作者：王梦楠 厍倩芳

来源：《价值工程》2013年第25期

        摘要： 物流中心内的库存合理化一直是物流领域中要解决的关键问题之一，对空间的高效利用与存储货物合理管理对物流效率的提升与成本的控制有着重要意义。本文主要着重解决存储货物的分类问题，以期为后续的货物分区分类存储奠定基础。本文按照传统EIQ方法对货物进行ABC类别划分，并对边界货物专家打分，加权平均的方法界定所属类别，解决了物流中心货物存储中的货物分类问题，对现实系统的运作具有一定的指导意义。

        Abstract： The inventory rationalization of logistics center has been the one of key issues to be addressed in the field of logistics and the efficient use of space and rational management of the storing goods logistics is of great significance for the efficiency improvement and cost control. This paper mainly focuses on solving the classification problem of storing goods in order to lay foundation for the partition classification of subsequent storing goods. This paper divides the ABC category of goods according to the traditional EIQ method and evaluates the border cargo expert， uses the weighted average method to define the category and solve the goods classification problem， which has a certain significance for the operation of the real system.

        关键词： EIQ分析；加权平均；ABC分类

        Key words： EIQ analysis；weighted average；ABC classification

        中图分类号：F715.6 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）25-0017-03

        0 引言

        物流中心作为一个系统，其优化目标在于要使整个物流系统具有良好的服务性（Service）、快捷性（Speed）、有效的利用面积和空间（Space Saving）、规模适当化（Scale Optimization）、库存合理（Stock Control），即通常所说的“5S”目标。而物流中心内仓储货物的分类将直接影响库存的合理性及仓储区域的有效利用面积与空间，同时对物流系统服务的良好性、快捷性也会产生间接影响。所以，进行货物的分类优化对于物流中心的优化具有重要意义。

        当前针对仓储货物的分类方法中以单特征要素的ABC分类法为主，如：凌斌涛的《ABC分析法在仓储空间规划中的应用研究》，胡建波的《ABC分类法及其在物流管理中的应用》等。

        本文主要研究从周转频次和出货数量两个维度分别借助IK分析与IQ分析的手段对仓储货物划分ABC类别。同时，对于IK与IQ交叉分析时，介于ABC类别交叉处的货物的具体归类方法进行研究。

        1 EIQ分析法简介

        EIQ分析就是利用“E”、“I”、“Q”三个要素及要素的组合，对物流中心的需求特征在客户订单中的体现进行研究，从而协助决策者控制物流作业特征，探讨运作方式，对拣货方式、储位规划、存储策略选择等问题作出决策。EIQ三要素的实际含义如下：

        E（Entry Of Order）是指在一定的时间周期内接收的出货订单。

        I（Item）是指出货订单中货品的品项，即体现在订单中的所有商品的品项。

        Q（Quantity）货品的数量，即在出货订单中体现的品项的订购数量。

        EIQ分析主要包括EQ，EN，IQ，IK四种分析，各种分析方式所得结论的针对性各不相同。

        1.1 EQ分析 EQ分析即订单数量分析，主要是为了了解单张订单订购量的情况，得出订单订购量的分布，决定订单处理的原则，以对拣货系统进行规划。

        1.2 EN分析 EN分析即订单品项数分析，主要是为了了解订单订购品项数的分布，该分析对于订单处理的原则及拣货系统的规划有很大的影响，并将影响出货方式及出货区的规划。

        1.3 IQ分析 IQ分析即品项数量分析，主要了解各类产品出货量的分布情况，用于了解货品的重要程度，确定仓库系统的规划方法，估算储位空间，针对货物进行分类等。

        1.4 IK分析 IK分析即品项受订次数分析，主要分析不同品项产品的出货次数的分布，用于了解不同品项货物的出货频率，其分析的结果还可以作为货品分类、储区划分的依据。

        2 EIQ分析法在货物ABC分类中的应用研究

        进行EIQ分析前，首先需要从物流中心的所有订单中选择其中一个周期的订单进行分析，将订单数据汇总到EIQ分析基础信息表中。如表1所示。

        2.1 IQ分析 将表1中零件号列与单品项订货量Q列摘出单独列表，按照单品项订购量从大到小的顺序进行排列，并计算其累计出货量百分比与累计品项数百分比，如表2所示。

        根据表2数据，可以对IQ数据进行初步分析，数据一般体现的规律是：少量品项的货物占大部分的出货量，其余大部分品项的货物仅占少量的出货量。为进一步分析，做出IQ分析的柏拉图如图1所示。

