【文章內(nèi)容簡介】 立物流中心常見的計(jì)劃執(zhí)行目標(biāo)如：(1)降低物流成本(2)降低庫存水準(zhǔn)(3)提高顧客服務(wù)水準(zhǔn)(4)縮短物流作業(yè)周期(5)整合上下游通路環(huán)境(6)支持零售通路據(jù)點(diǎn)(7)降低物流作業(yè)錯(cuò)誤率(8)提升物流服務(wù)競爭力(9)集中分散的處理量以產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)效果(10)迅速掌握行銷分配信息 計(jì)劃執(zhí)行限制因素在決定物流中心的執(zhí)行目標(biāo)、基本定位與策略功能后，則須考慮計(jì)劃實(shí)際執(zhí)行面可能的限制與相關(guān)因素，因?yàn)楦黜?xiàng)因素均將影響系統(tǒng)規(guī)劃運(yùn)作的方向，包括：(1)計(jì)劃預(yù)定執(zhí)行時(shí)程(2)預(yù)期可使用人力及來源(3)預(yù)期使用年限(4)計(jì)劃預(yù)算資金限制及來源(5)預(yù)定的設(shè)置地點(diǎn)及土地取得的可行性(6)預(yù)期投資效益的水準(zhǔn)在后續(xù)的規(guī)劃分析過程中，相關(guān)的考慮因素及決策條件均應(yīng)以本節(jié)所提策略方向及執(zhí)行目標(biāo)為依歸，并從而決定物流中心預(yù)期的功能與限制因素。而為了計(jì)劃有效的運(yùn)作，應(yīng)以計(jì)劃預(yù)定時(shí)程為依據(jù)，訂定總規(guī)劃日程計(jì)劃，確定規(guī)劃、評估、設(shè)置及營運(yùn)各階段的日程及產(chǎn)出，并由計(jì)劃籌備委員會(huì)負(fù)責(zé)執(zhí)行及跟催，以定期會(huì)議方式執(zhí)行，有效掌握計(jì)劃時(shí)程與進(jìn)度。叁、系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)　　在計(jì)劃準(zhǔn)備階段，基礎(chǔ)資料經(jīng)搜集匯整并訂定整體策略目標(biāo)后，則進(jìn)入系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)階段。包括基礎(chǔ)規(guī)劃資料之分析及規(guī)劃條件設(shè)定、作業(yè)程序與信息系統(tǒng)架構(gòu)之規(guī)劃、物流設(shè)備之規(guī)劃與選用、外圍設(shè)施之規(guī)劃與選用，然后進(jìn)入?yún)^(qū)域布置規(guī)劃的程序，如圖31所示?！　　　D31 物流中心系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)階段模塊　　在此須強(qiáng)調(diào)一個(gè)系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)的重要觀念，基本上系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)程序是一個(gè)遞歸式(recursive)的分析邏輯，從初步的資料與概略的規(guī)劃逐漸演進(jìn)至完整的設(shè)計(jì)方案。在計(jì)劃執(zhí)行過程，將搜集獲得資料經(jīng)由初步的分析試算后，求得一概略規(guī)劃及布置方案，經(jīng)由設(shè)備的初步規(guī)劃選用，逐步修正原有的布置計(jì)劃，以得到較明確的規(guī)劃內(nèi)容與方案，進(jìn)入細(xì)部布的階段，將陸續(xù)獲得的詳細(xì)信息加入，并再反復(fù)原有系統(tǒng)規(guī)劃階段的分析流程，逐漸地將規(guī)劃設(shè)計(jì)的范圍由廠區(qū)縮小至部門以至人員操作現(xiàn)場，經(jīng)反復(fù)修正相關(guān)實(shí)體限制因素，而達(dá)到完整的規(guī)劃設(shè)計(jì)成果。