EIQ-pcb分析案例.doc

6 EIQ应用实例分析6.1青岛肯德基有限公司及其配送中心的实例背景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。肯德基是世界上最大的烹鸡快餐连锁集团之一，其连锁餐厅遍及全球80多个国家和地区，总数近1万家，平均每一天，就会有一家肯德基餐厅在世界某一个角落开业，而每一天光临肯德基的顾客就高达600万人。肯德基在中国之所以取得优异的成绩，主要是因为严格地遵循产品质量、优质服务、清洁卫生、物超所值等科学的四大管理要素，而登陆青岛即获得巨大成功，其诀窍一言以蔽之：(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。(2)员工是公司的财富,是肯德基在世界各地快速发展的关键。肯德基在全球十分重视员工的培训和发展。这些培训不仅帮助员工提高工作技能，同时还丰富和完善员工自身的知识结构和个性发展。许多有志青年在肯德基成长，成为中国经济发展进程中出色的企业管理人才。肯德基对在中国的发展充满信心，肯德基在中国将根据消费者的需要及公司的实力，有计划地在中国各地建立肯德基连锁店，为中国更多的消费者提供优质的独具风格的肯德基美食，推动中国快餐行业的发展。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。肯德基配送中心的一天（2008年12月13日）的订单。由于订单数据过于庞大，在进行EIQ分析时作了如下简化处理：(1)仅对一类货品(冻货)进行分析；(2)从上百份订单中选择有代表性的三十份订单进行分析；(3)每份订单中只选取了有代表性的16个品项。作这种处理是不得已而为之，在实际的分析中这种处理仅能作为参考。实际上，这里所论述的方法完全可以在计算机上用excel进行完整分析，分析方法和步骤完全一样。6.2青岛市肯德基配送中心的EIQ分析按照上文所述的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：1代表的出货品为鸡块，编号为86110001，其它依次是，2为86110002，3为86110004，4为86110006，5为86110007，6为86110009，7为86110048，8为86110010，9为86110075，10为86110084，11为86110299，12为86110280，13为86110253，14为86110266，15为86110267，16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：表6.1 肯德基配送（冻货）出货EIQ表（单位：箱）Tab. 6.1 KFC distribution (frozen goods) delivery EIQ table (Unit: box)出货订单出货品项订单发货数量订单发货品项12345678910111213141516E11230246127211493134410515E21080332014110615225813E31317344612304304223311015E4121124445304174283310416E511816654252277284410216E691133316106317114715E712825552252275411339116E823110111110142730952125514814E9091667330204186123313015E101390666229310519229414E11651222514104413005013E12149114147523849104109915016E13599325251612445313157176626516E142061991151322512439912016E151531668212418442007614E1612111441242443116174411216E1716705563141171136339115E18852226911300924336914E191360665514305432227614E202314399112355314196166618116E219818915293312166190012914E2283022307000524113811E235000063131095512226311E241910199982850874167714715E25166123464657108425815371244202060516E261371779924302104103311215E271831887141842214635511816E28851333211205435336115E2924112131310925529124102215316E30246112121162532412564413716单品出货量61522534240243254162711108451962821212861191193780455单品出货次数30292229293028302919263030302727445在表上进行作业，将各行相加，可得每份订单之发货数量，而每行的非零数即为每份订单发货之品项数；将各列相加，可得每品项这发货数量，而每列的非零数为每个品项之发货次数。依次填入上表中。(2)资料统计分析：IQ分析：依各品项(I)的数量(Q)值的大小排序，得如下表6.2：表6.2 IQ排序表Tab. 6.2 IQ sorting tableI81141265421171315169103Q7116152862822542432402251961621211191191084534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. 6.1 KFC delivery order IQ curve根据IQ曲线可将各品项按ABC进行分类，A类有8、1，B类有14、12、6、3和4，其它为C类。这样A类品项占品项总数的216=12.5%,而其订单数占了订单总数的13263760=35.3%；B类品项占品项总数的516=31.25%，其订单数占订单总数的13053760=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。