出库订单EIQ分析.docx
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出库订单EIQ分析.docx
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出库订单EIQ分析
1.1出库订单EIQ分析
(1)订单特征值
表1-13订单的统计参数
EQ
EN
IQ
IK
IQ
IK
(出货B数/单)
(品项数/单)
(出货B数/品项.年)
(受订次数/品项.年)
(出货B数/品项.天)
(受订次数/品项.天)
1243.5
16.5
47945
664.5
191.8
2.7
(2)EQ分析
EQ分析见表1-15所示。
表1-14EQ分析
项目
图表及说明
主参数
订单数
总出货量(B)
最大值
最小值
算术平均值
全距
52275
65004429
421920
1
1243.5
421919
分析图
ABC分类
分类
出货量比率
订单数
订单数比率
出货量(B)
A类
70%
3467
7%
45501798
B类
20%
9792
19%
13001572
C类
10%
39016
75%
6501059
频次图
频度图
分析结论
1)订单订量分布较为分散,两极分化,说明订单的订量波动范围很大,可进行A、B、C分类;
2)A类订单为大订单,订量占70%,订单占总单量的7%,多为整箱出货,应优先出库。
3)B类订单为较大订单,订量占20%,订单占总单量的19%;
4)C类订单虽然总出货量很小(10%),但是其订单数较多,占总单量的75%,属于作业量最繁重的订单,主要集中在零货区,这类订单的处理应采用合理的分拣策略,提高其分拣作业效率。
(3)EN分析
EN分析见表1-15所示。
表1-15EN分析
项目
图表及说明
主参数
订单数
总品项数
最大值
最小值
算术平均值
全距
52275
862656
1103
1
16.5
1102
分析图
频次图
频度图
分析结论
1)订单的平均出货品项较多16.5种;
2)订单出货品项小,分拣作业比较适合采用合并订单分拣然后再分货的方式;;
3)由于药品体积较小且储位分区管理,且每品项的拣选量不是很大,对于零货区推荐采用批量拣取,拣选时分类的作业方式。
4)累计出货品项数(GEN)为所有订单订货品项数的累加值,可用于分析拣货时间、拣货人力需求,或作为生产率指标。
(4)IQ分析
IQ分析见表1-16所示。
表1-16IQ分析
项目
图表及说明
主参数
品项数
总出货量(B)
最大值
最小值
算术平均值
全距
7930
380203805
5008300
1
47945
5008299
分析图
ABC分类
分类
出货量比率
品项数
品项比率
出货量(B)
A类
70%
496
6%
266092798
B类
20%
1040
13%
76089740
C类
10%
6393
81%
38021267
频次图
频度图
分析结论
1)IQ分布为一般配送中心典型模式,总出货品项数为7930种,总出货最小包装数量为380203805B,品项平均出货量为47945B;
2)IQ分布极为分散,对品项进行ABC分类;
3)A类药品(占总品种的6%)属出货量大(占总出货量的70%)的主流产品,应作为规划的重点,主要根据出货量决定库容量的大小;
4)C类药品(占总品种的81%)属出货量(占总出货量的10%)非常小的货品,规划时以拣选点作为库容量设计的依据。
(5)IK分析
IK分析见表1-17所示。
表1-17IK分析
项目
图表及说明
主参数
品项数
总受订次数
最大值
最小值
算术平均值
全距
7930
5270431
20379
1
664.5
20378
分析图
频次图
频度图
分析结论
1)IK分布为一般配送中心的典型模式,总出货品项数为7930种,总受订次数为5270431次,平均品项受订次数为664.5次;
2)由IK频次图可知,品项受订次数小于453(大于1)次的订单占总订单数的71%,而受订次数超过4667次的品项仅占总品项的7%;
3)总的受订次数为所有品项受订次数之和,其大小决定了配送中心的累计拣选作业次数,可用于拣货人力的规划和拣选设备的配置。
