第3章 Tera計算1_出貨數據分析

第1節 EIQ矩陣計算

針對出貨數據分析的核心「EIQ矩陣計算（分析統計）」，我們將進行解說。

1. 傳統計算與EIQ矩陣計算的差異

傳統的物流分析（如ABC分析等）與Tera計算所提倡的EIQ矩陣分析，存在著決定性的差異。

• 傳統計算（ABC分析）: 由於品項統計與出貨地統計是分開進行的，因此兩者的關聯性並不明確。 無法掌握「哪個等級的商品，流向了哪個等級的出貨地」。
• EIQ矩陣計算（Tera計算）: 將其關聯為「品項等級(5區分) × 出貨地等級(5區分) ＝ 25個區塊」來進行統計。 藉此，可以精確地掌握從特定的品項等級（設備機器）流向特定的出貨地等級（出貨區域）的物流量。

2. 從EIQ矩陣表可以讀取到的資訊

活用這張表，將使物流中心具體規格的評估變得容易。

• 掌握作業量: 可以依等級確認揀貨次數、總散裝數量、容積、重量等。
• 設備的最佳化: 能夠以區塊為單位，算出流動式貨架所需的品項數，以及補充所需的箱數、棧板數。
• 換算單位的靈活性: 所有的數值都是從散裝數量換算而來，可以切換顯示為箱數、PL（棧板）、容積、重量等單位。

3. 等級記號的讀法

為了防止混淆，設有能一眼辨識統計對象的規則。

4. 分析操作的步驟

在Tera計算1的畫面中，以下列步驟處理分析。

1. 選擇特性: 指定出貨日，或是從「整箱出貨最大日」等特性中選擇目標日。
2. 指定區分與單位: 選擇整箱/散裝、實際數值/比率、顯示單位（散裝、容積等）。
3. 條件篩選: 使用品項區分或出貨區分等核取方塊來縮小目標數據的範圍。
4. 執行: 點擊開始按鈕，將結果輸出到數據網格檢視表（表格）中。

心得與注意事項

• 視覺化: 由於大規模數據（發送地超過400個、品項超過4000個）無法透過普通的EIQ表完全讀取，因此透過矩陣表或EIQ散佈圖（視覺化掌握分散情況）來進行分組極為有效。
• 記錄的併記: 在截取表格製作成資料時，為了避免日後混淆，請務必同時註明「出貨方法」、「出貨日」、「顯示單位」。

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第1項 傳統計算與EIQ矩陣計算的差異

在Tera計算中，將使用ABC分析手法進行統計的計算稱為傳統計算。 ABC分析是將等級分為3部分來進行依品項統計與依出貨地統計，而Tera計算則是將等級分為5部分來進行依品項統計與依出貨地統計。

在傳統計算中，品項統計與出貨地統計各項目的合計是相同的，但品項統計與出貨地統計之間並沒有關聯性，因此在傳統計算中，無法從這兩張表得知品項等級A1的商品被分配到了什麼樣的出貨地等級。 在評估配送中心規模、運作方法，或是計算各工程的物流量時，會需要將出貨地與品項建立關聯的數據。

Tera計算提出了一種方法：「將品項等級與出貨等級建立關聯，區分為品項等級5＊出貨等級5＝25個區塊來進行統計」，在Tera計算中，我們將此統計表稱為EIQ矩陣表。 此外，Tera計算可以在相同的等級區間內顯示行數（出庫次數）、散裝數量、箱數換算、PL換算、容積換算、重量換算。

藉由這個EIQ矩陣表，舉例來說，我們可以輕易地從表中讀取到：出貨作業區域流動式貨架的品項A1等級商品，需要揀貨多少次、總散裝數量是多少、那時的容積是多少、需要多少個出貨容器、從保管區域補充到流動式貨架需要多少箱，以及從保管區域以混合PL搬運過來時會是多少個棧板。

EIQ矩陣表的顯示單位中，散裝是指散裝數量，箱是箱數換算，PL是PL換算，容積是容積換算，重量是重量換算的意思。 敬請留意，往後除了散裝數量以外的物量單位，全都是從散裝數量換算而來的換算單位（若有「箱」的表現，即代表箱數換算的意思）。

