物流數據分析・培訓資料

4-2. 物流設施規劃中的物流數據分析與現況調查手法

1. 物流設施規劃所需的物流數據分析預備知識

1-1. 公司內部各部門看待物量視角的差異與落差

著手進行物流數據分析時，首先應理解的是「企業內部因部門不同，看待物量的視角完全不同」這一事實。若未理解此視角差異便推進數據分析，會導致設計出的物流設施規劃與現場營運產生極大落差。

• 經營・會計部門（金額視角）：

  以營業額或進貨額等「金額（日圓/新台幣）」來掌握物量。高單價且輕巧的商品與廉價且龐大的商品在金額上被同等看待，但倉庫內的占有面積與作業負荷卻截然不同。

• 業務部門（銷售數量視角）：

  以銷售件數或整箱數等「數量」來掌握。然而，這並未考量到「何時、以何種外包裝型態（棧板、整箱、單件）、發送至哪個配送目的地」等裝卸屬性。

• 物流部門管理者（數量・容積視角）：

  以「出貨箱數」、「重量（kg/t）」、「容積（CBM/M3）」來掌握，並評估卡車的裝載率與倉庫的保管效率。

• 物流系統設計者（時間軸×商品屬性×出貨方法）：

  為了擬定具具體實效性的物流設施規劃，需要更進一步，「沿著24小時、全年波動等『時間推移（時間軸）』，立體地掌握商品屬性・出貨方法・外包裝型態（PCB）與物量之間的關係」。

1-2. 數據表現的深化（從「點」到「線」，進而到「面・多維度」）

僅憑單一出貨合計數量等「點」的數據，無法設計出適當的物料搬運設備與移動動線。需建構呈現自出貨源至出貨目的地移動的「線（From-To）」，進而跨越並結合「時間軸（按時段波動）」、「外包裝型態（PCB）」、「作業區域面積（㎡）」等概念的多維度數據模型。藉此，即可無縫展開至作為基本系統的 EIQ 分析與 EIQVT 分析。

1-3. 配送中心的營運特性與「PCB分析」的重要性

擔負銷售物流的配送中心，存在著與生產物流倉庫不同的嚴格營運特性。

• 嚴格的前置時間限制： 必須在接獲出貨指示的截單時間（Cut-off time）至卡車出發間的短暫時間窗口內，完美完成揀貨、檢貨、包裝與裝車。
• 逆順序備貨（卸貨順序）： 卡車的裝車順序，必須以配送目的地巡迴路線中卸貨順序的「完全逆順序」進行準備。
• 外包裝型態的轉換（Transformation）： 需要具備將以棧板（P）或整箱（C）進貨的商品拆箱，並以整箱（C）或單件・散件（B）單位拆分出貨的功能。

將進貨、保管、出貨各工序的外包裝型態模式劃分為 P（Pallet 棧板）、C（Case 整箱）、B（Bara/Piece 散件/單件） 3 個單位進行定量分析的手法即為 PCB分析。對於「P進➔B出」比例極高的現場，需要廣闊的單件揀貨區與高功能 WMS；而在「C進➔C出」較多的現場，以自動分揀機為主的物流系統較為有效，這是系統選型的決定性因素。

1-4. 主要物流設備的處理能力（系統設計的能力基準）

將透過物流數據分析推導出的「高峰期需求處理量（箱/小時、件/小時）」與下列物料搬運設備的標準處理能力進行對照，即可精算得出無過不足的物料搬運設備台數與產線數。

標準物流設備・系統名稱	標準處理能力參考（基準值）	適用的主要作業・出貨區域
A型自動揀貨機（Pic Machine）	1,200 物流箱（折疊箱） / 小時	小物品・高流動單件商品的高速揀貨
SAS（整箱順序出庫系統）	600 箱 / 小時	中流動整箱商品的自動緩衝・順序出庫
高速單件/整箱分揀機（Sorter）	2,000 〜 10,000 箱（個） / 小時	分批揀貨後的二次分揀・按配送目的地分揀
高速分流匯流輸送帶線	2,000 〜 6,000 箱 / 小時	自多個揀貨區匯流整箱・檢查線
皮帶輸送帶 (搬送速度 20〜70m/分鐘)	1,800 〜 3,600 箱 / 小時	固定規格箱的區段分揀・水平搬運線

2. 數據分析前執行的精密現況調查與缺失處理

2-1. 活用現況調查表同時萃取定性・定量數據

進入物流數據分析前的必經流程，即是配送中心現場的現況調查。透過標準化的現況調查表單整理僅憑數據（CSV等）無法掌握的物理限制與人力營運成本。

2-2. 大型製造商物流數據中「缺失與填寫錯誤」頻發的結構性原因

執行物流數據分析時，任何人皆會面臨的最大障礙即是「提供之數據（核心數據・WMS數據）的缺失與輸入錯誤」。特別是普遍被認為數據管理嚴格的大型製造商，其出貨數據中商品尺寸（三方外寸）、容積（CBM）或重量的未輸入・不一致，發生機率高得驚人。這背後存在著以下現場營運上的結構性原因：

• 1. 日常業務（接單・出貨・請款）中未格式化使用該項目（數據形骸化）：

  核心系統或 WMS（倉庫管理系統）在設計階段，預先準備了「商品容積（M3）」、「長・寬・高尺寸」、「整箱重量」等輸入欄位。然而，若日常接發單或請款行政僅以「箱數」或「個數」單位即可完成，日常業務便不需要這些容積・尺寸項目。結果導致商品主檔註冊時數值留空，或是輸入虛設值（如「0」或「1」等）的營運方式被固定下來。