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 tableE251320291282430921142716263Q605265181153150148147137130129120118112112110E145107171519182328211622Q105104102949191767669636158504738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230=6.67%，而订单的订货量则占到了8703760=23.14%；B类订单有E20 、E29、 E12 、E8 和E24五种，占订单总数的530=16.67%，而订单的订货量则占到了7793760=20.72%；其它为C类，订单数占订单总数的2330=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：图6.2 肯德基配送订单EQ曲线Fig. 6.2 KFC delivery order EQ curve依此EQ曲线，规划时可将订单分类，少数而量大的订单可作重点管理，相关拣货设备的使用亦可分级。EN分析：了解订单别订购品项数的分布，对于订单处理的原则及拣货系统的规划有很大的影响，并将影响出货方式及出货区的规划。单一订单出货品项数的计算在出货资料表中已完成，可以看到，就所列的十六项品项来说，每一订单的出货品项数都比较大，基本上都超过了10。单一订单的出货项数较大，而产品品项数亦多，累积出货品项数较总出货品项大出数倍，并较总品项数多。可考虑以批量拣取方式作业。IK分析：可以分析产品别出货次数的分布，对于了解产品别的出货频率有很大的帮助，主要功能可配合IQ分析决定仓储与拣货系统的选择。另外当储存、拣货方式已决定后，有关储区的划分及储位配置，均可利用IK分析的结果作为规划参考的依据，基本上仍以ABC分析为主，并从而决定储位配置的原则。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 tableI16812131424597151611310K30303030302929292929282727262219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：图6.3 肯德基配送订单IK曲线Fig. 6.3 KFC delivery order IK curve依此IK曲线，规划时可依产品分类划分储区及储位配置，A类可接近入出口或便于作业的位置及楼层，以缩短行走距离，若品项多时可考虑作为订单分割的依据来分别拣货。3基于EIQ-PCB分析的配送中心规划案例分析3.1基本资料规划分析以下为某药业公司2006-11-1到2007-4-30的采购订单及销售订单的基本资料。商品的基本资料分析（1）外部尺寸(单位:mm)最大:680360440(LWH)最小:355270130(LWH)其中，各剂型包装箱平均规格以及重量信息如下所示:针剂:4763ll246(LWH) 15.44Kg片剂:490320272(LWH) 7.50Kg水剂:491319261(LWH) 9.50Kg成药:495307260(LWH) 11.50Kg非药:495321257(LWH) 13.45Kg（2）商品信息(平均值)价值:1000元/件重量:17Kg面积:0.520.34=0.1768体积:0.520.340.286=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（7）PCB资料分析其中，P为托盘，C为料箱或包装箱，B为拆零药品。表3.2物流中心出库PCB情况表Tab.3.2physical distribution centers leave the storehouse PCB situation table订单类型PCB订单数量比例112852.37%25721.06%390.02%4920.17%5913016.84%62427244.78%71884834.77%分析结论如下:(1)以托盘为单位的药品出库量只占到3.63%，即可从立体库直接出库；以整件为单位的药品出库量占55.04%；而以零货为单位的药品出库量高达81.39%。(2)立体库直接出库的总单据量不大，要求的频次不高，可以为整件分拣区补货；(3)平库区是整件存放区，每种品种存放小于托盘容量的数量，订货频次高以及出库量大的药品可适当多存放些；(4)在拆零区每项可拆零的品种均应有库存，存放单件或者两件容量；(5)将立体库和平库有机结合，可以有效地利用自动化设备，从而提高作业效率。3.2订单订货量(EQ)分析EQ分析可以了解单张订单订量分布，可决定订单处理、拣货系统规划，并影响出货方式及出货区规划。EQ分析情况见表3.3所示。表3.3订单订货量(EQ)分析Tab.3.3order form volume of order (EQ) analysis项目数据表格及分析ABC分类分类订货品项数总订货量定量比率订单数订单比率平均订货数A类51-1600798901.3774.89%48998.99%163.07B类16-50162102.7815.20%581410.67%27.88C类0-15105846.759.92%4379280.34%2.42分析结论（1）订单品项数分布比较分散，订单波动比较大，可进行ABC分类；（2）A类单为大订单，整件出货，可考虑从立体库及整件分拣多区同时出库，作业区设置暂存区，进行单据与药品合流；（3）B类单为较大订单，订量占 15.20%，是总量的10.67%，主要由整件分拣区出库，部分由立体库出库；（4）C类单为小订单，但订单数占总量的80.34%，较多。主要集中于拆零和整件分拣区，建议组织专人拣选，以提高分拣效率。3.3订单品项数(EN)分析EN分析主要了解订单品项数的分布，影响订单处理原则及拣货系统规划、出货方式及出货区规划。通常需配合总出货品项数、订单出货品项累计数及总品项数三项指标综合考虑。EN分析见表3.4所示。