叁、系统规划设计

　　在计划准备阶段，基础资料经搜集汇整并订定整体策略目标后，则进入系统规划设计阶段。包括基础规划资料之分析及规划条件设定、作业程序与信息系统架构之规划、物流设备之规划与选用、外围设施之规划与选用，然后进入区域布置规划的程序，如图3-1所示。

　　在此须强调一个系统规划设计的重要观念，基本上系统规划设计程序是一个递归式(recursive)的分析逻辑，从初步的资料与概略的规划逐渐演进至完整的设计方案。在计划执行过程，将搜集获得资料经由初步的分析试算后，求得一概略规划及布置方案，经由设备的初步规划选用，逐步修正原有的布置计划，以得到较明确的规划内容与方案，进入细部布的阶段，将陆续获得的详细信息加入，并再反复原有系统规划阶段的分析流程，逐渐地将规划设计的范围由厂区缩小至部门以至人员操作现场，经反复修正相关实体限制因素，而达到完整的规划设计成果。而其中初期的规划分析工作应是计划开始执行最重要的阶段，以下则就规划设计阶段的程序逐一加以说明。

　　基础资料的分析，将获自企业使用者之原始资料，作进一步的整理分析，以作为规划设计阶段之参考依据。包括定量化的分析，如：

　　各项分析结果将配合后续步骤进行，由资料分析、条件设定至需求功能规划的程序及关系，为逐步进行方式，如图3-2所示。

　　一般规划分析者最容易犯的错误，通常在于无法确定分析的目的，仅将搜集获得的资料作一番整理及统计计算处理，而最后只得到一堆无用的数据与报表，却无法与规划设计的需求相结合。因此在资料分析过程中，建立计划性的分析步骤并有效地掌握分析数据，为计划成功的重要关键。以下说明一些重要的分析工具及方法，及其应用范围与分析步骤。

　　所有利用历史资料的分析过程，均乃利用过去的经验值来推估未来趋势的变化。在物流中心的规划过程中，首先须针对历史销售或出货资料进行分析，以了解销货趋势及变动。如能找出各种可能的变动趋势或周期性变化，则有利于后续资料的分析。

　　一般分析过程时间单位须视资料收集的范围及广度而定，如要预测未来成长的趋势，通常以年为单位；如要了解季节变动的趋势通常以月为单位；而要分析月或周内的倾向或变动趋势，则须将选取的期间展开至旬、周或日别等时间单位；如此将使分析资料更为充实，但是相对所需花费的时间及分析过程也繁复许多。如果在分析时间有限的情形下，找出特定单月、单周或单日平均及最大、最小量的销货资料来分析，亦是可行的方法。变动趋势分析常用的方法包括时间数列分析、回归分析等，读者可参考一般统计分析书籍，以下就时间数列分析作简要说明。

　　针对一段时间周期内的销货资料进行分析时，通常需先进行部份单位换算的程序，以求数量单位的统一，否则分析结果将无意义。常见的变动趋势包括：

　　(1)长期趋势：长时间内呈现渐增或渐减的趋向，必须在时间数列中去除其它可能的变动影响因子。

　　(2)季节变动：以一年为周期的循环变动，发生原因通常乃由于自然气候、文化传统、商业习惯等因素。

　　(3)循环变动：以一固定周期(如月、周)为单位的变动趋势。部份长期的循环(如景气循环)有时长达数年以上。

　　(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。

　　如以各年度月份别的时间单位为横轴，进行时间序列分析，常可得到表3-1的变动型态，包括具长期趋势的变动、季节变成、循环变动及不规则的变动。在不同的变动趋势下，可调整规划能量的政策及规划设置的规模。

　　依据不同的变动趋势可设定产能水准的目标，并订定必要能力的水准，通常以达成尖峰值的80%为基准，再视尖峰值出现的频率来调整。一般若曲线的山峰值与山谷值超过3倍时，要在同一个物流中心系统内处理，将使效率降低，营运规模的订定将愈形困难，因此必须订定适当的营运量政策以取得经济效益与营运规模的平衡。不足的产能或储运量可藉由外包、租用调拨仓库、订单平准化，或设计弹性功能较大的仓储物流设备来因应；至于多余的产能或储运空间，则可以考虑出租他人使用，或者开发具时间互补性的产品，以消化淡季时的剩余储运能量。

