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EIQ規劃分析技術
湖南工程学院物流教研室 刘联辉教授 电话：13875278068
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第一節 EIQ規劃分析的基礎
一、EIQ分析概述
一般工廠佈置的分析手法中，Muther 的SLP(Systematic Layout Planning)強調以PQ分析為基本物量分析工具，基本上PQ分析以產品與數量的分佈關係作為規劃佈置的參考依據，是一種生產導向的規劃分析理念。
但是在以顧客及下游端通路需求為主的流通環境中，訂單需求零星而多變化，因此以需求為導向的規劃方向才能真正符合實際作業的需求。
日本鈴木震先生曾積極宣導以訂單、品項、數量分析手法(EIQ)來進行物流中心的系統規劃，即是從客戶訂單的品項、數量與訂購次數等觀點出發，進行出貨特性的分析。
EIQ確實為一簡明有效的物流規劃與分析工具。
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二．EIQ規劃分析所需的基礎資料
現行作業資料
未來需求資料
1．基本營運資料
2．商品資料
3．訂單資料
4．物品特徵資料
5．銷售資料
6．作業流程
7．業務流程與使用單據
8．廠房設施資料
9．人力與作業工時資料
10．物料搬運資料
11．供貨廠商資料
12．配送據點與分佈
1．企業戰略與中長期發展規劃
2．商品未來需求預測
3．品項數量的變動趨勢
4．可使用的廠址與面積
5．業務範圍的發展
6．物流作業功能的發展
7．預算可行性與物流模式的變化
8．時程限制
9．估計未來的工作時數與人力需求
10．未來擴充的需要
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三、EIQ基礎規劃資料相關分析
1、儲運單位（PCB)分析
儲運單位是物品儲存、搬運時的物流單位，它對實際物流作業效率產生很大影響
在訂單品項與數量分析時，要結合訂單出貨資料與物品包裝儲運單位進行EIQ-PCB (P=託盤、C=箱子、B=單品)關聯及交叉分析，
目的：即將訂單資料以PCB為單位加以分類統計，以正確計算各區實際的需求，使倉儲及揀貨區域（設備）可以合理進行規劃。
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入庫單位
儲存單位
揀貨單位
P託盤
P託盤
P託盤
P託盤
P託盤、C箱
P託盤、C箱
P託盤
P託盤、C箱、B單品
P託盤、C箱、B單品
P託盤、C箱
P託盤、C箱
C箱
P託盤、C箱
P託盤、C箱、B單品
C箱、B單品
C箱、B單品
C箱、B單品
B單品
常見於物流系統的儲運單位組合型式如下表所示：
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2．物品特性（含包裝單位）分析
目的：物品特性（含包裝單位）資料是產品分類、劃分組群的參考因素
如：
依儲存保管特性：分為乾貨區、冷凍區及冷藏區
依產品重量：區分重物區、輕物區
依產品價值：區分出貴重物品區及一般物品區等。
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表7－2 物品特性與包裝單位分析表
特性
資料專案
資料內容
物品性質
1．物態
□氣體 □液體 □半液體 □固體
2．氣味特性
□中性 □散發氣味 □吸收氣味 □其他
3．儲存保管特性
□乾貨 □冷凍 □冷藏
4．溫濕度需求特性
℃， ％
5．內容物特性
□堅硬 □易碎 □鬆軟
6．裝填特性
口規則 口不規則
7．可壓縮性
口可 口否
8．有無磁性
口有 口無
9．單品外觀
口方形口長條形口圓筒口不規則形口其他
單品規格
1．重量
(單位：)
2．體積
(單位：)
3．尺寸
長×寬×高(單位：)
4．物品基本單位
□個 □包 □條 □瓶 □其他
