2 配送中心的选址和内部规划

1. 2配送中心的选址和内部规划 教学目的与要求 通过本章教学，了解配送中心的选址的基本因素、条件和分析方法；掌握配送中心规划的主要内容和分析方法；掌握配送中心设施布局原则，掌握配送中心作业区域布局和配送中心布局规划设计,了解配送中心设施规划、存储区空间规划、出入货码头设施设计、配送中心方案评估方法。 关键词汇 配送中心规划（Distribution Center Layout） 配送中心选址（Distribution Center Addressing） EIQ分析（EntryItemQuantity Analysis） PCB分析(PalletsCaseBara Analysis) 权值分析法(Value Analysis) 点评估法(Point Evaluation Method)

2. 2配送中心的选址和内部规划 2.1 配送中心的选址方法 2.2 配送中心的规划方法 2.3 配送中心布局规划设计 2.4 配送中心设施规划 2.5 配送中心方案评估 ◎ 习题与思考题

3. 2.1 配送中心的选址方法 2.1.1 配送中心的选址的基本因素、条件和数据 2.1.1.1 配送中心的选址的基本因素 配送中心选址，是指在一个具有若干个供应网点和若干需求网点的经济区域内，选定 一个地址设置配送中心的规划过程。科学合理的配送中心选址方案是使商品通过配送中心的汇集、中转、分发，直至输送到需求网点的全过程获得最好的经济效益。配送中心的建设，是一项长期投资，具有较高风险。配送中心选址和定位如同下棋布局，要着着皆慎，否则一步走错，全盘皆输。而选址是棋局的第一步，它对配送中心的经营有着举足轻重的作用，在一定意义上讲，正确的选址是经营成功的一半，它关系着项目未来发展的前途。因此必须有一个整体规划，就是从空间和时间上，对配送中心的新建、改建和扩建进行全面、系统的规划。规划得合理与否，对配送中心的建设、施工与运营，对其作业质量、安全、作业效率和供应保证，对节省投资和运营费用等，都会产生直接而深远的影响。 对于配送中心的选址，必须具有发展的眼光，不仅着眼于现状，还要正确地预测未来。选址是实现经营者确定经营目标和制定经营策略的重要依据。不同的地区有不同的社会环境、自然环境、人口状况、交通条件、市政等特点，分别制约着企业经 营策略的可实施性和目标的可实现性。

4. 现代物流学原理已经证明，在城市现代物流体系规划过程中，配送中心的选址主要应考虑以下因素：现代物流学原理已经证明，在城市现代物流体系规划过程中，配送中心的选址主要应考虑以下因素： （1）自然环境因素 ①气象条件 ②地质条件 ③水文条件 ④地形条件 （2）经济环境因素 ①经营环境 ②商品特性 ③物流费用 ④服务水平 （3）基础设施状况 ①交通条件 ②公共设施状况 （4）其他因素 ①国土资源利用 ②环境保护要求 ③周边状况

5. 2.1.1.2 配送中心选址的基本条件 配送中心选址时，首先要明确建立配送中心的必要性、目的及方针，明确项目研究的范围。根据下面所论述的条件，可以大大缩小选址的范围。 （1）需求条件 配送中心选址时首先要考虑的就是所服务客户的分布，对于零售商型配送中心，其主要客户是超市和零售店，这些客户大部分是分布在人口密集的地方或大城市，为了提高服务水准及降低配送成本，配送中心多建在城市边缘、接近客户分布的地区。作为配送中心的服务对象，顾客的现在分布情况及未来分布情况的预测、货物作业量的增长率及配送区域的范围等内容要作全面分析。 （2）交通运输条件 交通条件是影响配送成本及效率的重要因素之一，交通运输的不便将直接影响车辆配送的进行。因此必须考虑对外交通的运输线路，以及未来交通与邻近地区的发展状况等因素。一般配送中心应尽量选择在交通方便的高速公路、国道及快速道路附近的地方，如果配送中心以铁路及轮船作为运输工具，应靠近铁路货运站、港口和公共卡车终点站等运输节点，同时也应靠近运输业者的办公地点。 （3）配送服务的条件 配送中心选址还应考虑向顾客报告的到货时间、发货频度以及根据供货时间计算的从 顾客到配送中心的距离和服务范围。 （4）用地条件 选址时要考虑是利用配送中心现有的土地还是再重新取得土地；若重新取得土地，就要考虑地价及地价允许范围内的用地分布情况。

6. （5）政策法制条件 选址时要了解指定地区的法律规定，有哪些地区不允许建设仓库和配送中心。政策环境条件也是配送选址评估的重点之一，政府政策的支持更有助于业者的发展。政策环境条件包括企业优惠措施（土地提供、减税）、城市规划（土地开发、通路建设计划）、地区产业政策等。 （6）管理与情报职能条件 配送中心是否要求靠近本公司的营业、管理等部门，也会影响选址决策。 （7）流通条件 此条件要求回答：商流职能与物流职能是否要分开？配送中心是否也附有流通加工的职能？如果需要，从保证职工人数和出勤的方便出发，要不要限定配送中心的选址范围？ （8）其他条件 不同的物流类别，有不同的特殊需要。如为了保证货物质量的冷冻和保温设施、防止公害设施或危险品保管等设施，对选址都有特殊要求，是否有能满足这些条件的地区？ 配送中心的规划设计者，必须对上述各项条件进行充分详尽的研究。在某些条件下，设施的规模和选址决定不下来，就得不出结论。但是，配送中心的选址首先要选择合适的地理区域：对各地理区域进行审慎评估，选择一个适当范围作为考虑的区城，同时还须配合配送中心的物品特性、服务范围及企业的运营策略而定。确定配送中心的地理区域后，还需确定具体的建设地点。一般来讲，应以进货与出货产品类型特征及交通运输的复杂度为依据，来选择接近上游点或下游点的选址策略。这就要把各种条件排列对比，描绘在地图上，经过反复研究，再确定地址的范围和候选地址。通常在选择过程中如果已经有预定地点或区位方案，应于系统规划前先行提出，并成为规划过程的限制因素；如果没有预定的地点，则可于系统规划方案成形后，进行位置方案的选择。必要时可修正系统规划方案，以配合实际土地及区域面积的限制。

