📊 全データ集計及び特性Tp

出荷データ全体の統計情報・物流特性表示タブ - 詳細説明書

📋 タブ概要

🎯 「全データ集計及び特性Tp」とは
全データ集計及び特性Tp（全データ集計及び特性タブページ）は、
条件抽出後の全出荷データ（T200テーブル）を統計的に集計し、
物流特性を数値で示すタブです。

このタブでは、出荷先数、アイテム数、行数、物量の合計だけでなく、
出荷先当たり・アイテム当たりの平均値や、
ケース入数・PL積付数・ケース容積・ケース重量の最大・平均・最小といった
詳細な物流特性を一覧表示します。

このタブは自動計算・読み取り専用であり、
条件抽出後に自動的にデータが更新されます。

🎯 目的と役割

主な目的

  • 全体像の把握: 抽出データ全体の規模・構成を数値で理解
  • 物流特性の把握: 1出荷先当たり、1アイテム当たりの平均値を確認
  • 設備設計の基礎データ: ケース寸法、重量、パレット仕様などを把握
  • 処理能力の推定: 全行数、全物量から必要設備能力を推定
  • データ検証: 異常値（最大・最小）を確認し、データ品質をチェック

システム内での位置づけ

項目 内容
親フォーム 1出荷データ分析.vb
親TabControl データ分析Tc
タブ名 全データ集計及び特性
TabPage名 全データ集計及び特性Tp
タブ順序 TabIndex = 3（EIQデータ分析の次）
データソース T200（条件抽出後の出荷データ）
T230（ケースバラ全集計）
T250（ケース容積最大平均最小）
更新タイミング 条件抽出_計算Bt クリック後に自動実行

🖼️ 画面構成

階層構造

全データ集計及び特性Tp内にはTabControl1が配置され、2つのサブタブで構成されています。

コントロール名 種類 内容
TabControl1 TabControl サブタブを管理するコントロール
目隠しTp TabPage サブタブ1: 全データ集計から見た特性を表示
ケースバラ日別集計Tp TabPage サブタブ2: 日別の物量推移を表示
全データ集計から見た特性Dgv DataGridView 統計情報を9行×9列の表形式で表示
📘 「目隠しTp」の名前について
サブタブ1の名前は内部的に「目隠しTp」ですが、実際には全データ集計から見た特性の表示タブです。
開発時の名残と思われますが、機能的には統計情報表示の中核タブです。

📊 全データ統計

表示項目（項目1）

📦 全出荷データの合計値

抽出後のT200テーブル全体の集計値が表示されます。

項目 内容 単位
出荷先数 ユニークな出荷先の総数 件
アイテム数 ユニークなアイテムの総数 件
行数 出荷レコード数（出荷回数） 行
バラ数 ピース単位の総個数 個
ケース換算 ケース単位の総数 ケース
PL換算 パレット単位の総数 PL
容積換算 総容積 ㎥
重量換算 総重量 kg

表示例

項目1 出荷先数 アイテム数 行数 バラ数 ケース換算 PL換算 容積換算 重量換算
項目1数値 200 1,000 5,000 50,000 10,000 500 1,200 60,000

📐 単位当たり計算

出荷先当たり

🏢 1出荷先当たりの平均値

全体の合計値を出荷先数で割った値が表示されます。

項目 計算式
アイテム数/出荷先 全アイテム数 ÷ 全出荷先数
行数/出荷先 全行数 ÷ 全出荷先数
バラ数/出荷先 全バラ数 ÷ 全出荷先数
ケース換算/出荷先 全ケース換算 ÷ 全出荷先数
PL換算/出荷先 全PL換算 ÷ 全出荷先数
容積換算/出荷先 全容積換算 ÷ 全出荷先数
重量換算/出荷先 全重量換算 ÷ 全出荷先数

アイテム当たり

📦 1アイテム当たりの平均値

全体の合計値をアイテム数で割った値が表示されます。

項目 計算式
出荷先数/アイテム 全出荷先数 ÷ 全アイテム数
行数/アイテム 全行数 ÷ 全アイテム数
バラ数/アイテム 全バラ数 ÷ 全アイテム数
ケース換算/アイテム 全ケース換算 ÷ 全アイテム数
PL換算/アイテム 全PL換算 ÷ 全アイテム数
容積換算/アイテム 全容積換算 ÷ 全アイテム数
重量換算/アイテム 全重量換算 ÷ 全アイテム数
📌 平均値の活用
  • 出荷先当たり: 顧客別の平均出荷規模を把握 → 配送計画に活用
  • アイテム当たり: アイテム別の平均出荷量を把握 → 在庫管理に活用