表3.4订单品项数(EN)分析Tab.3.4 order form gauges count the (EN) analysis项目数据表格及分析ABC分类分类订货品项数总订货量定量比率订单数订单比率平均订货数A类21-1500825685.7677.39%109198.99%75.62B类11-2082624.937.74%523010.67%15.80C类0-10158540.2114.86%3835670.37%4.13分析结论（1）订单品项数分布较分散，两极分化，可进行ABC分类；（2）A类单为多品项数订单，多整件出货，可考虑从立体库及整件分拣区同时出库，在出库区设置暂存区进行单据与药品合流；（3）B类单为较大订单，主要由整件分拣区出库，部分由立体库出库；（4）C类单品项数少，但订单数较多，占总量的70.37%，主要集中在拆零分拣区和整件分拣区，建议派专人负责全部拣选，提高分拣效率。3.4IQ分析(针对C与B两种包装单位)主要了解各类药品出货量的总分布状况，分析各类药品出货量及重要程度。IQ分析结果可估算仓储系统规划、仓储设备选用及储位空间，同时影响拣货方式及拣货区规划。（1）整件出货(C-IQ)分析设计中对IQ进行ABC分类，分类原则如下:将IQ值按由大到小的顺序排列，计算IQ值累计百分比。该值在075%范围内的品项为IQA类品种，在75%90%范围内的品项为IQB类品种，在90%95%范围内的品项为IQC类品种，在95%100%范围内的品项为IQD类品种。则ABC分类结果如下:表3.5针剂整件IQ-ABC分类统计表Table 3.5 injection entire item IQ-ABC classification statistical类型品项数比例出库量比例A15213.24%21505675.03%B15713.68%4292914.98%C13211.50%143605.01%D70761.59%142784.98%总计1148100%286623100%表3.6片剂整件IQ-ABC分类统计表Table 3.6 tablet entire item IQ-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A22515.95%10614475.06%B26218.57%2113914.95%C19013.74%70775.00%D73452.02%70594.99%总计1411100%141419100%表3.7水剂整件IQ-ABC分类统计表Tab.3.7 water medicinal preparation entire item IQ-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A9913.01%18254575.09%B12316.16%3638914.97%C9312.22%120414.95%D44658.61%121354.99%总计761100%243110100%表3.8成药整件IQ-ABC分类统计表Tab.3.8 prepared medicine entire item IQ-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A18013.65%10374375.07%B22517.06%2067714.96%C18013.65%68764.98%D73455.65%69055.00%总计1319100%138201100%表3.9非药整件IQ-ABC分类统计表Tab.3.9 non-medicine entire item IQ-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A10713.43%11172775.01%B13016.31%2220514.93%C10112.67%74214.99%D45957.59%74204.99%总计797100%148773100%（2）拆零出货(B-IQ)分析与C-IQ分析原理相同，设计中对拆零分拣区的品项也进行ABC分类，分类原则如下:将IQ值由大到小排列，计算IQ值累计百分比。累计百分比在075%范围内的品项为A类品种，在75%90%范围内的品项为B类品种，90% 95%范围内的品项为C类品种，在95%100%范围内的品项作为D类品种。ABC分类结果如下:表3.10针剂零货工IQ-ABC分类统计表Tab.3.10 injection retail goods labor IQ-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A27626.01%9746.7475.12%B19017.91%1887.2614.54%C13212.44%697.435.38%D46343.64%644.014.96%总计1061100%12975.44100%表3.11片剂零货工IQ-ABC分类统计表Tab.3.11 tablet retail goods labor IQ-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A40124.91%24314.8475.04%B31719.69%4848.1614.96%C20112.48%1620.895.00%D69142.92%1617.74.99%总计1610100%32401.59100%表3.12水剂零货IQ-ABC分类统计表Tab.3.12 water medicinal preparation retail goods IQ-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A16621.67%11167.1475.01%B13517.62%2236.2815.02%C9212.01%741.144.98%D37348.69%743.95.00%总计766100%14888.46100%表3.13成药零货IQ-ABC分类统计表Tab.3.13 prepared medicine retail goods