EIQ-pcb分析案例解析
EIQ分析:

目录设计材料:某新华书店 (2)1.EIQ数据分析: (3)2.订单数量EQ分析: (3)3.订单品项EN分析: (4)4.品项数量IQ分析: (5)5.品项受定次数IK分析: (6)6.PCB分析: (7)7. EIQ分析结总览表 (8)8.建议 (9)设计材料:某新华书店由于新华书店的订单数据过于庞大,因此仅抽取一段时间的订单资料进行分析。
以下是新华书店抽取的14张订单,15个品项的商品的一周发货清单,数据如下表1-表4。
要求:(1)根据表1-表4所给数据,假设1P=12C,1C=12B,请按教材219-222页的内容进行EQ分析、EN分析、IQ分析、IK分析、PCB分析及相应的交叉分析。
(2)利用EIQ分析结果对图书拣方式、分拣设备选择、图书储位分配等决策给出适当的建议分析1.EIQ数据分析:2.订单数量EQ分析:ABC分析:从整个图表中可以得到以下结论:20%的订单占了31%的出货量,50%的订单占64%的出货量28%的订单占了18%的出货量,没有出现少订单占大部分出货量的情况,总的来说订单占出货的比例为线性变化。
但是差距在一个不算太大的区间,不用对少部分订单做特殊处理。
EQmax分析;EQmax:为226托盘,EQmin为87托盘。
订货品项数为13项,项数较多,不是少样多货类型,而且没有EQ=1的情况出现,所以也不适合采用批次拣货。
3.订单品项EN分析:合计订货品项数114项。
EN度数分析:分析得没有突出特别项目,所以不需要考虑订单别拣货方式。
4.品项数量IQ分析:分析可知在所有订单品项中,第5种品项占了出货的50%,第4和第6分别各占14%好10%。
由此我们可以对5项和4、6项做特别对待,加强这几种产品的管理策略,对其进行重点管理。
5.品项受定次数IK分析:GIK=GEN=114项IK度数分析:分析可知IK=1的项目为1,占比为6.7%左右,IK=1比例低,说明出货次数少的产品少,从以上折现图看出产品的出货频次没有特别的规律。
第五章 PCB质量保证及失效案例分析

5.3.2 PCB化学镍金(ENIG)失效机理及控制
黑焊盘的由来
ENIG最为PCB和BGA封装基板焊盘表面处理,主要用来防止Cu焊盘 的氧化,并得到可焊接的表面。黑盘是和ENIG处理的相关失效。 在元件组装过程中,焊料对焊盘不润湿,不润湿的焊盘会显著变 黑---黑盘的最初来源。 牙签试验 机械性能测试
PCB润湿不良的分类及原因
润湿不良的原因
不润湿: 焊盘严重氧化(通常表面处理工艺有关系) 焊盘受到有机物等污染 焊盘表面存在杂志膜(如不可焊的白油)等物质
反润湿: 焊盘氧化: 焊盘表面处理异常(HASL和ENIG)
注:反润湿和不润湿的最大区别在于直接接触面的可焊性存在差异。
PCB焊盘润湿不良照片
润湿不良分析方法
案例2 PCB短路开路
1 样品描述:所送5种型号的PCB有开路和短路现象。
分析结论
1)PCB电镀工艺不良是过孔开路的主要原因。 2)PCB基材(包含外层粘接材料和内层芯板粘接材 料)PTE偏大,会进一步加剧过孔开路。
2 外观检查
相邻导线 由于铜箔 相连造成 短路
2
2 外观检查
炭膜相连导致短路 3 分析结论
结论: 镍层扩散至金镀层浅表面而氧化以及镍层存在较严重的裂 缝降低了PCB焊盘的可焊性,从而导致焊盘上锡不良。
案例8 PCB焊盘氧化腐蚀导致器件脱落案例
样品外观照片及脱落后焊盘照片
1)金部分未溶解 2)存在锡元素
SEM&EDS分析
未脱落的焊点金相分析 1)存在润湿不良 2)镍层存在腐蚀
SEM&EDS分析
EIQ数据分析详解

EIQ分析 数据
订单资料 库存总类数 PCB资料库
一系列的 系统轮廓
一系列的 限制条件
方案1 方案2 方案3
限制条件1 限制条件2 限制条件3
一系列的 限制条件
经济性 法律性 环境变化速度
2.4 EIQ分析应用
一、订单变动趋势分析
▪ 长期趋势:长时间内呈现渐增或渐减的趋向 ▪ 季节变动:以一年为周期的循环变动 ▪ 循环变动:以一固定周期(如月、周)为单位的变动趋势 ▪ 偶然变动:一种不规则的变动趋势
交叉分析
▪ 在进行EQ、IQ、EN、IK等ABC分析后,除可就
订单资料个别分析外,亦可以就其ABC的分类进 行组合式的交叉分析。如以单日别及年别的资料 进行组合分析,或其它如EQ与EN、IQ与IK等项 目,均可分别进行交叉组合分析,以找出有利的 分析资讯。其分析过程先将两组分析资料经ABC 分类后分为3个等级,经由交叉组合后,产生 3×3的九组资料分类,再逐一就各资料分类进分 析探讨,找出分组资料中的意义及其代表的产品 族群。在后续的规划中,如结合订单出货与物性 资料,亦可产生有用的交叉分析数据。
K1
T2
E1
EIQ分析技术

N12
N22 N2 K2
T2 …
合 计
E2
…
单品出货量 单品出货次数
…
单品总出货量
单品出货次数Biblioteka Q1K1Q2
K2
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Q5
K5
Q
-
N
24 K
注: Q1(品项I1的出货量)=Q1l+Q12+Q13+Q14+Q15十… Q(所有品项的总出货量)=Q1十Q2+Q3+Q4+Q5+… Kl(品项I1的出货次数)=K11+K12+K13十K14十K15+…
分析数据加以图表化,这些数据、图表即为EIQ的资料分
析结果。
通过EIQ分析,可以得到许多有用的信息,对物流配送中
心的规划和改善具有重要意义。
26
EQ/EN/IQ/IK主要分析项目及意义
分析项目
a.订单量 (EQ)分析
说明
单张订单出货数量 的分析
目的
研究订单对货物搬运作业能力的 要求
b.订货品项数 (EN)分析
订单出货 数量
Q11 Q21 Q1 -
订单出货 品项
N11 N21 N1 K1
E1
T1
E2
…
单品出货量 单品出货次数
E1
Q112
Q212 Q12 K12
Q122
Q222 Q22 K22
Q132
Q232 Q32 K32
Q142
Q242 Q42 K42
Q152
Q252 Q52 K52
Q12
Q22 Q2 -
4
常见于物流系统的储运单位组合型式如下表所示:
基于EIQ和PCB的配送中心设备决策模型的研究-好

97
第 3 期 ( 总第 209 期 ) 2011 年 3 月
工业技术经济
Journal of Industrial Technological Economics
No 3 ( General, No 209) Mar 2011
2 3
自动化程度的影响 配送中心拣选作业的自动化程度主要决定了
采取自动化的储存和拣选方式 , 只是相对于摘果 式的拣选分拣方式, 要在拣选后利用手工或自动 分拣机进行订单的拆分。 对于摘果式还是播种式的决策依据可以通过 EIQ 分析中的 EN 和 IK 分析获得。按当日 EN 值 ( 订单品种数 ) 及 IK 值 ( 货物出货频次 ) 的分布 判断出货品项数的多寡和货品周转率的高低 , 确 定不同的分拣作业方式。EN 值越大表示一张订单 所订购的货物品种数越多, 货物的种类越多越杂
第 3 期 ( 总第 209 期 ) 2011 年 3 月
工业技术经济
Journal of Industrial Technological Economics
No 3 ( General, No 209) Mar 2011
基于 EIQ 和 PCB 的配送中心设备决策模型的研究
1
孙军华 李 林 2 ( 上海理工大学 , 上海 200093) ( 同济大学 , 上海 200092)
球范围的快速流通 , 电子商务的日渐成熟 , 也提 出了对产品快速流通的要求 , 产品的快速流通和 商品的快速交货对物流环节的配送运输和配送中 心的快速分拣提出了极高的要求。近几年 , 国内 外在物流配送方面的研究大都集中于配送运输网 络规划和配送中心选址方面 , 而对于选址后的配 送中心内部的设备选择、拣选分拣的流程优化方 面讨论甚少。 在配送中心系统规划的设备决策方面, 王转 , 贺文文指出配送中心 的需求分析包 括流程分析、 物料分析、 EIQ 分析、 PCB 分 析、需求 变动趋势 分析等 , 提出了结合订单出货资料与物品包装储 运单位的 EIQ- PCB 分析 , 将订单资料以 PCB 的 单位加以分类, 再按照各分类分别进行分析和进 行关联及交叉分析, 得到更易于对仓储及拣货区 进行规划的分析结果[ 1] 。论文列举了配送中心的 典型储区和其储运模式 , 分析了各储运模式下的 物流设备配置。杨玮, 刘昌祺等指出仅对订货件
基于EIQ和PCB的配送中心设备决策模型的研究

