前言
前言
本講座是為正在評估於物流改善中導入EIQ分析的人，以及想學習ABC分析以外之分析手法的人，所編寫的實用指南。
- 從基礎到應用： 透過在各章中使用案例進行解說，讓您能學會分析的「解讀方式・思考方式」。
- 實務上的Excel活用： 在第15章中，刊載了使用Excel的具體分析範例（例題EX0）。
- 展開至計畫： 如何解釋分析結果，以及如何將其反映到物流中心的系統計畫中，內容架構能讓您有系統地理解這一連串的流程。
Ⅰ 解讀資料分析結果
資料分析雖然很常被執行，但光是看著分析結果是不夠的。重要的是要思考該如何解讀那個結果，以及該如何活用它。
「觀察資料、解讀資料、思考資料。」
Ⅱ 讓資料變得容易解讀
設計手法的選擇
- ABC分析： 鎖定重點管理項目（熱銷品或重要顧客）。
- 頻率分析： 掌握資料的離散程度與數量集中的區間（Volume zone）。
- 適用EIQ分析： 以訂單（E）、品項（I）、數量（Q）這3個軸來整理資料，藉此突顯出是少量多樣，還是以大宗顧客為中心等現場的特性。
- 圖表化（視覺化）： 讓人能直觀地理解從數值表中無法察覺的急劇變化或特異資料。
Ⅲ 該如何解讀分析結果
在設計物流中心時，如果依賴主觀或直覺，將會導致設備過剩或不足，以及作業效率的下降。
1. 決定中心「容量」的基本分析
- 出貨量的變動分析： 算出最大庫存量（容量的大小），以及出貨的尖峰（人員配置）。
- 庫存週轉率： 掌握商品會滯留多久，並設計保管效率。
2. 根據EIQ分析進行判斷
在物流中心計畫中，EIQ分析將成為「動線」或「自動化」的判斷標準。
Ⅳ 資料烹飪（Data Cooking）
整理了將資料活用於提升揀貨效率的「工程（食譜）」。
1. 備料：資料的分類
- 供總量揀貨（Total picking）用： 將所有訂單加總，為了從貨架上一次拿過來所使用的資料。
- 供訂單揀貨（Order picking）用： 依照每位顧客的包裝單位分開的資料。
2. 調味：最佳化
- 依儲位順序重新排列： 建構最短動線，排除作業員多餘的步行。
- 重物優先配置： 為了讓包裝更穩定，將重物配置在清單的最前面。
3. 擺盤：能見度
將數量標示為粗體、將箱裝單位與散裝單位用不同顏色區分等，讓容易解讀直接與防止錯誤產生關聯。
| 烹飪前（原始資料） | 烹飪後 | 在現場的效果 |
|---|---|---|
| 依接單順序的清單 | 依動線順序的清單 | 縮短步行距離、減輕疲勞 |
| 全品項平鋪直敘的顯示 | 強調重要・特殊品 | 減少錯誤出貨、提升檢驗效率 |
| 複雜的數值表 | 直觀的圖表・圖解 | 讓新人人員成為即戰力 |
Ⅴ 針對資料分析結果的思考方式
資料分析會從了解過去，進化到預測未來的階段。
- 了解過去： 確認發生了什麼事（例如：出貨件數增加）。
- 進行解釋： 推定為什麼會發生（例如：促銷活動或季節性需求）。
- 進行預測： 預測接下來會變怎樣，並建立人員或庫存的假說。