变动趋势类型	分　析	应　用
	长期趋势有持续递增的趋向，应配合年周期的成长趋势加以判断	规划时可以中期的需求量为规模依据，若需考虑长期递增的需求，则可以预留空间或考虑设备扩充的弹性，以分阶段投资方式设置
	有季节性变动的明显趋势	如果季节变动的差距超过3倍以上，可考虑以部份外包或租用设备方式，以避免设施过多的投资造成平时的闲置；另外在淡季时应争取互补性的商品业务以增加仓储设施利用率
	有以一季为单位的周期性变动趋势	如果高低峰差距不大且周期较短，可以周期变动内的最大值规划，后续资料分析可缩至某一周期为单位以简化分析作业
	无明显规则的变动趋势	系统较难规划，宜规划泛用型的设施，以增加运用的弹性，仓储格位亦以容易调整及扩充者为宜，以应付可能突增的作业需求量

　　物流中心在进出货量的特性上，常有出货日程不确定、前置时间短、出货量变化大等现象，如果面对出货品项繁多，订单资料量又大，往往使规划分析者无从下手，一般分析者在无法深入分析的情形下，常用总量或平均量来概括估计相关需求条件，往往与实际的需求变动产生很大的差异。若能掌握数据分析的原则，作出有效的资料群组，再进行相关的分析，将能使分析的过程简化，并可把握实际有用的信息。

　　一般工厂布置的分析手法中，Muther 的SLP(Systematic Layout Planning)强调以PQ分析为基本物量分析工具[2]，基本上PQ分析以产品与数量的分布关系作为规划布置的参考依据，是一种生产导向的规划分析理念。但是在以顾客及下游端通路需求为主的流通环境中，订单需求零星而多变化，因此以需求为导向的规划方向才能真正符合实际作业的需求。日本铃木震先生曾积极倡导以订单品项数量分析手法(EIQ)来进行物流中心的系统规划，即是从客户订单的品项、数量与订购次数等观点出发，进行出货特性的分析[5]。而在物流中心的规划中，EIQ确实为一简明有效的分析工具，本系列丛书「物流中心的订单处理」中，也对EIQ分析有详尽的介绍[6]。

　　本书中则针对进行EIQ分析的步骤及手法作进一步的说明，以订单品项数量分析手法(EIQ)配合ABC分类的交叉分析方法，来进行订单不同层面的分析。除可有效掌握物流特性并提供规划过程宏观角度的切入点，以避免迷失在资料数据中。但必须强调经由EIQ工具的分析，可提供对资料的分解及归纳，但是在资料分组分群的过程，仍须依赖对产业信息的经验与敏感度，以作合理的分析与结论。订单品项数量的分析步骤说如下：

　　当我们收集到企业一段经营周期的订单出货资料时，通常其资料量庞大且资料格式不易直接解读，最好能自企业体信息系统的数据库中取得计算机档案，以便于档案格式转换及借助计算机运算功能，以便处理大量的分析资料。

　　在进行订单品项数量分析时，首先必须考虑时间的范围与单位。在以某一工作天为单位的分析数据中，主要的订单出货资料可分解成表3-2之格式，并由此展开EQ、EN、IQ、IK四个类别的分析步骤，各类分析步骤所展开的资料分析格式请参考附件二。主要分析项目及意义说明如下：

出货　　订单	出货品项						订单出　　货数量	订单出　　货品项
出货　　订单	I₁	I₂	I₃	I₄	I₅	...	订单出　　货数量	订单出　　货品项
E₁	Q₁₁	Q₁₂	Q₁₃	Q₁₄	Q₁₅	Q_1.	N₁
E₂	Q₂₁	Q₂₂	Q₂₃	Q₂₄	Q₂₅		Q_2.	N₂
E₃	Q₃₁	Q₃₂	Q₃₃	Q₃₄	Q₃₅		Q_3.	N₃
...
...
单品出　　货量	Q.₁	Q.₂	Q.₃	Q.₄	Q.₅		Q..	N.
单品出　　货次数	K₁	K₂	K₃	K₄	K₅		─	K.

