EIQ分析による物流データ分析 01

EIQ分析による物流データ分析 01

1. 物流データを分析してみよう。

物流システムの仕組みや規模を決める前提条件は物流データ分析によって求めることができます。
EIQ分析という手法を使ってデータ分析と集計方法を紹介いたします。
EIQは注文件数E(Order Entry )・種類数(Item )・数量Q(Quantity)の3つを物流のキーファクターとしている。「A商店へ、石鹸2個・シャンプー4個・歯ブラシ5個」と言う、注文伝票に書かれている情報そのものです。
実際の物流データはもう少し詳しい、各アイテムのケース入数・パレット積付数や発送先の出荷時間を添付してください。
最低限必要なデータ項目はEIQに容積(V)と出荷時間(T)です。

1.物流データを分析してみよう

EIQに容積の概念Vと出荷時間Tをデータに加えることで、所定時間の出荷方法と数量が算出でき、作業スケジュール作成が可能となります。

2. EIQグラフ

上記データはE単位及びI単位で集計することによりEIQグラフを作成することができます。

2.EIQグラフ

EIQグラフは日々の物量をグラフのパターンの変化として表現できます。 また、業種の物流特性の違いは発送先数やアイテム数の構成及び数量の違いですから、EIQグラフのパターンの違いとして認識することができます。 ここまでの分析である程度の物流規模及び基本システムのイメージが掴めます。

3. EIQマトリクス表

EとIとの数量関係を詳細に表したのがEIQマトリクス表です。

EIQマトリクス表

実際にデータを加工した例です。

データを取り出した例

4. EIQマトリクスのブロック集計

EIQマトリクスAAからDDまでグループごとに集計し、EIQマトリクスのブロック集計を作成します。

アイテム・発送先物物量比率

5. EIQマトリクスとブロック集計の見方。

ケース単位出荷は個数・バラ単位出荷はレコード数に着目します。
高・中・低流動品は作業分離(作業システム変更)できるか、作業分離品の荷合せは可能かを検討。
出荷の傾向は「2・8の原則」と言いますが、取扱アイテムの上位2割のアイテムで物量の8割を出荷されています。 コストは高流動(8割)に50%、中・低流動(2割)に50%のコストがかかっている。
比率及びコストについては賛否両論ありますが、高流動品と中流動品・低流動品の区分は可能であり、中・低流動になるほどコストが上がることは確かです。
今まで着目されてきたのは高流動品でした、これからは低流動品に着目する必要があります。

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