7. 2.1.1.3 配送中心选址要掌握的数据 配送中心选址的方法，一般是通过成本核算，也就是将运输费用、配送费用及物流设施费用模型化，采用约束条件及目标函数建立数学公式。从中寻求费用最小的方案。 （1）业务量 选址时，应掌握的业务量包括如下内容： ①供应商至配送中心之间的运输量； ②向分店或顾客配送的货物数量； ③配送中心储存和周转的数量； ④不同配送路线的业务量。 （2）费用 配送中心选址时，应掌握的费用如下： ①供应商至配送中心之间的运输费； ②配送中心至分店或顾客间的配送费； ③与设施、土地有关的费用及人工费、业务费等。 由于前两项费用随着业务量和运送距离的变化而变动，所以，必须对每一吨公里的费用进行分析（成本分析）。第三项包括可变费用和固定费用，最好根据其总和进行成本分析。 （3）位置 选址时还需要用缩尺地图表示顾客的位置、现有设施的配置方位及工厂的位置，并整理各候选地址的配送路线及距离等资料。对必备的车辆数、作业人员数、装卸机械费用等要与成本分析结合起来确定。

8. 2.1.2 配送中心选址分析方法 2.1.2.1 配送中心的选址方法概述 关于配送中心选址布局方法已有六十多年的历史，有单一配送中心和多中心选址问题。目前已形成许多种方法，又可分为连续模型与离散模型两类。连续模型认为流通中心的地点可在平面上取任意点，代表性的方法是重心法。离散模型则认为流通中心的地点是有限的几个可行点中的最优点，代表性模型有： ①Kuehn—Hamburger模型，其目标是使运费、发送费、仓库管理费、可变费、损失费等之和最小。 ②鲍姆尔—沃尔夫(Baumol－Wolfe)模型，其目标是使费用、发送费、仓库可变费、固定费之和最小。 ③Blson模型，该模型的目标是使运费、发送费、可变仓库费、建设费、扩建费总和与关闭仓库节省费之差最小。 解上述①、②、③模型常用的方法有解混合整数(Mixedinteger Linear Programming)问题的分支定界法、CFLP（Copacitated Facifity Location Problem）法、SAD法、GPSS模拟法等。另外，还有重心法模型(Centerofgravity Approach)、启发式方法(Heuristic Methods)等。 再有，选址的模糊评价法。

9. （1）解析法通常是指物流地理重心的方法。重心方法通常只考虑运输成本对配送中心的影响，而运输成本一般是运输的需求量、距离以及时间的函数。所以解析方法可依据距离、需求量、时间或三者的结合，显示在坐标上，以配送中心位置为因变量，用代数方法来求解配送中心的坐标。（1）解析法通常是指物流地理重心的方法。重心方法通常只考虑运输成本对配送中心的影响，而运输成本一般是运输的需求量、距离以及时间的函数。所以解析方法可依据距离、需求量、时间或三者的结合，显示在坐标上，以配送中心位置为因变量，用代数方法来求解配送中心的坐标。 解析法通常考虑的影响因素较少，模型简单，主要适用于单个配送中心，对于复杂的选址问题，通常要借助于其他方法。解析方法的特点是能获得精确的最优解，但问题是，对某些复杂问题难以建立恰当的模型，或者由于模型太复杂，使求解困难，或要付出相当大的代价。 （2）线性规划法被归类为一种最优化技巧，是一种最广泛使用的战略和战术的物流计划工具。线性规划在考虑特定的约束条件下，从许多可用的选择中挑选出最佳行动方案。最广泛使用的线性规划形式是网络最优化。网络最优化将分销渠道视为由节点（分销中心）和弧（运输联系）组成的，在成本发生点上装卸物品及在点之间移动物品。网络模型的目标是在给定的供给需求和能力的约束条件下，使生产、输入、输出运输可变成本最小化。 （3）静态仿真法是配送中心选址的一种新方法。“仿真”这一术语几乎可应用到任何试图复制一种情况的努力。它是指设计一种真实系统模型的程序，并在一系列系统准则的约束下，对以了解系统行为或评价各种战略为目的的行为进行实验。 （4）启发式方法是针对模拟的求解方法而言的，是一种逐次接近最优解的方法。这种方法对所求得的解，进行反复判断、实践修正直到满意为止。启发式方法的特点是模型简单，需要进行方案组合的个数少，因此便于寻求最终答案。具体步骤如下： ①定义一个计算总费用的方法； ②拟定判别准则； ③规定方案改选的途径； ④建立相应的模型； ⑤迭代求解。

10. 2.1.2.2 配送中心的选址方法 （1）解析法 单一选址的解析法也即重心法。它是将物流配送系统的资源点与需求点看成是分布在某一平面范围内的物体系统，各资源点与需求点的物流量可分别看成是物体的重量，物体系统的重心将作为配送中心的最佳设置。具体过程如下： 重心法首先要在坐标系中标出各个地点的位置，如图2.2所示。目的在于确定各点之间的相对距离。为了方便，我们也将各点的需求量(物流运作量)标注在点的旁边。坐标系可以随便建立，但必须反映各点的相对距离。在国外选址研究中，采用经度和纬度建立坐标是很有用的。 设在某经济区域内，有n个资源点或需求点，各点的资源量或需求量为wj（j=1，2，…，n），它们各自的坐标是（xj，yj）（j＝1，2，…，n）。 现拟在该经济区域内设置一个配送中心，设该配送中心的坐标是（xd，yd），配送中心至资源点或需求点的运费率是aj。 根据求平面中物体重心的方法，可以得到： (2-1)