　　在资料分解过程尤须注意的是数量单位的一致性，在进行后续分析过程中，必须将所有订单品项的出货数量转换成相同的计算单位，否则分析将失去意义，如材积量、重量、箱、个或金额等单位。金额的单位与价值功能分析有关，较常应用在货品及储区的分类及管制程序的区隔等措施，材积与重量等单位则与物流作业有直接密切的相关，也将影响整个系统的规划，但是在资料过程中，须再将商品物性资料加入，方可进行单位的转换，将于下一节中说明。

　　上述EIQ格式乃针对某一天的出货资料进行分解，另外若分析资料范围为一时间周期内(如一周、一月或一年等)，另需加入时间的参数，即为EIQT的分析，如表3-3所示。

日　　期	客户　　订单	出货品项						订单出　　货数量	订单出　　货品项
日　　期	客户　　订单	I₁	I₂	I₃	I₄	I₅	...	订单出　　货数量	订单出　　货品项
T₁	E₁	Q₁₁₁	Q₁₂₁	Q₁₃₁	Q₁₄₁	Q₁₅₁		Q_1.1	N₁₁
	E₂	Q₂₁₁	Q₂₂₁	Q₂₃₁	Q₂₄₁	Q₂₅₁		Q_2.1	N₂₁
	...
	单品　　出货量	Q_.11	Q_.21	Q_.31	Q_.41	Q_.51		Q_..1	N_.1
	单品出　　货品项	K₁₁	K₂₁	K₃₁	K₄₁	K₅₁		─	K_.1
T₁	E₁	Q₁₁₂	Q₁₂₂	Q₁₃₂	Q₁₄₂	Q₁₅₂		Q_1.2	N₁₂
	E₂	Q₂₁₂	Q₂₂₂	Q₂₃₂	Q₂₄₂	Q₂₅₂		Q_2.2	N₂₂
	...
	单品　　出货量	Q_.12	Q_.22	Q_.32	Q_.42	Q_.52		Q_..2	N_.2
	单品出　　货品项	K₁₂	K₂₂	K₃₂	K₄₂	K₅₂		─	K_.2
...
合　　计	单品总　　出货量	Q_.1.	Q_.2.	Q_.3.	Q_.4.	Q_.5.		Q_...	N_..
合　　计	单品出　　货品项	K_1.	K_2.	K_3.	K_4.	K_5.		─	K_..

　　要了解物流中心实际运作的物流特性，单从一天的资料分析将无法有效判断及产生结论，但是若需分析一年以上的资料，往往因资料量庞大，使分析过程旷日费时。因此可先就单日别的出货量先进行初步的分析，找出可能的作业周期及其波动幅度，若各周期内出货量大致相似，则可缩小资料范围，以一较小周期内的资料进行分析，若各周期内趋势相近，但是作业量仍有很大的差异，则应对资料作适当分组，再于各群组中找出代表性的资料进行分析。一般常见的分布趋势如一周内出货量集中在周五、周六；一个月中集中于月初或月尾；一年中于某一季出货量最大等。实际分析过程如能找出可能的作业周期，则使分析步骤较易进行，如将分析资料缩至某一月份、一年中每月月初第一周或一年中每周的周末等范围。

　　EIQ分析以量化的分析为主，常用的统计手法包括：平均值、最大最小值、总数、柏拉图分析、次数分布及ABC分析等，以下就次数分布及ABC分析等进行说明：

柏拉图分析：在一般物流中心的作业中，如将订单或单品品项出货量经排序后绘图(EQ、IQ分布图)，并将其累积量以曲线表示出来，即为柏拉图，此为数量分析时最基本的绘图分析工具，如图3-3所示。其它只要可表示成项与量关系的资料，均可以柏拉图方式表达。

次数分布：绘出EQ、IQ等柏拉图分布图，常可得到如图3-3之图形，但是若想进一步了解产品别出货量的分布情形，可将出货量范围作适当的分组，并计算各产品出货量出现于各分组范围内的次数，其例如图3-4。