而其中初期的規(guī)劃分析工作應(yīng)是計(jì)劃開始執(zhí)行最重要的階段，以下則就規(guī)劃設(shè)計(jì)階段的程序逐一加以說明?！　?. 基礎(chǔ)規(guī)劃資料的分析　　基礎(chǔ)資料的分析，將獲自企業(yè)使用者之原始資料，作進(jìn)一步的整理分析，以作為規(guī)劃設(shè)計(jì)階段之參考依據(jù)。包括定量化的分析，如：　　(1) 品項(xiàng)與數(shù)量分析 　　(2) 物品物性分析 　　(3) 需求變動(dòng)預(yù)測分析 　　(4) 儲(chǔ)運(yùn)單位與數(shù)量分析 　　以及一些定性化的分析，如：　　(1) 作業(yè)時(shí)序分析　　(2) 人力需求分析　　(3)作業(yè)流程分析　　(4)作業(yè)功能需求分析　　(5)事務(wù)流程分析　　各項(xiàng)分析結(jié)果將配合后續(xù)步驟進(jìn)行，由資料分析、條件設(shè)定至需求功能規(guī)劃的程序及關(guān)系，為逐步進(jìn)行方式，如圖32所示?！　　　∫话阋?guī)劃分析者最容易犯的錯(cuò)誤，通常在于無法確定分析的目的，僅將搜集獲得的資料作一番整理及統(tǒng)計(jì)計(jì)算處理，而最后只得到一堆無用的數(shù)據(jù)與報(bào)表，卻無法與規(guī)劃設(shè)計(jì)的需求相結(jié)合。因此在資料分析過程中，建立計(jì)劃性的分析步驟并有效地掌握分析數(shù)據(jù)，為計(jì)劃成功的重要關(guān)鍵。以下說明一些重要的分析工具及方法，及其應(yīng)用范圍與分析步驟。　　　　 訂單變動(dòng)趨勢分析　　所有利用歷史資料的分析過程，均乃利用過去的經(jīng)驗(yàn)值來推估未來趨勢的變化。在物流中心的規(guī)劃過程中，首先須針對歷史銷售或出貨資料進(jìn)行分析，以了解銷貨趨勢及變動(dòng)。如能找出各種可能的變動(dòng)趨勢或周期性變化，則有利于后續(xù)資料的分析?！　∫话惴治鲞^程時(shí)間單位須視資料收集的范圍及廣度而定，如要預(yù)測未來成長的趨勢，通常以年為單位；如要了解季節(jié)變動(dòng)的趨勢通常以月為單位；而要分析月或周內(nèi)的傾向或變動(dòng)趨勢，則須將選取的期間展開至旬、周或日別等時(shí)間單位；如此將使分析資料更為充實(shí)，但是相對所需花費(fèi)的時(shí)間及分析過程也繁復(fù)許多。如果在分析時(shí)間有限的情形下，找出特定單月、單周或單日平均及最大、最小量的銷貨資料來分析，亦是可行的方法。變動(dòng)趨勢分析常用的方法包括時(shí)間數(shù)列分析、回歸分析等，讀者可參考一般統(tǒng)計(jì)分析書籍，以下就時(shí)間數(shù)列分析作簡要說明。　　針對一段時(shí)間周期內(nèi)的銷貨資料進(jìn)行分析時(shí)，通常需先進(jìn)行部份單位換算的程序，以求數(shù)量單位的統(tǒng)一，否則分析結(jié)果將無意義。常見的變動(dòng)趨勢包括：　　(1)長期趨勢：長時(shí)間內(nèi)呈現(xiàn)漸增或漸減的趨向，必須在時(shí)間數(shù)列中去除其它可能的變動(dòng)影響因子。　　(2)季節(jié)變動(dòng)：以一年為周期的循環(huán)變動(dòng)，發(fā)生原因通常乃由于自然氣候、文化傳統(tǒng)、商業(yè)習(xí)慣等因素?！　?3)循環(huán)變動(dòng)：以一固定周期(如月、周)為單位的變動(dòng)趨勢。