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仓储管理中最佳分拣策略的制定方法

[罗戈导读]本文主要对EIQ在仓储作业中分拣策略制定中的复杂性应用进行讲解,它比一般性应用更加强调EIQ与系统各要素的交互和寻优,比如和物流资源与计划结合。关于EIQ数据分析方法的基础概念、作用、主要分析内容和方法、一般性应用案例以及复杂性应用案例详细讲解。

1、背景:EIQ分析中的基本要素

EIQ是客户订单分析的一种方法,它主要是对订单数据进行统计,并以图形的方式表现出来,从中得出订单与物流活动的特征,以此作为物流规划设计的依据,它分析的颗粒度较细。EIQ包括的要素有订单(E)、品项(I)、数量(Q)、订单行数(N)、频次(K)。一般结合分析的要素有:每张订单的品项数量分析(EN);每张订单的订货数量分析(EQ);每个品项的订货频次分析(IK);每个品项的订货数量分析(IQ);以及IK与IQ交叉分析。同时,EIQ还可以与ABC、PCB进行交叉分析,得到更为全面合理的物流规划信息。

2、核心观点:EIQ与作业计划寻优

在EIQ中将EN、EQ、IQ、IK等指标进行单独统计的时候可以通过指标值的输出来去经验性判断采用什么作业策略,如分拣波次等。当将EIQ的分析和物流计划结合的时候,加入了对人员、设施、设备以及作业时间计划的系统性分析后,再输出最优的作业策略,那么这是我们所讲的EIQ的复杂性应用。

以下图表的详细描述可参考文章:通过数据模拟制定物流中心最优分拣策略

在复杂性应用中,我们可以看到:

1)主要逻辑

2)作业策略寻优

3)作业计划(分拣)模拟看板

4)资源能力输出

5)作业执行计划

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