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举例说明eq分析的用途
举例说明eq分析的用途
【篇一:
举例说明eq分析的用途】
作为物流系统的数据分析方法,通常被用到的方法是按照订单量的由多到少的顺序排列,或按照每个种类的库存量呀,出库量的由多到少的种类顺序排列,再将它们分为abc3个类别进行考虑的abc分析法.
对每个订单件数(e)的出货量(q)和每个种类(i)的出货量进行abc分析的eq分析或iq分析,它们是研究仓库系统的一个有效的分析方法.
图4.1是将iq分析图表化了的iq曲线的实例,图4.2是将各个种类的iq数量累计起来以后的数值用图表表现出来的刀iq曲线,将刀iq曲线
放在右轴,然后与iq曲线表现在同一图表中的实例.
这些图表也被称为帕雷特图*,美国ge公司的一个叫狄克(d.h.dickie)的人将这种曲线应用于在库管理,提倡将库存品种分为a,b,c类来运用的就是abc分析•虽然到百分之多少就被归为a类或b类的a,b,c分类方法有多种多样,但适当地进行分类也是无妨的.
而在生产线关系中,这个曲线取制品(product)的p,称为pq曲线.因为在物流关系中种类(item)和数量(quantity)是关键要点,所以笔者分别取它英文的头一个字母,将它命名为iq分析,而针对客户进行的出货量分析则被取名为eq分析.eq分析中的e是orderentry.
*注:
因为在19世纪末,意大利经济学者帕雷特(v.parato)将这种图表运用在表示国民收入的分析中,故命名为帕雷特图.(图略,请参考日文版资料)
另外劳伦斯曲线是美国经济学者劳伦斯(m.c.lorenz)于横轴取人员的
百分率,纵轴取收入额的百分率,将国民收入按照由多到少的顺序进行排序,并图表化的东西.
2.eiq分析
物流系统的研究如果只进行订单件数和数量的eq分析,种类数和数量
的iq分析,那是不够的,必须更进一步地分每个订单(e)上哪个种类的产品被订购了多少,进行这样的订单(e)与其内容(i)和(q)的关系的eiq分析.
用3维图表示各个客户(e)和每个客户(e)的订单种类(i)及订单数量(q)之间的关系,y轴上是订单客户(e),x轴上是种类(i),z轴上是订单数量(q),这样一来各个订单(e)的每个种类(i)的订购数量(q)就可以显示为图4-3那样的柱状图.
在eq分析中,虽然说某个客户的订单很大,但是却不知道它是1个种类数量大还是全部的种类数量都大•还有在iq分析中,虽说某个种类被
大量的出货,但是却不知道是1张订单的出货量还是多张订单总和起来的量.
关于这个订单内容,分析的方法是eiq分析,其分析的结果是规划物流系统呀配送中心系统,特别是订单拣货系统(orderpickingsystem)时不可欠缺的东西,它是研究运用什么样的机器才好,批次拣货和订单别拣货,运用哪一种方式比较好,怎样运用才能提高配送中心的效率,另外
所需人员的计算等指标的简单有效的方法.因为eiq的数据和pos系
统的数据是相同的,所以也可以作为出货的预测数据呀
drp(distributionrequirementplanning)的数据来灵活运用.
3.eiq表
各个客户(e)哪个种类(i)的货物分别订购了多少个的订单传票的一览表就是eiq表,它还更进一步体现各个客户订购了多少个种类(几点)的
货物的订单点数(en)和各个种类的货物是多少家客户重复订购了的订单重复数(ik).
这个eiq表是eiq分析的基本数据,1983年被命名为eiq表.eiq表跟出库传票一样,也可以说跟pos的数据一样.eiq表实例如表4-1所示.
4.iq的流程
物流系统就是物的流动的系统,通常它是处理哪个种类(i)的货物流动了多少数量(q)的系统,所以在考虑物流系统时必须经常把i和q放在
心上•因为种类和数量的iq总是通过物体的流动而不断的变化,所以必
须经常通过iq来考虑系统整体.