　　由图可知次数分布图的分布趋势与资料分组的范围有密切关系，在适当的分组之下，将可得到进一步有用的信息，并找出数量分布的趋势及主要分布范围。但是在资<![endif]>料分组的过程，仍有赖于规划分析者的专业素养与对资料认知的敏感性，以快速找出分组的范围。

ABC分析：在制作EQ、IQ、EN、IK等统计分布图时，除可由次数分布图找出分布趋势，进一步可由ABC分析法将一特定百分比内的主要订单或产品找出，以作进一步的分析及重点管理。通常先以出货量排序，以占前20%及50%的订单件数(或品项数)，计算所占出货量的百分比，并作为重点分类的依据。如果出货量集中在少数订单(或产品)，则可针对此一产品族群(少数的品项数但占有重要出货比例)作进一步的分析及规划，以达事半功倍之效。相对的出货量很少而产品种类很多的产品组群，在规划过程可先不考虑或以分类分区规划方式处理，以简化系统的复杂度，并提高规划设备的可行性及利用率。

交叉分析：在进行EQ、IQ、EN、IK等ABC分析后，除可就订单资料个别分析外，亦可以就其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，或其它如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。其分析过程先将两组分析资料经ABC分类后分为3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分析探讨，找出分组资料中的意义及其代表的产品族群。在后续的规划中，如结合订单出货与物性资料，亦可产生有用的交叉分析数据。

　　此乃量化资料分析过程最重要的步骤，通常需配合交叉分析及其它相关资料作出综合判断的结论。以下整理一些基本的分析准则及类型以供参考，至于较深入的判读技巧仍待规划分析者不断地从各类不同的产业类型及实务信息中获得。

订单量(EQ)分析：主要可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，并将影响出货方式及出货区的规划。通常以单一营业日的EQ分析为主，各种EQ图表的类型分析如表3-4所示。

　　依EQ图形分布，可作为决定储区规划及拣货模式之参考，当订单量分布趋势愈明显时，则分区规划的原则愈易运用，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(>50%)，应可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须设立零星拣货区，如果采批量拣取则须视单日订单数及物性是否具相似性，综合考虑物品分类(Sorting)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。有关拣货作业类型及特性的说明请参阅本出版品系列丛书「物流中心拣货作业」[7]。

EQ分布图类型	分　析	应　用
	为一般物流中心常见模式，由于量分布趋两极化，可利用ABC作进一步分类	规划时可将订单分类，少数而量大的订单可作重点管理，相关拣货设备的使用亦可分级
	大部份订单量相近，仅少部份有特大量及特小量	可以主要量分布范围进行规划，少数差异较大者可以特例处理，但须注意规范特例处理模式
	订单量分布呈逐次递减趋势，无特别集中于某些订单或范围	系统较难规划，宜规划泛用型的设备，以增加运用的弹性，格位亦以容易调者为宜
	订单量分布相近，仅少数订单量较少	可区分成两种类型，部份少量订单可以批处理或以零星拣货方式规划
	订单量集中于特定数量而无连续性递减，可能为整数(箱)出货，或为大型对象的少量出货	可以较大单元负载单位规划，而不考虑零星出货

品项数量(IQ)分析：主要了解各类产品出货量的分布状况，分析产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，并将影响拣货方式及拣货区的规划，各IQ图形类型分析如表3-5所示。

IQ分布图类型	分　析	应　用
	为一般物流中心常见模式，由于量分布趋两极化，可利用ABC作进一步分类	规划时可将产品分类以划分储区方式储存，各类产品储存单位、存货水准可设定不同水准
	大部份产品出货量相近仅少部份有特大量及特小量	可以同一规格的储存系统及寻址型储位进行规划，少数差异较大者可以特例处理
	各产品出货量分布呈逐次递减趋势，无特别集中于某些订单或范围。	系统较难规划，宜规划泛用型的设备，以增加运用的弹性，格位亦以容易调者为宜。
	各产品出货量相近，仅部份品项出货量较少。	可区分成两种类型，部份中、少量产品可以轻量型储存设备存放
	产品出货量集中于特定数量而无连续递减，可能为整数(箱)出货或为大型对象但出货量较小	可以较大单元负载单位规划，或以重量型储存设备规划，但仍需配合物性加以考虑