1.2整箱出库订单EIQ-C分析
(1)整箱订单特征值
表1-18EQ-C特征值
EQ
EN
IQ
IK
IQ
IK
(出货C数/单)
(品项数/单)
(出货C数/品项.年)
(受订次数/品项.年)
(出货C数/品项.天)
(受订次数/品项.天)
12.9
4.1
270.4
84.8
1.1
0.34
(2)EQ-C分析
EQ-C分析见表1-19所示。
表1-19EQ-C分析
项目
图表及说明
主参数
订单数
总出货量(C)
最大值
最小值
算术平均值
全距
21085
272819
2043
1
12.9
2042
分析图
ABC分类
分类
出货量比率
订单数
订单比率
出货量(C)
A类
70%
1116
5%
163664
B类
20%
6311
30%
81873
C类
10%
13658
65%
27282
频次图
频度图
分析结论
1)单平均订量为12.9C;
2)订单订量分布非常分散,可进行A、B、C分类;
3)A类订单为大订单,订量占70%,订单占总单量的5%;
4)B类订单为较大订单,订量占20%,订单占总单量的30%;
5)C类订单虽然总出货量很小(10%),但是其订单数占总单量的65%,属于作业量最繁重的订单,主要集中在零货区,这类订单的处理应采用合理的分拣策略,提高其分拣作业效率。
(3)EN-C分析
EN-C分析见表1-20所示。
表1-20EN-C分析
项目
图表及说明
主参数
订单数
总品项数
最大值
最小值
算术平均值
全距
21085
86299
165
1
4.1
164
分析图
频次图
频度图
分析结论
1)订单的平均出货品项较少(4.1种),订1个品项的比例为38%;
2)订单出货品项小,高比较适合采用订单合并分拣;
3)由于订单品项重复率较低,因此对于零货区推荐采用批量拣取方式作业;
4)由于药品体积较小且储位分区管理,且每品项的拣选量不是很大,推荐采用拣选时分类的方式;
5)累计出货品项数(GEN)为所有订单订货品项数的累加值,可用于分析拣货时间、拣货人力需求,或作为生产率指标。
(4)IQ-C分析
IQ-C分析见表1-21所示。
表1-21IQ-C分析
项目
图表及说明
主参数
品项数
总出货量(C)
最大值
最小值
算术平均值
全距
5823
1574651
30503
1
270.4
30502
分析图
ABC分类
分类
出货量比率
品项数
品项比率
出货量(C)
A类
70%
361
6%
1101798
B类
20%
770
13%
315365
C类
10%
4692
81%
157488
频次图
频度图
分析结论
1)IQ分布为一般配送中心典型模式,总出货品项数为5823种,总出货件数为1574651箱,品项平均出货量为270.4箱;
2)对品项进行ABC分类,A类药品属出货量很大的主流产品,占品项数的6%,应作为规划的重点;B、C类药品属出货量较小的货品,规划时仅作一般的考虑。
(5)IK-C分析
IK-C分析见表1-22所示。
表1-22IK-C分析
项目
图表及说明
主参数
品项数
总受订次数
最大值
最小值
算术平均值
全距
5823
494367
7710
1
84.8
7709
分析图
频次图
频度图
分析结论
1)IK分布为一般配送中心的典型模式,总出货品项数为5823种,总受订次数为494367次,平均品项受订次数为84.8次;
2)由IK频次图可知,品项受订次数小于174(大于1)次的订单占总订单数的90%,超过174次的品项仅占总品项的10%。
1.3拆零订单EIQ-B分析
(1)拆零订单特征值
表1-23EQ-B特征值
EQ
EN
IQ
IK
IQ
IK
(出货B数/单)
(品项数/单)
(出货B数/品项.年)
(受订次数/品项.年)
(出货B数/品项.天)
(受订次数/品项.天)
391
16.1
14190
617
56.76
2.468
(2)EQ-B分析
EQ-B分析见表1-24所示。
表1-24EQ-B分析
项目
图表及说明
主参数
订单数
总出货量(B)
最大值
最小值
算术平均值
全距
48403