11. 图2.2重心法选址分店的地理位置分布 式(21)代入数值，实际求得的（x，y）值，即为所求的配送中心位置的坐标（xd，yd）。 但重心法有如下假设条件：①需求集中于某一点；②不同地点物流设施的建设费用、营运费用相同；③运输费用与运输距离成正比；④运输路线为空间直线距离。

12. （2）数值分析法 必须指出的是，通过上述方法求得的配送中心坐标还不是最优的，因为求的是地理坐标加权平均值，它没有考虑设置一个配送中心后现有资源点和需求点之间将不再直接联系而要通过该配送中心中转，运输距离将发生变化，从而运输成本也将发生变化。所以必须再利用数值分析法将以上方法加以如下优化。 数值分析法的基本思路是按运输费用最小原则来选址，并对候选位置不加限制，因此具有比较大的灵活性。 现设dj为配送中心和各处j的直线运输距离，则 (2-2) 由此可得配送中心到j处的运输费用 cj＝ajwjdj (2-3) 故配送中心到各处总运输费用为： (2-4)

13. 现在要求出(xd，yd)为何值时T（总运输费用）为最小。现在要求出(xd，yd)为何值时T（总运输费用）为最小。 显然，求偏导数，能使 成立的(x*d,y*d)即为所求的配送中心的最佳位置。 (2-5) (2-6) 由此可求xd和yd的解为 (2-7) (2-8)

14. 由于上述x*d,y*d中含有dj，而dj中仍然含有未知数xd和yd，因此无法一次求出x*d和y*d。实际上，从确定初始值开始，一直到求出T最小为止，其间需要多次迭代计算。由于上述x*d,y*d中含有dj，而dj中仍然含有未知数xd和yd，因此无法一次求出x*d和y*d。实际上，从确定初始值开始，一直到求出T最小为止，其间需要多次迭代计算。 迭代计算步骤如下： ①确定配送中心初始位置 ； ②利用式(2-4)计算出与 相应的总运输费用T (0)； ③将 分别代入式(2-2)、式(2-7)和式(2-8)中，计算出配送中心的改 进位置 ； ④利用式(2-4)计算出与 相应的总运输费用T (1)； ⑤将T (1)与T (0)进行比较，若T (1)＜T (0)，则返回步骤③的计算，将 代入式(2-2)、式(2-7)和式(2-8)中，计算出配送中心的第二次改进位置 。若T (1)≥T (0)，说明初始位置 便是最优解。

15. 如此反复迭代计算，直至T (k+1)≥T (k)，求出 这一最优解为止。 上述研究表明，用迭代方法进行配送中心选址的关键是给出物流配送中心的初始位置，本文中将各个资源供应点或者需求点的地理重心作为初始地点。在实际应用中，也可以选用任意初始地点的方法，还可以根据各供应点或者需求点的位置和物资的需求、供应量的分布状况选取初始地点。初始地点的确定方法是可以完全不同的，没有一般的确定初始地点的统一规则，但根据地理位置中心来确定初始地点的方法还是比较可取的，它可以减少计算量，降低盲目性。 （3）线性规划法 对于多个供应、多个需求点和供应点(仓库、工厂、配送中心和销售点)的问题，通常用线性规划法求解更为方便。可以同时确定多个设施的位置，其目的也是使所有设施的生产（仓储）运输费用最小。在相应约束条件下令所求目标函数为最小，公式如下： 约束条件 (2-9) 目标函数 (2-10)

16. 式中 m——供货点数量； n——需求点数； ai——供货点i的货物供应能力； bj——需求点j的货物需求量； Gij——供货点i生产(或储存)单位产品并运到需求点j的生产（仓储）加运输总费用； wij——从供货点i运到需求点j的货物数量。 （4）分级加权评分法 此方法是一种综合因素的评价方法。由于配送设施选址时经常要考虑诸多因素，包括成本因素及许多非成本因素，这些非成本因素难于用货币和成本来衡量。当非成本因素在选址中占有重要地位时，就要用综合因素的评价方法。 此方法适合于比较各种非经济性因素，由于各种因素的重要程度不同，需要采取加权方法，并按以下步骤实施： ①针对地址选择的基本要求和特点列出要考虑的各种因素。 ②按照各因素相对的重要程度，分别规定各因素相应的权重。通过征询专家意见或其他方法来决定各因素的权重。 ③对各因素分级定分，即将每个因素由优到劣分成等级，如最佳、较好、一般、最差，并相应规定各等级的分数为4、3、2、1等。 ④将每个因素中各方案的排队等级系数乘以该因素的相应权数，最后比较各方案所得总分，总分数最高者为入选方案。

17. （5）因次分析法 这是一种将各候选方案的成本因素和非成本因素同时加权并加以比较的方法，其实施步骤如下： ①研究要考虑的各种因素，从中确定哪些因素是必要的。如某一选址无法满足一项必要因素，应将其删除。如饮料厂必须依赖水源，就不能考虑一个缺乏水源的选址。确定必要因素的目的是将不适宜的选址排除在外。 ②将各种必要因素分为客观因素(成本因素)和主观因素(非成本因素)两大类。客观因素能用货币来评价，主观因素是定性的，不能用货币表示。同时要决定主观因素和客观因素的比重，用以反映主观因素与客观因素的相对重要性。如主观因素和客观因素同样重要，则比重均为0.5。即X＝主观因素的比重值，1－X＝客观因素的比重值，0≤X≤1。如果X接近1，主观因素比客观因素更重要，反之亦然。X值可通过征询专家意见决定。 ③确定客观量度值。对每一可行选址可以找到一个客观量度值OMi，此值大小受选址的各项成本的影响。其计算式可表示为: (2-11) 式中，i项选址方案总成本Ci为各项成本Cij之和，即： (2-12)

