服装企业物流中心规划EIQ分析案例报告
EIQ分析法在连锁经营配送中心的应用及实例研究
独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师的指导下进行的研究工 作及取得的研究成果 除文中已标明引用的内容外 本论文不包含任何 其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果 对本文的研究做出贡献的 个人和集体 均已在文中以明确方式标明 本人完全意识到本声明的法 律结果由本人承担
学位论文作者签名 日期 2005 年 8 月 22 日
我国连锁经营配送中心在规划与管理中存在诸多问题 这是和配送中心规划与 管理的复杂性分不开的 因为配送中心规划与管理中有很多的技术因素 其中对基 础资料进行定量定性分析是诸多技术因素之一 本文的研究就是针对这一技术因素 展开的 文章内容共有五章 第 1 章论述连锁经营和配送中心的定义 阐述配送中 心在连锁经营中的核心地位 同时指出我国连锁企业物流配送的现状并不尽如人意 无论配送中心的建设和规划还是配送中心的维护和运营都有值得改进和完善的地 方 这正是本论文的出发点 第 2 章对配送中心的规划思路进行阐述 重点论述了 配送中心规划的影响要素和规划内容 第 3 章为全文的主体部分 对配送中心规划 的基础资料分析方法----EIQ ห้องสมุดไป่ตู้析法进行了较为详细的论述 第 4 章论述了 EIQ 分析 方法在配送中心规划中的重要作用 是对 EIQ 分析法在配送中心规划与管理中的应 用进行的归纳和总结 第 5 章为 EIQ 分析法在配送中心规划与管理中应用一个实例 根据本人所收集的武汉肯德基配送中心的订单数据 进行了具体的 EIQ 分析并得出 相关结论 在处理方法上采用了一种较为简单的方法 由这一方法所得出的结论和 实际情况可能有较大的出入 因为本文的重点在于对这一方法具体操作过程进行一 个尝试 完全可以根据这一操作过程利用 Excel 在计算机上对订单资料进行完整分析 并得出符合实际需要的结论 最后对配送中心的建设和规划提供了一些可供借鉴的 建议
EIQ分析报告
仓储与配送管理课第二组小组作业成员：耿士鲁、董腾腾、丁宏燕、胡月、郭珂享作业要求：利用Excel 进行EIQ分析原始资料：某配送中心订单出货资料取样结果：试对以上数据进行EIQ分析，利用Excel做出相应的统计图，并指出该配送中心规划设计的要点是什么。
主要进行的分析为EQ分析、EN 分析，IQ分析及IK分析。
（其中该配送中心处理的货物种类为20种商品）根据分析结果撰写分析研究报告。
解：元数据按EIQ格式整理得：１、订单量(EQ)分析：主要可了解单张订单订购量的分布情形，可用于决定订单处理的原则、拣货系统的规划，并将影响出货方式及出货区的规划。
按出货数量排序后表，及Eq图：由Eq图可知：订单量分布呈逐次递减趋势，无特别集中于某些订单和范围，因此，系统较难规划。
易采用泛用性设备以增加运用的弹性，货位也以容易调整者为宜。
2. 品项数量（IQ）分析IQ分析主要了解各类产品出货量的分布状况，分析产品的重要程度与储量规模。
将IQ分析按照Q量的大小进行排序，如下表根据排序后的品项数绘出IQ曲线图如下所示：根据IQ图，我们可以看出此为配送中心常见模型，由于订单数量分布呈两极化，可利用ABC分类法作进一步分类。
ABC分类法比例为80：15：5，由此表中前三种列为A类，Xt0007和Mx0001和Xa0002类为B类，其余为C类。
规划时，可将产品分类划分储区方式储存，各类产品储存单位/存货水平，可设定不同水平。
3、订单品项数(EN)分析：主要了解订单别订购品项数的分布，对于订单处理的原则及拣货系统的规划有很大的影响，并将影响出货方式及出货区的规划。