18925853
29264
1
391.0
29263
分析图
ABC分类
分类
出货量比率
订单数
订单比率
出货量(B)
A类
70%
70%
9202
19%
B类
20%
20%
9129
19%
C类
10%
10%
30072
62%
频次图
频度图
分析结论
1)订单订量分布较为分散,两极分化,说明订单的订量波动范围很大,可进行A、B、C分类;
2)A类订单为大订单,订量占70%,订单占总拆零订单量的19%,应优先出库。
3)B类订单为较大订单,订量占20%,订单占总拆零订单量的19%;
4)C类订单虽然总出货量很小(10%),但是其订单数较多,占总拆零订单量的62%,属于分拣作业量最繁重的订单,主要集中在零货区,这类订单的处理应采用合理的分拣策略,提高其分拣作业效率。
(3)EN-B分析
EN-B分析见表1-25所示。
表1-25EN-B分析
项目
图表及说明
主参数
订单数
总品项数
最大值
最小值
算术平均值
全距
48410
778351
1098
1
16.1
1097
分析图
频次图
频度图
分析
结论
1)订单的平均出货品项较多(16.1种),订1-3个品项的比例为42%;
2)订单出货品项小,比较适合采用订单合并分拣;
3)由于订单品项重复率较低,因此对于零货区推荐采用批量拣取方式作业;
4)由于药品体积较小且储位分区管理,且每品项的拣选量不是很大,推荐采用拣选时分类的方式。
5)累计出货品项数(GEN)为所有订单订货品项数的累加值,可用于分析拣货时间、拣货人力需求,或作为生产率指标。
(4)IQ-B分析
IQ-B分析见表1-26所示。
表1-26IQ-B分析
项目
图表及说明
主参数
品项数
总出货量(B)
最大值
最小值
算术平均值
全距
7756
110057501
1045265
1
14190
1045264
分析图
ABC分类
分类
出货量比率
品项数
品项比率
出货量(B)
A类
70%
739
10%
77023530
B类
20%
1257
16%
22027755
C类
10%
5760
74%
11006216
频次图
频度图
分析结论
1)IQ分布为一般配送中心典型模式,总出货品项数为7756种,总出货最小包装数量为110057501B,品项平均出货量为14190.0B;
2)对品项进行ABC分类,A类药品属出货量大的主流产品,应作为规划的重点;B、C类药品属出货量较小的货品,规划时仅作一般的考虑。
(5)IK-B分析
IK-B分析见表1-27所示。
表1-27IK-B分析
项目
图表及说明
主参数
品项数
总受订次数
最大值
最小值
算术平均值
全距
7756
4786675
16600
1
617
16599
分析图
频次图
频度图
分析结论
1)IK分布为一般配送中心的典型模式,总出货品项数为7756种,总受订次数为4786675次,平均品项受订次数为617.0次;
2)由IK频次图可知,品项受订次数小于271(大于1)次的订单占总拆零订单数的64%,而超过2669次的品项仅占总品项的11%。
1.4EIQ分析结果
总订单、整箱订单、拆零订单的统计参数见表1-28所示。
表1-28订单的统计参数
总订单
EQ
EN
IQ
IK
IQ
IK
(出货B数/单)
(品项数/单)
(出货B数/品项.年)
(受订次数/品项.年)
(出货B数/品项.天)
(受订次数/品项.天)
1243.5
16.5
47945
664.5
191.8
2.7
整箱订单
EQ
EN
IQ
IK
IQ
IK
(出货C数/单)
(品项数/单)
(出货C数/品项.年)
(受订次数/品项.年)
(出货C数/品项.天)
(受订次数/品项.天)
12.9
4.1
270.4
84.8
1.1
0.34
拆零订单
EQ
EN
IQ
IK
IQ
IK
(出货B数/单)
(品项数/单)
(出货B数/品项.年)
(受订次数/品项.年)
(出货B数/品项.天)
(受订次数/品项.天)
391
16.1
14190
617
56.8
2.5
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