某医药公司订单EIQ分析报告.doc

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某医药公司订单EIQ分析报告.doc

某医药公司配送中心订单EIQ分析报告

一、EQ分析

表1EQ分析

项目

图表及说明

主参数

订单数

总出货数(件)

最大值

最小值

算术平均值

全距

10503

193678

1439

1

18

1438

分析图

ABC分类

分类

出货量比率(%)

订单数

订单比率(%)

出货量

A类

70

576

5

154605

B类

20

1236

12

19334

C类

10

8691

83

19329

频次图

频度图

分析结论

1)订单平均订量为18件;

2)订单订量分布非常分散,可进行A、B、C分类;

3)A类订单为大订单,订量占70%,订单占总单量的5%;

4)B类订单为较大订单,订量占20%,订单占总单量的13%;

5)C类订单虽然总出货量很小(10%),但是其订单数占总单量的83%,属于作业量最繁重的订单,主要集中在零货区,这类订单的处理应采用合理的分拣策略,提高其分拣作业效率。

二、EN分析

表2EN分析

项目

图表及说明

主参数

订单数

总品项数

最大值

最小值

算术平均值

全距

6954

41916

62

2

6

60

分析图

频次图

频度图

分析

结论

1)订单的平均出货品项较少(3种),订3个品项以下的比例为63%;

2)订单出货品项小,比较适合采用订单合并分拣;

3)由于订单品项重复率较低,因此对于零货区推荐采用批量拣取方式作业;

4)由于药品体积较小且储位分区管理,且每品项的拣选量不是很大,推荐采用拣选时分类的方式;

累计出货品项数(GEN)为所有订单订货品项数的累加值,可用于分析拣货时间、拣货人力需求,或作为生产率指标。

三、IQ分析

表3IQ分析

项目

图表及说明

主参数

品项数

总出货数(件)

最大值

最小值

算术平均值

全距

1870

109296

16082

1

58

16081

分析图

ABC分类

分类

出货量比率

品项数

品项比率

出货量

70

29

1

75859

20

67

3

22420

10

1773

96

11017

频次图

频度图

分析结论

1)IQ分布为一般配送中心典型模式,总出货品项数为1870种,总出货件数为109296件,品项平均出货量为58件;

对品项进行ABC分类,c类药品属出货量很大的主流产品,占品项数的96%,应作为规划的重点;B、C类药品属出货量较小的货品,规划时仅作一般的考虑。

四、IK分析

表4IK分析

项目

图表及说明

主参数

品项数

总受订次数

最大值

最小值

算术平均值

全距

1870

46810

546

1

25

545

分析图

频次图

频度图

分析结论

1)IK分布为一般配送中心的典型模式,总出货品项数为1870种,总受订次数为46810件,平均品项受订次数为25次;

由IK频次图可知,品项受订次数小于120(大于1)次的订单占总订单数的95%,而超过120次的品项仅占总品项的5%。

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