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量是否对称亦是分析观察的重点，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分析将品项依出货量分为ABC(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：

a.分类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准较高，以应付单日可能出现的大量出货，通常为厂商型物流中心或工厂发货中心。
b.分类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中等存货水准。
c.分类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。
d.分类IV：	年出货量小且单日出货量亦小，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，以便于调整格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准。
e.分类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分类中。

订单品项数(EN)分析：主要了解订单别订购品项数的分布，对于订单处理的原则及拣货系统的规划有很大的影响，并将影响出货方式及出货区的规划。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针综合参考。

　　以Q_ei=数量(订单e,品项i)符号表示单一订单订购某品项的数量，则分析以各指针的意义如下：

　　● 单一订单出货品项数：计算单一订单中出货量大于0之品项数，就个别订单来看，可视为各订单拣取作业的拣货次数。

　　● 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之品项数，

　　此值表示实际有出货的品项总数，其最大值即为物流中心内的所有品项数。若采订单批次拣取策略，则最少的拣取次数即为总出货品项数。

　　● 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绘制柏拉图累积值的极值，

　　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针，及物流中心内总品项数的相对量加以比较，可整理如表3-7的模式。基本上图中各判断指针的大小，须视物流中心产品特性、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，并配合其它的因素综合考虑。

EN分布图类型	分　析	应　用
	单一订单的出货项数较小，EN=1的比例很高，总品项数不大而与总出货项数差距不大	订单出货品项重复率不高，可考虑订单拣取方式作业，或采批量拣取配合边拣边分类作业
	单一订单的出货项数较大，EN>=10，总出货项数及累积出货项数均仅占总品项数的小部份，通常为经营品项数很多的物流中心	可以订单别拣取方式作业，但由于拣货区路线可能很长，可以订单分割方式分区拣货再集中，或以接力方式拣取
	单一订单的出货项数较小，EN=1的比例较高，由于总品项数很多，总出货项数及累积出货项数均仅占总品项数的小部份	可以订单别拣取方式作业，并将拣货区分区规划，由于各订单品项少，可将订单以区域别排序并以分区拣货
	单一订单的出货项较大，而产品总品项数不多，累积出货项数较总出货品项大出数倍并较总品项数多	订单出货品项重复率高，可以批量拣取方式作业，另须参考物性及物量大小决定于拣取时分类或拣出后再分类
	单一订单的出货项数较大，而产品品项数亦多，累积出货品项数较总出货品项大出数倍，并较总品项数多	可考虑以批量拣取方式作业，但是若单张订单品项数多且重复率不高，须考虑分类的困难度，否则可以订单分割方式拣货为宜

品项受订次数(IK)分析：主要分析产品别出货次数的分布，对于了解产品别的出货频率有很大的帮助，主要功能可配合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，并从而决定储位配置的原则，各类型分析如表3-8所示。

　　有关EIQ分析过程各项资料分析单元的类别、定义及计算公式，整理如附件二所示，有兴趣之读者可进一步加以研读应用。

　　进行订单品项与数量分析时，仅针对订单出货资料进行分析，如能配合相关物性、包装规格及特性、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的EIQ-PCB分析(P=栈板、C=箱子、B=单品)，即可将订单资料以PCB的单位加以分类，再依各分类别的资料个别分析。常见的例子为企业的订单资料中同时含有各类出货型态，包括订单中整箱与零散两种类型同时出货，以及订单中仅有整箱出货或仅有零星出货。为使仓储与拣货区适当的规划，必须将订单资料依出货单位类型加以分割，以正确计算各区实际的需求。常见于物流系统的储运单位组合型式如表3-10所示。

　　其它物性资料亦是产品划分组群的参考因素，如依储存保管特性分为干货区、冷冻区及冷藏区，或依产品重量区分重物区、轻物区，亦有依产品价值区分出贵重物品区及一般物品区等。针对一般基本物性与包装单位的分析要项，整理如表3-11所示。

