在常见的工厂设施规划布置手法中, 缪瑟博士提出的系统布置设计SLP (systematic layout planning, SLP) 以产品数量 (PQ) 分析为基本要素研究设施布置问题, 工厂设施规划布置的参照是产品数量 (PQ) 分析, PQ分析是产品的种类和数量等要素之间的分布关系, 系统设施规划布置设计SLP (Systematic Layout Planning) 是以生产为导向的[1].但是随着市场经济的变化和市场竞争的加剧, 在目前的市场环境中, 客户的订单越来越零星、需求越来越多样化, 因此现代设施规划布置不能仅仅以生产为导向进行规划设计, 更应该以需求为导向进行规划设计, 而以PQ分析为基础的设施规划布置真正符合了实际的需求.铃木震先生 (日本) 曾经非常积极地倡导以产品订单 (Order) 、品项 (Item) 、数量 (Quantity) 分析手法 (EIQ) 对物流中心进行系统的规划[2], EIQ分析是从客户的订单 (Order) 、品项 (Item) 、货品的数量 (Quantity) 与订购次数 (Order Number) 等要素出发, 对产品的出货特性进行分析[3].

EIQ规划法 (E:Order Entry, I:Item, Q:Quantity) 是从客户的订单 (Order) 、品项 (Item) 、货品的数量 (Quantity) 与订购次数 (Order Number) 等要素出发, 对产品的出货特性进行分析[4].EIQ分析的关键所在是要准确地掌握物流中心入库和出库订单, 并分析订单特性的物流状态, 经过分析得出物流中心货物的ABC分类、规格分布、时间特征及出入库频次等事项, 并以分析所得的内容为依据进行系统平面规划布局、自动化程度、出入库设备能力规划等要素的设计[5].

EIQ主要的分析指标包括以下几项[6]:

1) EQ (Entry Quantity, 订单量) 分析:对产品单张订单出货的数量情况进行详细分析, 通过分析能够了解供应链下游的零售商单次订货数量分布.EQ (订单量) 分析决定了配送货物包装的基本单位.

2) EN (Entry Number, 订单品项数) 分析:对每张订单出货的品项数量进行分析, EN (订单品项数) 分析不但深深地影响着拣货系统的规划和处理产品订单的原则, 而且对出货区规划及出货方式选择的影响也非常大.

3) IQ (Item Number, 品种数量) 分析:对产品的每一个品种规格的出货总数量进行分析, 分析结果可以指导货物的ABC分类, 进而针对不同的货物品种确定不同的处理方法.

4) IK (Item Kind, 品种受订次数) 分析:对产品的每一个品种规格出货次数进行分析, 根据分析结果确定常用的货物品种, 并考虑如何正确、有效地确定库存位置.

5) SQ (Shipment Quantity, 出货量) 分析:对一定时间内的出货总数量进行分析.

6) SEN (Shipment Entry Number, 出货品种数) 分析:对一定时间内的出货品项总数进行分析.

7) SIK (Shipment Item Kind, 品种受订次数) 分析:对一定时间内某品种的订单数量进行分析.

8) DCN (Distribute Customer Number, 配送客户数) 分析:对一定时间内的配送客户数量进行分析.

本文将根据EIQ分析的具体需求, 选取上述的部分指标进行分析.

EIQ分析方法的具体实施步骤如图1所示, 主要包括四个步骤[7].

图1 EIQ分析法的实施步骤Fig.1 EIQ analysis implementation steps  下载原图

首先进行资料收集, 以满足EIQ分析的需要, 按照用途不同以一个季度、一个月份、一个星期, 甚至一个工作日等时间确定资料收集的范围.在EIQ资料收集完毕后, 将对所收集的资料进行分析, 一般情况下以一个月份作为时间窗进行分析, 这样可以适应快速的市场变化.如果收集的资料量太大, 造成资料处理困难等情况, 这种情况下通常可以根据EIQ分析的作业周期性, 首先选取一个星期或者一个作业周期的资料进行分析, 如果有其他特殊需求可以再对几个甚至多个作业周期时间的资料进行分析.也可以根据客户的类别或产品的特征将所资料进行群组划分, 针对各个群组的资料进行相应的EIQ分析;或者以某个群组资料作为代表, 对起代表作用的群组资料进行分析, 在得出代表群组资料的EIQ分析结果后, 再将其乘以相应的倍数, 进而求得全体的EIQ资料分析结果.

表1 仓库货物出入库数据Tab.1 Warehouse goods out of storage data  下载原图

表1为仓库货物出入库数据的统计表.

作为一种定量的分析方法, EIQ分析将收集到的资料进行取样, 并利用资料的统计分析方法对EQ (订单量) 、EN (订单品项) 、IQ (品种数量) 、IK (品种受订次数) 等进行分析, 并利用图表等表现方法将EIQ分析所得到的数据分析结果加以表现, 所表现出来的EIQ分析结果将在很大程度上反映配送中心的特征.

对产品单张订单出货的数量情况进行详细分析, 通过分析能够了解供应链下游的零售商单次订货数量分布.EQ (订单量) 分析决定了配送货物包装的基本单位, 并影响着出货方式的选择和出货区的规划.通过EQ分析绘制相应图表, 根据EQ分析的图形分布, 可以决定储存区域规划和拣货模式设计, 如果订单量分布的趋势非常明显, 则较容易运用分区规划的原则, 如果订单量分布的趋势不明显, 那么就应该应用弹性化较高的设备.如果订单订货量非常小的订单数占全部订单数的比例超过50%时, 则可以将该类订单划分为不同的类别, 使拣货作业效率得到提高.在按照订单类别进行拣取作业时, 需要规划设计零散拣货区域;在采用批量拣取策略时, 需要根据订单数及货物的相似性, 并结合货物分类的可行性, 决定是在拣取作业时对货物进行分类还是在拣取作业后在分货区对货物进行分类.

