EIQ-ABC 分析法在配送中心储位分配中的应用

本文主要是介绍EIQ-ABC 分析法在配送中心储位分配中的应用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

配送中心运作效率的高低主要取决于仓储业务流程的作业效率，在配送作业流程中，储位分配的是否合理性成为影响配送运作效率的重要因素。为实现储位的合理分配，提出通过对订单信息的分析，并应用 EIQ-ABC 分析法，以此实现缩短货物的搬运距离，降低搬运时间的目标，并通过案例对其进行分析。

ABC 分类法及 EIQ 分析法

1.1 ABC 分类法

ABC 分类法其遵循的原则是 “抓住重点核心，分清主次 ”。ABC 分类法是对物料进行分类的一种基本常用的方法。它将管理对象按照所占主要特征值累计百分比的多少进行分类，分别为 A 类重要物资，B 类一般重要的物资和 C 类不重要的物资。ABC 分类法是对货物进行有效合理地管理的基础，在仓储管理中，应按照货物的出入库频率来进行分类，实现对重要 A 类的优先特殊安排，方便存取作业，加快货物流通速度，提高仓储作业效率，从而降低仓储成本。

2 EIQ 分析法

EIQ 分析主要是对订单中货品的品项数 ( EN) 、每张订单的订货数量 ( EQ) 、每个货品的订货数量 ( IQ) 、每种货物的订货次数( IK) 进行分析，通过数据的综合分析，配送中心掌握客户的需求，能够对货物的货位分配做出相应的调整，以便对市场需求做出快速反应，提高服务质量。

I1，I2，I3，……I15 表示客户订单中的货品品项即客户所订购的 15 种商品，1，2，3……16 表示一个月内收到客户的订单数。根据分类存储的策略对其分别进行 IQ － ABC 分析和 IK － ABC 分析。

1) IQ － ABC 分析:

根据表 1 作 IQ － ABC 分析图，并对其进行分析

通过订单的 IQ － ABC 分析图，可以发现各个子产品的出库数量存在明显的差异性，可以对其进行 ABC 分类管理。产品 I15、I13、I6、I5、的出货数量累积百分比达到了 57． 56% ，品项数量占品项总数量的 26． 67% ，将其分为 A 类产品; I8、I1、I3、I11、I4、I14 的出货数量累积百分比达到了 33． 02% ，品项数量占品项总数量的 40% ，将其
归为 B 类产品; C 类产品出货数量累积百分比达到了 9． 42% ，品项数量占品项总数量的 33． 33% ，他们分别是 I7、I2、I12、I10、I9。

2）IK － ABC 分析:

根据表 1 作 IK － ABC 分析柏拉图，并对其进行分析

从图中可以看到出货频数的分布也是呈现比较明显的阶梯状，通过订单的 IK － ABC 的单品项分析图，依据 ABC 分类法，将其进行 IK － ABC 分类: A 类产品的品项出货频数累计百分比高达 59．74% ，品项数量占品项总数量的 40% ，他们分别是 I15、I14、I13、I6、I9、I8，B 类产品的品项出货频数累计百分比为 24． 03% ，品项数量占品项总数量的 26． 67% ，他们分别是 I1、I5、I3、I4; I2、I13、I11、I10、I7 他们的品项出货频数累计百分比为 16． 23% ，品项数量占品项总数量的 33． 33% 。

3）IQ － IK 的交叉分析:

在以上两种分析的情况下，对 IQ 和IK 进行交叉分析，根据图表 1 作 IQ － IK 交叉分析图，并对其进行分析: