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Tera計算_参考 公式仕様書

Tera計算_参考 総合説明書

バージョン 1.0 | 2022年6月更新

物流技術研究所 寺本敏幸

Tera計算_参考は、物流倉庫における出荷データを多角的に分析するための総合分析ツールです。 EIQ分析（Entry-Item-Quantity分析）を中心に、配送センターの最適な規模や作業効率を計算・可視化します。

💡 EIQ分析とは？
物流センターの出荷データを「E（Entry: 出荷先）」「I（Item: アイテム）」「Q（Quantity: 数量）」の3つの視点から分析し、最適な倉庫レイアウトや作業方法を導き出す手法です。

1. システム概要と技術スタック

🎯 主な目的

🛠️ 技術スタック

Visual Basic .NET Windows Forms OLE DB Microsoft Access Database Chart Controls Microsoft Excel Integration

2. システム構成

主要なフォーム

📊 メニュー画面

Tera計算_参考メニューF

  • システムのエントリーポイント
  • EIQ詳細分析への遷移
  • 従来計算への遷移

📈 EIQ詳細分析画面

tera計算4_参考EIQF

  • 6つのタブで構成
  • データ作成から可視化まで
  • 条件抽出機能付き

📋 従来計算画面

Tera計算4_参考従来計算F

  • 全データ集計
  • 日別分析
  • ABC分析

3. 機能詳細

1) EIQデータ作成タブ

出荷データをインポートし、EIQ分析用データベースを構築します。

2) EIQ曲線図タブ

出荷データの推移を時系列グラフで可視化します。

3) EIQ散布図タブ

Entry（出荷先）とItem（商品）の関係を散布図で表示します。

4) EIQ表タブ

集計結果を表形式で詳細表示します。

5) EIQマトリクスタブ

出荷先と商品のクロス集計をマトリクス形式で表示します。

6) 条件抽出タブ

特定の条件でデータを絞り込んで分析します。

7) バラ出荷コンテナ換算タブ

バラ出荷をコンテナ単位に換算して分析します。

4. 分析指標の詳細

指標分類 指標名 記号 説明
ケース出荷 行数 C行 ケース出荷の伝票行数
バラ数 Cバ ケース内のバラ個数換算
ケース数 Cケ 出荷ケース数
PL数 CPL パレット換算数
容積 C容 総容積（m³）
重量 C重 総重量（kg）
バラ出荷 行数 B行 バラ出荷の伝票行数
バラ数 Bバ バラ個数
ケース換算 Bケ バラをケース換算した数
PL換算 BPL バラをパレット換算した数
容積換算 B容 バラの総容積（m³）

5. データベース構造

主要テーブル

テーブル名 説明 用途
T000_出荷データ 元データテーブル Excelからインポートした生の出荷データ
T130_全出荷集計 全期間集計テーブル 全データの総合集計結果
T230_日別集計 日別集計テーブル 出荷日ごとの集計データ
T670_EIQ散布図ランクData ランク付けテーブル 散布図表示用のランク分類データ
📁 データベースファイル： 出荷データ.accdb
📄 入力ファイル： 出荷データ.xlsx（Sheet1を使用）

6. 従来計算機能

全データ集計

日別集計チャート

出荷単位別集計

ABC分析

ケース寸法推定

7. システム設定・推奨環境

ユーザー登録機能

試用版有効期限： 2026年12月31日まで

システムには以下の機能が含まれます：

データ保存パス

データファイルはアプリケーション実行ディレクトリに保存されます。
System.Environment.CurrentDirectoryを基準パスとして使用。

推奨設定

8. 使用方法と実践活用

基本的なワークフロー

  1. データ準備：
    • 出荷データをExcelファイル（出荷データ.xlsx）に整理
    • 必須項目：出荷日、出荷先、商品コード、数量、ケース/バラ区分
  2. データインポート：
    • メニューから「EIQ詳細分析」を選択
    • 「EIQデータ作成」タブでデータ読込
  3. 分析実行：
    • 各タブで目的に応じた分析を実施
    • グラフや表で結果を確認
  4. 結果活用：
    • ABC分析で重点商品を特定
    • 散布図でパターンを発見
    • 集計結果を意思決定に活用
⚠️ 注意事項

🎓 EIQ分析の実践的活用例

倉庫レイアウト最適化

  • A商品を出荷エリア近くに配置
  • 出荷頻度の低い商品を奥に配置
  • 動線距離の最小化

要員配置計画

  • ピーク日の人員増強
  • 作業量に応じたシフト調整
  • 繁閑差の可視化

在庫管理改善

  • ABC分析による重点管理
  • 回転率の高い商品の特定
  • デッドストック削減

コスト削減

  • ケース出荷比率向上
  • ピッキング効率化
  • 輸送コスト最適化

9. トラブルシューティングと技術仕様

よくある問題と対処法

📝 技術仕様

データベース接続： Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source=出荷データ.accdb

モジュール構成： K1.vb（共通モジュール）、Database.vb（DB操作）、Tera計算_EIQ.vb（EIQメイン処理）、Tera計算_従来計算.vb（従来計算処理）

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