基于EIQ物流特性分析的卷煙配送中心設備選型應用與研究

李 康

(中國煙草總公司重慶市公司物流分公司，重慶 400021)

一、概述

重慶煙草在“十二五”期間將對江北卷煙物流配送中心進行全面遷建，擬建成最大倉儲能力7萬箱，年分揀配送能力100萬箱，輻射主城、渝西19家區(縣)分公司的超大型一類卷煙物流配送中心。本研究通過對江北配送中心2010年全年和2011年部分客戶訂單數據進行的EIQ物流特性分析，①文中所有圖表如非特別注明，均指江北卷煙配送中心數據。所有數據由山東浪潮齊魯軟件有限公司從V3業務系統中提取，作者及數據提供方確保其真實性和準確性。為選擇適度、高效的條煙分揀設備、備貨暫存設備、出貨裝車系統，以及由多種設備組合而成的集群式分揀模式提供可靠的數據基礎和理論依據，進而指導工藝流程優化，提升整體運行效率。

卷煙物流配送中心的日常運作圍繞客戶訂單展開［1］，盡管訂單數據結構短期與長期變化在所難免，但從收集、匯總和分析訂單EIQ物流特性數據入手了解物流配送的能力需求和基本特征，仍然是物流配送中心前期系統設計和設備選型簡捷而行之有效的基礎方法。對卷煙物流配送中心來說，由于訂單需求大多以條煙作為揀選單位，條煙揀選或播種揀選動作次數疊加形成批量規模;加上卷煙條煙外形尺寸和重量相似，品規消費存在區域范圍內相對集中的情況。這些特點都對卷煙物流配送中心選用何種倉儲及分揀設備提出了技術要求。

二、數據分析

(一)EIQ分析方法

數據分析是對用戶的訂單數據進行EIQ(OrderEntry，Item，Quantity)分析，即從用戶訂單、品種、數量數據出發，進行分揀配送特性的分析。通過分析EIQ數據結果可以看出配送中心的物流狀態，得出諸如配送中心卷煙品種的銷售情況、ABC分類、出入庫頻次、時間特征、訂單分布情況等信息。依此進行系統平面布局、分揀設備配置、出入庫設備能力計算、自動化程度等要素的匹配，并根據實際銷售數據進行仿真驗證，以保證整個配送中心規劃設計的合理性和運行的可靠性。主要分析指標包括:

EQ分析。分揀訂單訂貨數量的情況，了解訂單的數量分布和相關比例，可確定分揀后卷煙的包裝模式。

EN分析。分析訂單出貨品種數的情況。通過EN分析，了解客戶的訂貨品種及其分布情況，以便采用適當的分揀方式，并合理判斷分揀時間和人力需求，以此作為分揀作業的生產力指標。

IQ分析。分析單個品規卷煙訂貨總數量的情況，用于確定ABC分類并根據此分類針對性地進行工藝布局和設備配置。

IK分析。分析單個品規訂貨的次數，確定倉儲的庫存策略、分揀前緩存策略和分揀設備配置數量等條件。

1.銷量統計分析

2010年江北配送中心日銷量波動較大，全年分揀配送總量達69.35萬箱。如圖1所示，日均銷量73.1萬條，最大日配送量是平均日配送量的2.8倍，高峰月出現在2月，日均銷量108.7萬條，其中配送量最大值出現在2010年9月1日。從全年來看，超過平均日配送量的有67天，但超過配送平均值1.2倍的只有32天。

表1 2010年月銷量統計

圖1 2010年日銷量統計

表2 2010年1～9月月銷量統計

2011年1月—9月1日，江北配送中心分揀配送總量已達50.46萬箱，日均78.84萬條。高峰月在1月，日均銷量124.4萬條。如圖2所示日銷量波動有所緩解，最大日配送量是平均日配送量的1.86倍，其中配送量最大值同樣出現在9月1日?？傮w來看超過平均日配送量的有40天，但超過配送平均值1.2倍的只有24天。

圖2 2011年1月—9月1日銷量統計

銷量統計分析結論:1)除了幾個節日高峰之外，全年的銷量較為平穩。2)年初為銷售旺季，集中體現在當年元旦和春節前后。3)銷量呈現逐年增長態勢，平均增長率為4.75%。

2.訂單統計分析

如圖3所示，2010年日均訂單數11598個，日最大訂單數35139個，日最小訂單數6189個;2011年日均訂單數11659個，日最大訂單數 35070個，日最小訂單數6416個。