📈 最大・平均・最小

ケース入数

📦 1ケース当たりのバラ入数

T200テーブルの「ケース入数」列から、最大・平均・最小を集計します。

項目 意味
ケース入数 最大 最も多くバラが入るケース（例: 100個/ケース）
ケース入数 平均 全ケースの平均入数（例: 50個/ケース）
ケース入数 最小 最も少ないバラ入数のケース（例: 10個/ケース）

PL積付数

🏗️ 1パレット当たりのケース積付数

T200テーブルの「PLケース積付数」列から、最大・平均・最小を集計します。

項目 意味
PL積付数 最大 最も多くケースを積めるパレット（例: 50ケース/PL）
PL積付数 平均 全パレットの平均積付数（例: 30ケース/PL）
PL積付数 最小 最も少ないケース積付数（例: 10ケース/PL）

ケース容積

📏 1ケース当たりの容積（㎥）

T200テーブルの「ケース容積」列から、最大・平均・最小を集計します。

項目 意味
ケース容積 最大 最も大きいケース（例: 0.150 ㎥）
ケース容積 平均 全ケースの平均容積（例: 0.050 ㎥）
ケース容積 最小 最も小さいケース（例: 0.010 ㎥）

ケース重量

⚖️ 1ケース当たりの重量（kg）

T200テーブルの「ケース重量」列から、最大・平均・最小を集計します。

項目 意味
ケース重量 最大 最も重いケース（例: 30.0 kg）
ケース重量 平均 全ケースの平均重量（例: 15.0 kg）
ケース重量 最小 最も軽いケース（例: 5.0 kg）
💡 最大・最小値の活用
  • 最大値: 設備仕様の上限設計に活用（例: 最大ケース重量30kgに耐えるコンベア設計）
  • 最小値: 異常値チェック（例: ケース入数が1未満ならデータ不備）
  • 平均値: 標準的な設備仕様の基準（例: 平均ケース容積50Lで棚設計）

🏗️ パレット仕様

表示項目

📦 パレット荷姿情報

パレットの寸法・重量・許容荷重が表示されます（プログラムで設定された標準値）。

項目 内容 単位
PL幅 パレットの幅（標準: 1100mm） mm
PL奥行 パレットの奥行（標準: 1100mm） mm
PL高 パレット自体の高さ（標準: 144mm） mm
荷高 積載荷物の高さ（標準: 1700mm） mm
荷全高 パレット高 + 荷高（合計高さ） mm
PL自重 パレット自体の重量（標準: 20kg） kg
PL許容荷重 パレットに積載できる最大重量（標準: 1000kg） kg

ケース寸法推定

📐 標準ケース寸法の推定

平均ケース容積から、標準的なケース寸法（W×D×H）を推定します。

推定ロジック

  • 幅:奥行:高さ = 5:4:3 の比率を仮定
  • 平均ケース容積（㎥）から逆算して寸法を算出
  • 推定値はラベル（MidW_L、MidD_L、MidH_L等）に表示

表示例

  • W（幅）: 500mm
  • D（奥行）: 400mm
  • H（高さ）: 300mm

📖 使用方法

基本操作

  1. 条件抽出を実行
    • 「EIQデータ分析」タブで条件を設定
    • 「条件抽出_計算Bt」ボタンをクリック
    • ⇒ T200テーブル生成 + 統計計算実行
  2. 「全データ集計及び特性」タブを選択
    • データ分析Tcのタブ一覧から選択
    • ⇒ 統計情報が表示される
  3. サブタブを選択（オプション）
    • 「目隠しTp」: 全データ統計を確認（デフォルト表示）
    • 「ケースバラ日別集計Tp」: 日別推移を確認
  4. データを確認
    • 全データ集計から見た特性Dgvの内容を確認
    • 必要に応じてスクリーンショットやExcel貼付で保存
⚠️ 注意事項
  • このタブは読み取り専用です。データの編集はできません。
  • 条件抽出を再実行すると、表示内容が自動的に更新されます。
  • 抽出条件を変更した場合は、必ず条件抽出_計算Btを再実行してください。

