物流データ分析・研修資料

物流データ分析方法

1. 物流データ分析時の予備知識

関係者は出荷特性をどこまで把握しているか

物量の把握方法は部門によって異なります[cite: 17]。経営・経理部門は「金額」で把握し、営業部門は「数量」で把握します[cite: 17]。物流部門管理者は「数量と容積」で把握しますが、物流システムを設計・分析するためには、さらに踏み込んで「商品特性・出荷方法と物量の関係を時間の経過で把握」する必要があります[cite: 17]。

データ表現方法（点から線、面へ）

物流データは単に点で見るのではなく、線（From-To）や多次元で見る必要があります[cite: 17]。各工程を数量（個、トン、㎡）と時間の概念で即座に抽出できる元データを作成し、「EIQ分析」や「EIQVT分析」へと展開します[cite: 17]。

センターの特性とPCB分析

販売物流センターには、「出荷指示受信〆から指定出荷時間までに作業を完結する」「作業順番がある（荷降ろしの逆順）」「パレット・ケース入荷からケース・バラ出荷機能が必要」といった特性があります[cite: 17]。

入荷・保管・出荷のそれぞれのパターンをP（パレット）、C（ケース）、B（バラ）の単位に分けて分析する手法がPCB分析です[cite: 17]。保管を優先するか、出荷を優先するかによって最適なシステム構成を選定します[cite: 17]。

物流機器の処理能力（目安）

機器名	処理能力の目安
A型Picマシン	1,200トート / 時[cite: 17]
SASシステム	600ケース / 時[cite: 17]
仕分機	2,000〜10,000ケース / 時[cite: 17]
高速分岐合流ライン	2,000〜6,000ケース / 時[cite: 17]
ベルトコンベヤ (速度 20-70m/分)	1,800〜3,600ケース / 時 (搬送ピッチによる)[cite: 17]

2. データ分析前に行われる作業

現状調査とデータ確認

データ分析に入る前に、以下のような現状調査表を作成し、システムや現場の状況を把握します[cite: 17]。

• 在庫特性： 登録アイテム数、在庫アイテム数、在庫数（ケース）、平均/最大個数[cite: 17]。
• 出荷特性： 出荷単位（PL、ケース、バラ）、発送先登録数、トラック台数・出発時間、年間の波動性[cite: 17]。
• 情報システム： 受注手段（EOS等）、受信時間帯、出荷指示方法、ロケーション管理の有無[cite: 17]。

欠落項目の対応

顧客から提供されるデータには、欠落や未入力項目が含まれることが多々あります[cite: 17]。例えば、商品マスターの形状（寸法）データがメンテナンスされていなかったり、ゼロ出荷・マイナス出荷のデータが混在していたりします[cite: 17]。

顧客との打ち合わせを通じて未記入データの取り扱いルールを決定し、救済できるデータは最大限活用しながら、全てのデータを集計して全体の整合性を合わせる必要があります[cite: 17]。

3. 一般に行われている分析方法とEIQ分析

EIQ分析の概要

物流コンサルタントの鈴木震氏によって開発された手法で、物流の基本要素である以下の3つから物流センターの特性を分析します[cite: 17]。

• E (Entry/Order)： 注文件数・客先[cite: 17]
• I (Item)： 種類数・アイテム[cite: 17]
• Q (Quantity)： 数量・注文量[cite: 17]

これらをマトリクスに落とし込み、注文数の密度を見ることで、シングル・オーダー・ピッキングにするか、集約ピッキング（種まき）にするかといったピッキング方式の選択や、物流システムの設計判断に用います[cite: 17]。

4. EIQ分析の手順と方法

システム構築に向けたEIQ分析は、以下の手順で進められます[cite: 17]。

1. 現場聞き取り調査： 現場の状況を確認する[cite: 17]。
2. データ整理・DB化： 提供されたデータをデータベースに取り込み、紐付けを行う[cite: 17]。
3. 集計とターゲット日設定： 月別・日別集計を行い、分析のターゲット日を決定し、データ特性のイメージを作る[cite: 17]。
4. 物流フロー図の作成： 想定するシステムの流れを確認する[cite: 17]。
5. 将来構想データの作成： 将来の物量変動（アイテム・発送先の増減）を加味する[cite: 17]。
6. EIQ分析の実行： 顧客別・アイテム別の物流量を分類し、適正な作業（機器システム）を想定して必要処理量に換算する[cite: 17]。
7. タイムスケジュールの検証： 作業タイムスケジュール表を作成し、要求処理量とシステム能力のバランスを検証する[cite: 17]。
8. 提案書の作成： システム設計根拠としてドキュメント化する[cite: 17]。

作業運用コンセプトの策定

分析結果を基に、「全てを機械に頼らない（手作業との併用）」「作業負荷の大きい低流動グループの機械化（SAS導入等）」「日々の物流波動に合わせた柔軟な運用」などのコンセプトを固めていきます[cite: 17]。

5. EIQ分析の集計例（参考）

実際の分析では、データベース（DBのクエリー等）を利用して膨大なデータを集計します[cite: 17]。

• 全データ集計： 日付別、バッチNo.別、温度区分別に、アイテム数、レコード数、トータル出庫数（バラ換算）を集計[cite: 17]。
• 物量波動と温度帯の確認： 冷凍品とチルド品の比率を確認（例：冷凍が97%を占める場合、専用の取扱環境・設備に注力する）[cite: 17]。
• 出荷マトリクス： 上位アイテム・上位発送先と、それ以外の低流動品をマトリクス化し、「仕分機の効率が良い領域」と「効率が悪い領域」を可視化[cite: 17]。効率の悪い領域に対してはSAS（ケース順立て高速出庫システム）などを適用し、全体の最適化を図る設計を行います[cite: 17]。