制造业物流计划和管理的基础是BOM(物料清单)，而在流通领域，商业配送物流运作和管理则需要研究EIQ物流特性数据。物流配送中心的日常运作围绕订单展开。尽管订单结构短期与长期变化在所难免，从而会影响物流配送设备设施系统运作波动，导致企业资源难以计划管理、平准控制，但是，从收集、汇总和分析订单EIQ物流特性数据人手了解物流配送的基本特性，仍然是物流配送中心系统设计、系统改造以及运作效率改善简捷且行之有效的基础性方法。
 
　　对卷烟物流配送中心来说，由于订单需求大多以条烟作为拣选单位，条烟拣选或播种拣选动作次数叠加形成批量规模；加上规整卷烟成品(条烟)外型尺寸和重量相似，卷烟品规消费存在区域范围内相对集中的情况，所有这些特点都给卷烟配送中心选用条烟拣选设备提出了技术条件。

　　通过对卷烟客户订单E、品规I和数量Q进行分析，可以得到卷烟订单、数量、品规、线路及其ABC分类数据(表1)。依据分类数据和卷烟PCB(托盘、件烟和条烟)特性，结合条烟拣选的人工和设备特点、订单波动、时间节拍、线路规划、管理需求等相关因素，管理人员和技术人员可以深入掌握卷烟物流配送中心从条烟拣选设备方案选型、系统和辅助连接设备规划设计、日常运作效率改善到供应链管理流程持续优化整个过程的内在动因，并对条烟拣选关键工艺设备进行匹配性模拟、比选。
 
　　更重要的是，依据对订单EIQ关键特性的分析，可以对整个卷烟物流配送中心工艺流程中出入库、仓储、补货、质检、打码、装箱／裹膜、线路分拣、缓存、装车等各环节的工艺能力进行验证。为最终选择合适、高效的条烟拣选设备、改造现有系统或改善日常运作效率提供定量的基础数据。

　　本文对EIQ物流特性数据与条烟拣选设备选型、改善运作效率的关系进行分析。
　　
　　GEQ(客户卷烟订单销配总量)
　　
　　目前，国内烟草行业以地级市为基本单位建设卷烟物流配送中心，一般根据年销量差异划分为三种类型的卷烟配送中心。根据一、二、三级分类，以及年工作日数251天、拣选设备综合利用系数0.8、销量波动峰值系数、1.2等要求，选取三类卷烟配送中心每日和全年客户卷烟订单销配总量GEQ数据，见表2，可以初步确定条烟拣选设备可能选择的类型和数量。

　　“十一五”期间，卷烟销配年均增长幅度相对平稳。卷烟产品属于消费需求缺乏弹性的产品，没有各种商业促销活动，除了春节和国庆节前放量以及一类卷烟配送中心之外，二、三类配送中心全年GEQ日销配量波动不算很大，随着卷烟精准营销要求的确定和实施，日销配波动幅度会更小。

　　依据表2的数据，三类卷烟配送中心GEQ日均拣选卷烟量为99530条，采用电子标签辅助人工拣选设备在行业内已成为普遍接受的惯例。二类卷烟配送中心采用电子标签辅助人工拣选设备的案例也很多，但近年新建的、GEQ年配送总量接近20万大箱的卷烟配送中心，越来越多地采用立式、卧式+立式、卧式+电子标签人工辅助或通道式+立式复合拣选线，而且配置拣选线数量大多在2～3条之间。
 
　　一类卷烟配送中心日GEQ数据波动的绝对数值偏大，特別是从第19～22周(第95～114个配送日)，周一至周五的波动频率规则、波动振幅极大，呈现周期状异常波动。出现这种情况时，营销职能部门应介入优化，对营销数量进行平整化调整(见表3)，以利于合理分配、利用卷烟配送中心的人力、设备和时间资源。

　　一类卷烟配送中心主要分布在直辖市、省会城市和人口稠密、经济相对发达的东部沿海地级市。由于在配送总量上形成规模批量，加上国内设备供应商不断研制、推出条烟拣选设备及其复合拣选线，给卷烟配送中心提供了设备选择空间。从现状看，一类卷烟配送中心条烟拣选设备选型个陸化差异最大。
　　
　　EQ(客户订单条烟数量)与OL(订单行)
　　
　　以下数据选自二类卷烟配送中心2009年第95～114个配送日(共四周)卷烟销配数据。
　　EO(客户订单条烟数量)

