I. 解讀數據分析結果
數據分析很常見，但僅僅觀察結果是不夠的。重要的是如何「解讀」這些結果，並思考如何「運用」。
「觀察數據、解讀數據、思考數據。」
前言
入門介紹
本講座是為正在考慮導入 EIQ分析 進行物流改善，或想學習 ABC 分析以外分析方法的讀者所準備的實踐指南。
- 從基礎到應用： 透過案例講解，幫助您掌握分析的「解讀與思考方式」。
- 實踐性 Excel 運用： 第15章刊載了使用 Excel 的具體分析實例（例題 EX0）。
- 展開至計畫： 系統性地理解如何解讀分析結果，並將其反映在配送中心系統規劃中。
III. 如何解讀分析結果
在設計配送中心時，若僅憑主觀或直覺，會導致設備過剩或作業效率低下。
1. 決定中心「容量」的基本分析
- 出貨量變動分析： 算出最大庫存量（容量大小）與出貨高峰（人員配置）。
- 庫存週轉率： 掌握商品的停留時間，規劃儲位效率。
2. 透過 EIQ 分析進行判斷
在配送中心計畫中，EIQ 分析是判斷「動線」與「自動化」的基準。
IV. 數據烹飪 (Data Cooking)
為了提高揀貨效率，我們整理了活用數據的「工程（食譜）」。
| 烹飪前（原始數據） | 烹飪後 | 現場效果 |
|---|---|---|
| 按訂單順序排列 | 按動線順序排列 | 縮短步行距離，減輕疲勞 |
| 所有品項均等顯示 | 強調重要與特殊品項 | 減少誤出貨，提升檢驗效率 |
V. 對於數據分析結果的思考
數據分析是從了解過去進化到預測未來的步驟。
- 了解過去： 確認發生了什麼（例如：出貨件數增加）。
- 進行解讀： 推定發生的原因（例如：促銷活動或季節需求）。
- 進行預測： 預測下一步會如何，並建立人員與庫存的假說。