前面提過EIQ矩陣表是分為5＊5＝25個區塊的統計表，橫向合計是出貨地物量的統計，縱向合計是品項物量的統計。 如果將EIQ矩陣表的顯示單位改為PL換算，橫向合計將會與傳統計算中品項統計的PL換算一致，而縱向合計將會與傳統計算中發送地統計的PL換算一致。 矩陣統計與傳統計算是連結的，總是顯示相同的內容。 在發送地數、品項數方面也是一樣的。

EIQ表與EIQ矩陣表的差異

本來，觀察哪個品項運往哪個發送地的物量來進行系統設計才是正道，鈴木震先生將此介紹為EIQ表。 確實，如果發送地數量在50個左右，品項數在100個左右，是有可能製作EIQ表並進行評估的。 然而，像這次的出貨數據一樣，發送地超過400個、品項超過4000個的EIQ表，會變成一張連8疊大的空間都放不下的表，根本無法完全讀取。

在Tera計算中，考案了將EIQ表以等級進行分組的統計方法，並決定將此稱為EIQ矩陣表。

此外，還有一種將EIQ表以點來顯示成散佈圖的方法。 400個發送地・4000個品項可以圖表化，在PC畫面上橫向捲動，就能視覺化地看見EIQ表的分散情況，在Tera計算中，我們決定將此圖稱為EIQ散佈圖（參照Tera計算4_參考EIQ）。

接下來，介紹鈴木震先生所考案的EIQ圖表。 這張圖表以曲線表示發送地的物量累計・品項的物量累計，以長條圖表示發送地出庫次數與品項數出庫次數，用一張圖表現出一天的物量（參照Tera計算4_參考EIQ）。

關於EIQ表及EIQ圖表，請參閱其他著作來確認。

第2項 傳統計算與EIQ矩陣計算的關係

傳統計算因為是將出貨地統計與品項統計分開進行，所以無法得知出貨地統計與品項統計之間的關係。

EIQ矩陣統計則可以得知出貨地A1等級中品項A1等級的物量，統計出了帶有出貨地與品項關係的物量。

心得：透過這張EIQ矩陣表，可以掌握從各品項等級（設備機器）流向出貨地等級（出貨區域）的物流量。

EIQ矩陣表可以指定篩選條件，顯示符合篩選條件的數據。

整箱出貨品項的A1等級、整箱出貨出貨地的A1等級、散裝出貨品項的A1等級、散裝出貨出貨地的A1等級等，在觀看統計表時常常會感到混亂。 為了消除這種混亂，我們下了巧思，讓使用者在看到等級記號時就能判別表格的內容。

等級記號「CケE_A1」的意思是，第1個字元「C」代表整箱出貨，「B」代表散裝出貨。 第2個字元是用於等級劃分的數據項目：「行」代表行數（出貨次數）、「バ」代表散裝數量、「ケ」代表箱數換算、「PL」代表棧板換算、「容」代表容積換算、「重」代表重量換算。

第3個字元「E」代表出貨地等級，「I」代表品項等級。 第4個字元「A1」代表A1等級、「A2」代表A2等級、「B」代表B等級、「C」代表C等級、「D」代表D等級。 因此，等級記號「CケEA1」表示整箱出貨、以箱數換算為基礎進行等級計算，並代表出貨地等級的A1等級。

心得：在截取EIQ矩陣表並貼上到其他資料時，若不在截取的表格上方同時註明「出貨方法（整箱出貨）」、「出貨日（2022/05/09）」、「顯示單位（箱）」，就會不清楚這到底是什麼的統計，請多加注意。