2 1 年 3月 01
工 业 技 术 经 济
o Id s il c h oo a E o o c f n uta c nl ̄cl c nmis r T
N. G o3( 哪浏 ,N .0 ) o2 9
Ma . 0 1 r2 l
基 于 E Q和 P B的配送 中心设 备决 策模 型 的研究 I C
设 备 ,计算拣 货 作 业人 员 的数 量 ,正 确 选 择成 批
商 品的快速交 货 对 物流 环节 的配送 运 输 和配送 中 心 的快 速 分拣 提 出 了极 高 的要 求 。近几 年 ,国 内 外在物 流配送 方 面 的研究 大 都集 中于 配送 运输 网
络规划 和配送 中心选 址 方 面 ,而 对 于选 址后 的配
M a .0l r2 1
表 1 由 P B分 析决 定 的 基本 拣 选 模 式 C
B ,因 为对 于配 送 中 心来 说 ,很 少 的产 品 是 单 品 的方 式进货 ,一 般最小 单元 为 C 。 所 以通过 对货 物 配送 中心 所有 货 物 的 P B分 C 析 ,可 以帮 助配送 中心 确定 不 同 的储 运作 业 区域 。 不 同的储运作 业 区域 由于 货 物 储存 和拣 选 的集 装 单 元 差异 ,会 选 择不 同 的储 存 、拣选 和搬 运设 备 。
某 个物 品的储 存 和拣 选 出货 单 位 。很 多文 献 里将 配送 中心 的储运单 位分 为如表 1 5类 。 的
作者简介:孙军华 ,上海理工大学管理学院工业工程研究所讲师 ,同济大学经济与管理学院博士研究生。研究方 向:质量管理、物流 与供应链管理 。李林 ,上海理工大学管理学院副教授。研究方向 :质量管理和物流管理 。
EIQpcb分析案例.doc

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6.2
按照上文所述的EIQ分析步骤,对肯德基配送中心的订单品项数量分析如下:
(1)订单出货资料的分解:首先将肯德基三十份订单进行编号,并对订单的16个品项进行编号如下:I1代表的出货品为鸡块,编号为86110001,其它依次是,I2为86110002,I3为86110004,I4为86110006,I5为86110007,I6为86110009,I7为86110048,I8为86110010,I9为86110075,I10为86110084,I11为86110299,I12为86110280,I13为86110253,I14为86110266,I15为86110267,I16为86110268,将以上品项数按顺序写在订单上,最后将其填入出货资料表格中,可得如下表6.1所示的出货EIQ表:
EIQ-pcb分析案例