部份長期的循環(huán)(如景氣循環(huán))有時(shí)長達(dá)數(shù)年以上。　　(4)偶然變動(dòng)：為一種不規(guī)則的變動(dòng)趨勢，可能為多項(xiàng)變動(dòng)因素的混合結(jié)果?！　∪缫愿髂甓仍路輨e的時(shí)間單位為橫軸，進(jìn)行時(shí)間序列分析，?？傻玫奖?1的變動(dòng)型態(tài)，包括具長期趨勢的變動(dòng)、季節(jié)變成、循環(huán)變動(dòng)及不規(guī)則的變動(dòng)。在不同的變動(dòng)趨勢下，可調(diào)整規(guī)劃能量的政策及規(guī)劃設(shè)置的規(guī)模?！　∫罁?jù)不同的變動(dòng)趨勢可設(shè)定產(chǎn)能水準(zhǔn)的目標(biāo)，并訂定必要能力的水準(zhǔn)，通常以達(dá)成尖峰值的80%為基準(zhǔn)，再視尖峰值出現(xiàn)的頻率來調(diào)整。一般若曲線的山峰值與山谷值超過3倍時(shí)，要在同一個(gè)物流中心系統(tǒng)內(nèi)處理，將使效率降低，營運(yùn)規(guī)模的訂定將愈形困難，因此必須訂定適當(dāng)?shù)臓I運(yùn)量政策以取得經(jīng)濟(jì)效益與營運(yùn)規(guī)模的平衡。不足的產(chǎn)能或儲(chǔ)運(yùn)量可藉由外包、租用調(diào)撥倉庫、訂單平準(zhǔn)化，或設(shè)計(jì)彈性功能較大的倉儲(chǔ)物流設(shè)備來因應(yīng)；至于多余的產(chǎn)能或儲(chǔ)運(yùn)空間，則可以考慮出租他人使用，或者開發(fā)具時(shí)間互補(bǔ)性的產(chǎn)品，以消化淡季時(shí)的剩余儲(chǔ)運(yùn)能量。　　表31 變動(dòng)趨勢分析之型態(tài)變 動(dòng) 趨 勢 類 型分　析應(yīng)　用長期趨勢有持續(xù)遞增的趨向，應(yīng)配合年周期的成長趨勢加以判斷規(guī)劃時(shí)可以中期的需求量為規(guī)模依據(jù)，若需考慮長期遞增的需求，則可以預(yù)留空間或考慮設(shè)備擴(kuò)充的彈性，以分階段投資方式設(shè)置有季節(jié)性變動(dòng)的明顯趨勢如果季節(jié)變動(dòng)的差距超過3倍以上，可考慮以部份外包或租用設(shè)備方式，以避免設(shè)施過多的投資造成平時(shí)的閑置；另外在淡季時(shí)應(yīng)爭取互補(bǔ)性的商品業(yè)務(wù)以增加倉儲(chǔ)設(shè)施利用率有以一季為單位的周期性變動(dòng)趨勢如果高低峰差距不大且周期較短，可以周期變動(dòng)內(nèi)的最大值規(guī)劃，后續(xù)資料分析可縮至某一周期為單位以簡化分析作業(yè)無明顯規(guī)則的變動(dòng)趨勢系統(tǒng)較難規(guī)劃，宜規(guī)劃泛用型的設(shè)施，以增加運(yùn)用的彈性，倉儲(chǔ)格位亦以容易調(diào)整及擴(kuò)充者為宜，以應(yīng)付可能突增的作業(yè)需求量　　 訂單品項(xiàng)與數(shù)量分析　　物流中心在進(jìn)出貨量的特性上，常有出貨日程不確定、前置時(shí)間短、出貨量變化大等現(xiàn)象，如果面對出貨品項(xiàng)繁多，訂單資料量又大，往往使規(guī)劃分析者無從下手，一般分析者在無法深入分析的情形下，常用總量或平均量來概括估計(jì)相關(guān)需求條件，往往與實(shí)際的需求變動(dòng)產(chǎn)生很大的差異。若能掌握數(shù)據(jù)分析的原則，作出有效的資料群組，再進(jìn)行相關(guān)的分析，將能使分析的過程簡化，并可把握實(shí)際有用的信息?！　