第5項 數據分析統計

Tera計算1的第一個畫面。

在(A1)點擊單選按鈕「出貨日」可以指定出貨日進行統計，點擊單選按鈕「特性」則可以選擇行數最大日、整箱出貨最大日、散裝出貨最大日的特性。

透過單選按鈕(A2)在整箱出貨或散裝出貨中擇一。

從單選按鈕(A3)的顯示單位中，在出貨次數、散裝等6種類型中擇一。

透過單選按鈕(A4)在實際數值或比率%中擇一。 在選擇(A1)－(A4)之後，點擊(A5)開始按鈕以開始處理。

在(A6)的文字方塊中顯示處理狀況。

計算處理後，會在(B1)顯示輸出的整箱出貨・散裝出貨區分，在(B2)顯示出貨日，在(B3)顯示出貨地數，在(B4)顯示品項數，並在(B5)數據網格檢視表（表格）中輸出EIQ矩陣表。

矩陣表可以顯示實際數值與比率%。 A比率%是將篩選後的合計（實際數值合計）設為100%，B比率%則是將出貨日全量的合計設為100%，來顯示各等級的比率。

(C1) 是從出貨數據的4個出貨條件項目中，使用核取方塊來選擇目標（可複選）。 排除未勾選核取方塊的項目數據（出貨數據的記錄）後，再進行EIQ矩陣表的計算。

(C3) EXCEL輸出會將EIQ矩陣表輸出為EXCEL。

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第2節 機器設備的分配

我們將解說出貨數據分析後的步驟「物流機器設備的分配與物量流程的確認」。

這是一個對於透過EIQ矩陣計算所導出各區塊的物量，分配具體的物流機器，藉此算出設備必要面積與處理產能的過程。

1. 物流機器的分配步驟

在Tera計算1的畫面上，依據品項等級（流動性）設定最佳的機器。

• 指定機器: 從畫面的選擇欄中，指定自動倉庫（PL_AS/RS）、電動貨架、固定貨架、分揀機等機器。
• 分配至儲存格: 透過點擊EIQ矩陣表中各品項等級對應的儲存格，即可將機器關聯起來。
• 初期設定: 啟動時已透過「Tera設定」分配了標準的機器，因此視需要進行變更。

2. 透過物量流程圖進行視覺確認

從入庫到庫存、直至出貨，可以一覽無遺地確認多少物量通過了哪些機器。

• 入庫與保管:
  • PL單一裝載入庫: 以棧板單位入庫的物品，會直接保管至機器的空貨架上。
  • 紙箱入庫: 以紙箱單位入庫的物品，推測會成為在一個棧板上放置多個品項的「混合裝載保管」。
• 顯示庫存數據: 顯示品項數、散裝數量、箱數換算、PL換算等各項數值。 關於棧板的裝載形式，也可以區分為單一裝載到最多8種混合裝載來顯示。
• 移動至出貨作業區域: 標示出從庫存機器出庫的商品，是經過哪個作業用設備（流動式貨架、中型貨架、分揀機等）來出貨的。 顯示單位會與「出貨量」欄位的選擇（PL、箱等）同步，進行即時切換。

3. 表格的讀法（範例）

具體的統計結果可依以下方式讀取。

第1項 物流機器的分配

將物流機器分配至EIQ矩陣表後，即可算出物流機器的必要面積與必要處理產能。

1．在物流機器設備選擇欄（左圖）中指定機器設備。

2．點擊下方表格的儲存格，即可將機器分配給各個品項等級。

（由於啟動時已透過Tera設定分配完畢，此為變更機器的作業）

表格的讀法為，從PL_ASS共計出庫89PL，有60PL搬送至分揀機，29PL搬送至人工分揀。

第2項 透過流程圖進行確認

將從入庫到庫存，以至於出貨的物量以清單顯示。

選擇整箱單位出貨與散裝單位出貨。 入庫會保管在哪個物流機器設備中。 顯示品項數與保管單位（PL單位・箱單位）。 此外，也能以容積換算來顯示。

顯示保管在庫存機器中的品項數與散裝數量，以及將散裝數量進行箱數換算・PL換算等各換算值。 將保管的PL裝載形式從單一裝載顯示到8種混合裝載。

標示庫存商品是經過哪些出貨作業區域機器設備來出貨，以及出貨地數・品項數、出庫次數與散裝數量。 顯示散裝數量的換算值。

可以想像，當入庫商品為PL單一裝載（一個棧板上裝載1個品項）時，會以PL為單位保管在機器設備的空貨架上；而當入庫商品為紙箱時，則會進行混合裝載保管（一個棧板上裝載多個品項）。