18. 式中 Cij——i选址方案的第j项成本； Ci——第i选址方案的总成本； ——各选址方案总成本的倒数之和； OMi——第i选址方案的客观量度值； M——客观因素数目； N——选址方案数目。 若将各选址方案的量度值相加，总和必等于1，即∑Ni=0OMi=1。 ④确定主观评比值。各主观因素因为没有量化值作为比较，所以用强迫选择法作为衡量各选址优劣的比较。强迫选择法是将每一选址方案和其他选址方案分别作出成对的比较。令较佳的比重值为1，较差的比重值则为0。此后，根据各选址方案所得到的比重与总比重的比值来计算该选址的主观评比值Sik。用公式表示则为： (2-13) 式中 Sik——i选址方案对k因素的主观评比值； Wik——i选址方案中k因素占的比重； ——k因素的总比重值。

19. 主观评比值为一量化的比较值。可以利用此数值来比较各选址方案的优劣。此数值的变化在0～1之间，越接近1，则代表该选址方案比其他选址方案优越。主观评比值为一量化的比较值。可以利用此数值来比较各选址方案的优劣。此数值的变化在0～1之间，越接近1，则代表该选址方案比其他选址方案优越。 ⑤确定主观量度值。主观因素常常不止一个，同时各主观因素间的重要性也各不相同。所以我们首先对各主观因素配上一个重要性指数Ik。Ik的分配方法可用步骤 ④中所述的强迫选择法来确定，然后再以每因素的主观评比值与该因素的重要性指数Ik相乘，分别计算每一选址方案的主观量度值SMi。可用下式表示： (2-14) 式中 Ik——主观因素的重要性指数； Sik——i选址方案对于k因素的主观评比值； M——主观因素的数目。 ⑥确定位置量度值。位置量度值LMi为选址方案的整体评估值，其计算式为： (2-15) 式中 X——主观比重值； (1－X)——客观比重值； SMi——i选址的主观量度值； OMi——i选址的客观量度值。 计算结果得到的位置量度值最大者为最佳选择方案。 返回

20. 2.2 配送中心的规划方法 2.2.1 配送中心规划资料分析 2.2.1.1 配送中心的规划要素 配送中心的规划要素就是影响配送中心系统规划的基础数据和背景资料。有配送的对象或客户订单（Entry）、商品的种类（Item）、商品的数量或库存量（Quantity），物流路径（Route）、服务（Service）水平或内部服务单位划分、交货时间（Time）、物流配送成本（Cost）等，简称为E、I、Q、R、S、T、C。主要 包括以下几个方面： （1）E（Entry）——配送的对象或客户 配送中心的服务对象或客户不同，配送中心的订单和出货形态就会有很大的区别。往往客户对象不同，其订货要求就不一样。 （2）I（Item）——配送物品的种类 配送中心所处理的物品的品项数差异性很大，多则上万种，如书籍、医药及汽车零配件等配送中心，少则数百种甚至数十种，如制造商型的配送中心，由于品项数的不同，其复杂性与难度也有所不同。 （3）Q（Quantity）——物品的配送数量或库存量 这里的Q有两方面的含义：一是配送中心的出货量，二是配送中心的库存量。物品出货数量的多少和随时间变化趋势会直接影响配送中心的作业能力和设备配置，此外，配送中心的库存量和库存周期将影响到配送中心面积和空间的需求。

21. （4）S（Service）——物流的服务水平 一般来说，企业建设配送中心的一个重要目的就是提高企业物流的服务水平，但根据“效益背反”理论，物流服务水平的提高却导致了成本的增加。 （5）R（Route）——物流通路 物流通路可从两方面理解：一是供应链物流渠道，因配送中心在供应链（物流通道）中的位置不一样，其服务的对象就不一样，也就是说其功能就不一样。二是指货物在物流中心根据作业流程安排在作业区域间的流转路线，它反映货物在物流中心内的流向和距离，它的合理性影响到物流中心的作业效率与作业成本，特别是商品搬运的效率、分拣配货的效率。 （6）C（Cost）——配送中心的价值或建造成本 （7）T（Time）——交货时间 在物流服务质量中，物流的交货时间非常重要，因为交货时间太长或不准时都会严重影响物流服务水平，可以说交货时间是物流服务水平高低的反映。 在配送中心规划时除了考虑上述因素外。还应注意研究配送物品的价值和建造预算。首先，配送物品的价值与物流成本有密切关系；其次，配送中心的建造预算也会影响到配送中心的规模和自动化水平，没有足够的资金，任何理想的规划都无法成为现实。

22. 2.2.1.2 配送中心规划资料分析 （1）订单变动趋势分析 配送中心配送功能的规划目标，是利用过去的经验值来估计未来趋势的变化。因此，在配送中心规划时，首先需针对历史销售资料或出货资料进行分析，以了解出货量的基本变化特征与规律。在物流配送中心的规划过程中，利用历史数据来推算未来的订单趋势或周期性变化，以规划配送中心的作业能力规模。 分析数据的收集时间范围和单位取决于决策目的和分析工作量，若分析时间比较紧迫，可以找出特定的单月、单周或单日平均及最大、最小的出货数据来分析。变动趋势分析常用的方法包括时间序列分析、回归分析等，以下是时间序列分析的说明。 ①长期趋势 长期内呈现渐增或渐减的趋向，必须在时间序列上清除其他可能的影响变动的因素。 ②季节变动 以一年为周期的循环变动，发生变化的原因通常是气候、文化传统、商业习惯等因素。了解季节变动的趋势通常以月为单位。 ③循环变动 以固定周期(如月、周)为单位的变动趋势。部分长期的循环(如景气循环),有时长达数年以上。分析月或周的变动趋势，则必须将期限展开至上下旬、周或日等时间单位。

