EIQ-ABC方法在电子产品配送中心规划中的应用

靳阳飞

(太原科技大学交通与物流学院,太原 030024)

最近两年,消费类电子产品销售量增长缓慢,企业之间的竞争更加激烈,仓储、配送等物流环节作为企业的第三利润源近年来越来越受到重视。对于如何规划配送中心,降低物流成本,已有许多学者做了研究。郭勇等[1]研究了条烟拣选设备比选以及日常运作效率的改善。王婧等[2]研究了仓库库位安排不合理导致拣货作业效率低问题。施粉[3]对订单进行多维度分析,提出了货位规划和货物管理等仓储管理方面的建议。Subir[4]以货品流转量为基础描绘ABC需求曲线,提出半离散型模型验证的有效性。沈志端[5]等以霍尔果斯口岸为例,利用EIQ对分拣作业进行研究,确定分拣策略。王新华[6]等对山东省H烟草配送中心进行分析,提出了规划和决策意见。曾文亮[7]从评价方面对电子产品的配送中心建立与规划提出了相应标准。但是对于不同货物的具体运作研究不足。夏云飞[8]针对自动化立体库的特点,提出了企业仓储规划的改进措施。毕丽丽[9]对仓库的平面规划布局、自动化程度、出入库设备能力规划等进行了研究。胡玉[10]以一家汽车零配件制造商成品库的问题为切入点,提出了出货方式及布局规划方案。总之,现阶段各学者已经对EIQ的应用取得了一定的成果,但是由于每个行业都有其自身的特点,需要区别对待。

综上所述,本文以EIQ、ABC理论为基础,结合两者的优点,针对电子产品更新换代速度快、易消耗、配件种类繁多等特点,将其应用于某电子产品企业的配送中心规划决策中,为企业提供一定的指导意见。

1 EIQ-ABC理论

1.1 EIQ理论

该理论由日本物流研究所铃木震提出,其中,E是指“Entry”,I是指“Item”,Q 是指“Quantity”.既从客户订单的品种、数量、订货次数等方面出发,进行配送特性和出货特性的分析[11]。EIQ分析的项目主要有EN(订单品种数)、EQ(订单量),IQ(品种数量),IK(品种订购次数)。

(1)EQ分析:分析客户的订货量、比例以及客户订单ABC分析,以决定订单处理的原则、出货方式及出货区的规划。

(2)IQ分析:分析各类产品出货量的分布状况,分析产品的重要程度与运量规模。

(3)EN分析:根据单个订单品种数据资料了解客户订购品种数多少,判断适用的拣选方式。

(4)IK分析:分析各产品的出货频率,配合IQ分析决定仓储与拣选系统的选择。

1.2 ABC分析理论

ABC分析法是根据货物的金额及数量的特性来进行分析,将货物分为A(特别重要)B(一般重要)C(不重要)三个等级,针对每一级的特点进行不同程度的管理,这样可以压缩库存总量、释放占压资金、合理库存结构、节约管理成本。

本文主要采用EIQ分析法,并辅以ABC分析法对该公司的订单资料进行分析。通过订单量(EQ)分析和ABC分析,重点管理A类客户;通过订单品种数(EN)分析确定订单处理方式和拣选方式;通过品种数(IQ)分析和品种订购次数(IK)分析,并结合ABC分析法对A类商品重点管理。

2 某电子产品加工企业配送中心规划研究

2.1 背景介绍

某电子加工企业位于郑州,所处地理位置优越。但是在日常的经营中,该企业的配送中心管理混乱,经常出现货物错发、缺货等情况。同时,相应的货物没有固定的储位,经常出现工作人员拣货不及时的现象,如何对配送中心规划管理成了当务之急。

2.2 EIQ-ABC分析及规划

通过前期的资料收集,该企业的配送中心十天为一次订货周期,共有客户28个,产品品种25种.选取2017年6月-12月的月订单数据进行IQ分析,共有1988条数据,涉及全部客户及全部品种,因而数据具有较高的参考价值。

2.3 客户订单EIQ分析

对收集到的资料按客户和品种进行汇总整理,得到以下表格:

表1 EIQ统计表

Tab.1 Statistic data of EIQ 单位:千件

表1对该公司配送中心的资料作了详细的分析,得到了EQ、EN、IQ、IK的数据。接下来分别对它们进行分析。

(1)EQ分析

对表1的数据进行整理,对订单数量进行统计并作图,由EQ分析图可知,该公司的配送中心属于一般配送中心,订单呈现出两极分化的规律。因此,可以进行ABC分类,并对A类客户重点管理。

图1 EQ分析

表2 EQ-ABC分类
Tab.2 Classification of EQ-ABC

分类Category客户代号CustomerCodeA类C13、C16B类C3、C4、C5、C6、C7、C8、C9、C11、C12、C14、C15、C17、C18、C20、C22、C23、C24、C25、C26、C27C类C1、C2、C10、C19、C21、C28

(2)EN分析

根据表1中的EN数据列绘制EN图,对单一品种数量进行分析,如图2所示:

图2 EN分析

从EN图可以看出,客户C13、C16的出货品种数占比居于第一、二的位置,占比达22%.进一步结合出货量,进行储位的规划。对于出货量大的客户,可以选择固定储位,并且储位应该靠近出口位置,方便拣选。对于出货量一般的品种,储位应该布置在距离出口次远的位置。对于出货量较小的品种,应该布置在中间储位。

(3)IQ分析

根据表1作IK及IQ分析图,结果如下所示:

图3 IQ分析

本文将累计百分比在0%-70%之间的品种划分为A类,累计百分比在90%-100%之间的品种划分为C类,其余为B类。

表3 IQ-ABC分类
Tab.3 Classification of IQ-ABC

分类Category产品代号ProductsCodeA类G、H、I、N、O、P、R、S、U、XB类D、E、K、L、M、T、WC类A、B、C、F、J、Q、V、Y

(4)IK分析

图4 IK分析

同上,将累计百分比在0%-70%之间的品种划分为A类,累计百分比在90%-100%之间的品种划分为C类,其余为B类。

表4 IK-ABC分类
Tab.4 Classification of IK-ABC

分类Category产品代号ProductsCodeA类D、E、G、H、N、P、S、U、XB类I、K、M、O、Q、R、T、WC类A、B、C、F、J、L、V、Y

(5)IQ与IK交叉分析

比较以上分析结果可以发现,IQ与IK在分布图上有较大的相似性。因此,对IQ、IK进行交叉分析。IQ与IK交叉分析可以得到9种组合,本文根据以下交叉规则进行组合:IQ与IK都是A类时,交叉结果为A类;IQ与IK都是C类时,交叉结果都是C类;其余交叉结果为B类。交叉分析结果如下表所示:

表5 IQ与IK交叉分类
Tab.5 Cross classification of IQ&IK

分类Category产品代号ProductsCodeA类E、G、H、N、P、S、U、XB类D、I、K、L、M、O、Q、R、T、WC类A、B、C、F、J、V、Y

根据以上分析结果,在储位规划时可以将不同的产品分类存储在不同的区域。A类货物储位应置于出口附近或者便于作业的通道两旁。以缩短进出货作业时间。B、C类货物根据与出口及过道的距离由近到远依次放置。对于货品种类较多的订单,可以采取“摘果式”拣选方式。调整后的储位布局图如下:

图5 调整后的储位布局图

3 结论

将EIQ分析法与ABC分析法相结合,弥补了只考虑货物而不考虑客户的缺点。同时,根据货物种类及数量的特点制定不同的存储、拣选策略,对于企业提高仓储管理水平、压缩物流成本、增强竞争力等具有积极的作用。