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特性
資料專案
資料內容
基本包裝單位規格
1．重量
(單位：)
2．體積
(單位：)
3．外部尺寸
長×寬×高(單位：)
4．物品基本單位
□個 □包 □條 □瓶 □其他
5．包裝單位個數
(個/包裝單位)
6．包裝材料
□紙箱 □捆包 □金屬容器
□塑膠容器 □袋 □其他
外包裝單位規格
1．重量
(單位：)
2．體積
(單位：)
3．外部尺寸
長×寬×高(單位：)
4．物品基本單位
□個 □包 □條 □瓶 □其他
5．包裝單位個數
(個/包裝單位)
6．包裝材料
□紙箱 □捆包 □金屬容器
□塑膠容器 □袋 □其他
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3．訂單需求變動趨勢分析
（1）分析目的
在物流配送中心的規劃過程中，首先需針對歷史銷售或出貨資料進行分析，目的是以瞭解銷貨趨勢及變動。
如能找出各種可能的變動趨勢或週期性變化規律，則有利於後續EIQ資料的分析。
（2）變動趨勢分析常用的方法
時間數列分析、回歸分析等。
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常見的變動趨勢（類型及其分析應用）
（1）長期趨勢
特點：在長時間內呈現持續漸增或漸減的趨向
分析要求：應配合年週期的成長趨勢加以判斷；必須在時間數列中去除其他可能的變動影響因素。
規劃要求：
在進行規劃分析時可以中期的需求量為規模依據。若需考慮長期遞增的需求，則可以預留空間或考慮設備擴充的彈性，以分階段投資方式設置物流配送中心。
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規劃策略：在旺季時可考慮以部份外包或租用設備方式，以避免設施過多的投資造成平時的閒置；在淡季時應爭取互補性的商品業務以增加倉儲設施利用率
（2）季節變動
特點：以一年為週期的迴圈變動
發生原因：通常是由於自然氣候、文化傳統、商業習慣等因素
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（3）迴圈變動
特點：
以一固定週期(如月、周)為單位的變動趨勢，部分長期的迴圈(如景氣迴圈)有時長達數年以上。
規劃要求：
如果需求高低峰差距不大且週期較短，可以週期變動內的最大值規劃。
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（4）偶然變動
特點：
為一種不規則的變動趨勢，無明顯規律，可能為多項變動因素的混合結果。
規劃要求：
系統較難規劃，規劃時宜採用泛用型的設施，以增加使用的彈性，倉儲格位元亦以容易調整及擴充者為宜，以應付可能突增的作業需求量
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第二節 EIQ分析的作用、步驟與方法
一．EIQ分析的作用
1．可以瞭解物流特性
（1）訂單內容
訂單上的內容，即客戶訂購何種物品、多少數量，這些“種類”及“數量”為物流系統的基本要素。
（2）訂貨特性
從客戶處接收的訂單，依客戶的不同而具有不同的特性。統計分析這些特性，可得出客戶的訂貨特性。
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（3）接單特性
從各個具有“訂貨特性”的客戶而來的訂單，加以搜集累積後，即成為一天的接單，長久分析後可看出配送中心的“接單特性”。
（4）物流配送中心特性
除了接單特性外，再加上入庫特性、保管特性，即構成物流配送中心特性。
（5） EIQ特性
將客戶訂單(E)的內容中的種類(I)、數量(Q)加以收集，得到一日、一個月、一年中的接單特性，當業務狀態穩定時即形成一定的特性，此特性即為EIQ特性。
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2．得出配合物流系統特性的物流系統模組