23. ④偶然变动 为一种不规则的变动趋势，可能为多项变动因素的混合结果。 对于订单变动趋势以各年度月份为横轴，进行时间序列分析，常可得到表2.13中的变动形态，包括具长期趋势的变动、季节变动、循环变动及不规则的变动。在不同的变动趋势下，可调整规划运作能力、规划政策及规划设置的规模。 （2）物品特性分析 物品的特性是物品分类的参考因素，如按储存保管特性可分为干货区和生鲜区；按储存温度可分为常温区、冷冻区、冷藏区等。因此，配送中心规划前首先要对货物的特性进行分析，以规划不同的储存和作业区。 （3）订单品项与数量分析 日本铃木震先生发明的EIQ方法是从客户订单的品项、数量与订购次数这三个物流关键要素的角度出发，进行出货特性的分析。这是一种以需求为导向的规划分析方法，以便为配送中心提供规划依据。在配送中心规划中是简明有效的分析工具。 在进行订单品项数量分析时，首先确定时间范围与统计单位。将主要的订单出货资料分解成为下表的格式，并由此展开EQ、EN、IQ、IK四个类别的分析。必须注意分析过程使用统一的数量单位，否则分析将失去意义，通常使用体积量、重量、箱、个或金额等单位。因为体积与重量等单位与物流作业系统密切相关；金额的单位与商品的价值有关，常应用于商品的分类和存储区的管理。

24. 2.2.1.3 对数据和图形的分析 EIQ分析就是利用“E”、“I”、“Q”，来研究配送中心的需求特性，还可进一步作如下内容的分析： （1）订单量（EQ）分析 单张订单与出货量的关系分析。 EQ分析（见表2.18)：主要了解单张订单订购量的分布情形，可用于决定订单处理的原则、拣货系统的规划，并将影响出货方式和发货区的规划。EQ分析通常以单一营业日为主，各种EQ图表的类型分析如表2.18所示。 表2.18 EQ分布图的类型分析

25. 续表2.18 EQ分布图的类型分析

26. EQ图形分布，可作为决定储区规划及拣货方式的参考，当订单量分布趋势越明显时，分区规划的原则越易运用，否则应以弹性化较高的设备为主。当EQ量很小的订单数所占比例很高时(大于50％)，应将该类订单另行分类，以提高拣货效率；如果以订单别拣取则需设立零星拣货区，如果采取批量拣取则需视单日订单数及物性是否具有相似性，综合考虑物品分类的可行性，以决定是否于拣取时分类或于物品拣出后于分货区进行分类。 （2）品项数量（IQ）分析 每单一品项出货总数量的分析。 IQ分析（见表2.20)：主要了解各类物品出货量的分布状况，分析物品的重要程度与运量规模。可用于仓储系统的规划选用，储位空间的估算，并将影响拣货方式和拣货区的规划。各种IQ图形类型分析如表2.20所示。 表2.20 IQ分布图的类型分析

27. 续表2.20 IQ分布图的类型分析

28. 在规划储区时应以一时间周期的IQ分析为主(通常为一年)，若配合进行拣货区的规划时，则需参考单日的IQ分析。另外单日IQ量与全年IQ量是否对称也是分析观察的重点，因为结合出货量与出货频率进行关联性的分析时，整个仓储与拣货系统的规划将更趋于实际，因此可进行单日IQ量与全年IQ量的交叉分析。在规划储区时应以一时间周期的IQ分析为主(通常为一年)，若配合进行拣货区的规划时，则需参考单日的IQ分析。另外单日IQ量与全年IQ量是否对称也是分析观察的重点，因为结合出货量与出货频率进行关联性的分析时，整个仓储与拣货系统的规划将更趋于实际，因此可进行单日IQ量与全年IQ量的交叉分析。 若将单日及全年的IQ图以ABC分析，将品项依据出货量分为A、B、C(大、中、小)三类，并产生对照组合后进行交叉分析，则将其物流特性分成以下几类，如表2.22所示。 表2.22 ABC交叉分析 Ⅰ：年出货量及单日出货量均很大，为出货量最大的主力产品群，仓储与拣货系统的规划应以此类为主。仓储区以固定储位为较佳，进货周期宜缩短而存货水平较高，以应付单日可能出现的大量出货，通常为厂商型配送中心或工厂发货中心。 Ⅱ：年出货量大但单日出货量较小，通常出货天数多且出货频繁，而使累积的年出货量放大。可考虑以零星出货方式规划，仓储区可以固定储位规划，进货周期宜缩短并采取中等存货水平。

29. Ⅲ：年出货量小但单日出货量大，虽总出货量很少，但是可能集中于少数几天内出货，是容易造成拣货系统混乱的可能因素。若以单日量为基础规划易造成空间浪费及多余库存，宜以弹性储位规划，基本上平时不进货，于接到订单后再行进货，但前提是必须缩短进货前置时间。 Ⅳ：年出货量小且单日出货量也小，虽出货量不高，但是所占品项数通常较多，是容易造成占用仓储空间使周转率降低的主要产品群。因此，仓储区可以弹性储位规划，以便于调整货位大小的储存设施为宜，通常拣货区可与仓储区合并规划以减少多余库存，进货周期宜缩短并降低存货水平。 Ⅴ：年出货量中等但单日出货量较小，为分类意义较不突出的产品群，可视实际产品分类特性再归纳入相关的分类中。 （3）订货单项数（EN）分析 单张订单出货品项数的分析。 订单品项数（EN）分析主要了解不同订单订购品项数的分布，对于订单处理的原则及拣货系统的规划有很大的影响，并将影响出货方式和出货区的规划，通常需配合总出货品项数、订单出货品项累计数及总品项数三项指标进行综合考虑。 分析订单别订购品项数的分布，对于订单处理原则及拣货系统的规划有很大的影响，并将影响出货方式及出货区的规划。通常配合总出货品项数、订单出货品项累计数、总品项数三项指标综合参考。 以Qei表示单一订单订购某品项的数量，则分析各指标的意义如下： Ni表示单一订单出货品项数：计算单一订单中出货量大于0的品项数，就个别订 单来看，可视为各订单拣取作业的拣货次数。 Ni=COUNT(Q11，Q12，Q13，Q14，Q15，…)＞0 N.表示总出货品项数：计算所有订单中出货量大于0或出货次数大于0的品项数。