　　以100户订单平均数作为数据组，得出EQ数据(表4)、EQ曲线图表(图3)。
　　从表中可知，四周日均卷烟销配EQ为176320条，周均卷烟销配总量GEQ为881600条；日均客户订单数E为4640户，周均客户订单总数GE为23200户，户均客户订单条烟数EQ为38条。
 
　　EQ分类数据

　　依据选取的数据，众数最大为EQ29条／组，众数集中区间为EQ10-39条／组。四周内的平均客户订单数量EQ>100条共有(E户数)1300户，占总比560％，条烟数量(Q条数)167200条，占总比18.97％；而平均客户订单EQ<25条共有(E户数)7800户，占总比33.62％，条烟数量(Q条数)112500，占总比12.76％，见表5及图4。

　　出于卷烟销配线路排程原因。现有绝大多数卷烟配送中心的条烟拣选设备依据线路按序进行拣选，对不同线路的EQ数据同样有必要进行分类统计、分析。四周内的线路客户数(线路)、条烟数(线路)以及线路的平均客户数和条烟数的数据见表6。
 
　　根据表中所示配送线路特点及四周内的数据，每天有47条配送线路，每周共有235条线路。从一级拣选、一级配送每条线路平均条烟数(EQ条烟/线路)2950条分析，车辆装载率偏低，原因在于选取数据的四周时间处于销配低谷期；每条线路平均客户数(E客户数／线路)为60.57户，以平均每户配送耗用时间(行驶+交接)8分钟计算，每车日工作时间已经达到480分钟，等于8小时计划工作时间。
 
　　市场学的基本公式为：有效市场＝人口x消费需求x消费能力。我国存在城乡二元结构，有效卷烟销配市场同样存在“城乡二元订单结构”，内容包括EQ、IQ差异。经济相对发达的中心城区(一级拣选、一级配送线路)每条线路的客户平均条烟数量(EQ)为48.7条，而相对偏远落后的农村(一级拣选、二级配送线路)每条线路的客户平均条烟数量(EQ)为29条。
　　

　　
　　
　　

　　
　　
　　OL(订单行)与EN(订单品规数)
 
　　每个客户订单E的内容中除了订货数量外，还包括订货品规数I／SKU，一个品规就有一条订单行OL。

　　从表7可以看出，每个客户的平均订单行OL(等于EN订单品规数)为12，即每个客户订单平均订购的品规数I／SKU为12个，每个订单行的平均条烟数量(条烟／OL)为3.167条。OL数据分析得到的ABC分类对条烟拣选设备的选择具有重大影响。
 
　　四周销配的订单品规数GEN共有79个，日平均销配品规数EN为5S个。见表8。EN数据对条烟拣选设备拣选模块数量的选择起着决定性作用。
　　
　　IQ(品规条烟数量)
　　
　　大部分卷烟配送中心整件比例小于5％，而且有许多卷烟配送中心把整件打散当作条烟拣

选处理，实施打码到条工程后更是如此。不规整卷烟(异型烟、雪茄烟)品规数虽不少，但订单条烟数量却极少，现在通常的做法是单独处理，采用清单拣选、线路合并方法。因此，本文数据只包含规整条烟拣选，剔除整件出货与不规整卷烟的拣选和线路订单合并数据。
 
　　表9中的统计数字显示，前12个品规(IQ1-12)占四周销配品规数的15.19％，占销配总量(Q总量)的80.8％，特点是：品规数量少，拣选数量大，为A类品规。中间22个品规(IQ12-34)占四周销配品规数的17.33％，占销配总量(Q总量)的27.85％，为B类品规；最后45个品规(1Q35-79)占四周销配品规数的56.96％，占销配总量(Q总量)的1.87％，为C类品规。C类品规作为“尾巴”品规，不但影响系统效率的发挥，而且需要在整个工艺环节投入偏多的资源。