前往出貨作業區域機器設備的物量，其「出貨作業區域物流機器」的標示單位，會與上圖「出貨量」欄位的選擇同步改變。

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第3節 出貨數據與入庫・庫存的關係

我們將解說為了從出貨數據導出庫存量與入庫量的基本思維與計算邏輯。

1. 出貨・入庫・庫存的基本關係

物流中心內的物量流動，可以用以下的數學公式來表示。

• 出貨的特性: 由於是基於顧客的訂單，中心端無法控制數量或交期。
• 入庫的特性: 這是為了確保庫存的業務，中心端可以對供應商指示數量與交貨日期時間。
• 庫存的目的: 針對每天變動的出貨，必須確保不會發生缺貨的數量，同時為了降低成本，被要求盡可能地壓縮庫存。

2. 庫存數（保管數量）的推算邏輯

在Tera計算中，會以以下的公式來算出穩定運作時的庫存量。

• 每日出貨量: 使用全出貨數據的平均值。
• 庫存天數的思維: 以「平均出貨量 × 天數」為基準進行管理。
• 應用於實務: 由於這個計算值是理論上的平均保管量，實務上若需要保留餘裕，可在算出後附加「寬裕率」來進行調整。
• 補充: 在庫存物量的計算中不考慮「訂購點」。 訂購點純粹是為了保證直到入庫為止這段期間的訂購時機指標。

3. 處理未出現在出貨數據中的「滯銷庫存」

並非所有的庫存品項都會在作為分析對象的出貨數據期間內流動。 特別是低流動品，出貨實績可能為零。

• 加算至等級: 在Tera計算中，在計算庫存・入庫時，會將未記載於出貨數據中（無出貨紀錄）的庫存品項，加算至散裝出貨的D等級來進行計算。
• 對象的限制: 這項加算處理僅針對散裝出貨品項進行，不適用於整箱出貨品項。

透過目前的步驟，從出貨數據不僅推算「流動中的物量」，包含「沉睡的庫存」在內，推算整個中心總量的準備已經完成。

第1項 出貨與入庫及庫存

入出庫及庫存可以用「累計入庫－累計出貨＝庫存」的關係來表示。

由於出貨是來自顧客的訂單，因此無法基於配送中心的方便來增減出貨量或變更交期。 針對每天變動的出貨量，庫存必須確保不發生缺貨的數量。 另一方面，基於降低庫存成本與配送中心規模的限制，會希望能將庫存量降到最低。

庫存是以每個品項的「平均出貨量＊幾天的份量＝最大庫存量」的計算方式進行管理的。

入庫是為了確保庫存量，向供應商訂購並讓其交貨至配送中心的業務，配送中心可以指示數量與交貨日期時間（真的是這樣嗎？）。 關於從出貨數據計算入庫：庫存的方法，請參照Tera計算的庫存量推算及入庫量推算。

第2項 未記載於出貨數據中（未出貨）的庫存品

存在著未包含在全出貨數據（多個出貨日）中的庫存品項。

高流動品項會包含在出貨數據中，但低流動品項則有可能不包含在出貨數據中。

在Tera計算中，於計算庫存或入庫時，會將這些在全出貨數據中無紀錄的品項加算至D等級進行計算。

註：加算至散裝出貨的品項D等級，並未加算至整箱出貨。

第3項 庫存數（保管數量）的計算

存在著未包含在全出貨數據（多個出貨日）中的庫存品項。

庫存可以用「累計入庫－累計出貨＝庫存」的關係來表示。 由於出貨是來自顧客的訂單，因此無法基於配送中心的方便來增減出貨量或變更交期。 針對每天變動的出貨量，庫存必須確保不發生缺貨的數量。

另一方面，基於降低庫存成本與配送中心規模的限制，會希望能將庫存量降到最低。 庫存是以每個品項的「平均出貨量＊幾天的份量＝最大庫存量」的計算方式進行管理的。

入庫是為了確保庫存量，向供應商訂購並讓其交貨至配送中心的業務，雖然無法改變出貨的日期或出貨量，但入庫方面配送中心可以指示數量與交貨日期時間。 基於上述前提，Tera計算會從出貨數據進行庫存量推算及入庫量推算。