30. N.=COUNT(Q1，Q2，Q3，Q4，Q5…)＞0 或 COUNT(K1，K2，K3，K4，K5…)＞0 且 N.≥Ne (总出货品项数必定大于或等于单一订单的出货品项数) 此值表示实际出货的品项总数，其最大值即为物流中心内的所有品项数。若采用订单批次拣取策略，则最少的拣取次数即为总出货品项数。 GN表示订单出货品项累计次数：将所有订单出货品项数加总所得数值，即以EN绘制柏拉图累计值的极值。 GN=N1+N2+N3+N4+N5… GN≥N. (个别订单的品项重复率越高，则N.越小) 此值可能会大于总出货品项数，甚至所有产品的品项数。若采用订单别拣取作业，则拣取次数即为订单出货品项累计次数。 由以上分析说明，针对EN图与总出货品项数、订单出货品项累计次数两项指标，及配送中心内总品项数的相对量加以比较，可整理成如表2.23所示的模式。基本上，图中各判断指标的大小，须视配送中心产品特性、品项数、出货品项数的相对大小及订单品项的重复率来决定，并配合其他因素综合考虑。

31. 表2.23 EN分布图的类型分析

32. 续表2.23 EN分布图的类型分析 （4）品项受订次数（IK）分析 每单一品项出货次数的分析。 品项受订次数（IK）分析主要分析各类物品出货次数的分布，对于了解不同物品的出货频率有很大的帮助，主要功能是可配合IQ分析决定仓储与拣货系统的选择。 另外，当储存、拣货方式已决定后，有关储存区的划分及储位配置，均可利用IK分析的结果作为规划参考的依据，基本上仍以ABC分析为主，并决定储位配置的原则。各类型分析如表2.24所示。

33. 表2.24 IK分布图的类型分析

34. （5）IQ及IK交叉分析 将IQ及IK以ABC分析分类后，可为拣货策略的决定提供参考依据，如图2.6所示。将IQ及IK以ABC分析分类后，所得交叉分析的分类整理如表2.25所示。依其品项分布的特性，可将配送中心规划为以订单别拣取或批量拣取的作业形态，或者以分区混合处理方式运作。实际上拣货策略的决定，仍需视品项数与出货量的相对量来作为判断依据。 表2.25 IQ及IK交叉类型分析

35. 在进行EQ、IQ、EN、IK等ABC分析后，除可就订单资料个别分析外，也可以就其ABC的分类进行组合式的交叉分析。如以单日别及年别的资料进行组合分析，或其他如EQ与EN、IQ与IK等项目，均可分别进行交叉汇编分析，以找出有利的分析信息，如图2.6所示。其分析过程先将两组分析资料经ABC分类后分为三个等级，经由交叉汇编后，产生3×3的九组资料分类，再逐一就各资料分类进行分析探讨，找出分组资料中的意义及其代表的产品组。在后续的规划中，如结合订单出货与物性资料，也可产生有用的交叉分析数据。在进行EQ、IQ、EN、IK等ABC分析后，除可就订单资料个别分析外，也可以就其ABC的分类进行组合式的交叉分析。如以单日别及年别的资料进行组合分析，或其他如EQ与EN、IQ与IK等项目，均可分别进行交叉汇编分析，以找出有利的分析信息，如图2.6所示。其分析过程先将两组分析资料经ABC分类后分为三个等级，经由交叉汇编后，产生3×3的九组资料分类，再逐一就各资料分类进行分析探讨，找出分组资料中的意义及其代表的产品组。在后续的规划中，如结合订单出货与物性资料，也可产生有用的交叉分析数据。 图2.6 IQ及IK交叉分析图

36. 2.2.1.4 物品特性与储运单位分析 （1）PCB分析 储运单位是指物流搬运时的物理单位。它对实际物流作业效率和使用的搬运及拣选设备有重要的影响。由于储运单位的不同，相对使用的储运设备就不同，储存设施也不一样。例如，托盘料架适用于托盘储放，而箱料架则适合箱品使用，若外形尺寸特别则有一些特殊的储放设备可选用，而货品本身的材料物性，如易腐性或易燃性等货品，在储放设备上就必须做防护考虑。 在考察配送中心的各个作业(进货、拣货、出货)环节时，可看出这些作业均是以各种包装单位(P—托盘、C—箱子、B—单品)作为作业的基础，如图27所示。从图中可看出，每一个作业环节都需要人员、设备的参与，即每移动一种包装单位或转换一种包装单位都需使用到设备、人力资源。而且不同的包装单位可能有不同的设备、人力需求。因此掌握物流过程中的单位转换相当重要，因此也要将这些包装单位(P、C、B)要素加入EIQ分析。 图2.7 物流作业时商品包装单位的变化

37. 所谓PCB分析，即以配送中心的各种接受订货的单位来进行分析，对各种包装单位进行分析，以得知物流包装单位特性。所谓PCB分析，即以配送中心的各种接受订货的单位来进行分析，对各种包装单位进行分析，以得知物流包装单位特性。 在进行EIQ分析时，如能配合相关物品特性、包装规格及其特性、储运单位等因素，进行关联及交叉分析，则更易于对仓储及拣货区域进行规划。结合订单出货资料与物品包装储运单位进行分析，可将订单资料以PCB的单位加以分类，再按照各商品类别分别进行分析。 一般企业的订单资料中同时含有各种商品的出货形态，如订单中包括整箱与单品两种类型同时出货。为合理规划储存与拣货区，必须将订单资料依出货单位类型加以区分，以正确计算各作业区域的实际需求。常见于配送中心的储运单位组合形式如表2.26所示。 表2.26 常见的储运单位组合形式 注：P—托盘；C—箱；B—单品