儘管物流配送中心的形態有許多變化，但它由許多子系統和模組組成，並按照一定規則運行。
子系統有：
自動倉儲系統、自動揀貨系統、自動分貨系統；
子模組有：
流動貨架、旋轉貨架、輸送機等；
系統要素有：
台車、叉車等。
從EIQ分析資料可以得到選擇子系統、模組、要素的條件，再依據這些條件，即可選出候選的各個子系統、模組、要素。
這樣可以節省許多設計階段。
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3．選擇物流設備
事先建立物流設備選擇時所需的條件，只要EIQ分析結果符合這些條件要求，即可得出所需的物流設備。
4．模擬分析
EIQ資料為日常物流資料，可用以模擬分析系統所需作業人員數、作業時間。
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5．進行物流系統的基礎規劃
需求的設定
概略性系統輪廓
詳細的系統輪廓
一系列的系統規格
EIQ分析資料
訂單資料
庫存總類數
PCB資料庫
一系列的系統輪廓
方案1
方案2
方案3
一系列的限制條件
限制條件1
限制條件2
限制條件3
一系列的考慮因素
經濟性
法律性
環境變化速度
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二．EIQ分析步驟
規劃改善應用
進行統計分析並製作分析圖表
資料收集、取樣
資料分解、整理
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1．資料收集、取樣
進行分析之前需先取得EIQ（訂單“E”、品種“I”、數量“Q”）資料，以一日、一月或一年的EIQ資料進行分析。
若EIQ的資料量過大，不易處理時，通常可依據物流配送中心的作業週期性，先取一個週期內的資料加以分析(若物流配送中心作業量有週期性的波動)。
同時也可依商品特性或客戶特性將訂單資料分成數個群組，針對不同的群組分別進行EIQ分析；再將結果乘上倍數，以求得全體資料。
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2．資料的分解、整理
EIQ分析就是利用訂單“E”、品種“I”、數量“Q”這三個物流關鍵要素，來研究物流配送中心的需求特性，為物流配送中心提供規劃依據。
因此物流配送中心規劃者從原始資料獲取以後，應對資料作進一步的分解、整理，以作為規劃設計之參考依據。
同時還應注意考慮EIQ資料時間的範圍與單位。
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以某一工作日為單位的主要訂單出貨資料分解格式
出（訂）貨
訂單(E)
出（訂）貨品項(I)
訂單
出（訂）貨
數量(Q)
訂單
出（訂）貨
品項數(N)
I1
I2
I3
I4
I5
…
E1
Q11
Q12
Q13
Q14
Q15
…
Q1
N1
E2
Q21
Q22
Q23
Q24
Q25
…
Q2
N2
E3
Q31
Q32
Q33
Q34
Q35
…
Q3
N3
…
…
單品出（訂）
貨量
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
…
Q
N
單品出（訂）
貨次數
K1
K2
K3
K4
K5
－
K
*
訂單出貨資料的分解的目的是：由此展開EQ、EN、IQ、IK四個類別的分析。
注：
Q1(訂單E1的出貨量)＝Q11十Q12十Q13十Q14＋Q15十……
Q1(品項I1的出貨量)＝Q1l十Q21十Q31十Q41＋Q5l＋……
N1(訂單E1的出貨項數)＝計數(Q11，Q12，Q13，Q14，Q15，……)＞0者
K1(品項I1的出貨次數)＝計數(Q11，Q21，Q3l，Q41，Q5l，……)＞0者
N(所有訂單的出貨總項數)＝計數(N1，N2，N3，N4，N5，……)＞0者
K(所有產品的總出貨次數)＝K1十K2十K3十K4十K5十……
*