📚 データの解釈

全体規模の判断

項目 解釈のポイント
出荷先数 少ない（～100件）: BtoB専門型
多い（1000件～）: BtoC・小売型
アイテム数 少ない（～500件）: 専門商材
多い（5000件～）: 総合商社・問屋型
行数 出荷頻度の指標
行数÷期間日数 = 1日当たり出荷件数
PL換算 必要な保管スペース・トラック台数の目安

平均値の活用

項目 活用法
行数/出荷先 1出荷先当たりの平均出荷回数
多い（50回～）: 頻繁な小口配送
少ない（～5回）: まとめ配送
ケース換算/出荷先 1出荷先当たりの平均ケース数
配送車両サイズの目安
行数/アイテム 1アイテム当たりの平均出荷回数
多い（100回～）: 高回転アイテム
少ない（～5回）: 低回転アイテム
PL換算/アイテム 1アイテム当たりの平均PL数
在庫保管エリアのサイズ設計に活用

異常値の検出

項目 チェックポイント
ケース入数 最小 0 または 1 未満 → データ不備の可能性
ケース容積 最大 極端に大きい（例: 10㎥）→ 入力ミスの可能性
ケース重量 最小 0 kg → データ欠損の可能性
PL積付数 最大 物理的に不可能な数値（例: 500ケース/PL）→ 計算エラー

💼 活用例

ケーススタディ1: 倉庫面積の推定

目的

必要な倉庫面積を推定する

手順

  1. 全データ集計及び特性Tpで「PL換算」を確認（例: 500PL）
  2. パレット1枚当たりの必要面積を設定（例: 1.5㎡/PL ※通路含む）
  3. 必要面積 = PL換算 × 1.5㎡/PL = 500 × 1.5 = 750㎡
  4. 在庫係数を加味（例: 2倍バッファ）= 750㎡ × 2 = 1,500㎡

期待される効果

  • ✅ 倉庫面積の概算値を迅速に算出
  • ✅ 新規倉庫の賃貸・建設計画の基礎データ

ケーススタディ2: 配送車両の台数推定

目的

1日当たりの必要配送車両台数を推定する

手順

  1. 全データ集計及び特性Tpで「PL換算」を確認（例: 500PL/月）
  2. 1日当たりのPL数を算出 = 500PL ÷ 30日 = 16.7PL/日
  3. 2トン車の積載能力を設定（例: 2PL/車）
  4. 必要車両台数 = 16.7PL ÷ 2PL/車 = 約9台/日

期待される効果

  • ✅ 配送計画の基礎データ取得
  • ✅ 車両調達コストの推定

ケーススタディ3: データ品質チェック

目的

入力データの異常値を検出する

手順

  1. 全データ集計及び特性Tpで「最大・平均・最小」を確認
  2. 異常値を発見:
    • ケース入数 最小 = 0 個 → データ欠損
    • ケース重量 最大 = 500 kg → 入力ミスの可能性
  3. 元データ（T200テーブル）を確認し、修正
  4. 条件抽出を再実行して数値を再確認

期待される効果

  • ✅ データ品質の向上
  • ✅ 誤った設計・計画の防止

📚 まとめ

🎯 全データ集計及び特性Tp の特徴
  • ✅ 全体像の把握: 抽出データ全体の規模・構成を数値で理解
  • ✅ 単位当たり計算: 出荷先当たり・アイテム当たりの平均値を自動計算
  • ✅ 物流特性の可視化: ケース入数、PL積付数、容積、重量の最大・平均・最小
  • ✅ 設備設計の基礎データ: パレット仕様、ケース寸法推定を表示
  • ✅ データ検証: 異常値の検出によりデータ品質をチェック
  • ✅ 自動更新: 条件抽出後に自動的に計算・表示
📖 使用推奨パターン
  1. 条件抽出後の第一確認: 抽出データの規模と妥当性を確認
  2. 設備設計前のデータ収集: 必要な倉庫面積・車両台数の推定
  3. データ品質チェック: 最大・最小値から異常値を検出
  4. 顧客別・アイテム別特性の把握: 平均値から標準的な出荷パターンを理解
  5. レポート作成: 統計情報をスクリーンショットで保存し、報告資料に活用
🎓 統計情報の重要性
全データ集計及び特性Tpは、物流システム設計の基礎データを提供します。

EIQ分析や従来分析が「どのアイテム・出荷先が重要か」を示すのに対し、
このタブは「全体としてどれだけの規模・特性か」を示します。

両方を組み合わせることで、マクロ視点とミクロ視点の両面から
物流システムを最適設計できます。