配送中心规划与运作.docVIP

课程作业 课程名称： 配送中心规划与运作 学生姓名： 学 号： 学生姓名： 学 号： 学 院： 专业年级： 题 目： EIQ分析 2011年 10月 1 订单量（EQ）分析。 将EQ按照Q量的大小进行排序，如表（1）所示。 表（1） EQ分析表 E 70122a 70123a 70124a 70127a 70125a 70128a 70127p Q 36186 30313 30053 28597 26054 25762 23108 E 70124p 70122p 70125p 70123p 70126a 70128p 70126p Q 21988 19235 17925 15742 13197 9920 7152 图（1） EQ分析 根据图（1），我们可以进行ABC分类，A类为70122a。对于A类订单，要进行重点管理，我们可以把70122a当做重点客户，优先安排其物流配送服务。 2 品项数量（IQ）分析。 将IQ按照Q量的大小进行排序，如表（2）所示。 表（2） IQ分析表 I 005 004 006 009 007 003 001 002 Q 154800 40912 28896 23049 17286 16000 11050 21988 I 012 013 015 011 010 014 008 Q 4350 897.8 701 330 280 50 29 图（2）IQ分析 根据图表，进行ABC分类。从IQ分析中，我们可以看出每一货物出货总量的数量多少，以便管理人员了解主要产品的状况及需加强管控的货物。由上图中，可以看出A类为：005；B类为：004、006、009、007、003、001、002、012；C类为：013、015、011、010、014、008. A类产品（005）的订货量大，应重点管理，保证其货源充足，定期 查看库存，这类产品不应出现缺货现象。将产品分类以分区式存储，将A类产品存储在靠近通道处，以方便货物的进出。C类产品可以放置在不靠近通道的地方。 3订单品项数（EN）分析。 从表4-11，可以看到单一订单的种类数都超过了10项，这说明可以采用批量拣取的分类作业方式来满足需求，以图（3）所示来展现。 图（3） EN分析 图（3）中，单一订单的出货种类数大小不一，且波动比较大，出货类别数较多，累计出货类别数较总出货类别大出数倍，且多于货物总类别数。单一订单的出货种类数大的可用批量拣取方式作业，单一订单的出货种类数较小的可以采取按单见捡拣取方式作业。 4品项受订次数（IK）分析。 将IK分析按照K量的大小进行排序，如表（3）所示。 表（3） IK分析表 I 005 009 010 006 004 001 003 007 K 14 13 12 12 11 8 8 8 I 012 002 011 013 014 015 008 K 7 6 5 2 2 2 1 从表（3）中可以看出，对订货次数仍可以进行ABC分类，005、009、006、010、004的订货次数较多，都大于10，应计入A类，进行重点管理。应将这5项置于较方便进出货的位置，或者离出货口较近的位置，以缩短行走和搬运的距离和时间。同样的，为了更方便地认识，下面以绘图方式表现出来，如图（4）所示。 图（4） IK分析 从图中可以看到，IK分布图为一般物流中心配送常用模式，由于数分布量趋势两极化，可以利用ABC分析法进一步分类。规划时可以产品规划分类划分储区及储位配置，A类可接近出入口或便于作业的位置及楼层，以缩短行走距离，若货物种类多时可考虑作为订单 分割的依据来分别拣货。 我们把以上通过EIQ分析得到的数据进行汇总，得表（4） 表（4）EIQ分析数据汇总表 1 订单件数 E 14 2 出货种类数 I 15 3 总订货数量 Q 305232 4 每张订单平均订货数量 EQ(avg) 21802 5 每出货品项平均出货量 IQ(avg) 20348 6 订单最大订货量 EQ(max) 36186 77 7 最小订货量 EQ(min) 7152 8 订单最大订货品项数 EN(max) 13 9 订单最小订货品项数 EN(min) 4 10 品项最大出货量 IQ(max) 154800 11 品项最小出货量 IQ(min) 29 仓库布局优化图 下面红色为工作计划模板，不需要的下载后可以编辑