通常需配合总出货品项数、订单出货品项累计数及总品项数三项指标综合参考。
数据经排序得表，并作出图：再来回顾EN表格总出货品项数：Nz=12订单出货品项累计次数：GN=6+2+3+3+3+1+2+2=22物流中心内总品项数为A=20.En分析结论总出货品项数是订单出货品项累计次数的一半，可知订单间的品项重复率很高，采用批量订单处理能有效地减少拣选次数，提高拣选效率。
EIQ在物流中心规划设计中的应用
文／谢 琼
随着我国经济的持续、高速发展 和物流理念的不断深入，作为物流节 点的物流中心、配送中心如雨后春笋 般在全国各地迅速发展起来。如何保 证这些物流中心、配送中心在投入运 营后的投资回报率、利用率以及周转 效率就成为投资者最为关注的问题， 这就需要在物流中心设施的规划设计 时有一个整体把握。Ｅ Ｉ Ｑ 分析是一个 很好的进行物流中心定量分析的工 具。无论是企业物流项目还是３ＰＬ企 业的合同物流项目，如果能在物流中 心规划设计时利用ＥＩＱ方法进行充分 的分析、论证，则能确保物流中心投 入运营后的正常运行，既不至于浪费 设施资源，又不至于出现设施不够用 的情况。
品项受订次数（ＩＫ）分析：分析产 品别出货次数的分布，了解产品别的 出货频率，可配合ＩＱ分析决定仓储与 拣货系统的选择。另外当储存、拣货 方式已决定后，有关储区的划分及储 位配置，也可利用ＩＫ分析的结果作为 规划参考的依据。
Ｉ Ｑ 及Ｉ Ｋ 交叉分析：将Ｉ Ｑ 及Ｉ Ｋ 以 ＡＢＣ分析分类后，可对拣货策略的决 定提供参考的依据。依其品项分布的 特性，可将物流中心规划为以订单别 拣取或批量拣取的作业型态，或者以
４．图表数据判读与分析。这是量 化资料分析过程最重要的步骤，通常 需要配合交叉分析和其他相关资料作
出综合判断分析。 订单量（ Ｅ Ｑ ） 分析：了解单张订
单订购量的分布情形，决定订单处 理的原则、拣货系统的规划，影响 出货方式及出货区的规划。通常以 单一营业日的ＥＱ 分析为主。当订单 量分布趋势越明显时，分区规划的 原则越易运用，否则应以弹性化较 高的设备为主。
品项数量（ＩＱ）分析：了解各类产 品出货量的分布状况，分析产品的重 要程度与运量规模。适用于仓储系统 的规划选用、储位空间的估算以及影 响拣货方式及拣货区的规划。
2022最新某服装企业物流中心规划EIQ分析案例报告范文eiq分析计算题
2022最新某服装企业物流中心规划EIQ分析案例报告范文eiq分析计算题【2022最新某服装企业物流中心规划EIQ分析案例报告范文】一、引言近年来，随着电子商务的快速发展和消费者需求的不断变化，物流中心在服装企业的供应链管理中扮演着至关重要的角色。
本报告旨在对某服装企业的物流中心规划进行EIQ（环境影响评价）分析，并提供相关的案例报告范文和EIQ分析计算题。
二、案例背景某服装企业计划在2022年建设一座新的物流中心，以满足日益增长的市场需求。
该物流中心将承担商品集中配送、仓储管理、定单处理等功能，涉及到大量的运输、仓储、包装等环节。
为了确保物流中心的规划与建设符合环境保护要求，EIQ分析被引入到规划过程中。
三、EIQ分析方法介绍EIQ（Environmental Impact Quotient）是一种用于评估人类活动对环境的影响程度的指标。
它综合考虑了空气、水、土壤和噪音等多个环境因素，通过计算得出一个综合评分，评估环境影响的程度。
四、EIQ分析步骤1. 采集相关数据：采集与物流中心建设相关的数据，包括运输车辆数量、货物种类、仓储面积、包装材料种类等。
2. 计算EIQ值：根据采集到的数据，使用EIQ计算公式对每一个环节进行评估，并计算出各个环节的EIQ值。
3. 分析评估结果：根据计算得出的EIQ值，对物流中心的各个环节进行评估和比较，找出环境影响较大的环节，并提出相应的改进措施。