要戴着iq的眼镜注视系统的运作,一边观察运作中的iq变化,一边思考,我想可能这样说还更确切•正因为这样,所以如果能巧妙地利用iq,那么对物流系统的理解也更容易.iq被用于智能指数的省略,那么也可以说物流iq是表现物流系统特性水平的智能指数.
5.eiq的流程
配送中心的物品是在有了订单(e)以后才开始动起来.所以,配送中心系统在iq上再进一步增加e的eiq的运作是关键因素,因此配送中心系统要戴着eiq的眼镜去观察,这一点是很重要的.
不光是配送中心,在研究物流系统时eiq的眼镜也是必不可少的.物流系统只通过iq的眼镜就能明白很多的东西,但如果再戴上eiq的眼镜的话,就能明白更多的东西.
6.q,iq,eiq的眼镜(图4.5)
因为物流就是物体的流动,所以其数量(q)就是关键的因素,只是通过考虑数量(q)的q的眼镜,也能看到不少的东西•更进一步,如果使用iq的眼镜,eiq的眼镜,就能知道更详细的东西•在物体的流动过程中,e,i,q的数值通常都是在变化的,所以为了能时常地看到它们的变化,就必须
透过eiq的眼镜来观察系统•使用iq的眼镜来读取物流系统的数据的实例如下所示.
7.用iq曲线来观察的不同行业仓库的特性
关于iq曲线该怎么样看,我们把图4.6的iq曲线看作是表现一般的配送中心特性的曲线,那我们把它分为a,b,c3个类别,然后来试着推定一下各个类别所代表的物流中心都具备有什么特性吧.
种类(i)的数值是作为例子随便取的数据•数量是1个月的也好,1天的也好都没有关系.
(1)a类别
这个类别是指1个月的出货种类在1〜500种的范围,表示各个种类出货多少的情况.这是少品种大量出货的类别.啤酒,牛奶,果汁等饮料厂家比较适合这种配送中心的行业.⑵b类别
这个类别表示1个月的出货种类多达500~3000种冲品种中量出货,各个种类的出货量也比较大.食品呀药品等的批发商,家电厂家的电气制品(零件除外)等的配送中心等多属于这一类别.
⑶c类别
以上是从iq曲线看到的行业的推定,即使是相同的行业,只要规模不同数量也会变多,所以这是彻底从iq曲线来看的有代表性的行业推定思维方法,也是怎样读取数据的练习.
将图4.6的iq曲线按照1〜500,500〜3000,3000以上的a,b,c类别大
致进行了一下区分,象这样进行a,b,c分组时,我们都可以考虑到我们能推定它为什么样的配送中心.
这种情况下,由a,b,c全部的类别构成的物流中心,只有a,b类别,或者只有b,c类别构成的物流中心也是可能存在的.
所以,从iq曲线我们可以读取到a型,b型,c型,还有ab型,bc型等等
各种配送中心的特性.
如果配送中心的特性相类似,那么它所使用的系统也会相似,所以它也可作为物流系统的计划呀订单拣货的计划时的参考.
再有,不同的配送中心的iq曲线被根据情况相应地分为a,b,c类别,那也是可能的.iq分析虽然是简单的分析手法,但是它对物流系统,配送系统的决定起到一定的作用,所以一定要灵活运用.
8.根据iq曲线进行的配送中心的特性分析
图4.1和图4.2分别为表现某配送中心1个月的出货种类和出货数量的关系的iq曲线以及它的累计曲线,我们从曲线来研究以下这个配送中心的特性吧.
图的左侧纵轴是每个种类的出货数量(q),右侧的纵轴是各个出货数量
较多的种类的累计数量Eq,横轴上是种类(i).
1个月中的出货种类为500种,1个种类的做到出货量为1000个,最小出货量为1个,坐标的由左向右按照出货数量的多少顺序排列,然后
将其累计起来做成Eq曲线,表示总出货量为81000个.