        由柏拉图可以清晰的看到货物的出货量与货物品项数之间存在“二八”规律，因此，可以按照ABC分类的方法对IQ分析的若干品项进行类比划分，划分标准：品项百分比在5%-15%、出货量累积百分比在70%-80%之间的品项划分为A类；将品项百分比在20%-30%、出货量累积百分比在10%-20%之间的品项划分为B类；将品项百分比在60%-80%、出货量累积百分数在10%左右的品项划分为C类。按照上述标准分类即可得到基于IQ分析的ABC分类。

        2.2 IK分析 将表1中零件号列与单品项订货次数K列摘出单独列表，按照单品项订购次数从大到小的顺序进行排列，并计算其累计出货次数百分比与累计品项数百分比，如表3所示。

        根据表3数据，可以对IK数据进行初步分析，数据一般体现的规律是：少量品项的货物频繁出库，而大部分品项的货物出货次数很少。同样的方法可以做出IK分析的柏拉图如图2所示。与IQ分析类似的，可以得到基于IK分析的货物ABC分类。

        2.3 基于IQ、IK交叉分析的ABC分类 IQ分析与IK分析分别确定了以出货量与出货频次为特征值的ABC分类，对于两次划分中类别相同的货物可以直接确定其实际所属类别，如在两次分析中某货物均为A类，那么可以确定其为A类货物。对于两次划分中类别不同的货物，即处于分界线上的货物，可以采用加权评分方法确定其所属类别。

        加权评分法步骤如下：①确定IQ、IK分析的权重аIQ和аIK，根据对物流系统的要求划分两种分析方法的重要程度，即其权重值。②确定ABC类别评分区间，如规定A类分值区间为（85，100]，B类分值区间为（70，85]，C类评分区间为（0，70]。③邀请专家团队对分界线上货物在IQ，IK两种分析中的所属类别进行打分，分值为SIQ和SIK，如：具有典型A类特征的分值更趋于100，A类特征不明显的分值趋于85。④计算分界区域货物的加权评分，并对应类别评分区间确定货物所属类别。

        3 实例验证

        本文以某汽车公司配件物流中心为例，进行货物的分类研究。

        3.1 EIQ分析表 选取物流中心一个工作周期内的22张订单进行汇总，得到EIQ分析表，如表4所示。

        3.2 IQ分析 针对IQ数据按出货量从多到少的顺序排列，并计算累计品项百分比与累计出货量百分比，可得IQ分析的柏拉图与基于IQ分析的ABC分类，如图3所示。具体分类如表5所示。

        3.3 IK分析 同样的方法，可得IK分析的柏拉图与基于IK分析的ABC分类，如图4所示。具体分类如表5所示。

        3.4 IQ与IK交叉分析 IQ分析与IK分析确定的分类中，有部分货物的类别是一致的，对于在两种分析方法中类别一致的货物可以直接确定其所属类别，如：35096-52D为A类，D0*******为B类等等。

        对于在两种分析方法中类别不一致的采用加权平均法确定其类别。按照IQ分析与IK分析的重要程度，分别取其权重为0.6，0.4。规定A类分值区间为（85，100]，B类分值区间为（70，85]，C类评分区间为（0，70]。邀请专家为类别不一致的货物分别在IQ分析与IK分析的类别中打分。通过计算其加权值确定其所属类别。

        以D121698/G为例，专家给出的IQ分析中的类别分值的均值为95，给出的IK分析中的类别分值的均值为60，则：D121698/G的加权评分值=0.6×95+0.4×60=81，故属于B类。类似的，可以确定所有分界区域的货物分类，如表6所示。

        4 结论

        本文采用传统EIQ方法与加权平均法相结合的方式对物流中心内存储的货物进行了分类，并解决了传统ABC分类方法的影响因素单一与类别边界界定不清晰的问题，经理论分析认定方法可行。并通过实例验证，证明方法具有一定的现实指导意义，可以在物流中心的仓储管理中推广应用。

        参考文献：

        [1]凌斌涛.ABC分析法在仓储空间规划中的应用研究[J].新西部，2008（24）：62-63.

        [2]平海.物流系统设计与分析[M].北京：清华大学出版社，2010.

        [3]梁作元.仓库空间管理[J].物流，2007（6）：53-55.

        [4]朱耀祥，宋立强.设施规划与物流[M].北京：机械工业出版社，2004.

        [5]蔡临宁.物流系统规划—建模及实例分析[M].北京：机械工业出版社，2003.

        [6]林立千.设施规划与物流中心设计[M].北京：清华大学出版社，2003.下载本文