• 2. 貨主（業務・企劃）與物流現場管理單位的落差：

  新商品投入時，負責主檔註冊的業務或商品企劃部門雖對「銷售金額」或「每箱入數」極為注意，但對包裝後的「外箱尺寸」或「棧板堆疊層數」等物流屬性數據的優先度往往被低估。若未建立物流部門實際檢貨・測量並回饋更新主檔的營運機制，數據將在未經維護的情況下持續累積。

• 3. 多個工廠・委外倉庫導致輸入規則非標準化：

  越是大型的製造商，在全國擁有的製造工廠或委外 3PL 倉庫就越多。若各據點間未統一「按單件尺寸註冊抑或按外箱尺寸註冊」、「單位是公釐（mm）還是公分（cm）」等輸入規則，整合全公司數據時便會多發數量級錯誤或單位混亂（填寫錯誤）。

2-3. 主檔缺失・異常數據的修正與數據補全處理

在假設存在此類製造商特有數據缺失或填寫錯誤的前提下進行現況調查，並將其適當修正・補全至數據分析用交易數據的邏輯納入考量。

• 商品三方外寸・重量缺失修正： 當商品主檔未填入外寸（W×D×H）或重量數據時，定義計算並代入按類別劃分之平均容積的規則。
• 混雜異常數據的判別： 判別門市間調撥、退貨紅黑數據、測試出貨、零出貨・負數出貨數據等，並自分析用交易數據中適當排除或另行統計。
• 數據全件核對（平衡一致）： 排除・修正異常值後，務必驗證提供的總銷售箱數或總個數是否與分析用資料庫的合計值 100% 一致。確保數據源的可靠性，將決定物流設施規劃的說服力。

3. 物流ABC、ABC分析，以及EIQ分析的比較與角色

在物流設施規劃中的物流數據分析，需要依據目的區分使用不同的分析手法，或是加以組合進行多角度驗證。

EIQ分析的概念與對物流系統設計的應用

由物流顧問鈴木震先生體系化的 EIQ分析，是能自出貨交易數據直接推導出物流設施規劃所需功能需求的極強大物流數據分析手法。

• E（Entry / Order）： 每日訂購單筆數・配送目的地客戶數（Order數）
• I（Item）： 處理商品・SKU的種類數（Item數）
• Q（Quantity）： 出貨數量・訂購個數・重量（Quantity）

交叉統計這3個要素，並視覺化為矩陣或分佈曲線（EQ曲線、IQ曲線、EN曲線等），即可客觀・邏輯性地決定「適合單筆摘取揀貨（Order Picking）」或是「適合整批播種揀貨（Batch Picking＋二次分揀）」等物流系統的骨架。

4. EIQ分析的實務步驟與落實至系統建置

讓物流設施規劃走向成功的 EIQ分析，會依據以下 8 個步驟嚴格推進：

1. 現場訪談・現況調查： 基於調查表掌握現場的物理限制、人力營運以及隱性知識規則。
2. 數據清理・建構資料庫： 匯入提供的出貨歷史紀錄（3個月〜1年分），並與商品主檔或客戶主檔串接。
3. 按月・按日物量統計與目標日設定： 製作全年・按月的波動圖表，並選定平均日及全年高峰日（最大日）等分析目標日。
4. 製作物流物料流程圖（Material Flow）： 將自進貨至出貨的外包裝型態（PCB）變化，以及預期的作業動線・處理流程視覺化。
5. 反映將來成長模擬數據： 基於貨主的事業計畫，建構乘上將來物量成長率（SKU數增加、出貨個數增加、配送目的地增加）的未來數據。
6. EIQ指標的多角分析・處理能力計算： 執行EQ分析（按客戶出貨量）、IQ分析（按商品出貨量）、EN分析（每訂單SKU數），計算所需的處理能力（箱/小時）。
7. 24小時時間行程表（Schedule）驗證： 製作按時段作業負荷圖表，驗證兼職人員配置與設備能力（Srougput/吞吐量）的妥當性。
8. 製作物流設施規劃書・提案文件： 落實為涵蓋設備選型根據、動線佈局圖、投資報酬率（ROI）的基本規劃書。

自分析推導出現場營運的基本概念

EIQ分析的結果，並非將所有作業皆交由過度自動化的設備，而是能定義出「高流動A級品採用物料搬運自動化」、「低流動C級品採用固定貨架的低科技營運（附帶作業支援的人工手作業）」等具備高性價比的混合型營運概念。

5. EIQ分析的實務統計範例與還原至動線佈局設計

在實際的物流設施規劃中，EIQ分析會運用 SQL 資料庫等統計・解析數百萬件的出貨明細數據。

直接還原至動線佈局圖（空間設計）

物流數據分析・EIQ分析的最終目標並非單純觀看分析畫面，而是將其落實至實際的「配送中心平面動線佈局圖（圖面）」。

• 高流動・大宗區域（A級 × P/C外包裝型態）： 配置於緊鄰卡車月台的最前排，直接串接堆高機或自動分揀機以將搬運距離極小化。
• 中流動區域（B級 × C/B外包裝型態）： 配置於導入數位揀貨（DPS）或自動搬運機器人（AMR）的貨架區，最佳化步行動線。
• 低流動區域（C級 × B外包裝型態）： 配置於倉庫深處或高層夾層（Mezzanine Rack），將坪效（空間利用率）極大化。