IQ-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A37824.74%20929.1675.04%B30419.90%4178.1514.98%C19212.57%1388.034.98%D65442.80%1394.655.00%总计1528100%27889.99100%表3.14非药零货IQ- ABC分类统计表Tab.3.14 non-medicine retail goods IQ- ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A23826.27%14473.9775.08%B16618.32%2875.3114.92%C10611.70%966.555.01%D3964371%961.894.99%总计906100%19277.72100%3.5品项受订次数(IK)分析(针对C与B两种包装单位)（1）C-IK分析设计中对整件拣货区药品的出库频率进行ABC分类，分类原则如下:将IK值由大到小排列，日均出货频次2的品项为A类品种，1日均出货频次2的品项为B类品种，0.5日均出货频次1的品项为C类品种，0日均出货频次0.5的品项为D类品种。分类结果如下:表3.15针剂整件IK-ABC分类统计表Tab.3.15 injection entire item IK-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A292.53%1596424.24%B585.05%1453522.07%C12310.71%1563223.73%D9388171%1973829.97%总计1148100%65869100%表3.16片剂整件IK-ABC分类统计表Tab.3.16 tablet entire item IK-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A201.42%1242319.44%B594.18%1456922.80%C1077.58%1293820.25%D122586.82%2396537.51%总计1411100%63895100%表3.17水剂整件IK-ABC分类统计表Tab.3.17 water medicinal preparation entire item IK-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A415.39%3052443.11%B526.83%1347219.03%C10413.67%1339218.91%D56474.11%1342218.95%总计761100%70810100%表3.18成药整件IK-ABC分类统计表Tab.3.18 prepared medicine entire item IK-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A231.74%1385723.36%B534.02%1297921.88%C916.90%1099118.53%D115287.34%2150336.24%总计1319100%59330100%表3.19非药整件IK-ABC分类统计表Tab.3.19 non-medicine entire item IK-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A243.01%1499328.80%B516.40%1218123.40%C769.54%974318.72%D64681.05%1513429.08%总计797100%52051100%（2）B-IK分析设计中对于拆零拣货区进行出库频次的ABC分析，分类原则如下:将IK值由大到小排列，日均出货频次2的品项为A类品种，1日均出货频次2的品项为B类品种，0.5日均出货频次1的品项数为C类品种，O日均出货频次0.5的品项为D类品种，分类结果如下:表3.20针剂零货IK-ABC分类统计表Tab.3.20 injection retail goods IK-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A252.36%1259916.33%B11010.37%2758935.77%C14413.57%1806623.42%D78273.70%1887624.47%总计1061100%77130100%表3.21片剂零货IK-ABC分类统计表Tab.3.21 tablet retail goods IK-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A16310.12%10750850.01%B19111.86%4754622.12%C23614.66%2945813.70%D102063.35%3044214.16%总计1610100%214954100%表3.22水剂零货IK-ABC分类统计表Tab.3.22 water medicinal preparation retail goods IK-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A506.53%3030842.31%B617.96%1587722.16%C9812.79%1272017.76%D5577272%1272617.77%总计766100%71631100%表3.23成药零货工K-ABC分类统计表Tab.3.23 prepared medicine retail goods labor K-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A1016.61%6382539.62%B1449.42%3613822.44%C24015.71%3047818.92%D10436826%3063519.02%总计1528100%161076100%表3.24非药零货IK-ABC分类统计表Tab.3.24 non-medicine retail goods IK-ABC classification statistical table类型品项数比例出库量比例A808.83%4801941.68%B12613.91%3194627.73%C16418.10%2092218.16%D53659.16%1431812.43%总计906100%115205100%3.6订单类型分析配送订单与实时拣货订单的比例分别是35%、65%，实时订单若当天发货，那么要求发货备货时间很短，所以无法并单。