订单品项数 (EN) 分析是对每张订单出货的品项数量进行分析, EN (订单品项数) 分析不但深深地影响着拣货系统的规划和处理产品订单的原则, 而且对出货区规划及出货方式选择的影响也非常大.

Qei表示某订单i的产品品项e的数量, EN分析的内容和意义如下:

某订单为单一订单时的产品出货品项数:通过分析计算单一产品订单中出货量大于0的产品出货品项数.计算公式如下式:

总出货品项数:通过分析计算所有订单中出货次数大于0或者出货量大于0的订单品项数.计算公式如下式:

按照出货次数大于0:N=Count (K1, K2, K3, K4, …) >0;

并且需要满足N≥Ne, 即总的出货品项数必须要大于单一订单的产品出货品项数.

按照出货量大于0:N=Count (Q1, Q2, Q3, Q4, …) >0.

按照上面的计算公式计算出来的数值表示实际的出货品项总数, 如果拣取策略为订单批次拣取, 则总的出货品项数为最少的货物拣取次数.

累计的订单出货品项次数:求和加总每一个订单的出货品项数, 得到总的数值, 也就是以EN分析画出Pareto chart累积值的极值.如下式所示:

这个Pareto chart累积值的极值有可能会比出货的品项总数大, 甚至会比所有产品的品项总数还要大.如果拣取策略为订单别拣取作业, 那么累计的订单出货品项次数为拣取的次数.

1) 货物ABC分类分析货物的ABC分类分析以出货的种类与出货的数量关系为基础.在进行品种数量分析时进行ABC分类分析的目的是:将库存货物按照特定的分类依据分为A类物品、B类物品和C类物品共三个等级, 分析每类物品的出货量占总出货量的比例, 每种物品占其所在类别物品总出货量的比例, 可以分析出哪些物品占总出货量的比例较大, 哪些物品占总出货量的比例较小, 进而制定不同的管理和控制方法[8].

2) IQ (max) 分析IQ (max) 分析是以最大订购量为基础进行分析, 在一定时间内, 如果客户订货次数 (IK) 很少, 比如仅为几次, 则该客户订单的订货量为大宗量订货;如果IQ (max) 表示订货的托盘数量, 则向该客户的出货量是相当多的.

3) IQ (min) 分析IQ (min) 分析是以最小订购量为基础进行分析, 分析原理与IQ (max) 分析类似.

通过对产品的每一个品种规格出货次数进行分析, 可以掌握该品种产品的出货频率, 根据分析结果能够确定常用的货物品种, 并且可以确定如何正确、有效地规划库存位置.IK分析可以结合IQ分析确定仓储与拣货系统的规划及选择.

根据EIQ分析可以得到EN、EQ、IQ及IK等各种分析结果, 将分析结果以图表形式进行表现, 并对分析结果的图表进行解读, 进而将分析结果运用到仓库规划及管理之中.

C公司是中国家用电器制造商之一, 市场涉及海内外, 产品呈多品种小批量趋势.因涉及整体布局规划, 需对仓库进行重新规划建设.公司日常库存货物约有1700种左右, 平均库存量在10箱以上的货物有150种, 仓库量中小于5箱的货物种类占60%~70%的, 约有1200种, 对2012年全年订单进行动态EIQ-ABC分析, 如图2所示.

图2 C公司2012年订单量分析Fig.2 Company C 2012 Analysis of orders  下载原图

取出订货量中占总订货量百分比大于0.5%的品种进行详细动态EIQ-ABC分析, 统计的货物总数为2890种, 统计周期为270天, 总拣选次数为69 500次, 分析得到, 拣选100次以上的货物有160种, 拣选次数12 500次, 根据计算, 4.5%的货物拣零次数占所有货物拣零次数的23%.可见, 本仓库的配送处理货物具有品种多、批次多、批量小的典型特点.配送效率的提高很大程度上取决于货物拣选的速率.因此, 需要依据上述动态EIQ-ABC分析的结果结合公司的实际情况进行区域布置以及拣选设备的选型.

因此, 未来仓库规划两层, 总体布局原则是将批量大、重量大、体积较大和出入库频率较高的货物尽量放在一层, 主要进行整件的存取;小批量的货物放在二层, 主要进行零散的拣选, 分析规划设计结果如表2所示.

表2 C公司仓库动态EIQ-ABC分析规划设计结果表Tab.2 Company C warehouse dynamic EIQ-ABC analysis to design results  下载原图

参考以上的规划设计, 可优化仓库的作业流程, 合理配置各功能区域, 均衡各区物流量, 提高拣选配送效率, 降低物流配送成本.

在现代社会市场需求越来越多样化、市场竞争越来越激烈的趋势下, 以生产为导向已经不能满足制造型企业的设施规划布置, 以需求为导向的设施规划布置才是真正符合实际需求的设施规划布置手法.EIQ分析正是基于市场需求出发, 并根据供应链下游客户的需求特性, 结合其他诸如ABC分类法及PCB交叉分析法等方法, 对产品订单进行不同层次的分析, 得出EIQ分析结果, 根据EIQ分析结果可以得到货物在接收入库、仓储、拣选、出库配送等环节的特征, 为仓库的规划布局及管理提供数据信息支持.同时, 通过EIQ分析, 企业也可以获得诸多的有关产品及市场的关联信息, 如产品工艺变化趋势、市场需求变化趋势、企业生产运营效率等, 为企业高效决策, 长久发展提供合理的、科学的依据.