E—Entry對象或客戶出貨形態、訂單量大小、訂貨方式隨之不同I—Item

商品的種類商品品項數、特性不同使存儲方式、儲位安排、設備選用隨之不同Q—Quantity

商品的數量或庫存量處理可能的需求波動問題（貨款結算、季節等）R—Route通路和供應鏈上下游結點的關系S—Service

物流的服務品質直接決定物流成本，服務品質包括：訂貨交貨時間、缺貨率、流通加工服務、商品店頭陳列服務、應急能力、信息服務、態度等。T—Time

交貨時間（完成周期）配送完成周期的長短、配送頻次、一致性等C—Cost商品的價值或建造的預算物流費用的兩種計算方式與商品價值的關系配送中心系統分析方法EIQ分析就是利用“E”、“I”、“Q”這三個物流相關要素來研究配送中心的需求特征，為配送中心提供規劃依據。日本鈴木震先生積極倡導以訂單品項數量分析方法（EIQ）進行配送中心的系統規劃，即是從客戶訂單的品項、數量與訂購次數等觀點出發，進行貨物特征的分析。訂單品項數量（EIQ）分析的步驟訂單出貨資料的分解訂單出貨資料的取樣資料統計分析圖表數據判讀與分析（一）EIQ分析方法1.訂單出貨資料的分解首先要考慮時間范圍與單位，主要分析項目如下：訂單量（EQ）分析：單張訂單出貨數量的分析訂貨品項數（EN）分析：單張訂單出貨品項數的分析品項數量（IQ）分析：每單一品項出貨總數量的分析品項受訂次數（IK）分析：每單一品項出貨次數的分析42.EIQ資料取樣可以先就單日別的出貨量進行初步的分析，找出可能的作業周期及其波動幅度。若各周期內出貨量大致相似，則可縮小資料范圍，以一個較小周期的資料進行分析。盡可能找出具有明顯特征的時段，如月初、月末、周末、周初等?？梢砸罁唐诽匦曰蚩蛻籼匦詫①Y料分成數個群組，針對不同的群組分別進行EIQ分析。但是要特別注意所選取的樣本能夠反映、代表全體的特征。3.資料分析使用的統計方法（1）柏拉圖法將訂單或單品品項出貨量排序后繪制EQ或IQ圖，并將其累計量以曲線表示出來，即柏拉圖。（2）次數分布直方圖法將出貨范圍作適當的分組，計算出各產品出貨量出現于各分組范圍的次數，進一步了解產品別出貨量的分布情況。（3）ABC分析將一特定百分比內的主要訂單或產品找出，作為進一步分析及管理的重點。（80-20原則）針對此一產品族群(少數的品項數但占有重要出貨比例)作進一步的分析及規劃，以達事半功倍之效。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。（4）交叉分析先將兩組分析資料（如EQ與EN、IQ與IK等）經ABC分類后形成三個等級，交叉匯編產生3×3的九組資料分類，再逐一對各資料進行分析討論，找出分組資料中的意義及其代表的產品組。在后續的規劃中，如結合訂單出貨與物性資料，亦可產生有用的交叉分析數據。

4.圖表數據判讀與分析圖表數據判讀與分析是量化資料分析過程最重要的步驟，通常需配合交叉分析及其它相關資料作出綜合判斷的結論。一些基本的分析準則及類型訂單品項數(EN)分析訂單量(EQ)分析品項數量(IQ)分析品項受訂次數(IK)分析a）訂單品項(EN)分析訂單品項數(EN)分析：主要了解訂單別訂購品項數的分布，對于訂單處理的原則及揀貨系統的規劃有很大的影響，并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綜合參考。單一訂單出貨品項數：

N1=COUNT(Q11,Q12,Q13,Q14,Q15..)>0，總出貨品項數：

N.=COUNT(Q.1,Q.2,Q.3,Q.4,Q.5,..)>0或COUNT(K1,K2,K3,K4,K5,....)>0，且N.>=Ne(總出貨品項數必定大于等于單一訂單的出貨品項數)訂單出貨品項累計次數：