圖3 2010—2011年9月1日訂單統計

訂單統計分析結論:日訂單數量較大且穩定。

要求系統必須能夠處理巨量訂單，且能根據訂單的路向及結構特點進行動態優化處理。

3.品規數量統計分析

如圖4所示，2010年常規煙日均配送品規122個，最大日配送品規133個，最少日配送品規111個。2011年常規煙日均配送品規136個，最大日配送品規162個，最少日配送品規119個。截至2011年9月1日，共有在銷品規238個，常規煙192個，配送量達99.4%，其余46種異型煙，只占總量的0.6%，異形煙日均銷量 4635條，日均品規31個，平均每個訂單訂貨3條。

品規統計分析結論:品規數量呈增長態勢，但未來行業趨勢需進一步觀察。

要求配送中心系統，尤其是分揀系統必須能夠處理每天240個品規以上，其中常規煙將近200個品規的作業需求。且根據未來出現的品牌減少、品規增加的趨勢，系統必須具備較強的品規處理柔性和空間拓展能力。

4.IQ 分析

IQ分析結論:年分揀品牌226個;日均分揀品種162個;日最大分揀品種190個;日最小分揀品牌93個。前10品牌銷售量占總銷售量的60.76%，11種后的卷煙品牌銷量波動曲線不明顯，因此確定前10品牌為A類品牌，11種以后的品牌確定為B、C類品牌。

5.EQ 分析

2011年1—9月1日，共有客戶62233戶，且多數為“大客戶”。根據對訂單的統計，平均每個訂單訂貨量為69條(2010年為64條)。訂單銷量結構如圖6所示。

圖6 2011年1—9月1日訂單數量結構

從圖6可以看出，大于60條的訂單占了總出貨量的72.25%，占了訂單總數的34.11%，而小于10條的訂單只占總出貨量的1.33%，訂單總數的11.14%。

EQ分析結論:通過分析可以看出多數的訂單結構較好，超過1/3的單個訂單訂貨量在60條以上，只訂幾條的小訂單較少。除節假日前后外，每日訂貨量在平均訂貨量的30%內進行浮動;系統倉儲出入庫能力和分揀系統的能力應在此基礎上進行考慮，保證一定的冗余度。在系統設計時，需重點考慮大訂單的處理模式，發揮高速分揀設備應對大訂單處理的優勢，兼顧小訂單的處理，保證在不同訂單結構下，整個配送中心效率的穩定發揮。

6.EN和IK分析

EN分析結論:對于品規較多的訂單特點要求系統處理能力較高，盡量減少因為品規之間分揀等待而影響整體運行效率，應考慮從系統預先處理訂單入手或拆分訂單進行對應品種的獨立分揀模式，最后進行不同分揀設備的線下合單操作。

IK分析結論:由于A類煙受訂頻次高，分揀量大。在倉儲方面考慮到出庫優先的原則，對A類品牌的存放可采用靠近出庫端，位于貨架中低層的方式，提高A類煙的出庫效率;在分揀前件煙緩存方面應考慮足夠的A類品牌卷煙的緩存數量，以保證對分揀設備的補貨;在分揀方面適合采用可單次分揀多條卷煙的設備進行分揀，采用自動補貨系統，降低操作人員的勞動強度;對于B、C類煙受訂頻次相對較小、分揀量一般的特點，在倉儲方面可考慮存放在貨架的中上層;其單品種出庫量不大，因此在分揀前件煙緩存方面留有適當的余量即可;適合采用單條/次的分揀設備進行分揀。采用自動補貨系統，降低操作人員的勞動強度。

7、單訂單、單品規數量特性分析

2010年1月—2011年9月1日，每天單個訂單單個品規訂貨量整50條(整件)或大于50條的比例平均為12.81%，最大31.1%，最少3.91%，波動相對較大;每天整25條或者大于25條的比例平均為22.95%，最大45.23%，最少8.87%，波動相對也較大;每天整5條或者大于5條的比例平均為78.11%，最大89.26%，最少63.17%。

整件分揀分析結論:整50、整25、整5的比例相對較大，需要在分揀設備配置上著重考慮整件線的升級與改造，這將會顯著提高分揀效率。對于大訂單可對其進行拆分，部分采用出煙為整50、整25或整5倍數的分揀設備，部分采用出煙條數少、靈活性強的立式分揀設備。

圖7 整件比例特性(單個訂單單個品規≥50條、≥25條、≥5條)

(二)其他物流特性分析

入庫特性分析結論:2010年5月到2011年4月江北配送中心日均入庫6285件，最大日入庫量11835件。期間入庫量波動較大，最大月入庫量是平均值的1.88倍，其中入庫量最大是2011年1月，與配送峰值期相吻合。入庫品規的高峰值也出現在2011年1月，波動一般，最大月是平均月的1.22倍。下面取日均入庫6285件，高峰系數1.88進行入庫量計算。