4. 编写报告：根据分析和评估结果，撰写一份详细的EIQ分析报告，包括分析方法、数据采集过程、评估结果和改进建议等。
五、案例报告范文某服装企业物流中心规划EIQ分析报告1. 引言本报告旨在对某服装企业的物流中心规划进行EIQ分析，评估其对环境的影响程度，并提出相应的改进建议。
通过本次分析，旨在确保物流中心的规划和建设符合环境保护要求，实现可持续发展。
2. 数据采集采集了以下相关数据：- 运输车辆数量：30辆- 货物种类：服装、鞋类、配件等- 仓储面积：5000平方米- 包装材料种类：纸箱、塑料袋等3. EIQ计算根据采集到的数据，使用EIQ计算公式对各个环节进行评估，并计算出各个环节的EIQ值。
EIQABC分析法在物流中心仓储管理中的应用
将EIQABC分析法应用于物流中 心仓储管理的原因
选择EIQABC分析法来解决物流中心仓储管理问题，主要是由于其以下几个优 点：
1、针对性强：该方法能够对货物进行分类管理，针对不同类别的货物采取 不同的管理策略，提高了仓储管理的针对性。
2、效率高：通过对货物的特征进行分析，可以找出仓储管理的瓶颈和存在 的问题，从而有针对性地采取措施，提高仓储效率。
3、在制定改进措施时，要充分考虑企业的实际情况和资源状况，避免过于 理想化而难以实施。
3、成本低：该方法只需要对货 物进行分类和分析
1、需求分析：明确仓储管理的目标和需求，确定需要分析的货物特征和要 素。
2、数据收集：收集有关货物的数据，包括货物的种类、数量、质量、库存 时间等方面的信息。
3、数据分析：利用EIQ分析法对收集到的数据进行分析，找出货物之间的关 联和规律，确定货物的分类和重点管理对象。
研究方法
本研究采用EIQABC分析法对物流仓储作业进行优化。具体实施步骤如下： 1、对企业的物流仓储作业进行现状调研，了解其存在的问题和需求。
2、根据货物特性和客户需求，将仓库内的货物进行分类，并确定各类货物 的库存政策和运输策略。
3、利用EIQ分析法，对各类货物的出入库频率、数量和客户重要性进行深入 分析，确定各类货物的仓储作业流程和布局。
一、EIQABC分析法概述
EIQABC分析法是一种基于订单项数(E)、订单数量(I)、订单品项数(Q)、订 单金额(A)和产品类别(B)五个维度的分析方法。它通过对这些维度的分析，可以 帮助企业了解订单的分布和需求特征，为企业的仓储和物流规划提供数据支持。
二、EIQABC分析法在烟草商业 区域物流仓储规划中的应用
3、提高客户满意度：通过对订单数据的EIQABC分析，企业可以了解市场需 求和客户分布，为仓储和物流规划提供基础数据。这有助于提高客户服务质量， 提高客户满意度。
某企业物流规划案例分析
某企业物流规划案例分析摘要物流规划是企业发展的重要组成部分。
本文以某企业为案例，分析其物流规划实施过程中的问题和经验，为其他企业物流规划提供一定的参考。
1. 介绍物流规划是指为了达到企业物流目标，制定物流战略和决策，并通过资源配置和优化保证实现。
物流规划是企业发展的重要组成部分，可以降低物流成本，提高商品服务水平和满足客户需求。
物流规划的成功实施需要以下关键步骤：明确目标，分析需求，规划系统，制定控制措施和评估效果。
本文以某企业（以下简称“A企业”）为例，探讨其物流规划实施过程中的关键问题和经验。
A企业成立于上世纪90年代初，主营业务是服装生产和销售。
经过多年发展，A企业成为了国内知名的服装品牌，遍布全国各大城市。
不过，由于物流管理方面的疏漏，导致A企业在快速扩张的过程中遭遇了一些困境。
为了解决问题，A企业进行了全面的物流规划。
2. 明确目标首先，A企业需要明确其物流规划的目标。
对A企业而言，其物流目标很明确，就是降低物流成本，提高商品服务水平和满足客户需求。
为了实现这些目标，A企业在制定物流规划时，需要综合考虑以下因素：客户需求、运输成本、货物库存、交货日期以及市场需求、销售地域和供应链合作等。