特　性	资料　　项目	资　料　　内　容
物料性质	1.物态	□气体　□液体　□半液体　□固体
	?>,n vbcx` 　　ASDCVB` 　　2.气味特性	□中性　　　　　□散发气味　　□吸收气味　　　□其它
	3.储存保管特性	□干货　　　　　□冷冻　　　　　□冷藏
	4.温湿度需求特性	℃，　　　　　　％
	5.内容物特性	□坚硬　□易碎　□松软　□ 6.装填特性	□规则　　　　　□不规则
	7.可压缩性	□可　　　　　　□否
	8.有无磁性	□有　　　　　　□无
	9.单品外观	□方形　　　　　□长条形　　　　□圆筒　　□不规则形　　　□其它
	单品规格	1.重量	(单位：　　 )
2.体积		(单位：　　 )
3.尺寸		长　　×宽　　×高　　(单位：　　)
4.物品基本单位		□个　　　□包　　　□条　　　□瓶　　□其它
基本包装　　单位规格	1.重量	(单位：　　 )
	2.体积	(单位：　　 )
	3.外部尺寸	长　　×宽　　×高　　(单位：　　)
	4.基本包装单位	□个　　　□包　　　□条　　　□瓶　　□其它
	5. 　　　　　(个／包装单位)
	6.包装材料	□纸箱　　　□捆包　　　□金属容器　　□塑料容器　□袋　　　　□其它
外包装单　　位规格	1.重量	(单位：　　 )
	2.体积	(单位：　　 )
	3.外部尺寸	长　　×宽　　×高　　(单位：　　)
	4.基本包装单位	□栈板　　□箱　　□包　　□ 5.包装单位个数	(个／包装单位)
	6.包装材料	□包膜　　　□纸箱　　　□金属容器　　□塑料容器　□袋　　　　□其它

　　进行物流中心规划过程中，除了数量化信息的分析以外，一般物流与信息流流程等定性化资料分析亦有必要，包括：

　　可针对一般常态性及非常态的作业加以分类，并整理出物流中心的基本作业流程。由于产业与产品别的不同，物流中心的作业流程亦不尽相同，可依个别企业的特性找出原有作业流程，并逐步分析其必要性与合理性，经合理化分析以后再依序建立其作业流程之规划。一般物流中心作业流程内容的分析项目，如表3-12所示。

　　物流中心内与仓储物流作业相对应的是相关事务流程的执行运作，作业过程中以结合物流、信息流及相关窗体流程为主。基本上可依个别企业的特性找出原有信息窗体流程步骤、输出入方式及资料接口传递方式等现况，并逐步分析其必要性与合理性，经窗体与信息接口合理化以后，再依序建立其作业流程之规划。

　　一般物流中心由于品项繁多，每日订单量又大，使得处理订单及相关出货窗体的工作量非常大，而面对每日接单与出货的状况，事务员往往有不胜负荷之累。目前许多物流业已逐步朝无纸化作业努力，而其关键即在于信息流程与信息传递接口的分析与规划。一般物流中心相关事务流程内容的分析表，如表3-13所示。

作业性质	作业分类	作业内容
1.一般常态性　　　物流作业	(1)进货作业	□车辆进货　　□进货卸载　　□进货点收　　□理货
	(2)储存保管作业	□入库　　□调拨补充
	(3)拣货作业	□订单拣取　　□拣货分类　　□集货
	(4)出货作业	□流通加工　　□品检作业　　□出货点收　　□出货装载
	(5)输配送作业	□车辆调度指派　　□路线安排　　□车辆运送　　□交递货物
	(6)仓储管理作业	□定期盘点　　□不定期抽盘　　□到期物品处理　　□即将到期物品处理　　□移仓与储位调整
2.非常态性　　　物流作业	(1)退货物流作业	□退货　　□退货卸载　　□退货点收　　□退货责任确认　　□退货良品处理　　□退货瑕疵品处理　　□退货废品处理　　□其它
	(2)换货补货作业	□退货后换货作业　　□误差责任确认　　□零星补货拣取　　□零星补货包装　　□零星补货运送　　□其它
	(3)物流配合作业	□车辆货物出入管制　　□装卸车辆停泊　　□容器回收　　□空容器暂存　　□废料回收处理