每日出貨量使用全數據的平均值。

Tera計算求得庫存保管量的方法為：穩定運作時庫存量（保管量） ＝ 安全庫存＋（變動庫存/2），變動庫存＝最大庫存-安全庫存。

舉例來說，假設有18個品項，其最大庫存天數為11天、安全庫存天數為2天、變動庫存天數為9天，若這18個品項每天入庫3個品項，則變動庫存的保管量＝（變動庫存/2）。

如果認為在實務上無法進行穩定運作時庫存量（保管量）的計算，只要在上述計算後附加寬裕率即可。

註：訂購點與庫存物量計算無關，訂購點是能夠保證從訂購到入庫這段期間之庫存量的採購訂購時機庫存量。

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第4節 庫存及入庫計算

我們將解說為了從出貨數據導出庫存量與入庫量的基本思維與計算邏輯。

1. 出貨・入庫・庫存的基本關係

物流中心內的物量流動，可以用以下的數學公式來表示。

• 出貨的特性: 由於是基於顧客的訂單，中心端無法控制數量或交期。
• 入庫的特性: 這是為了確保庫存的業務，中心端可以對供應商指示數量與交貨日期時間。
• 庫存的目的: 針對每天變動的出貨，必須確保不會發生缺貨的數量，同時為了降低成本，被要求盡可能地壓縮庫存。

2. 庫存數（保管數量）的推算邏輯

在Tera計算中，會以以下的公式來算出穩定運作時的庫存量。

• 每日出貨量: 使用全出貨數據的平均值。
• 庫存天數的思維: 以「平均出貨量 × 天數」為基準進行管理。
• 應用於實務: 由於這個計算值是理論上的平均保管量，實務上若需要保留餘裕，可在算出後附加「寬裕率」來進行調整。
• 補充: 在庫存物量的計算中不考慮「訂購點」。 訂購點純粹是為了保證直到入庫為止這段期間的訂購時機指標。

3. 處理未出現在出貨數據中的「滯銷庫存」

並非所有的庫存品項都會在作為分析對象的出貨數據期間內流動。 特別是低流動品，出貨實績可能為零。

• 加算至等級: 在Tera計算中，在計算庫存・入庫時，會將未記載於出貨數據中（無出貨紀錄）的庫存品項，加算至散裝出貨的D等級來進行計算。
• 對象的限制: 這項加算處理僅針對散裝出貨品項進行，不適用於整箱出貨品項。

透過目前的步驟，從出貨數據不僅推算「流動中的物量」，包含「沉睡的庫存」在內，推算整個中心總量的準備已經完成。

第1項 庫存入庫計算畫面

1．依等級輸入最大庫存天數及安全庫存天數。

2．輸入出貨數據中沒有的庫存品項數。

3．計算並輸出作為計算基礎的1日平均出貨量。

4．計算穩定運作時庫存天數。 穩定運作時庫存量（保管量） ＝ 安全庫存＋（變動庫存/2），變動庫存＝最大庫存-安全庫存（參照第2節）。

5．計算穩定運作時的庫存量。 庫存量 ＝ 1日的出貨量＊穩定運作時庫存天數。

6．計算每個品項的庫存量。 每個品項的庫存數 ＝ 庫存量/品項數。

7．必要棧板換算數與單一裝載・混合裝載的判定。

8．入庫品項數與物量計算。 入庫品項數＝庫存品項數/入庫週期，入庫物量＝出貨物量，算出入庫容積（用於核對）。

點擊庫存量單選按鈕會顯示庫存量，點擊入庫量單選按鈕會顯示入庫量。

9．點擊Excel按鈕，即可將庫存・入庫數據保存為Excel。

以上是以散裝出貨為例進行說明，整箱出貨也進行相同的計算。 註：未包含在出貨中的庫存編入散裝出貨，整箱出貨中將出貨數據中沒有的庫存設為0。