基于EIQ-ABC模型的倉庫管理優化—以H商場配送中心倉庫管理優化為例

郝 燕

（四川大學錦城學院 工商管理系，四川 成都 611731）

1 引言

進入21世紀，各地人民生活水平不斷上升，各種大小商場迅速崛起，人們也逐漸適應了這種比普通市場規范、潔凈、健康，比普通雜貨鋪更全面、更有保障的綜合市場。但是隨著社會的不斷發展，消費者越來越多，商品流入流出也越來越頻繁，企業對倉庫的要求也越來越高。倉庫是影響物流企業作業效率的一個重要因素，適當的庫存和合理的倉庫布局能夠保證倉儲工作的順利進行，提高物流企業的經濟效益。由于影響倉庫管理的因素很多，致使人們一直在不斷地尋找最佳的倉庫管理方法。

2 EIQ-ABC分析法

EIQ分析法是用于指導ABC分類法，對倉庫布局實進行貨品需求、進貨出庫等分析的手段。

2.1 EIQ主要分析指標

（1）EQ（訂單量）分析。對產品的單張訂單出貨數量情況進行詳細的分析，通過分析能夠了解供應鏈下游的零售商單次訂貨數量分布，EQ（訂單量）分析決定了配送貨物包裝的基本單位。

（2）EN（訂單品項數）分析。對每張訂單出貨的品項數量進行分析，EN（訂單品項數）分析不但深深地影響著揀貨系統的規劃和處理產品訂單的原則，而且對出貨區規劃及出貨方式選擇的影響也非常大。

（3）IQ（品種數量）分析。對產品的每一個品種規格的出貨總數量進行分析，分析結果可以指導貨物的ABC分類，進而針對不同的貨物品種確定不同的處理方法。

（4）IK（品種受訂次數）分析。對產品的每一個品種規格出貨次數進行分析，根據分析結果確定常用的貨物品種，并考慮如何正確、有效地確定庫存位置。

（5）SQ（出貨量）分析。對一定時間內的出貨總數量進行分析。

（6）SEN（出貨品種數）分析。對一定時間內的出貨品項總數進行分析。

2.2 倉庫現有布局

瀘州市H電器商場在一個大型的倉儲中心選定了一間庫房，面積約為700m2，放置了所有備用商品，所放貨物只有一個大體上的區分，左邊是大宗貨物，右邊是小件貨物，而且其擺放比較隨意。具體布局如圖1所示。

圖1 倉庫現有布局圖

2.3 商場倉存存在的問題及分析

2.3.1 庫存問題及分析。通過實地考察了解后，發現該倉庫在庫存上存在以下幾個問題：

（1）商品種類多、數量多。進到倉庫一看就會發現，倉庫里面堆滿了貨物，每種商品都有很多。

原因：因為要保障一個很大的消費者群體的貨源，所以企業為了避免缺貨，盲目追求庫存，秉持“多多益善”的觀念。

（2）商品訂貨周期和數量不合理。每種商品統一時間但又不定時的訂貨，當多數貨物庫存都不足時開始訂貨，且都是按照最保險的數量來訂，直接導致期初倉庫滿滿的，期末倉庫完全處于一個較為空閑的狀態，這樣不僅浪費了倉庫資源，也浪費了人力資源。

原因：為避免供不應求，所以每次訂貨量都比較大；且為了節省訂貨批次，省去一些環節。

2.3.2 布局問題及分析。由圖1可看出，該倉庫布局較簡單，通過實際觀察后，發現其存在如下問題：

（1）總體布局太簡單。倉庫只有一道大門，出入庫都在一起，庫門口堆積了一堆待出庫的貨物，容易造成混亂；倉庫內左右兩側全部堆滿貨物，只有較小的左右各兩條通道。

原因：初期貨物太多，為了提高空間利用率；一些因為需求較大的小電器，就早早地提出來放在待出庫區，也就說該區域是大電器的待出庫區，小家電的短期暫存區。

（2）商品分類分區不明確。倉庫內大大小小的貨物沒有區分得很明確，各類貨物插空而放，雖然堆放得不太高，可便于人工直接搬動，但太雜亂，需要花費大量的尋找時間。

原因：只考慮到便于搬運和提高利用率，而忽略了其他環節的重要性，導致出庫程序銜接不順利。

3 H商場倉庫管理的總體優化方案

3.1 因素分析

（1）貨品特征分析。倉庫所存儲的貨物，都是單件電器，通常以件為單位訂貨，單件儲存。大至冰箱、空調等，小至吹風機、剃須刀，雖然非易碎物品，但是都要特別注意防震。

（2）目標客戶分析。根據消費者訂單的情況和生活經驗分析，市場對不同商品的需求量不同，有些商品可以長期使用，需求較少；有些商品需要隨時更換，需求量較大。那么不同商品所需的安全庫存和訂貨批次、訂貨量就有所不同，同時，需求量不同的情況下，商品本身價格差異也很大，因此要兼顧數量與價格，既能給顧客滿意的服務又能使企業順利運作，良好的倉庫管理是實現這一目標的重要途徑。為了實現倉庫的有效管理，筆者對這些商品進行EIQ-ABC分類，區分出商品的價值高低，對重要性不同的商品進行不同的管理。

3.2 訂單資料的EIQ分析

通過對該倉庫的實地調查，得出該倉庫每個月商品出庫的種類和數量相對較穩定，因此從中隨機抽取了一個月的商品訂貨情況進行EIQ-ABC分析。數據的整理都以整件為單位?？紤]到數據的有效性，對原始數據進行篩選，將不同品牌的同一種商品歸為一類商品，去掉一些進貨量小、價值也比較低的商品數據，使得整個結論更符合實際情況。經Excel數據整理后，得到該商場配送中心倉庫月出庫的EIQ分析表，見表1。

