物流設施規劃與運用・相關知識 Menu

jp eng Email MAP___ By 物流技術研究所
物流效率化指標

3-7. 物流設施規劃中之物流分析手法與活用

欲確保相對競爭對手之優勢並建構精實供應鏈，不仰賴直覺或經驗之客觀數據導向物流設施規劃不可或缺。

建置新中心或整合既有據點時，僅「建造寬廣倉庫」並無法確保成功。必須多角化評估 3 大面向：縮短貨物送達顧客之前置時間（配送便利性）、大型卡車進出與交流道距離（交通選址條件），以及長期維持穩定營運之僱用選址確保。

本稿詳細解析實現配送前置時間最小化與最佳選址之物流數據分析手法與具體活用步驟。

1. DATA 分析之背景與角色

於配送中心設計與據點整合中，定量數據分析為所有物流設施規劃之起點。若未經數據分析即決定選址與規模，將引發預期外之成本膨脹與作業延誤。

1-1. 為何需要 DATA 分析

分析物流數據之最大目的，非僅限於廠內作業效率化，更在於釐清對自社最有利之選址條件，進行無浪費之設備投資。

例如，分析出貨數據可使顧客區域偏好與訂單發生頻率視覺化。藉此可自動縮小選擇範圍至能同時兼顧「平均前置時間縮短」與「輸配送成本削減」之最佳選址區域。此外，把握各時段作業波動，可精準試算所需兼作業人數，作為評估周邊通勤人口等僱用選址之指標。

為何需要 DATA 分析

1-2. 由誰執行 DATA 分析

分析理應由現場管理者、經營企劃、業務、IT 部門以及外部 3PL 業者或顧問組成「專案團隊」共同執行。宗旨為制定兼顧現場視角「營運便利性」與經營視角「選址投資報酬率（ROI）」之物流設施規劃。

DATA 分析執行主體

1-3. 何時執行 DATA 分析

除啟動新據點與選址評估之「初期構想階段」執行外，於定期檢討（業務擴張階段）中亦需持續執行。順應顧客需求變化彈性檢討前置時間與運能，方能維護可持續之物流體制。

DATA 分析執行時機

1-4. DATA 分析所需資訊

DATA 分析所需資訊

1-5. DATA 分析所需知識與工具

DATA 分析所需知識與工具

2. DATA 分析手法與具體分析步驟

物流設施規劃之核心為「ABC 分析」與「EIQ 分析」。藉此可邏輯匯入自動倉庫內部動線與所需據點規模，乃至最佳選址環境。

1. ABC 分析

按單品將在庫量或出庫量依高至低順序排序，分為 A（高流動）、B（中流動）、C（低流動） 3 個群組進行思考稱為 ABC 分析（主要用於單品銷售分析或保管效率評估）。

■ 於物流設施規劃之活用： 將出貨頻率極高之 A 級商品配置於出貨口附近（最短動線），可縮減廠內揀貨時間，大幅縮短自接單至出貨之內部前置時間。

分析步驟

  1. 將商品按營業額或出庫數量由大至小排序。
  2. 計算出庫數量之總合計。
  3. 計算各商品之構成比（佔整體之百分比）。
  4. 算並列出該構成比之累計值。
  5. 縱軸配置累計構成比例（%），橫軸配置商品名稱（SKU）繪製圖表。
  6. 將累計構成比軌跡繪製為折線（帕累托圖 Pareto Chart）。
  7. 於構成比累計達 70%（A 級）、90%（B 級）、100%（C 級） 之臨界劃分群組。
  8. 依各等級商品特性配置適當保管設備（自動倉庫或流利架等）。
ABC 分析圖表
ABC 分析群組劃分

2. EIQ 分析

EIQ 分析（Entry Order, Item, Quantity）為從訂單單據（E）、單品（I）、出貨數量（Q）之相互關係多角化分析配送中心特性之手法。

作為判斷揀貨方式採用「單張訂單揀貨（Order Picking）」或「批次揀貨與總種分揀」之基準。

縱軸按出貨量由高至低劃分單品，橫軸按訂單單據數由高至低劃分顧客，於矩陣中填入訂購數量，依分佈密度選擇最佳作業系統。

EIQ 分析矩陣

分析統計結果輸出為 EIQ 矩陣表（Tera計算）

EIQ 矩陣統計表（Tera計算）

2-2. 把握出貨特性與輸配送效率之關係

顧客與現場對自社「出貨特性」之把握程度，決定了能否實現前置時間縮短幅度和順暢出庫。

出貨特性把握狀況

2-3. EIQ 分析之 3 大要素與應用

① EIQ 分析之構成要素

EIQ 法由物流顧問鈴木震先生開發，以物流基本 3 要素為分析基礎：

  • E（Entry / Order）： 訂單單據（訂單/採購單數）。呈現配送件數規模與訂單細碎度。
  • I（Item）： 品項（品目數/管理 SKU 數）。直接連結所需保管空間與儲位數。
  • Q（Quantity）： 數量（出貨件數/總物量）。作為搬運設備處理能力與卡車調配張數之基準。

※ 加上呈現商品形狀・尺寸・重量之 S（Size / Shape） 進行「SEIQ 分析」，可進行更精密之保管與裝卸設備選定。

② 透過 EIQ 圖表與散佈圖實現視覺化

運用散佈圖可將數據上的數值視覺化捕捉為「分佈」。把握大額訂單集中於何處、小額散出貨於何時段發生，可實現最佳人力配置。

EIQ 圖表
EIQ 圖表細節

2-4. EIQ 散佈圖之活用

EIQ 散佈圖

2-5. 物流規劃之現況調查表

欲使物流設施規劃成功，除數據分析外，完整調查涵蓋選址條件與僱用選址之定性與定量資訊不可或缺。

📦 在庫・保管特性

  • 主檔註冊單品數（Master 數）
  • 實體在庫單品數（常態運作數）
  • 平均與最大在庫數（箱・件）
  • 存放型態（棧板・整箱・散裝）
  • 季節性在庫波動幅度（高峰期所需空間）
※事前務必確認「換算單位（PL・箱・個）」之一致性。

🚛 出貨・選址條件（輸配送）

  • 出貨單位（棧板・整箱・散裝）
  • 每日配送件數與區域分佈
  • 主要顧客到貨前置時間（當日/隔日便等）
  • 卡車車種（大型・中型）與台數
  • 鄰近高速公路 IC 或幹線道路之交通選址條件。

👷 作業體制・僱用選址

  • 作業時段（有無深夜・夜班）
  • 所需員工總人數（每日總作業工時）
  • 周邊人口與大眾運輸等僱用選址招募難易度
  • 兼職人員招募單價（區域薪資水平）

💻 資訊系統與對接

  • 接單截單時間與發貨指示時機
  • 有無 WMS（倉庫管理系統）與儲位管理
  • 檢驗方式（HT 手持終端・影像檢驗等）
  • 配送追蹤（可追溯性）之即時性