第5章 EIQ次數分析的解讀與思考方式

Ⅰ. 次數分析的定義與基本概念

• 次數分析概要：統計包含在相同數值或特定範圍（階級）內的數據個數（次數），以掌握數據散佈情況的分析手法。

• 階級與級間：劃分數據的範圍稱為「階級（Class）」，其寬度稱為「級間」。通常採等間隔設定，但在 EIQ 分析中會使用獨自的規則。

Ⅱ. EIQ 分析中對間隔（範圍）的特殊性

• 重視小口數據：1～10 的間隔極其重要，特別是「次數 1」在分析上具有重大意義。

• 採用對數間隔：當數值變大（如超過 100）時，10～20% 的誤差是被允許的，因此採用「對數間隔（逐漸加寬寬度）」比等間隔更具合理性。

• 「範圍」的稱呼：在 EIQ 分析中，會以「範圍」取代「間隔」，並以對數次數分佈為基本原則。

Ⅲ. 次數 0（零）的重要性

• 在庫管理應用：包含 0 在內的次數分析，有助於掌握在庫品項中「完全沒有出貨的品項（不動在庫）」有多少種。

Ⅳ. 五大主要次數分佈表與直方圖

在系統規劃中，針對以下五個指標進行次數分析：

• EQ 次數分佈：各客戶每次訂購量的分佈。

• EN 次數分佈：各客戶每次訂購品項數（Hit 數）的分佈。

• IQ 次數分佈：各商品（品項）出貨數量的分佈。

• IK 次數分佈：各商品出貨頻率（訂單重疊度）的分佈。

• Q 次數分佈：單據每一行明細的訂購量分佈。

Ⅴ. 分析的優先順位

• EN・IK 優先：在系統規劃中，EN（訂單品項數） 與 IK（出貨頻率） 的分析結果比 EQ 或 IQ 更具實效，因此從這些指標著手是基本定石。

Ⅵ. 次數分佈表與直方圖的並列

• 提升可視性：除了具體數值（次數）與相對於整體的比例（次數 %）外，透過附加將其視覺化的圖表（直方圖），可讓人一眼掌握主要物量區間。

Ⅶ. 解讀 EQ（客戶別訂購量）與判斷

• 識別大口訂單：特定大口客戶的比例，例如 100 箱以上訂單佔多數的情況。

• 營運決定：若單一客戶訂購量以棧板為單位且物量大，則可做出適合採用單一揀貨 (Single Picking) 等營運判斷。

Ⅷ. 解讀 EN（客戶別訂購品項數）與特性

• Hit 數趨勢：確認相對於在庫種類，訂購的品項數是多還是少。

• 背景推測：在庫種類少且訂購品項數多的特性，常見於食品製造商出貨至配送據點（Depot）的趨勢。

Ⅸ. 透過 IK（商品別出貨頻率）進行等級劃分

• 掌握暢銷品：訂單重疊（IK）越大，代表該商品越暢銷。

• ABC 等級：根據重疊次數，成為將商品分類為 A（多）、B（中）、C（少）的基準。

Ⅹ. 次數總和值的整合性

• 計算確認：次數的總和必定與以下數值一致：

  • EQ・EN 的總和 = 訂單件數（E）

  • IQ・IK 的總和 = 訂單種類數（I）