现在将50种以内的算为a类,51~200的算为b类,201~500种的算为c类,然后就a,b,c各个类别进行研究.
a类为1~50种,也就是说占总出货种类数的10%,用Eiq曲线来计算50种以前的出货数量的话,就是35000个,占总出货量81000个的大
约44%.b类为51~200种,也就是全部种类的30%,29000个,占总出货数量的35%.c类为201~500种,占全体的60%,17000个,占总出货量的21%.
将a,b类合起来看,200个种类,也就是全部种类的40%,占总出货数量的79%,而剩下的60%的种类,也就是300种,占剩余的21%.这些在表4.2中都有体现.
这就意味着即使不全部实施自动化,机械化,只将整体的40%自动化,
就可以处理总出货量的79%.
而如果要将a,b,c类的所有种类都自动化,机械化,因为a,b,c各个类别的货物移动数量不同,所以不是用1个物流机器来将所有货物自动化,而必须研究最适合它们各个类别的物流机器,再将它们组合起来运
用.
以上说的40%的种类占出货总量的79%只是针对举例的iq曲线而言的,当然iq曲线发生变化的话,这个结果也会发生变化.
一般比较多的情况是出货种类20~30%的货物的出货量占总出货量的
80%左右.还有,上面的例子所讲到的是相对于1个月中出货的种类而
言,占40%的a,b类的出货量为总出货量的79%,但一般库存的种类
会比出货的种类要多,所以相对于库存的所有种类来考虑a,b类的%
的话,说不定占库存种类数20%的种类出货量占到总出货量的80%左
右.
经常听到人们说库存种类太多了,管理起来很难,但是如果做成iq曲线,就可以明确的把握现实状况.另外,在考虑机械化,自动化的时候,通常都是考虑针对所有种类实施自动化,机械化.但是如果用iq曲线来考虑
的话,就可以知道一般只要将20%的货物的出货自动化,机械化,就能
实现出货数量80%的量的自动出货.
我们刚刚是以一个月的出货量为例说明了iq曲线,那么以1年为单位
也可以,还有如果每个月都做成iq曲线,就可以通过它很好地了解季节的变动.当然用每周,每天的数据做成iq曲线的话,就能把握更详细的特性.
iq曲线跟数值不一样,它能让我们用眼睛确认仓库的特性,还能进行比较,也是向相关人员进行说明是的一种简明易懂的曲线.
物流系统,订单拣货系统是每天都开展的业务,所以首先做成1天的iq曲线,就能很好地了解配送中心的作业状况.如果有特别忙的日子,从高峰日的iq曲线开展研究的话,就能清楚地看到作业的问题点等等.
9.iq曲线和物流机器
iq曲线对物流机器的选定很有用处.选定物流机器时,要考虑机器的拣货速度,成本以及出货频率等其他条件来进行选定,所以光凭iq曲线是
不能选定物流机器的,但是它肯定是选定物流机器时的一个标准•先用
iq曲线大致选定机器,然后再确认拣货速度,成本等其他条件,最后再正式选定物流机器•图4.7体现的是iq曲线和物流机器的关系.
(1)少品种,大量类别
品种少数量多的象啤酒这样的商品有堆积在栈板上的,还有保管在栈
板架上或立体自动仓库里的.
(2)中品种,重量类别
出货量变小,如果由栈板单位变为箱单位,那么就在箱立体自动仓库或箱流动架上.(3)多品种,少量类别
出货量变得更少,如果种类不是很多的话,则变成从箱中分成散货的流动架或回转架,如果还要更少量的话,则变成多层架.
沿着iq曲线,按以上的顺序排列物流机器,所以只要分析iq曲线,就能选定某种程度上的
物流机器.
另外,基本上沿着iq曲线就能排列机器的顺序,所以即使是在组合了各种机器的物流系统中,如果没有按照iq曲线排定的物流机器的顺序选定机器,那么系统机器的选定上就有问题•例如,使用了立体自动仓库和多层架2中机器的系统中,如果使用箱立体仓库或流动架等的话,系统
的效率会更好•还有,如果流动架和回转架也按照iq曲线的顺序来的话流动架在上面,回转架排在下面,所以如果不按照这个顺序来选定机器的话,系统的效率就会变低.
10.受数量q
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- 举例说明 eq 分析 用途
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