第1節 EIQ分析

EIQ分析とは

EIQ分析は、出荷データからE（Entry：出荷先）、I（Item：商品）、**Q（Quantity：数量）**の相関を分析する手法です。その源流は、物流現場で古くから行われてきた「種まき作業（バラピッキング）」の際に作成される「種まき表」にあります。

Tera計算では、このEIQ分析に商品の寸法要素を加えた**「SEIQ」**という考え方をベースにしており、ケース、パレット、容積、重量といった実務的な単位への換算を具現化しています。

主な分析アウトプット

1. EIQ表（種まき表）

縦軸にアイテム、横軸に出荷先を配置した巨大なマトリクス表です。

特徴: アイテムを出荷数量の多い順にソートして表示します。
実例: 例えば430出荷先 × 1,984アイテムの規模では、人間の目では一度に読み取れないほどの膨大なデータ量となります。
分析のヒント: 上位出荷先に空欄がある場合、特定の日に出荷を分散させる運用（緊急出荷のみ対応し、通常出荷は休みなど）が行われている傾向を読み取ることができます。

2. EIQ散布図

EIQ表の各セル（1マス）を出荷実績の有無に応じて点で表現し、出荷データ全体を一画面で可視化したものです。

役割: 出荷データの全体的な分布傾向を直感的に把握するのに適していますが、詳細な物量（Q）までを読み取ることは困難です。

3. EIQマトリクス表

EIQ表を「アイテム5ブロック × 出荷先5ブロック」の計25ブロックに分割して集計した表です。

実務上のメリット: 物流機器の選定や設備の割り振りを検討する際に、非常に扱いやすい区分けとなっています。
柔軟な計算: 数量だけでなく、ケース数、パレット数、容積などの単位に換算して表示可能です。
ランキー比率: Tera設定により、全体を100%とした各ブロックの物量比率（ランキー比率）を定義し、データ加工時に比率を変更することも可能です。

第１項 EIQ表の作成

表は、全出荷データ対象にバラ数の多い順位にアイテムがソートされている出荷日2022/05/09のデータ。
出荷先順位1及び２は出荷されていないので空欄、スクロールすることにより全438出荷先の数値を表示している。
アイテム数が1984有るので表示範囲やPC負荷による処理速度のを考慮し66ページに分轄して表示している。
この表の大きさは430行*1984列、このままでは人間の目では読み取れない。

所見：
上記表で出荷先1及び2が空欄になっている。この空欄は上位1・2出荷先は出荷されていない。、多分、下位アイテムで緊急出荷アイテムはあるが、出荷はお休みの日である。
このような意図的に出荷日を分散させる運用は多くの配送センタにある。

第2項 EIQ散布図の作成

EIQ表の1マス（セル）を点で表現し、出荷データ全体を一画面で表示した表がEIQ散布図である。

表は、EIQ表を全体表示するために出荷されているセルを打点で表した散布図である。
残念ながら全体の傾向は見えても物量を見出すことはできない。

第3項 EIQマトリクス表の作成

EIQ表を、アイテム5ブロック＊出荷先5ブロック＝25ブロックに分けて集計したものがEIQマトリクス表である。
経験から、システム設計時、機器設備を割付付けるに都合の良いブロック分け数と考えている。
この表は、必要に応じてケースやPL・容積に換算した数値を計算することが可能。
従来計算と同時に表示しているので、従来計算方法と比較しながら学習してほしい。

表は、アイテム数132あるCケI_A1ブロック1099レコード（行数）出荷しており、CケE_A1ブロック上位21発送先に488行
CケI_A2ブロック185行等、CケI_A1ブロック合計1009行（300出荷先）出荷していることをあらわしている。

所見
EIQマトリクス表はTera設定で、下記表のように全体100％として、各ブロックにランキー比率（％）の物量が割り当てられている。
ランキーについては「第２章 Tera計算0_出荷データ加工」参照。

各ブロックの比率は、Tera計算0_データ加工時、Tera設定の変更により変えることが出来る。
ランク分けは、出荷データ全体を対象に分析集計して行われる。出荷日を指定した抽出EIQマトリクス集計は、多少比率偏差がでる。