∫话愎S布置的分析手法中，Muther 的SLP(Systematic Layout Planning)強(qiáng)調(diào)以PQ分析為基本物量分析工具[2]，基本上PQ分析以產(chǎn)品與數(shù)量的分布關(guān)系作為規(guī)劃布置的參考依據(jù)，是一種生產(chǎn)導(dǎo)向的規(guī)劃分析理念。但是在以顧客及下游端通路需求為主的流通環(huán)境中，訂單需求零星而多變化，因此以需求為導(dǎo)向的規(guī)劃方向才能真正符合實(shí)際作業(yè)的需求。日本鈴木震先生曾積極倡導(dǎo)以訂單品項(xiàng)數(shù)量分析手法(EIQ)來進(jìn)行物流中心的系統(tǒng)規(guī)劃，即是從客戶訂單的品項(xiàng)、數(shù)量與訂購次數(shù)等觀點(diǎn)出發(fā)，進(jìn)行出貨特性的分析[5]。而在物流中心的規(guī)劃中，EIQ確實(shí)為一簡明有效的分析工具，本系列叢書「物流中心的訂單處理」中，也對EIQ分析有詳盡的介紹[6]。　　本書中則針對進(jìn)行EIQ分析的步驟及手法作進(jìn)一步的說明，以訂單品項(xiàng)數(shù)量分析手法(EIQ)配合ABC分類的交叉分析方法，來進(jìn)行訂單不同層面的分析。除可有效掌握物流特性并提供規(guī)劃過程宏觀角度的切入點(diǎn)，以避免迷失在資料數(shù)據(jù)中。但必須強(qiáng)調(diào)經(jīng)由EIQ工具的分析，可提供對資料的分解及歸納，但是在資料分組分群的過程，仍須依賴對產(chǎn)業(yè)信息的經(jīng)驗(yàn)與敏感度，以作合理的分析與結(jié)論。訂單品項(xiàng)數(shù)量的分析步驟說如下： 　　(1)訂單出貨資料的分解　　當(dāng)我們收集到企業(yè)一段經(jīng)營周期的訂單出貨資料時(shí)，通常其資料量龐大且資料格式不易直接解讀，最好能自企業(yè)體信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中取得計(jì)算機(jī)檔案，以便于檔案格式轉(zhuǎn)換及借助計(jì)算機(jī)運(yùn)算功能，以便處理大量的分析資料?！　≡谶M(jìn)行訂單品項(xiàng)數(shù)量分析時(shí)，首先必須考慮時(shí)間的范圍與單位。在以某一工作天為單位的分析數(shù)據(jù)中，主要的訂單出貨資料可分解成表32之格式，并由此展開EQ、EN、IQ、IK四個(gè)類別的分析步驟，各類分析步驟所展開的資料分析格式請參考附件二。主要分析項(xiàng)目及意義說明如下：　　(EQ)分析：單張訂單出貨數(shù)量的分析?！　?EN)分析：單張訂單出貨品項(xiàng)數(shù)的分析?！　?IQ)分析：每單一品項(xiàng)出貨總數(shù)量的分析。 　　(IK)分析：每單一品項(xiàng)出貨次數(shù)的分析。　　表32 EIQ資料分解格式(單日)出貨 　　訂單 出 貨 品 項(xiàng)訂單出 　　貨數(shù)量 訂單出 　　貨品項(xiàng) I1I2I3I4I5...E1Q11Q12Q13Q14Q15Q1.N1E2Q21Q22Q23Q24Q25　　Q2.N2E3Q31Q32Q33Q34Q35　　Q3.N3...　　　　　　　　　　　　　　　　...　　　　　　　　　　　　　　　　單品出　　貨量　　Q..N.單品出　　貨次數(shù)K1K2K3K4K5　　　─K.注：Q1.(訂單E1的出貨量) =Q11+Q12+Q13+Q14+Q15+...... 　　(品項(xiàng)I1的出貨量) =Q11+Q21+Q31+Q41+Q51+... 　　N1(訂單E1的出貨項(xiàng)數(shù)) =計(jì)數(shù)(Q11,Q12,Q13,Q14,Q15..)0者 　　K1(品項(xiàng)I1的出貨次數(shù)) =計(jì)數(shù)(Q11,Q21,Q31,Q41,Q51..)0者 　　N.