業体制
- 配送センター使用伝票・指示書などの用紙見本[cite: 4, 9]
- 作業時間帯および人員構成（1日あたり・残業含む延べ時間）[cite: 4, 9]
💻 情報システム＆運用
- 受注手段（EOS等のコンピュータ受注・入力部門の位置）[cite: 4, 9]
- 受信時間帯（1回目〜3回目と出荷タイミング：当日/翌日・午前/午後）[cite: 4, 9]
- 物流管理コンピュータの有無[cite: 4, 9]
- ロケーション管理（全エリア／一部／無し）[cite: 4, 9]
- 入荷検品内容（数量検品／品質検品）および方法（目視／BCR）[cite: 4, 9]
- 出荷指示・ピッキング（リスト有無・回数・ピッキング方法）[cite: 4, 9]