第2章 EIQ分析摘要
I. EIQ分析的目的
EIQ分析是分析龐大的出貨資料，並從結果中推導出物流中心的系統計畫，以及選定最佳物流機具的手法。
II. 將資料化為「活資訊」
為了讓分析成功，必須要有將單純的傳票資料轉換成對實務有幫助之資訊的步驟。
- 抽樣（Sampling）： 用具代表性的1天或1星期的資料來掌握整體的傾向（型態），並另外用尖峰時的資料來掌握最大負荷。
- 統一單位（正規化）： 使用換算係數，將散裝、箱裝、棧板混雜的資料予以統一，使現場真正的作業負荷視覺化。
- 階層化： 根據特性（重量・溫層）或ABC等級進行分組，以進行高精度的配置計畫。
III. EIQ的定義
1. E（Entry：訂單件數）
接單的「目的地」數量。只要交貨目的地不同，就會算作另一個Entry，以正確掌握配送路線或卸貨負荷。
2. I（Item：品項數）
庫存管理的最小單位（SKU）。將在物理上有所區別的物品算作1個品項（Item），以推導出揀貨時存取貨架的次數。
3. Q（Quantity：數量）
作業量的總體。如果形狀差異很大，就要進行分組，以防止選錯保管設備。
| 客戶(E) \ 品項(I) |
I1 |
I2 |
I3 |
I4 |
I5 |
I6 |
EN (項數) |
EQ (數量) |
| E1 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
- |
5 |
14 |
| E2 |
2 |
- |
4 |
6 |
7 |
- |
4 |
19 |
IV. 訂單特性的分析
訂單大小（Order size）
指各訂單的內容（數量EQ與品項數EN）。透過掌握每次的訂單規模，將有助於決定包裝形態或揀貨手法。
訂單模式（Order pattern）
物流中心整體的訂單大小分佈狀態。藉此來判定是摘果式揀貨（Single picking）還是播種式揀貨（Batch picking）比較有效率。
V. 9個關鍵因素（Key factor）
| 分類 | 指標 | 內容 |
|---|
| 基本要素 | E / I / Q | 訂單件數 / 品項數 / 訂單數量 |
| 接單特性 | EQ / EN | 每1件的訂單數量 / 每1件的品項數 |
| 出貨特性 | IQ / IK | 每個品項的出貨量 / 每個品項的出貨頻率 |
| 整體傾向 | 大小 / 模式 | 訂單的規模感 / 表格整體的分佈狀態 |
VI. 分析手法的整合
EIQ分析會透過結合以下手法，來突顯物流的實際情況。
- ABC分析： 根據重要度進行分級。
- 頻率分析： 掌握資料的離散程度與數量集中的區間（Volume zone）。
- PCB分析： 每個包裝形態（棧板・箱裝・散裝）的相關分析。