3.7订单变动趋势分析图3.1 2005-2007年出库量分析Fig.3.1 2005-2007 year storehouse quantity analysis图3.2 2005-2007年出库量分析Fig.3.2 2005-2007year storehouse quantity analysis 表3.25 2005-2007年出库量统计表Tab.3.25 2005-2007year storehouse quantity statistical table年度2005.12005.22005.32005.42005.52005.6件数61576.3579198.6174321.6569849.8138742.3365894.95年度2005.72005.82005.92005.102005.112005.12件数70146.2766364.2119712.4111288.2114751.5119959.4年度2006.12006.22006.32006.42006.52006.6件数146024.798077.7147989.9133389.4123466.9126277年度2006.72006.82006.92006.102006.112006.12件数137510.1146975.4159947.6145717.5123166.3135322年度2007.12007.22007.32007.42007.52007.6件数186397.3167784.8188261.5247086.8185344.63.8入库资料分析根据2006-11-l到2007-4-30的采购入库资料，即可得出配送中心的采购情况。(1) 按日期统计入库量表3.26入库药品明细统计表(2006.11-2007.4) 单位:箱Tab.3.26 warehousing drugs detailed statistical table (2006.11-2007.4) unit: Box月份入库日期2006.112006.122007.12007.22007.32007.41647199213273078629383229763366466204857733934896839460040949462434590247384566055778150567616327512708126860566260800877790903484967708433169928720880715069850232891908334507541763595412255396514502817110178104610355460183919117751042311464256631327851037530845712168380055236546712401899513309819113934694094441024114276259546641648491421014715124213720178609246474110536165354867199661357573358958177240768366081698194858342181239962441374178407922919519351765119381519562176453206405104891065516650656512204215901399382437672911012361227779643097431150083658365235964623368075756102008354246158320716204992683001407525482194808792121738393191642648334243206521445379731140827639571279646997870071739528604863086277839385842010829561123531261012582109393027041049991215905121343148911958日平均值5395.6676133.0679102.4196640.1078400.09710645最大值124211049920652169811258220108图3.3入库分析曲线图Fig.3.3 warehousing analysis diagram of curves(2)以药品统计入库量2006年11月1日到2007年4月30日，入库量最大的药品即青霉素钠(AA0001x)，17295箱，入库次数33次，平均每次采购量524件;入库量最小为l箱。入库次数最多者是酒精(EVW6932)，40次，入库量13080箱;入库次数最小为一次。其中日平均采购入库量针剂2206.3箱，片剂1390箱，水剂1837.1箱，成药1325.1箱，非药1277.1箱。3.9出库资料2006年11月1日到2007年4月30日，出库量最大的药品是14594.93箱;出库量最小的是93.17箱:日平均出库量是5960.76件。3.10EIQ分析得出数据结论(1)出入库与存储区布置原则配送中心的订单以小订单为主，此类订单特点是品种或数量少，工作量大，且分区拣货效率低，处理一张订单需要很长时间，可建立绿色通道制度，对于品种5种，数量10件的订单，建议专人负责处理，直接送到外复核员处，减少中间环节，以提高作业效率；对于较大订单来说，一般出库量在整件分拣区存放数量之内，考虑到由整件分拣区出库，分区处理，每区都由专人负责处理，再由内复核员合流之后送到外复核员处；对于特大订单，主要由立体库出库，剩余的小部分补入整件分拣区;布置规划时，针剂、水剂、部分非药在一楼分区存放，片剂、成药、部分非药及易于串味的药品在二楼分区存放；据受订频次分析，可确定每一剂型的畅销药品、较畅销药品及出货量少药品，按出库所需时间长短进行分布位置，减少出库时间；对于畅销品种，可适当增加整件分拣区及拆零区的储备量，当储备量低于下限时，可