加入時間的參數的 (如一周、一月或一年等) 出貨資料分析
－EIQT的分析
日期
出貨訂單
出貨品項
訂單出貨
數量
訂單出貨
品項
I1
I2
I3
I4
I5
…
T1
E1
Q111
Q121
Q131
Q141
Q151
Q11
N11
E2
Q211
Q221
Q231
Q241
Q251
Q21
N21
…
單品出貨量
Q11
Q21
Q31
Q41
Q51
Q1
N1
單品出貨次數
K11
K21
K31
K41
K51
－
K1
T2
E1
Q112
Q122
Q132
Q142
Q152
Q12
N12
E2
Q212
Q222
Q232
Q242
Q252
Q22
N22
…
單品出貨量
Q12
Q22
Q32
Q42
Q52
Q2
N2
單品出貨次數
K12
K22
K32
K42
K52
－
K2
…
…
合
計
單品總出貨量
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
Q
N
單品出貨次數
K1
K2
K3
K4
K5
－
K
*
注：
Q1(品項I1的出貨量)＝Q1l＋Q12＋Q13＋Q14＋Q15十…
Q(所有品項的總出貨量)＝Q1十Q2＋Q3＋Q4＋Q5＋…
Kl(品項I1的出貨次數)＝K11＋K12＋K13十K14十K15＋…
K(所有產品的總出貨次數)＝Kl十K2＋K3十K4十K5十…
一般收集到的企業訂單出貨資料，通常其資料量龐大且資料格式不易直接應用，最好能從企業資訊系統的資料庫中直接取得電子化資料，便於資料格式轉換，並便於借助電腦運算功能處理大量的分析資料。
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3．進行統計分析並製作分析圖表
將步驟一取樣得到的EIQ資料經第二步分類統計整理後，則可利用統計方法進行EQ／EN／IQ／IK及PCB等分析（分析過程見本章第三節）。 EQ、EN、IQ、IK四個類別的分析含義如表7－5所示：
在進行EQ／EN／IQ／IK及PCB等分析後，還應將所得出的分析資料加以圖表化，這些資料、圖表即為EIQ的資料分析結果。
通過EIQ分析，可以得到許多有用的資訊，對物流配送中心的規劃和改善具有重要意義。
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EQ／EN／IQ／IK主要分析項目及意義
分析項目
說明
目的
a.訂單量
(EQ)分析
單張訂單出貨數量的分析
研究訂單對貨物搬運作業能力的要求
b.訂貨品項數
(EN)分析
單張訂單出貨品項數的分析
研究訂單對揀選設備及作業能力的要求
c.品項數量
(IQ)分析
每單一品項（SKU）出貨總數量的分析
研究出貨的拆零比例
d.品項受訂次數
(IK)分析
每單一品項（SKU）出貨次數的分析
對揀選作業頻率的統計，主要決定揀選作業方式和揀選作業區的規劃
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三．資料分析使用的統計方法
EIQ分析以量化的分析為主
常用的統計手法包括：平均值、最大最小值、總數、柏拉圖分析、次數分佈及ABC分析等
以下就柏拉圖分析、次數分佈及ABC分析等進行說明：
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1、柏拉圖分析
將訂單或單品品項出貨量經排序後繪圖(EQ、IQ分佈圖)，並將其累積量以曲線表示出來，即為柏拉圖
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2、出貨次數分佈
將出貨量範圍作適當的分組，並計算各產品出貨量出現於各分組範圍內的次數
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3、ABC分析
在製作EQ、IQ、EN、IK等統計分佈圖時，運用ABC分析法將一特定百分比內的主要訂單或產品找出，以作進一步的分析及重點管理。