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Q
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根据上表,可将订单进行ABC分类,其中A类有E25和E13两种,占订单总数的2÷30=6.67%,而订单的订货量则占到了870÷3760=23.14%;B类订单有E20、E29、E12、E8和E24五种,占订单总数的5÷30=16.67%,而订单的订货量则占到了779÷3760=20.72%;其它为C类,订单数占订单总数的23÷30=76.67%,而订单的订量则占总订货量的56.14%。可将其绘成如下图6.2所示的EQ曲线:
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Q
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45
34
如下图6.1所示的IQ曲线:
图6.1肯德基配送订单IQ曲线
Fig.6.1KFC delivery orderIQcurve
6 EIQ
6.1
青岛肯德基有限公司位于繁华的闹市区,是由美国肯德基国际股份有限公司和肯德基环球投资有限公司共同投资兴办的。企业投资总额1020万美元,注册资本510万美元。其主要经营肯德基家乡鸡快餐连锁店,中西餐饮及配套服务,生产、销售促销礼品。
青岛肯德基第一家餐厅市南店于农历一九九五年七月十四正式营业后便得到青岛市民的热烈反响,至1998年底,已经发展为在青岛市区开设12家餐厅,1998年销售额达人民币1亿元。到2004年底,青岛市共有63家餐厅,2004年销售额为人民币6.4亿元。
体积:0.52 0.34 0.286=0.0506
(3)易于串味药品品项数
针剂品项数:22
非药品项数:108
(4)冷库药品品项数
针剂品项数:119
(5)外用药(不含易于串味药品)品项数
非药:617
(6)配送中心储存药品品项数
针剂:1302
片剂:1637
水剂:828
成药:1545
非药:926
总计:623
EQ分析:将各订单(E)的订货量(Q)进行排序,得如下表6.3所示
表6.3 EQ排序表
Tab. 6.3 EQ sorting table
E
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Q
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E
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片剂:490 320 272(L W H) 7.50Kg
水剂:491 319 261(L W H) 9.50Kg
成药:495 307 260(L W H) 11.50Kg
非药:495 321 257(L W H) 13.45Kg
(2)商品信息(平均值)
价值:1000元/件
重量:17Kg
面积:0.52 0.34=0.1768
肯德基在各地的连锁发展,离不开其在各地的配送中心。就拿青岛肯德基有限公司来说,每天各分店所需要的各类货品就由其在青岛的配送中心送到各分店。由此可见,其配送中心在连锁经营中的重要作用。
本章将根据青岛市肯德基各连锁店一天订单数据进行分析,得出关于配送中心日常管理和重新规划的一些重要信息。
青岛市肯德基配送中心现位于青岛市徐东路,按照青岛市对配送中心等设施的建设要求,对其进行搬迁重建是迟早的事。因此,本文所论述的EIQ分析方法,无论对其现在的管理及今后的重建都可以发挥作用。
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(1)凡是去过肯德基餐厅的顾客,都可以感受到肯德基的以质量为本、服务至上,尽量满足顾客的需要的企业经营宗旨,让顾客在肯德基所得到的服务要多于他原来希望得到的服务。从顾客开始点餐,到顾客就座用餐,工作人员必须在一分钟之内完成服务,整个服务要遵循“服务四步曲”,即热情问候顾客、仔细聆听顾客点菜、迅速包装和感谢。
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根据上表,可将订单进行ABC分类,其中A类有E25和E13两种,占订单总数的2÷30=6.67%,而订单的订货量则占到了870÷3760=23.14%;B类订单有E20、E29、E12、E8和E24五种,占订单总数的5÷30=16.67%,而订单的订货量则占到了779÷3760=20.72%;其它为C类,订单数占订单总数的23÷30=76.67%,而订单的订量则占总订货量的56.14%。可将其绘成如下图6.2所示的EQ曲线:
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根据IQ曲线可将各品项按ABC进行分类,A类有I8、I1,B类有I14、I12、I6、I3和I4,其它为C类。这样A类品项占品项总数的2÷16=12.5%,而其订单数占了订单总数的1326÷3760=35.3%;B类品项占品项总数的5÷16=31.25%,其订单数占订单总数的1305÷3760=34.7%;C类品项占品项总数的56.25%,其订单数占订单总数的30%。这是一种非常有用的信息,可用于仓储系统的规划选用、储位空间的估算,并将影响拣货方式及拣货区的规划。规划时可根据产品分类划分储区方式储存,各类产品储存单位、存货水准可设定不同水准。
各品项(I)的出货次数(K)已在出货资料表中列出,现将其从大到小排列如下表6.4:
表6.4 IK排序表
Tab. 6.4 IK sorting table
I
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14
2
4
5
9
7
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10
K
30
30
30
30
30
29
29
29
29
29
28
27
27
26
22
19
从上表中可以看到各品项的受订次数非常接近,但考虑到我们所作的简化处理,仍可作ABC分类:将K=30的5类品项分为A类;将K=29的品项作为B类;其它的作为C类。可得如下图6.4所示的IK曲线: