4-1.物流分析の方法と活用について
１．DATA分析の背景
１－１．DATA分析はなぜ必要か
１－２．DATA分析は誰が行うか
１－３．DATA分析はいつ行うか
１－４．DATA分析に必要な情報
１－５．DATA分析に必要な知識とツール
２－１．ＡＢＣ分析とＥＩＱ分析
1）ABC分析
アイテム単位に在庫量や出庫量の多い種類順に並べて、それらをA、B、Cの3つのグループに分けて考えるのがABC分析です（主にアイテム別売上分析に用いられます）。
分析手順
- 商品を売上高の大きい順に並べる。
- 売上高合計を計算する。
- 各商品毎の売上構成比を計算する。
- この構成比の累計を計算する。
- 縦軸に売上構成比率を、横軸に商品名を取り、グラフとして表してみる。
- 累計構成比をグラフ上に示す。
- その点を折れ線で結ぶ。
- 構成比を 70%・90%・100% に分割する。
２）EIQ分析
実務（現場）での集計はEIQマトリクス表で出力（Tera計算1）
２－２．顧客は出荷特性をどこまで把握しているか
２－３．DATA分析に必要な項目
１）EIQ分析とは
EIQ法は物流コンサルタント鈴木震先生によって開発・命名されたもので、システム思考とEIQ分析から構成されます。
物流の基本である以下の3要素（キーファクター）を分析のベースとします
- E（Entry / Order）： 注文件数（発注オーダー数）
- I（Item）： 種類数（品目数・SKU数）
- Q（Quantity）： 数量（出荷点数）
※ さらに、商品の形状・寸法・重量を表す S（Size / Shape） を加えた「SEIQ」として扱う場合もあります。
２）EIQグラフ・散布図
２－４．EIQ散布図
２－５．現状調査表
📦 在庫特性（原料・副資材含む）
- 登録アイテム数（商品マスター登録数）
- 在庫アイテム数（実際に保管されている数）
- 在庫数（ケース・個数：平均／最大）
- 格納形態
- パレット保管（PL・段数）
- ケース保管（ケース・段数）
- バラ保管（バラ入荷・バラ出荷の有無）
※事前に必ず単位の確認を行ってください。
🚚 出荷特性
- 出荷単位（PL単位／ケース単位／ケース+バラ単位／バラ単位）
- 発送先登録数
- 1日あたりの発送先数
- 発送先別の集計（トラック台数・トン車数・出発時間・アイテム数・出荷数量）
- 平均ケース寸法（W × D × H mm / Weight kg）
- 年間の波動性（月間・週間の波動有無）
📄 帳票類・作業体制
- 配送センター使用伝票・指示書などの用紙見本
- 作業時間帯および人員構成（1日あたり・残業含む延べ時間）
💻 情報システム＆運用
- 受注手段（EOS等のコンピュータ受注・入力部門の位置）
- 受信時間帯（1回目〜3回目と出荷タイミング：当日/翌日・午前/午後）
- 物流管理コンピュータの有無
- ロケーション管理（全エリア／一部／無し）
- 入荷検品内容（数量検品／品質検品）および方法（目視／BCR）
- 出荷指示・ピッキング（リスト有無・回数・ピッキング方法）