3. 分析需求接下来，A企业需要进行对需求的全面分析。
A企业需要对其客户的需求和物流环节中的所有因素进行评估。
市场分析和客户调查可以帮助企业获得对客户需求的深入了解，并根据需求情况调整物流战略和决策。
A企业进行的市场调研结果表明，其客户主要是年轻人，对时尚、个性化和品质要求高。
为了能够满足客户需求，A企业不仅要保证产品质量，还需要做好物流管理。
因为物流服务是决定客户忠诚度和满意度的关键因素之一。
另一方面，A企业还需要考虑其内部物流环节的管理和供应商的选择。
A企业的规模不断扩大，物流管理环节也面临着新的挑战。
因此，A企业需要制定一套有效的管理制度来保证物流环节的协调和管理。
4. 规划系统在明确了目标和对需求进行分析之后，A企业开始制定物流规划系统。
五物流系统规划EIQ
19
①柏拉图分析
将订单或单品品项出货量经排序后绘图EQ IQ分布图;并将其 累积量以曲线表示出来;即为柏拉图
出货箱数 累计出货箱数
1600 1400 1200 1000
品项数
200
180
160
140
120
100
80
60
40
29
20
0 500以上
出货量的品项次数（IQ）分布图
153
39
45
52
200－500
100－200
50－100
出货量箱数
10－50
192 10以下
21
③ABC分析
在制作EQ IQ EN IK等统计分布图时;运用ABC分析法将一特定百分比内的主 要订单或产品找出;以作进一步的分析及重点管理
订单 出订货 数量Q
Q1
Q2
Q3
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 …
Q
K1 K2 K3 K4 K5
13
订单 出订货 品项数N
N1 N2 N3
N
K
注： Q1订单E1的出货量＝Q11十Q12十Q13十Q14＋Q15十…… Q1品项I1的出货量＝Q1l十Q21十Q31十Q41＋Q5l＋…… N1订单E1的出货项数＝计数Q11;Q12;Q13;Q14;Q15;……＞0者 K1品项I1的出货次数＝计数Q11;Q21;Q3l;Q41;Q5l;……＞0者 N所有订单的出货总项数＝计数N1;N2;N3;N4;N5;……＞0者 K所有产品的总出货次数＝K1十K2十K3十K4十K5十……
9
三 EIQ分析步骤
订单品项数量分析手法EIQ是从客户订单的品项 数量与订购次数等观点出发;进行出货特性的分析 订单品项数量的分析步骤说如下：
物流案例分析与实践 第13篇服装物流
案例13-3
雅戈尔集团创建于1979年，经过34年的发展，逐步确立了以品牌服装为 主业，涉足地产开发、金融投资领域，多元并进、专业化发展的经营格 局，成为拥有员工5万余人的大型跨国集团公司，旗下的雅戈尔集团股 份有限公司为上市公司。
案例13-3
雅戈尔品牌的发展： 建设大型品牌形象店是成为品牌企业的重中之重，
案例13-1
李宁体育用品集团（原广东李宁体育用品有限公司，以下简称“李宁公 司”）由世界著名的体操王子李宁出任董事长、总经理。李宁公司的使 命就是：以体育激发人们突破的渴望和力量。致力于专业体育用品的创 造，让运动改变生活，追求更高境界的突破！
案例13-1
仓储： 共有两个一级仓储中心和全国十三个分公司。 为了集中网络优势促进销售，一边把全国十三个分
流公司。 选择承运商时首先非常重视招标的流程合理，其次
是重视招标上的专线承运商。 选择的物流公司都是中等规模，无论什么情况李宁
公司的货物首发。
案例13-1
供应链管理： 对需求的管理。 是outsourcing（外包）型企业。 正在寻找一种新的供应链的管理系统思路。
案例13-1
物流信息化： 已采用全球化的ERP软件SAP系统。 把各部门整合在一起是企业用ERP系统最主要的目的
案例13-4