GN=N1+N2+N3+N4+N5..，GN>=N.(當個別訂單間的品項重復率愈高，則N.愈小)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復率不高，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a）訂單品項(EN)分析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分，通常為經營品項數很多的配送中心可以訂單別揀取方式作業，但由于揀貨區路線可能很長，可以訂單分割方式分區揀貨再集中，或以接力方式揀取單一訂單的出貨項數較小，EN=1的比例較高，由于總品項數很多，總出貨項數及累積出貨項數均僅占總品項數的小部分可以訂單別揀取方式作業，并將揀貨區分區規劃，由于各訂單品項少，可將訂單以區域別排序并以分區揀貨a）訂單品項(EN)分析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并較總品項數多訂單出貨品項重復率高，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后再分類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，并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復率不高，須考慮分類的困難度，否則可以訂單分割方式揀貨為宜a）訂單品項(EN)分析訂單量(EQ)分析：主要可了解單張訂單訂購量的分布情形，可用于決定訂單處理的原則、揀貨系統的規劃，并將影響出貨方式及出貨區的規劃。通常以單一營業日的EQ分析為主。分析應用為一般配送中心常見模式，由于量分布趨兩極化，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亦可分級ABCQE類型一b）訂單量(EQ)分析QE類型二QE類型三分析應用訂單量集中于特定數量而無連續性遞減，可能為整數(箱)出貨，或為大型對象的少量出貨可以較大單元負載單位規劃，而不考慮零星出貨分析應用訂單量分布呈逐次遞減趨勢，無特別集中于某些訂單或范圍系統較難規劃，宜規劃泛用型的設備，以增加運用的彈性，格位亦以容易調者為宜b）訂單量(EQ)分析QE類型四QE類型五分析應用訂單量分布相近，僅少數訂單量較少可區分成兩種類型，部分少量訂單可以批處理或以零星揀貨方式規劃分析應用大部分訂單量相近，僅少部分有特大量及特小量可以主要量分布范圍進行規劃，少數差異較大者可以特例處理，但須注意規范特例處理模式b）訂單量(EQ)分析品項數量(IQ)分析：主要了解各類產品出貨量的分布狀況，分析產品的重要程度與運量規模。可用于倉儲系統的規劃選用、儲位空間的估算，并將影響揀貨方式及揀貨區的規劃。分析應用為一般配送中心常見模式，由于量分布趨兩極化，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ABCQI類型一c）品項數量(IQ)分析QI類型二QI類型三分析應用產品出貨量集中于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。分析應用各產品出貨量分布呈逐次遞減趨勢，無特別集中于某些訂單或范圍。系統較難規劃，宜規劃泛用型的設備，以增加運用的彈性，格位亦以容易調者為宜。c）品項數量(IQ)分析QI類型四QI類型五分析應用各產品出貨量相近，僅部分品項出貨量較少?？蓞^分成兩種類型，部分中、少量產品可以輕量型儲存設備存放分析應用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一規格的儲存系統及尋址型儲位進行規劃，少數差異較大者可以特例處理c）品項數量(IQ)分析品項受訂次數(IK)分析：主要分析產品別出貨次數的分布，對于了解產品別的出貨頻率有很大的幫助，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、揀貨方式已決定后，有關儲區的劃分及儲位配置，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，并從而決定儲位配置的原則。d）品項受訂次數(IK)分析KI類型二出貨次數ABCKI類型一出貨次數分析應用大部分產品出貨次數相近，僅少部分有特大量及特小量大部分品項出貨次數相同，因此儲位配置需依物性決定，少部分特異量仍可依ABC分類精神決定配置位置，或以特別儲區規劃分析應用為一般配送中心常見模式，由于量分布趨兩極化，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配置，A類可接近入出口或便于作業之位置及樓層，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d）品項受訂次數(IK)分析（二）訂單變動趨勢分析長期持續遞增，應配合年周期的成長趨勢加以判斷規劃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有季節性變動的明顯趨勢如果季節變動的差距超過3倍以上，可考慮以部分外包或租用設備方式，以避免設施過多的投資浪費；另外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有以一季為單位的周期性變動趨勢如果高低峰差距不大且周期較短，可以周期變動內的最大值規劃，后續資料分析可縮至某一周期為單位以簡化分析作業無明顯規則的變動趨勢系統較難規劃，宜規劃泛用型的設施，以增加運用的彈性，倉儲格位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（三）物品特性與儲運單位分析PPPPCCCCBBBB進貨存儲揀選裝貨物流作業時商品包裝單位的變化PCB分析幾種常見的PCB分析P—EIQ分析將EIQ表中Q的箱數換算成托盤數，并將剩余的箱數去除，形成以托盤為單位的EIQ