作业性质	作业分类	作业内容
1.物流支持作业	1.接单作业	□客户资料维护　　□订单数据处理　　□货量分配计算　　□订单资料维护　　□订单资料异动　　□退货数据处理　　□客户咨询服务　　□交易分析查询　　□其它
	2.出货作业	□出货数据处理　　□出货资料维护　　□出货与订购差异之处理　　□换货补货处理　　□紧急出货处理　　□其它
	3.采购作业	□厂商资料维护　　□采购数据处理　　□采购资料维护　　□采购资料异动　　□货源规划　　□其它
	4.进货作业	□进货数据处理　　□进货资料维护　　□进货与采购差异之处理　　□进货时程管制　　□其它
	5.库存管理作业	□产品资料维护　　□储位管理作业　　□库存数据处理　　□到期日管理　　□盘点数据处理　　□移仓数据处理　　□其它
	6.订单拣取作业	□配送计划制作　　□拣取作业指示处理　　□配送卷标打印处理　　□分类条形码打印处理　　□其它
	7.运输配送作业	□运输计划制作　　□车辆调度管理　　□配送路径规划　　□配送点管理　　□货运行基本资料维护　　□运输费用数据处理

作业性质	作业分类	作业内容
2.一般事务性　　　作业	1.财务会计作业	□一般进销存帐务处理作业　　□成本会计作业　　□相关财务报表作业　　□其它
	2.人事薪资管理	□差勤数据处理　　□人事考核作业　　□薪资发放作业　　□员工福利　　□教育训练　　□绩效管理　　□其它
	3.厂务管理作业	□门禁管制作业　　□公共安全措施　　□厂区整洁维护　　□一般物料订购发送　　□设备财产管理　　□其它
3.决策支持作业	1.效益分析	□物流成本分析　　□营运绩效分析
3.决策支持作业	2.决策支持管理	□车辆指派系统　　□配送点与道路网络分析

　　规划物流中心的过程中，须了解过去的作业型态及作业时间得分布。由于多元化社会的发展，夜间生活的型态已逐渐普遍，因此物流中心的配送作业须考虑配送对象的作息时间。如目前大部份的便利超商已采夜间进货，除可避免日间的车流量亦可于进出购物人潮较少的时段处理进货点收的作业。因此基于服务客户的原则，配送时段的配合已成为必要的考虑因素。相对的物流中心内拣货及分货作业即需配合配送时段的需求，向前或向后调整，其次才考虑与厂商进货时段的订定。通常对商品或通路主导权较大的物流业者常约束厂商进货的时段，以有效规划作业人力及设施的利用。若不限定厂商进货时段，则容易造成进出货同时进行，人力与设备调度困难及作业空间混淆等问题。

　　将物流中心一个正常工作天内各项作业之工作时段，逐一条列化描述及分析，较有利于观察物流中心的作业时序与特性，其作业时序分析如图3-6所示。

　　对物流中心使用人数、背景及各层级人数进行分析，并考虑劳动人数及劳动程度，以作为后续规划物流系统经营效率、设备自动化与机械化程度的参考。

　　可就现有系统设备自动化设置程度进行分析及检讨，是否有过度依赖劳力现象或自动化设备因不当投资设置而不适用之处，其分析结果可作后续规划物流系统设备的参考依据。物流中心自动化水准的分析表如表3-14所示。

　　基本上在物流仓储自动化的分类上，可将人员、设备与作业互动的关系分成五级：

手动：完全以人力完成相关作业之方式，如以人手堆栈货物。

手动+机械：有机械化设备辅助以完成之作业，如以堆高机叉取货物等作业。

半自动：人员经由简易的操作、键入动作，经由自动化机械设备完成作业，但无任何控管作业。

全自动+人工监控：虽由机械设备自动完成相关作业，但需人员进行监视及核对作业。

全自动：由自动化设备完成相关作业、自动核对修正、自动资料收集回馈与监控。

　　在各分析阶段析所得信息即可逐步进行各项规划条件之设定，其条件将作为后续规划中参考之基本参数。包括：

　　经EIQ-PCB的物性分析，应可决定物流中心内基本储运的单元负载单位，其目标即在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。通常各区域的储运单位不尽相同，如进货时为栈板进货、储存时以箱储存、出货时则以箱或单品出货等。在此须强调在进行后续分析及物流中心各项设备规划时，必须先确定基本储运单位之规划。