38. （2）物品特性分析 商品的包装和物品特性资料也是物品分类的参考因素，包括物品的尺寸大小、外形包装等将会影响储存单位的选用。如依物品的储存保管特性可分为干货区、冷冻区及冷藏区，或依物品重量可分为重物区、轻物区，也有依产品价值区分出贵重物品区及一般物品区等。 由于零售业配送中心的储运单位较为复杂，因此可以根据实际分解的作业流程中的不同环节的储运单位，对物品的出入库包装单位的形态的转换及其各自的数量进行统计分析，以便给配送中心的区域划分和设施的选择提供依据。 （3）物流作业与单据流程分析 配送中心的作业流程分析可将配送中心的作业活动按常规和非常规加以分类，并整理出现有的作业流程，分析其必要性与合理性，再建立改进的作业流程规划。 （4）作业时序分析 对配送中心作业时间顺序的排列描述，是研究作业时间管理的重要工具，通过对作业的实际工作时间和系统总时间的测量，分析停滞时间的比例。 流程效率的测量指标是通流效率指标，可测量主要流程中无增值时间的比例，通流效率对订单前置期等指标有较大影响。 通流效率=(工作占用效率／系统总时间)×100％ ①作业时序分析的必要性 ②作业时序分析的目的 ③基本方法——ESIA方法 （5）确定基本储运单位 经EIQ—PCB的物性分析，应可决定配送中心内基本储运的单元负载单位，其目标是使储运单位易于量化及转换，并且使不同作业阶段的装载单位逐一确认。

39. （6）配送中心自动化程度的规划 配合自动化程度的分析、作业时序分析及基本运作能力的规划，对配送中心各作业阶段应采取的设备自动化程度需作出决策和计划，作为其后物流系统设备的选用依据。 通常将自动化设备作为现代化配送中心的标志的想法，是不正确和缺乏专业性的观点。因为经合理化分析及改善后视实际需求及改善效益而导入的自动化设备，才可发挥自动化整合的效果。而若只是根据供应商的要求和经营者的主观意志，片面要求使用自动化设备，往往因缺乏规模经济效益或弹性不足而导致失败。因此在确定未来配送中心的自动化水平时，规划者应该考虑以下几个因素： ①业务的发展速度和规模； ②设备投资和运作成本的权衡； ③土地、建筑、劳动力工资水平； ④业务的发展趋势和弹性需求； ⑤商品特性； ⑥信息系统与作业工艺的匹配程度。 表2.31主要介绍了配送中心具有代表性的各种自动化设备和作业方式。在配送中心的自动化作业中，可将人员、设备与作业互动的关系分成五个等级。

40. 表2.31 自动化水平分析

41. 续表2.31 自动化水平分析 由于我国的土地资源和劳动力资源比较丰富，加上市场竞争对零售企业的低成本运作的要求越来越高，结合零售物流的多品种、小数量的特点，比较适合零售业配送中心的自动化水平是“手动+机械”和“半自动”两种。

42. 2.2.2 作业区域布局的明细规划 作业区域是连锁配送中心的重点，所以配送中心区域规划的重点是存储区及拣货区，然后再根据存储区和拣货区规划的运转能力对前后作业的设施进行规划。 具体包括管理区、进货区、理货区、存储区、加工区、分拣配货区、发货区、退货处理区、废弃物处理区、设备存放维修处，如图2.8所示。其功能见第1章。 图2.8 配送中心区域规划模拟图 要确定作业区域的面积需求，必须确定物流储运单位以及作业量。对存储区和拣选区而言，就是计算配送中心运作后，进货、存储、拣选和出货等作业所需要的物流储运能力。 配送中心作业区域因其功能要求不同，其作业能力需求就有差异。仓储及拣货区是两个核心的作业区域，其作业能力是配送中心物流能力的具体体现，下面主要介绍仓储及拣货区的作业能力的确定方法。

43. 2.2.2.1 仓储区的储运量规划 仓储区的储运能力的估算方法有两种： （1）周转率估计法 利用周转率来对储存区储存量进行估计，是一种简便而快速的初估方法，可适用于初步规划或储量概算。其计算公式为： 规划库容量（估算）=年仓储运转量/周转次数×安全系数 其计算步骤如下： ①年运转量计算 将配送中心的各项进出产品依单元负载单位换算成相同单位的储存总量(如托盘或标准箱等单位)，此单位为现况或预期规划使用的仓储作业的基本单位，经加总各品项全年的总量后，可得到配送中心的年运转量。实际计算时如果产品物性差异很大(如干货与冷冻品)或基本储运单位不同(如箱出货与单品出货)，可以分别加总计算。 ②估计周转率 定出未来配送中心仓储存量周转率目标，目前一般食品零售业年周转次数约为20～25次，制造业约为12～15次。企业在设立配送中心时，可针对经营品项的特性、产品价值、附加利润、缺货成本等因素，决定仓储区的周转次数。 ③估算库容量 以年仓储运转量除以周转次数计算库容量。 ④估计安全系数 估计仓储运转的变动弹性，以估算的库容量乘以安全系数，求出规划库容量，以满足高峰时期的高运转量，如增加安全系数10％～25％。如果配送中心商品进出货有周期性或季节性的明显趋势时，则需探讨整个仓储营运策略是否需涵盖最大需

44. 求，或者可经由采购或接单流程的改善，来达到需求平稳化的程度，以避免安全系数过高增加仓储空间过剩的投资浪费。求，或者可经由采购或接单流程的改善，来达到需求平稳化的程度，以避免安全系数过高增加仓储空间过剩的投资浪费。 （2）商品送货频率估计法 在缺乏足够的分析信息时，可利用周转率来进行储存区储量的估计，如果能收集产品别的年储运量及工作天数，针对上游厂商商品送货频率进行分析，或进一步制定送货间隔天数的上限，则可以此估算仓储量的需求。计算公式为： 规划库容量=平均单日储运量×送货频率×安全系数 =(年仓储运转量/年出货天数)×送货频率×安全系数 其计算步骤如下： ①年运转量计算 将各类产品依单元负载单位换算成相同单位的年储运总量。 ②估计年出货天数 即为工作天数，依各类产品别估计年出货天数。 ③计算平均出货单日的储运量 将各产品年运转量除以年出货天数。 ④估计送货频率 依产品别估计厂商的送货频率。 ⑤估算库容量 以平均单日储运量乘以送货频率，即 库容量＝平均单日储运量×送货频率 ⑥估计安全系数 估计仓储运转的变动弹性，以估算的库容量乘以安全系数，求出规划库容量，以满足高峰时期的高运转需求。