通常先以出貨量排序，以占前20%及50%的訂單件數(或品項數)，計算所占出貨量的百分比，並作為重點分類的依據。
相對的出貨量很少而產品種類很多的產品組群，在規劃過程可先不考慮或以分類分區規劃方式處理，以簡化系統的複雜度，並提高規劃設備的可行性及利用率。
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4、交叉分析
在進行EQ、IQ、EN、IK等ABC分析後，除可就訂單資料個別分析外，亦可以就其ABC的分類進行組合式的交叉分析，以找出有利的分析資訊。
其分析過程先將兩組分析資料經ABC分類後分為3個等級，經由交叉組合後，產生3×3的九組資料分類，再逐一就各資料分類進分析探討，找出分組資料中的意義及其代表的產品族群。
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第三節 EIQ圖表資料判讀與分析
EIQ圖表分析是訂單資料分析過程最重要的步驟，通常需對各個分析圖表進行認真分析，並配合交叉分析及其他相關資料做出綜合判斷的結論。
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一．訂單數量（EQ）分析
EQ分析主要是瞭解單張訂單訂購量的分佈情形，決定訂單處理的原則，以對揀貨系統進行規劃。
EQ分析通常以單一營業日為主，各種EQ圖表的類型分析如表
EQ分佈圖類型
分 析
應 用
為—般配送中心常見模式，由於訂單數量分佈呈兩極化，可利用ABC作進一步分類
規劃時可將訂單分類，少數而量大的訂單可作重點管理，相關揀貨設備的使用也可分級。
大部分訂單量相近，僅少部分有特大量及特小量
可以就主要量分佈範圍進行規劃，少數差異較大者可以特例處理，但需注意規範特例處理模式。
*
EQ分佈圖類型
分 析
應 用
訂單量分佈呈逐次遞減趨勢，無特別集中於某些訂單或範圍
系統較難規劃，宜採用泛用型的設備，以增加運用的彈性，貨位也以容易調者為宜
訂單量分佈相近，僅少數訂單量較少
可區分成兩種類型，部分少量訂單可以採用批次處理方式或以零星揀貨方式進行規劃
訂單量集中於特定數量而無連續性遞減，可能為整數(箱)出貨，或為大型貨物的少量出貨
可採用較大單元負載單位規劃，而不考慮零星出貨。
*
訂單數量（EQ）分析小結
EQ圖形分佈，可作為決定儲區規劃及揀貨方式的參考
當訂單量分佈趨勢越明顯時，則分區規劃的原則越易運用，否則應以彈性化較高的設備為主。
當EQ量很小的訂單數所占比例很高時(＞50％)，應可將該類訂單另行分類，以提高揀貨效率；
如果以訂單別揀取則需設立零星揀貨區
如果採取批量揀取則需視單日訂單數及物性是否具有相似性，綜合考慮物品分類的可行性，以決定是否于揀取時分類或於物品揀出後於分貨區進行分類。
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二．品項數量(IQ)分析
主要瞭解各類產品出貨量的分佈狀況，分析產品的重要程度與運量規模。
可用於倉儲系統的規劃選用、儲位空間的估算，並將影響揀貨方式及揀貨區的規劃。
各IQ圖形類型分析如表
IQ分佈圖類型
分 析
應 用
為一般配送中心常見模式，由於量分佈趨兩極化，可利用ABC作進一步分類
規劃時可將產品分類以劃分儲區方式儲存，各類產品儲存單位、存貨水準可設定不同水準
大部分產品出貨量相近僅少部分有特大量及特小量
可以同—規格的儲存系統及定址型儲位元進行規劃，少數差異較大者可以特例處理
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IQ分佈圖類型
分 析
應 用
各產品出貨量分佈呈逐次遞減趨勢。無特別集中於某些訂單或範圍
系統較難規劃，宜規劃泛用型的設備，以增加運用的彈性，貨位也以容易調者為宜
各產品出貨量相近，僅部分品項出貨量較少
可區分成兩種類型，部分小、少量產品可以輕量型儲存設備存放
產品出貨量集中於特定數量而無連續遞減，可能為整數(箱)出貨或為大型對象但出貨量較小
