3-7. 物流設施規劃中的物流分析方法與活用
為了確保相較於競爭對手的優勢，並建置無浪費的供應鏈，不依賴直覺與經驗、客觀且數據驅動型的物流設施規劃是不可或缺的。
進行新物流中心的建設或既有據點的重組時，單純「建造寬敞的倉庫」並無法取得成功。能將貨物送達客戶前的前置時間（Lead time）縮短多少的「配送便利性」、大型卡車的出入與緊鄰高速公路交流道等「交通的立地條件」，以及為了長期維持穩定的廠內營運而確保「雇用立地」這3個視角，必須進行多角度的分析與檢討。
本文將詳細解析能實現配送前置時間最小化與最佳立地選址的物流數據分析手法，以及具體的活用步驟。
1. DATA分析的背景與角色
在物流中心的設計與據點重組中，定量的數據分析是所有物流設施規劃的起點。若未進行數據分析便決定立地與規模，將會成為引發超出預期的成本膨脹與作業延誤的原因。
1-1. 為何需要DATA分析
分析物流數據的最大目的，不僅止於倉庫內的作業效率化，更在於特定出對自家企業最有利的立地條件，並進行無浪費的設備投資。
例如，透過分析出貨數據，能將客戶的地域性偏向與訂單發生頻率視覺化。藉此，自然能收斂出針對主要配送目的地能兼顧「縮短平均前置時間」與「降低輸配送成本」的最佳立地區域。此外，透過把握按時段劃分的作業波動，能精準試算所需兼職與打工人員的作業人數，亦可作為評估周邊勞動人口等雇用立地的指標。
1-2. DATA分析由誰執行
分析工作理想上不應僅由現場作業管理者進行，而是由經營企劃、業務、IT部門，以及外部3PL業者與顧問一體化的「專案團隊」來執行。這是為了擬定出同時滿足現場觀點之「營運便利性」與經營觀點之「立地投資報酬率（ROI）」雙方的物流設施規劃。
1-3. 何時進行DATA分析
不僅是在新據點成立與進行立地選址的「初期構想階段」，在定期檢討（業務改善階段）中亦應持續執行。配合客戶需求的變化靈活重新檢討前置時間與營運，將有助於維持永續的物流體制。
1-4. DATA分析所需的資訊
1-5. DATA分析所需的知識與工具
2. DATA分析手法與具體分析步驟
在物流設施規劃中，核心為「ABC分析」與「EIQ分析」。透過這些分析，能邏輯性地推導出從倉庫內動線佈局到所需的據點規模，乃至最佳的立地環境。
1）ABC分析
按單品（SKU）單位依庫存量或出貨量由多到少的種類順序排列，並將其劃分為A（高流動）、B（中流動）、C（低流動）3個群組進行思考，即為ABC分析（主要用於按單品區分的銷售分析與保管效率評估）。
■ 於物流設施規劃的活用： 透過將出貨頻率極高的A級商品配置於靠近出貨口（最短動線）處，能減少廠內的揀貨時間，大幅縮短從接單到出貨的內部前置時間。
分析步驟
- 將商品按銷售額或出貨數量由大到小重新排列。
- 計算出貨數量的整體合計。
- 計算各商品的占比（占整體的百分之多少）。
- 算出該占比的累計值。
- 縱軸配置累計占比（%），橫軸配置商品名稱（SKU）以製作圖表。
- 將累計占比的軌跡繪製為折線圖（柏拉圖 Pareto diagram）。
- 在累計占比為 70%（A級）・90%（B級）・100%（C級） 的邊界將其劃分為群組。
- 配合各等級的商品特性分配保管設備（自動倉庫或流動貨架等）。
2）EIQ分析
EIQ分析（Entry Order, Item, Quantity）是從訂單筆數（E）、單品品項（I）、出貨數量（Q）的相互關係中，多角度分析物流中心特性的手法。
這項分析被用作判斷揀貨方式應採用「單筆訂單揀貨（Order Picking / 按訂單）」或是「彙整揀貨與播種方式（Batch Picking & Sorting）」的基準。
縱軸按出貨量由多到少排列單品，橫軸按發注列數由多到少排列出貨目的地，在矩陣中填入訂單數量，並根據其分佈密度選擇最佳的作業系統。
分析統計結果輸出為 EIQ 矩陣表（Tera計算1）
2-2. 掌握出貨特性與配送效率的關係
根據客戶或現場對自家的「出貨特性」掌握到何種程度，將決定可實現的前置時間縮短幅度。透過將按時段劃分的出貨集中（高峰波動）定量化，能消除卡車等候靠泊的問題，實現順暢的出庫。
2-3. EIQ分析的3要素與應用
1）EIQ分析的構成要素
EIQ法是由物流顧問鈴木震先生所開發，將身為物流基本之以下3要素（關鍵因子 Key Factor）作為分析基礎：
- E（Entry / Order）： 訂單筆數（訂購單・發注訂單數）。代表配送目的地數或訂單的細緻度。
- I（Item）： 種類數（品目數・處理SKU數）。直接連結至所需的保管空間與儲位數。
- 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數量的基準。
※ 此外，若加上代表商品形狀・尺寸・重量的 S（Size / Shape） 進行「SEIQ分析」，將能進行更精密的保管・裝卸設備選型。
2）透過 EIQ 圖表・散佈圖進行視覺化
透過使用散佈圖，能將數據上的數值視覺化地作為「分佈」來捕捉。藉由掌握大宗訂單集中於何處、小口散件出貨於哪個時段暴增，能進行最佳的人員配置。
2-4. EIQ散佈圖的活用
2-5. 用於物流規劃的現況調查表
要讓物流設施規劃取得成功，不僅是數據分析，全面調查如下列與立地條件或雇用立地相關的定性與定量資訊亦不可或缺。
📦 庫存・保管特性
- 註冊單品數（主檔註冊數）
- 實庫存單品數（常時運作數）
- 平均／最大庫存數（箱數・個數）
- 存放型態（棧板・整箱・散件）
- 按季節劃分的庫存變動幅度（高峰期所需空間）
🚚 出貨・立地條件（配送交通）
- 出貨單位（棧板・整箱・散件）
- 每日配送目的地數與地域分佈
- 至主要客戶的到貨前置時間（當日/隔日便等）
- 卡車車型（大型・中型）與台數
- 距離高速公路交流道或幹線道路的「交通立地條件」
👥 作業體制・雇用立地
- 作業時段（有無清晨・夜班）
- 所需人員數（每日總作業時數）
- 周邊人口與公共交通工具（雇用立地確保的容易度）
- 兼職・打工的招募單價（地域工資水準）
💻 資訊系統與營運串接
- 接單截單時間與出貨指示時機
- 有無 WMS（倉庫管理系統）與儲位管理
- 檢貨方法（手持終端・影像檢貨等）
- 配送追蹤（可追溯性 Traceability）的即時性