“美特斯·邦威”是美特斯邦威集团自主创立的 本土休闲服品牌。美 特斯邦威集团公司于1995年创建于中国浙江省温州市，主要研发、生产、 销售美特斯·邦威品牌休闲系列服饰。
案例13-4
虚拟经营 十年探索 在美特斯·邦威为代表的一批服装企业看来，有着
非凡的意义； 通过虚拟经营、特许加盟的方式，美邦已经建立一
经销前客户是我们的“合作 伙伴”，我们双方是一种合作关 系。
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服装企业物流中心规划E I Q分析案例报告
文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
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第一部分：XX配送中心物流基础分析
面对一场改变企业竞争力和产业创新的流通革命，面对XX配送中心物流保障的迫切需求，经过内部和外部专家多次论证，XX配送中心决定导入先进的物流管理技术和组织方式，改造XX配送中心。
在运作初期，XX配送中心为区域配送中心（RDC）、转运站式发货中心（FDC）综合功能的整合性配送中心，未来将定位于支持华北及西北其它平台的大北方区域配送中心（NDC）。
XX配送中心在相当长的一个阶段还是对公司的发展起支持作用，性质上是集团内部的第三方物流服务，未来将依托在集团供应链中作延伸增值服务。
作业模式上，全面推进SKU管理，推动SKU管理在全集团各个流程上的应用；作业空间上，以无限追求订单满足效率为设计基点，将仓储库改造为配送型的拣选库；根据订单的流量、流速、品项结构确定合理的空间和拣取作业设备，使配送中心承担更多与客户紧密相关的服务，方便订单满足和合理的线路配载，采用合理搬运方案；
1配送物品特性综述：
配送中心的配送产品主要为鞋类、服装类和器材类为主，现有库存共有7大类商品服装类、鞋类、器材类、高尔夫类、青少类、宣传品和器材辅料，约105种小类，4487种商品，区分至尺码的商品种类为11180种。
根据订单的分析，过去的一年出入库产品为5大类产品，服装类、鞋类、器材类、宣传品和器材辅料，68种小类，3932种商品。
除货架与模特等特殊箱皮外，主要商品以四方形箱装为主，按照XXDC提供的数据统计，目前已经有1434种规格的箱皮。
按照目前库存量为加权，现
有产品的标件包装规格模数为75.8cm*44.2cm*36.2cm，单箱占地约0.33平方米，单箱体积约为0.12立方米。
不考虑库存数量加权的方式，按现有产品众数计算的标件包装规格模数为71.5cm*50.5cm*33.5cm，为男慢跑鞋、专业训练鞋、男网训练鞋的箱皮规格。
2订单季节性变动趋势分析；
项目组对全年的历史订单资料进行分析，来推估未来趋势的变化，找出各种可能的变动趋势或周期性变化，有利于资料的分析。
个周期为1年，销售的旺季为7月、8月、9月和12月，销售淡季为1月、3月、5月、6月和11月，季节性变动的差距超过3倍以上，销售旺季为7月份，为年平均线的1.5倍，2月、4月、10月的出入库区间恰好处于年平均线的位置。
如果集团年销售增长率在15%左右，配送中心的改造规模应以中期需求量为依据，为满足未来长期递增的需求，物流中心可以预留空间及考虑设备扩充的弹性，设备以分阶段投资方式为宜（一期应满足2.5-3年的需求量）。
3订单与数量(EQ)分析；
对1月—12月全年订单数据分析，配送中心处理的订单总数Σ
N=21451，累计出货箱数348212.2箱，平均日出货量967.25箱，最大日出货日为7月3日，出货量为9081.15箱，最大日处理订单数337张。
EQ分析主要可了解单张订单订购量的分布情形，可用于决定订单处理的原则、拣货系统的规划，并将影响出货方式及出货区的规划。