可以較大單元負載單位規劃，或以重量型儲存設備規劃，但仍需配合物性加以考慮
*
在規劃儲區時應以一時間週期的IQ分析為主(通常為—年)，若配合進行揀貨區的規劃時，則需參考單日的IQ分析。
另外單日IQ量與全年IQ量是否對稱也是分析觀察的重點，因為結合出貨量與出貨頻率進行關聯性的分析時，整個倉儲與揀貨系統的規劃將更趨於實際，因此可進行單日IQ量與全年IQ量的交叉分析。
將單日及全年的IQ圖以ABC分析將品項依出貨量分為ABC(大、中、小)三類，並產生對照組合後進行交叉分析，則將其物流特性分成以下幾類：
單日
全年
A
B
C
A
I
II
II
B
I
V
V
C
III
III
IV
品項數量(IQ)分析小結
*
單日與全年IQ分析——規劃與管理對照表
年出貨量
單日出貨量
商品構成
存儲與揀貨
進貨週期與存儲水準
作業原則
分類
I
大
大
為出貨量最大的主力產品群A類
倉儲與揀貨區合併以固定儲位
進貨週期宜縮短而存貨水準較高,通常為廠商型配送中心或工廠發貨中心
分類II
大
小
出貨天數多且出貨頻繁，而使累積的年出貨量放大
倉儲區與揀貨區分離，以零星出貨方式規劃，儲區可以固定儲位規劃
進貨週期宜縮短並采中等存貨水準
分類III
小
大
年出貨量小，可能集中於少數幾天內出貨
以彈性儲位元規劃
縮短進貨前置時間，接到訂單後再行進貨,但前提是必須縮短進貨前置時間
採取越庫轉運方式
分類IV
小
小
出貨量不高，所占品項數通常較多，是容易造成佔用倉儲空間使周轉率降低的C類商品
倉儲區可以隨機儲存，倉儲區可與揀貨區合併
宜縮短進貨週期並降低存貨水準。
分類
V
中等
較小
B類與C類之間的商品
根據具體的商品分類確定規劃方式
*
三、訂單品項數(EN)分析
主要分析訂單別訂購品項數的分佈，對於訂單處理的原則及揀貨系統的規劃有很大的影響，並將影響出貨方式及出貨區的規劃。
通常需配合總出貨品項數、訂單出貨品項累計數及總品項數三項指針綜合參考。
訂單類別
*
以Qei=數量(訂單e,品項i)符號表示單一訂單訂購某品項的數量，則分析以各指標的意義如下：
● 單一訂單出貨品項數
計算單一訂單中出貨量大於0之品項數，就個別訂單來看，可視為各訂單揀取作業的揀貨次數。
N1=COUNT(Q11, Q12, Q13 ,Q14, Q15 ..)> 0，
● 總出貨品項數
計算所有訂單中出貨量大於0或出貨次數大於0之品項數，
N= COUNT(Q1, Q2, Q3, Q4, Q5, ..)> 0或
COUNT(K1, K2, K3, K4, K5, ....)> 0，且
N>=Ne
(總出貨品項數必定大於單一訂單的出貨品項數)
此值表示實際有出貨的品項總數，其最大值即為物流中心內的所有品項數。若採用訂單批次揀取策略，則最少的揀取次數即為總出貨品項數。
*
● 訂單出貨品項累計次數
將所有訂單出貨品項數加總所得數值，即以EN繪製柏拉圖累積值的極值，
GN=N1+N2+N3+N4+N5.. ，
GN≥N.
(當個別訂單間的品項重複率愈高，則N.愈小)
此值可能會大於總出貨品項數甚至所有產品的品項數。若採用訂單單獨揀取作業，則揀取次數即為訂單出貨品項累計次數。
由以上說明，針對EN圖與總出貨品項數、訂單出貨品項累計次數兩項指標，及物流中心內總品項數的相對量加以比較，可整理如表7-9的模式。基本上圖中各判斷指標的大小，須視物流中心產品特性、品項數、出貨品項數的相對大小及訂單品項的重複率來決定，並配合其它的因素綜合考慮。
*
訂單出貨品項EN分佈圖類型
分 析
應 用
單一訂單的出貨項數較小，EN=1的比例很高，總品項數不大而與總出貨項數差距不大
訂單出貨品項重複率不高，可考慮訂單揀取方式作業，或采批量揀取配合邊揀邊分類作業
GN出貨品項累計數
N.總出貨品項數
N總品項數
訂單品項數EN分佈圖的類型分析
*
EN分佈圖類型
分 析
應 用
單一訂單的出貨項數較大，EN>=10，總出貨項數及累積出貨項數均僅占總品項數的小部份，通常為經營品項數很多的物流中心
可以訂單別揀取方式作業，但由於揀貨區路線可能很長，可以訂單分割方式分區揀貨再集中，或以接力方式揀取