表1 基于EIQ分析的出貨資料

3.3 IQ分析及ABC分類

結合單品出貨數量IQ和單品總價格各自所占比例來分析該商品的價值，然后根據其價值重要性來進行ABC分類。因為該商場所銷售的各個商品之間價格差異較大，所以根據其價格所占比例來分析其價值并進行ABC分類。

由表1可提取分析出單品在出貨數量中所占的百分比和在總價格上所占的百分比，根據公式（單品出貨數量/全部商品月出貨總量3 275）×100%，計算得出I1-I10類商品的出貨量百分比；根據公式（單品出貨總價格/全部商品月出貨總價格539.6萬元）×100%，計算得出各類商品的價值所占百分比（見表2），并用直方圖表示出來（如圖2所示）。

表2 單品數量價格百分比

圖2 IQ分析直方圖

商品ABC分類分析：

A類：由圖2可直觀地看出，I1類商品所占數量比為11.45%，而所占價格比高達34.75%，雖然出貨量也比較大，但是其價格遠遠高于其他商品，因此很明顯地，將I1類商品歸類為A類商品，也就是最有價值的商品；I3類商品價格比也比較高，數量相對較少，因為ABC分類自身界定就不是特別明確，因此按照實際情況來劃分，I3類商品也可以劃分為A類商品；

B類：I2、I4、I5、I6四類商品總數量比為28.58%，總價格比為39.54%，確定為B類商品；

C類：I7、I8、I9、I10總數量比為50.29%，價值比為8.09%，數量占大部分，而幾類商品總價格卻不足10%，因此把它們確定為C類商品。

通過IQ分析得知，該倉庫應該將商品分類分區儲存，以保證A類商品儲位固定且存貨充足，儲區空間較大，儲區接近出貨口以便出貨。

3.4 IK分析確認儲位

進行IK分析，要結合IQ分析，通過計算各種商品平均單次訂貨數量（見表3），然后進行分類，確定其儲存位置安排。

表3 物品平均單次訂貨數量

該倉庫I1商品總出貨量和平均單次訂貨數量都比較大，且考慮到其價值較高，貨物較大宗，規劃時應分配固定儲存位置，保證較高存貨水平，并且應靠近出口處，保證其出貨便捷安全。

I2、I4、I5、I6總出貨量和物品平均單次訂貨數量都較小，應分配彈性儲位并且貨位大小易于調整，可將其揀貨區和儲貨區合并規劃以減少多余庫存。

I7、I8、I9、I10這幾類商品出貨量和單次訂貨數量都很大，首先應考慮其出入貨方便，所以應靠近出口。因為都是比較小件的貨物，所以都必須要有固定儲位，品牌型號間分類明確，采用貨架存放，而不是直接堆垛。

3.5 布局優化

通過使用EIQ-ABC分析法將商品分類后，結合商品特征、外觀大小、商品價值等因素，將I1、I3類商品固定儲位，儲存在便于出入庫的地方，將I7等四種C類商品也集中但又分離開來放于貼近門口位置，將出庫與入庫分開，再設立一個辦公區域和損壞品區域，由此提出新的倉庫布局方案，如圖3所示。

圖3 倉庫優化后布局圖

3.6 布局優化前后對比

優化前：布局簡單，商品分類分區不明確，擺放雜亂，可能會導致工作人員操作受影響，致使出庫慢，效率低下；并且因為商品擺放雜亂而占用地面空間，沒有充分利用倉庫上層空間；出入貨物的地方沒有間隔，這樣有可能導致貨物出入庫同時進行時發生混亂；而且沒有專門放置提貨單和盤存登記簿等紙質資料的地方，多半是工人隨身攜帶，更沒有殘損貨物堆放的地方，有時甚至把退換貨品和正品混淆。

優化后：布局上有了明確的分區，將A類產品儲存在正對大門的位置，既方便存儲也方便出貨，該類商品實際是電視機和冰箱等大宗貨物，在這個位置存放可以縮短路程，大大提高了工作人員的效率，也避免了對貨物的損壞。而I7這類小件商品，訂單多，出入貨更新快，將其放在門口位置也特別利于隨時出貨。安排貨架擺放，總體上按照合理的倉庫布局將各類商品分隔開來，再將同一類商品按不同品牌來放置，可以大大提高倉庫工作效率。

在倉庫入口處設立的辦公區域，里面將配置電腦和打印機等設備，用于庫存的科學性管理，商品的采購、銷售都有詳細的記錄，商場的銷售員可以直接從商場里的電子設備上查詢某種商品的存貨量，這樣就可以更加準確地向顧客提供商品信息和作出配送承諾，就能避免因不清楚商品存貨信息而給消費者帶來的失信與尷尬。從另一個角度講，如果顧客感受到商場的高效率服務，那下次必定會再次選擇該商場，這也就成了吸引消費者的重要因素，進而也提高了商場的銷售額。

4 結束語

EIQ分析從消費者角度出發，結合ABC分析方法，對顧客訂單進行不同標準的分析，得出貨物在倉庫各個流通環節的特征，最終成為倉庫規劃設計的決定因素。通過EIQ分析及ABC分類，商場可以得到許多實用的信息，特別是可對貨物特性更加了解，這樣就可以準確地根據貨物信息來制定庫存計劃和倉庫布局。

本文將EIQ模型和ABC分類法的結合是最基礎最簡單的模型，假設貨物是按照價值來進行倉儲管理。在現實情況中，可進一步拓展貨物的出入庫先后順序、貨物的重要程度等指標，將需要用到更為高級復雜的優化模型。

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