45. 2.2.2.2 拣货区的储运量规划 配送中心拣货区的运转量估算方法与仓储区估算方法类似，但要注意，仓储区的容量是维持一定期间(厂商送货期间)内的出货量需求的，因此对进出货的特性及出货量均需加以考虑；而拣货区则以单日出货货品所需的拣货作业空间为主，故以品项数及作业面为主要考虑因素，一般拣货区的规划不需包含当日所有货品的出货量，在拣货区货品不足时则由仓储区进行补货。拣货区的储运量规划步骤如下： （1）品项别单日出货规模计算 拣货区品项别单日出货量公式为： 平均单日拣货规模（量）=年出货量出货天数 ①年出货量 将配送中心的各项进出产品换算成相同拣货单位的拣货量，并估计各产品别的年出货量，如果产品物性差异很大(如干货与冷冻品)或基本储运单位不同(如箱出货与单品出货)，可以分别加总计算。 ②出货天数 出货天数是依各类产品别估计年出货天数。 （2）ABC分析 依产品别进行年出货量及平均出货天数的出货量ABC分析，并定出出货量高、中、低的等级及范围，在后续规划设计阶段，可针对高、中、低类的产品组作进一步的物性分析，以得到适当的分类及分组。可依照出货高、中、低类别，制定不同类别产品的存量水平，再乘以各类别的产品品项数，即可求得拣货区储运量的初估值。 （3）ABC交叉分析 如需进一步考虑产品出货的实际情形，需将年出货量配合单日出货量加以分析。针对年出货量及平均出货天数出货量的高、中、低分类，进行组合交叉分析，则可得

46. 到九组出货类型组，依其出货特性作适当的归并，再作不同存量水平的规划，其程序与IQ分析的交叉分析相同，所得出的货量分类表如表2.32所示。由该五种产品分类建议采用的储位规划、存量水平及补货频率如表2.33所示。到九组出货类型组，依其出货特性作适当的归并，再作不同存量水平的规划，其程序与IQ分析的交叉分析相同，所得出的货量分类表如表2.32所示。由该五种产品分类建议采用的储位规划、存量水平及补货频率如表2.33所示。 表2.32 出货量特性分类表

47. 表2.33 拣货区按出货类型分类的规划原则 （4）ABC组合交叉分析 出货特性的分析过程，如有足够的分析数据并配合计算机化的作业进行，可建议将各类产品出货天数加入平均单日出货量及年出货量，三项因素综合考虑，进行交叉分析与综合判断，以更有效地掌握产品出货特性，见表2.34。针对各类产品出货天数进行高、中、低群的分类，再与上述年出货量及平均出货日出货量的五种产品群进行组合交叉分析，依其出货特性的不同作适当的归并后，再作不同存量水平的规划。

48. 表2.34 综合出货天数的产品出货量分类

49. 假设一般配送中心年工作天数为300天，则定义出货天数范围有200天以上、30～200天及30天以下三个等级，将各类产品依出货天数区分为高、中、低三类，实际上天数分类范围需视企业现况出货天数的分布范围而定。建议其出货分类的产品分组性质说明如下：假设一般配送中心年工作天数为300天，则定义出货天数范围有200天以上、30～200天及30天以下三个等级，将各类产品依出货天数区分为高、中、低三类，实际上天数分类范围需视企业现况出货天数的分布范围而定。建议其出货分类的产品分组性质说明如下： ①分类1：年出货量及平均出货日出货量均很大，且出货天数很高，为出货最多的主力产品群，仓储拣货系统的规划应有固定储位，并有较大的存量水平。 ②分类2：年出货量大、平均出货日出货量较小，但是出货天数却很多，因此虽然单日出货量不大，但出货天数频繁仍需妥善规划，以固定储位方式为主，但存量水平可较低。 ③分类3：年出货量小且平均出货日出货量也小，虽出货量不高，但是出货天数超过200天，是处理最繁琐的少量产品，通常可能为单品出货。 ④分类4：年出货量中等，平均出货日出货量较小，但是出货天数却很多，与第3类相似，处理上较繁琐。 ⑤分类5：年出货量及平均出货日出货量均很大，但出货天数很少，可能集中于少数几天内出货，可视为出货特例，应以临时储位方式处理，避免全年占据储位。 ⑥分类6：年出货量小而出货天数也很少，通常品项数很多，可以临时储位或弹性储位方式处理，避免占据过多储位。 ⑦分类7：年出货量中等，平均出货日出货量较小，出货天数也很少，可视为特例以临时储位方式处理，避免全年占据储位。 ⑧分类8：出货天数在30～200天之间，出货量也为中等，以固定储位方式为主，存量水平也为中等。 以上所述分类为一参考性的指标，实际规划过程仍需视企业经营及出货特性，来调整分类范围及类型的分组，以掌握实际出货的动态特性。

50. 2.2.2.3 作业需求能力平衡分析 在完成相关作业程序、需求功能及其需求能力的规划后，可依照作业流程的顺序，整理各环节的作业量大小，将配送中心内由进货到出货各阶段的物品动态特性、数量及单位表示出来。因作业时序安排、批次作业的处理周期等因素，可能产生作业高峰及瓶颈，因此需调整原先规划的需求量，以适应实际可能发生的高峰需求，而由于主要物流作业均具有程序性的关系，因此也需考虑前后作业的平衡性，以避免因需求能力规划不当而产生作业的瓶颈。因此原先整理的物流量资料应进一步进行物流量平衡分析，确定各作业的调整值，来修正实际的合理需求量，在此确定的调整值的参数为频率高峰系数。 返回