庫存結構分析結論:江北配送中心卷煙來源以本省為主，接壤省份的卷煙也較多。不同區域的供貨周期不同，根據《卷煙配送中心設計手冊》要求，系統應根據訂貨周期進行庫存預警提醒及時采購，以免出現缺貨現象。取庫容安全系數1.3進行測算。

三、分揀需求分析及設備選型

(一)分揀能力需求

1)基礎數據

年處理能力100萬大箱，年工作日251天，日工作時間7小時。

2)分揀能力需求計算

日均分揀量=年處理量÷年工作日=100W×5×50÷251=99.6 萬條

分揀效率需求=99.6×10000÷7×1.22(波動系數)=170746 條/小時

日處理品規能力，常規煙200個以上，異形煙50個以上。

(二)備貨能力需求

作為高架庫和分揀之間的有效緩沖，備貨效率必須滿足分揀需求，為分揀補貨做好充分準備。

(三)倉儲能力需求

1)基礎數據

根據日銷量及預測得到，新建配送中心日處理能力為100萬大箱。

日均銷量=100÷251=99.6萬條

托盤存儲標準為30件/托。

2)倉儲量需求計算

總倉儲量按貨物的訂貨周期確定:

式中Q為總倉儲量，A為省內煙日平均銷量，B為鄰省煙日平均銷量，C為其余省份煙日平均銷量，K為峰值及系數為1.30。

需要托盤位=6.2738×10000×5÷30÷0.85=12301個(庫存滿載率0.85)

(四)出、入庫能力需求

1)基礎數據。

設計年日均入庫6285件，高峰系數1.88，設計年年處理量70萬大箱，規劃年年處理量100萬大箱。

2)入庫能力需求計算。

日均入庫量=6285×100÷70=8980件

高峰日入庫量=8980×1.88=16882件

入庫效率需求=16882/5=3376件/小時(卸貨有效時間約5小時)

滿盤效率需求=3376÷30=112.5盤/小時

3)出庫能力需求計算。

最小出庫效率需求=2846×1.4=3984件/小時(波動系數1.4)

4)整托盤出庫效率≈3984÷30=132.8盤/小時

四、設備選型結論

根據以上數據分析和測算結果，可以歸納出設備選型及配置思路。

(一)倉儲策略

對于A類規格和部分分揀量大的B類規格卷煙來說，其總分揀量大，訂貨頻次高，在分揀過程中消耗較快。因此在倉儲方面應盡可能靠近出庫端，存放于貨架的中低層。在出庫策略上也應具有較高的優先級，以保證A類品牌的及時出庫。

對于大多數的B類和C類規格的卷煙，其總分揀量不大，受訂頻次低，在分揀過程中消耗不快。因此在倉儲方面沒有過多要求，一般位于貨架的中高層。

(二)件煙補貨策略

為提高對分揀線補貨的響應速度，減少占地面積，需要在倉儲與分揀之間設置分揀前緩存區。備貨緩存采用多層穿梭車的模式進行補貨，將所有上線品牌都存入備貨緩存系統，按照每個品牌設置30件的存儲量進行設計。

(三)分揀補貨策略

對于所有上線分揀的卷煙，為減低操作人員的勞動強度，在補貨方面應采用自動補貨方式。為提高自動補貨的效率，可以采用自動化程度較高的自動劃箱機，減少人工處理的時間。

(四)分揀策略

通過前文數據對比和分析，對于A類規格的卷煙，總分揀量大，訂貨頻次高，在訂單中所占比例大，適合采用可進行多條同時分揀的設備進行處理。根據江北卷煙配送中心的實際情況，建議采用橋式或臥式分揀設備群，均可實現1～N條分揀任務，條煙以密集的多層分合流方式進行輸送?？紤]到整25條分揀模式對整體分揀效率提升的顯著效果，建議升級目前的整件分揀設備以適合1/2件卷煙的高速分揀。

對于大多數B類和C類規格的卷煙，因其分揀量占總分揀的比重不大，分揀量較少，因此適合采用普通的1條/次的方式進行分揀，即采用通道式分揀設備進行分揀。

對于每天總分揀量低于1件的卷煙(D型煙及異形煙)，建議采用電子標簽分揀方式。

［1］郭勇，井向波，鄭明華.EIQ物流特性數據與物流設備選型［J］.物流技術與應用，2010(10):116.