N總品項數
GN累積出貨項數
N總出貨品項數
*
EN分佈圖類型
分 析
應 用
單一訂單的出貨項數較小，EN=1的比例較高，由於總品項數很多，總出貨項數及累積出貨項數均僅占總品項數的小部份
可以訂單別揀取方式作業，並將揀貨區分區規劃，由於各訂單品項少，可將訂單以區域別排序並以分區揀貨
N總品項數
N總出貨項數
GN總出貨項數累計
*
EN分佈圖類型
分 析
應 用
單一訂單的出貨項較大，而產品總品項數不多，累積出貨項數較總出貨品項大出數倍，並較總品項數多，訂單出貨品項重複率高，
可以批量揀取方式作業，另須參考物性及物量大小決定于揀取時分類或揀出後再分類
N總出貨品項數
GN出貨品項數累計
N總品項數
*
EN分佈圖類型
分 析
應 用
單一訂單的出貨項數較大，而產品品項數亦多，累積出貨品項數較總出貨品項大出數倍，並較總品項數多
可考慮以批量揀取方式作業，但是若單張訂單品項數多且重複率不高，須考慮分類的困難度，否則可以訂單分割方式揀貨為宜
N總品項數
N總出貨品項數
GN累積出貨品項數
*
四、品項受訂次數(IK)分析
主要分析產品別出貨次數的分佈，對於瞭解產品別的出貨頻率有很大的説明，主要功能可配合IQ分析決定倉儲與揀貨系統的選擇。
另外當儲存、揀貨方式已決定後，有關儲區的劃分及儲位元配置，均可利用IK分析的結果作為規劃參考的依據
基本上仍以ABC分析為主，並從而決定儲位元配置的原則，各類型分析如表7-10所示
*
IK分佈圖類型
分 析
應 用
為一般物流中心常見模式，由於量分佈趨兩極化，可利用ABC作進一步分類
規劃時可依產品分類劃分儲區及儲位元配置，A類可接近入出口或便於作業之位置及樓層，以縮短行走距離，若品項多時可考慮作為訂單分割的依據來分別揀貨
大部份產品出貨次數相近，僅少部份有特大量及特小量
大部份品項出貨次數相同，因此儲位元配置需依物性決定，少部份特異量仍可依ABC分類精神決定配置位置，或以特別儲區規劃
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五、IQ及IK交叉分析
將IQ及IK以ABC分析分類後，可對揀貨策略的決定，提供參考的依據
所得交叉分析的分類整理。依其品項分佈的特性，可將物流中心規劃為以訂單別揀取或批量揀取的作業型態，或者以分區混合處理方式運作。
實際上揀貨策略的決定，仍須視品項數與出貨量的相對量來作判斷的依據。
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IQ及IK交叉類型分析
IQ
IK
高
中
低
高
可採用批量揀貨方式，再配合分類作業處理
可採用批量揀貨方式，視出貨量及品項數是否便於揀取時分類來決定
可採用批量揀貨方式，並以揀取時分類方式處理
中
以訂單別揀取為宜
以訂單別揀取為宜
以訂單別揀取為宜
低
以訂單別揀取為宜，並集中於接近出人口位置處
以訂單別揀取為宜
以訂單別揀取為宜，可考慮分割為零星揀貨區
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案例： EIQ分析在倉儲作業系統中的應用
EIQ分析
結果
保管規劃專案
儲區規劃
保管設備
保管面積
保管存量
託盤P-EIQ
以P出貨的量有多少
比重多少
是否設立託盤保管區
P→P
P→C
自動倉庫
託盤貨架
直接堆碼
評估每種設備所需的揀貨時間及人力
每天出貨託盤數多少
每天出貨託盤數多少
貨箱
C-EIQ
以C出貨的量有多少
比重多少
是否需要設立箱保管區
C→C
C→C＋B
C→B
自動倉庫
流動貨架
回轉貨架
評估每種設備所需的揀貨時間及人力
每天出貨箱數多少
每天出貨箱數多少
單品
B-EIQ
以B出貨的量有多少
比重多少
是否需要設立單品保管區
B→B
回轉貨架
單品貨架
評估每種設備所需的揀貨時間及人力
每天出貨單品數多少
每天出貨單品數多少
託盤－貨箱
PC頻數
分析
平均每品項需補貨多少託盤
貨箱－單品
CB頻數
分析
平均每品項需補貨多少箱