(所有訂單的出貨總項(xiàng)數(shù))=計(jì)數(shù)(K1,K2,K3,K4,K5,...)0者 　　K.(所有產(chǎn)品的總出貨次數(shù))=K1+K2+K3+K4+K5+ ...... 　　在資料分解過程尤須注意的是數(shù)量單位的一致性，在進(jìn)行后續(xù)分析過程中，必須將所有訂單品項(xiàng)的出貨數(shù)量轉(zhuǎn)換成相同的計(jì)算單位，否則分析將失去意義，如材積量、重量、箱、個(gè)或金額等單位。金額的單位與價(jià)值功能分析有關(guān)，較常應(yīng)用在貨品及儲(chǔ)區(qū)的分類及管制程序的區(qū)隔等措施，材積與重量等單位則與物流作業(yè)有直接密切的相關(guān)，也將影響整個(gè)系統(tǒng)的規(guī)劃，但是在資料過程中，須再將商品物性資料加入，方可進(jìn)行單位的轉(zhuǎn)換，將于下一節(jié)中說明?！　∩鲜鯡IQ格式乃針對某一天的出貨資料進(jìn)行分解，另外若分析資料范圍為一時(shí)間周期內(nèi)(如一周、一月或一年等)，另需加入時(shí)間的參數(shù)，即為EIQT的分析，如表33所示?！　”?3 EIQT資料分解格式(加入時(shí)間范圍)日 　　期 客戶 　　訂單 出 貨 品 項(xiàng)訂單出 　　貨數(shù)量 訂單出 　　貨品項(xiàng) I1I2I3I4I5...T1E1Q111Q121Q131Q141Q151　　N11E2Q211Q221Q231Q241Q251　　N21...　　　　　　　　　　　　　　　　單品　　出貨量　　Q..1單品出　　貨品項(xiàng)K11K21K31K41K51　　─T1E1Q112Q122Q132Q142Q152　　N12E2Q212Q222Q232Q242Q252　　N22...　　　　　　　　　　　　　　　　單品　　出貨量　　Q..2單品出　　貨品項(xiàng)K12K22K32K42K52　　─...　　　　　　　　　　　　　　　　　　合 　　計(jì) 單品總　　出貨量.....　　Q...N..單品出　　貨品項(xiàng)K1.K2.K3.K4.K5.　　─K..注：.(品項(xiàng)I1的出貨量) =+++++...... 　　Q...(所有品項(xiàng)的總出貨量)=.+.+.+.+.+...... 　　K1.(品項(xiàng)I1的出貨次數(shù))=K11+K12+K13+K14+K15+...... 　　K..(所有產(chǎn)品的總出貨次數(shù))=K1.+K2.+K3.+K4.+K5.+..... 　　(2)訂單出貨資料的取樣　　要了解物流中心實(shí)際運(yùn)作的物流特性，單從一天的資料分析將無法有效判斷及產(chǎn)生結(jié)論，但是若需分析一年以上的資料，往往因資料量龐大，使分析過程曠日費(fèi)時(shí)。因此可先就單日別的出貨量先進(jìn)行初步的分析，找出可能的作業(yè)周期及其波動(dòng)幅度，若各周期內(nèi)出貨量大致相似，則可縮小資料范圍，以一較小周期內(nèi)的資料進(jìn)行分析，若各周期內(nèi)趨勢相近，但是作業(yè)量仍有很大的差異，則應(yīng)對資料作適當(dāng)分組，再于各群組中找出代表性的資料進(jìn)行分析。一般常見的分布趨勢如一周內(nèi)出貨量集中在周五、周六；一個(gè)月中集中于月初或月尾；一年中于某一季出貨量最大等。實(shí)際分析過程如能找出可能的作業(yè)周期，則使分析步驟較易進(jìn)行，如將分析資料縮至某一月份、一年中每月月初第一周或一年中每周的周末等范圍?！　?3)資料統(tǒng)計(jì)分析