　　包括进货区、仓储区、拣货区、出货区的基本运转能量的估计及规划。除需考虑基本作业需求量以外，亦须配合作业弹性及未来成长趋势，而在此处所估计的运转量为一个初估的参考值，当进入各区域的细部规划时，则将逐步修正至一较实际的数值。

　　配合自动化程度的分析、作业时数的分析及基本运转能量的规划下，各阶段设备应采取自动化程度之政策，须在此作一界定，以利后续物流系统设备的选用。一般业者常有将现代化物流中心与自动化设备作直接性的联想，此为不正确的观念，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。而如果只是依使用业者或经营者片面要求的自动化设备，往往在缺乏规模经济效益或弹性不足而导致失败。因此在订定未来设置物流中心的自动化水准时，规划者仍应作审慎的考量。

　　一个物流系统的规划过程，包括作业流程、设备与工作空间的组合，如何适当地规划与配置，即为「系统工程」的主要领域，系统工程的主要精神重点在于：

　　(1) 合理化：检讨各项作业流程的必要性、合理性，消除不必要的作业程序与步骤，以减少系统可能产生的不确定性因素。

　　(2) 简单化：使系统明确、简单、易操作，并朝作业标准化方向努力。

　　(3) 机械化：现代物流系统的设计过程，应尽量减少对人工操作的依赖，而以机械化或进一步自动化的设备，来提升作业效率，并降低人为可能发生的错误。执行以下系统规划的分析步骤，即应逐一检视各项作业内容，在合理化、简单化与机械化的程序下，完成各作业阶段的需求规划。

　　在一般生产工厂型态之布置规划过程中，基本上必需先进行制造程序之规划，从而决定生产设备的型态与数量，而后着手厂房布置规划的程序。而在物流中心的作业活动中，由于没有生产制造型态之作业，因此有关进出货、仓储、订单拣取、配送作业等活动，则成为物流中心里的主要活动，必须在布置规划前先定义主要的物流活动及其程序。部份物流中心业者尚须处理流通加工、贴标、包装等作业，而当退货发生时亦须处理退货品的分类、保管及退回等动作。分析一般物流中心常见的商品实体流程，如图3-7所示。

　　在经过基础资料的分析与基本条件设定之后，即可针对该物流中心的特性作进一步的分析及检讨，并订定合理的作业程序，以利后续设备选用及空间规划之参考。在一般生产工厂中，作业分析的原则是以产品制程为主轴，从而订定相关的搬运、储存等程序。而在物流中心作业分类的原则，则以物品储运单位的转换与否及作业特性的分类为主。物品储运单位可依储运物品为栈板、箱、内包装盒或单品等特性来作分类，一个物流中心中可能仅有一种或包含各类型储运单位的出货型态；作业特性的分类则包括操作、搬运、检验、暂存、储存等性质，其中在物流中心的操作作业以上货、下货、拣取、补货等作业为主。

　　其物流作业流程之分析程序可利用作业流程分析图来进行，逐步将操作、搬运、检验、暂存、储存保管等不同性质之工作加以分类，并将各作业阶段的储运单位及作业数量加以整理统计，标示该作业所在区域，即可得知各项物流作业之物量大小及分布，其分析表格请参考图3-8所示。

IK分布图类型	分　析	应　用
	为一般物流中心常见模式，由于量分布趋两极化，可利用ABC作进一步分类	规划时可依产品分类划分储区及储位配置，A类可接近入出口或便于作业之位置及楼层，以缩短行走距离，若品项多时可考虑作为订单分割的依据来分别拣货
	大部份产品出货次数相近，仅少部份有特大量及特小量	大部份品项出货次数相同，因此储位配置需依物性决定，少部份特异量仍可依ABC分类精神决定配置位置，或以特别储区规划

入库单位	储存单位	拣货单位
P	P	P
P	P、C	P、C
P	P、C、B	P、C、B
P、C	P、C	C
P、C	P、C、B	C、B
C、B	C、B	B