EQ分析见附表1所示。
4
主要了解各类商品出货量的分布状况，分析各类商品的出货量和重要程度。
IQ分析结果可用于仓储系统的规划、仓储设备选用和储位空间的估算，对拣货方式及拣货区的规划也有一定影响。
经品项数量（IQ）的统计
分析知,1—12月份实际出库的品项为3932种，累计出货箱数为348212
6
将IQ及IK以ABC分析分类后，可对XX配送中心未来的拣货策略及区域分配提供参考的依据。
由于XX订单具有极其明显的需求零星化及出货不均衡的特点，IQ分布还不足以作为货品ABC分类的依据，IQ量与IK量是否对称是决定未来配送中心仓储系统规划选用、储位空间估算、存储货位划分及拣选方式和拣货区域设置的重要分析点，因为结合出货量与出货频率进行分析时，整个仓库仓储拣货系统的规划才会更加趋于实际。
数据分析中将出货量图以ABC分析将品项依出货量分为ABC（大、中、小）三类，并产生对照组合后进行交叉分析，可将货品特性分为以下3类9个群组：
数据分析显示绝大部分品项的IK-IQ类型为KLQL组群（6447种），占种品种的80%，即物流中心的拣货策略以订单别拣货为主。
KHQL组群的商品不存在。
a)KHQH群组和KMQH群（A类）
KHQH群组以风衣、夹克、专业训练鞋、棉风衣、男女童慢跑鞋为代表，其中99%为服装和鞋类，还包括部分一款袜子和包装类宣传品，共276种，年出货量及单月（日）出货量均很大，为出货量最大的主力产品群，每次订货量为1.14箱，通常出货天数较多且出货频繁，而使积累的年出货量放大，托盘货架仓储系统应以此类为主，仓储区以固定储位较佳。
为提高配送中心的拣货效率，在总体以订单别拣选的模式下，针对KHQH组群建
议可根据订单状况及配送对象结合采用批量拣取的作业方式，再配合分类作业处理。
KMQH群组以户外极限鞋、慢跑鞋、部分运动包、配件为代表。
其仓储特征与KHQH相同，但除货次数少，平均出货箱数为3箱，拣货以按订单方式拣货为主。
值得注意的是虽然棉风衣、沙滩裤属于KHQH群组类产品，但他们都具有明显的季节特征。
b)KLQH群组（A类）
以老款鞋、护膝、赞助类运动包、促销类宣传品、订货会专用宣传品、条码为代表，共30种，总出货量大，受订次数较少，但月（日）出货量较大，集中于少数几天内出货，平均出货箱数为116（件）箱，是容易造成拣货系统混乱的可能因素。
若以单日量为基础规划易造成空间浪费及多余库存，采用弹性储位规划，平置专区存放。
进货周期宜缩短而存货水平较高，以应付单日可能出现的较大出货。
c)KHQM群组（A类）
以休闲裤、沙滩裤、网球裤裙为代表，共27种，绝大部分品项为服装类产品，年出货量适中，但受订次数较高，订单批量在0.4箱之间，考虑采用托盘货架底层或拣选架存放。
d)KMQM群组（B类）
以休闲包、运动包、帽子、男女袜、童慢跑、女慢跑为主为代表，共445种，还包括部分宣传品和足球，年出货量适中，但受订次数适中，出货皮量在0.67箱，可将拣货区可与存储区合并。
e)KLQM群组（B类）
KLQM群组棉风衣、沙滩裤、卫裤、体恤和辅助器材等季节性产品，新品运动包、老款慢跑鞋、训练鞋为代表，共496种，年出货量适中，但受订次数较低，出货批量较大，平均为7.54箱，宜货架顶层或平置存放。
f)KMQL群组和KLQL群组（C类）
KMQL群组和KLQL群组属于C类，产品本身体积小，出货量小，受订频次低，分别占有211种和占有2566个品种，是容易造成仓储空间利用率低，使周转率降低的主要产品群，KMQL群组以运动女袜、应季宣传品、休闲包，出裤频次相对较高但出裤量极小，KLQL产品群以马甲、休闲裤、泳衣、T恤、裤群、背心等季节性产品，库存不固定时有时无，以及体积较小的男女袜、护具为代表。
仓储规划时，可采用存储拣选式货架，仓储区与拣选区置于相临区域，对其中整箱货，拣货区可与存储区合并规划以减少库存。