ＥＩＱ法

物流システム設計において基礎となる要素、E（Entry：オーダー）、I（Item：アイテム）、Q（Quantity：数量）について解説しています。

EIQの3つの要素を組み合わせて分析する「EIQ法」の全体像と、分析から得られる情報の流れを示しています。

EIQ分析を行う上での基本的な思考プロセスや、どのようなステップで計画を進めるべきかを示しています。

マクロとミクロ、それぞれの視点を行き来しながら分析を進めることの重要性を図解しています。

EIQ分析を用いて、どのように具体的な物流システム（保管やピッキングの方式）を導き出すかのプロセスです。

オーダー（E）とアイテム（I）、そして数量（Q）の関係をマトリクス状に表した「EIQ表（種まき表）」の基本構造です。

EQ（オーダーごとの数量）、EN（オーダーごとの行数）、IQ（アイテムごとの数量）、IK（アイテムがあらわれるオーダー数）という4つの分析指標について解説しています。

E、I、Qの関係を3次元のグラフで視覚化し、データの偏りや傾向を直感的に把握するための表現方法です。

ABC分析（パレート図）、度数分布、クロス集計など、目的に応じて使い分けるべき様々なデータ分析手法の紹介です。

データを単に「見る」だけでなく、そこから背景にある事実を「読み」、どうすべきかを「考える」姿勢が重要であるという教訓です。

グラフや表に表れた数値の偏りや空白が、実際の物流現場でどのような事象（特売、欠品、配送ルートの偏りなど）を意味しているのかを読み解く例です。

同じ「100ケースの出荷」であっても、1カ所に100ケース送る場合と、100カ所に1ケースずつ送る場合では、必要なシステムや作業量が全く異なるという、EIQ分析の核心となる考え方です。

物量を多い順に並べ、累積構成比でA・B・Cの3つのグループに分類する手法（パレート分析）の基本です。

ABC分析のグラフ（パレート図）の具体的な作成例と、そこから読み取れる「少数のアイテムが全体の大部分の物量を占める」という傾向の確認です。

オーダーの大きさやアイテムの出現回数が、どのゾーンに集中しているかを分析し、標準的な作業単位や梱包サイズを決定するための手法です。

実際の度数分布のグラフ（ヒストグラム）と、IK（アイテムがあらわれるオーダー数）の度数表の具体例です。

出荷形態をPallet（パレット）、Case（ケース）、Broken（バラ）の3つに分類し、それぞれの割合から最適な保管・ピッキング方式を導き出す手法です。

オーダーごと（EQ）やアイテムごと（IQ）に、P・C・Bのどの形態での出荷が多いかをクロス集計した分析例です。

1つのオーダー（出荷先）に対して、どれくらいのボリューム（行数や数量）があるかを分析し、梱包資材のサイズや搬送機器の選定に活用します。

「多品種少量」や「少品種多量」など、オーダーの傾向（パターン）を分類し、それぞれのパターンに適した処理ラインを設計するための考え方です。

実際の出荷データから分類された、典型的なオーダーパターンの具体例です。

EQ、EN、IQ、IKなどの複数の指標を一つのレーダーチャートにまとめ、センターの全体的な特性を視覚的に表現する手法です。

業種や取り扱い商材（食品、アパレル、部品など）による、レーダーチャートの形状の違い（特性の違い）を比較した例です。

EIQ分析の結果から、その配送センター（DC）がどの程度の規模感・処理能力（面積やスループット）を持たなければならないかを示すスケールです。

EIQの各数値の大きさによって、手作業で対応可能なレベルか、高度な機械化が必要なレベルかを判断するための目安（スケール）です。

E、I、Qの基本要素に、N（オーダー行数）やK（アイテム出現回数）といった指標も加えた、より詳細で複合的なグラフ表現の手法です。

EIQNKグラフを実際に描画した際の例です。多次元のデータを一枚のグラフで把握することができます。

様々な角度からデータをグラフ化し、多角的に物流特性を分析することの重要性を示しています。

「分析のための分析」に終わらせず、最終的には現場の効率化、機器の最適配置、レイアウトの改善といった「実務」に直結させることがEIQ分析の真の目的であると結論づけています。