　　受订频次IK与IQ品规销配曲线基本相似，本文不做详细论述。
　　
　　基础数据与设备选型、改善运作效率的关系
　　
　　从GEQ-186156大箱／年、EQ(日均)185418条销配数据、每小时23177条卷烟拣选工作量分析，可以比选采用3-4条设备结构简单、故障率相对较低的电子标签人工辅助拣选线。
 
　　如果要预防出现人工拣选劳动强度大、差错率偏高的情况，可以比选采用3条立式或塔式条烟拣选线。立式、塔式条烟拣选线比较适合EI品规数量适中、IQ离散程度相对不大的卷烟配送中心。

　　通过IQ数据分析，发现前12个品规(即A类品规)占拣选总量的80.8％，特別是前5个AA类品规占拣选总量的51.4％，采用立式、塔式条烟拣选线将对大品规条烟补货带来劳动强度大、补货节奏快的挑战。因此。只要拣选场地面积和空间许可，新建卷烟配送中心会根据ABC分类数据作分类处理，可能采用2条“卧式+立式”或者2条“通道式+立式”复合条烟拣选线，以提高补货和拣选效率，同时减轻补货劳动强度。

　　暂且不论通道式、卧式条烟拣选设备要充分发挥效率即需要A类品规订单以5为倍数，通过EQ数据分析可知，订单户均条烟数EQ为38条，但一级拣选、一级配送线路订单户均条烟数EQ达到48.7条，而一级拣选、二级配送线路订单户均条烟数EQ只有29条，户均OL超过9行。由于后者难以达到复合拣选线发挥效率的批次规模与品规数量。所以选择一条复合式条烟拣选线，再加一条立式条烟拣选线，根据线路EIQ特点不同，按线路分类处理订单拣选的方法也许更为合理。
 
　　如果接受电子标签辅助人工拣选线更为灵活、可靠的假设，1条立式条烟拣选线改选采用2条电子标签辅助人工拣选线未尝不可。
 
　　对于年卷烟配送大于35万大箱的大型烟草中心来说，其EIQ物流特性与ABC分类数据也同样具有细化分类的必要。

　　当前，国内大型烟草配送中心实际运行效率达不到预期指标是普遍存在的现象，有些甚至只是预期指标的1／2，其主要原因在于经济发展不平衡、人口集中度与卷烟零售户数量不匹配、E1Q物流特性数据完全采用平均数、EIQ数据细化分类挖掘不够充分、EIQ数据动态变化与设计基础数据背离、消费特点与营销访配方式等差异，而在比选设备时未能对这些因素进行充分分析、预测与应用。

　　总之，对EIQ物流特性数据以及经济发展、消费人群细分、产业变化趋势、物流资源等物流基础数据进行收集、计算和分析，在规划任何物流配送中心时都是重要的定量基础数据，同时，对EIQ物流特性数据动态变化进行跟踪分析，还可以对已经建成的物流配送中心的日常运作改善起到重要作用。

　　从另一角度来看，对已有数据进行收集、计算和分析属于技术工匠的职责，但这只是需求调研的部分内容，如果全部依靠定量数据计算，并拘泥于已有数据设计物流配送中心，并不能规划出适应未来发展需要的物流系统。原因在于：首先，卷烟配送中心规划需要把握全局，从战略规划、发展预测到定量数据的判別与应用是一个有机的整体，子系统目标必须服从于整体目标，即战略发展价值目标。其次，物流配送是一项跨职能的业务领域，需要协同并服从于市场营销计划、品牌建设与未来发展预测。
 
　　但无论如何，规划和预测的基点是要明确知道“过去从哪里走来以及现在身处何地”，而“明确知道”的基础核心就是EIQ物流特陸数据。所以，EIQ物流特陸数据在卷烟配送中心从规划、运作到改变的整个生命周期中始终扮演着重要角色，而拣选设备的比选更需要依据对具有个性特点的EIQ数据进行分析和判断，才能使分拣系统在实际运作中真正发挥其应有的效率。

　　简言之，欲知物流配送，先解EIQ基础密码；欲建设备系统，先理EIQ变量迷团。