| Системы регулирования запасов | Регулирующие параметры | Оценка параметра |
| 1. Система с фиксированным размером заказа | 1. Точка заказа | Фиксированный уровень запаса, при снижении до которого организуется заготовка очередной партии товаров |
| 2. Размер заказа | Величина партии поставки | |
| 2. Система с фиксированным интервалом времени между заказами | 1. Максимальный уровень запаса | Оба параметра постоянные |
| 2. Продолжительность периода повторения заказов | Варьируется лишь размер партии | |
| 3. Система с установленной периодичностью пополнения запасов до установленного уровня | 1. Установленная периодичность оформления заказа | Постоянная величина |
| 2. Пороговый уровень запаса | Постоянная величина | |
| 3. Размер заказа | Переменная величина, которая рассчитывается на основе прогнозируемого уровня потребления до момента поступления заказа на склад предприятия | |
| 4. Система “Минимум - максимум” | 1. Максимальный запас 2. Точка запаса 3. Периодичность заказа | Величина первых двух параметров постоянная, периодичность заказа - величина переменная. В определенных пределах варьируется и размер закупаемой партии |
АВС-анализ и XYZ-анализ в управлении товарными запасами.
Приступая к изучению третьего вопроса, студент должен усвоить, что метод АВС – это способ нормирования и контроля за состоянием запасов, заключающийся в разбиении номенклатуры N, реализуемых товарно-материальных ценностей на три неравнозначных подмножества А, В и С на основании определенного алгоритма.
Порядок проведения АВС-анализа:
1. Формулировка целей анализа.
2. Идентификация объектов управления, анализируемых методом АВС.
3. Выделение признака, на основе которого будет осуществлена классификация объектов управления.
4. Оценка объектов управления по выделенному классификационному признаку
5. Группировка объектов управления в порядке убывания значения признака.
6. Разделение совокупности объектов управления на три группы: группа А, группа В и группа С.
7. Построение кривой АВС.
Графически метод АВС представлен на рис. 7.1. При построении кривой по оси ОХ откладывают объекты управления в порядке убывания значимости их вклада в конечный результат, выраженные в процентах к общему количеству объектов. По оси OY отмечают вклад каждого объекта в конечный результат, исчисленный нарастающим итогом, также выраженный в процентах.
А В С
Рис. 7.1 Кривая АВС
Группа А – наиболее дорогие и немногочисленные товары, на долю которых приходится приблизительно 75 – 80% общей стоимости запасов, но они составляют лишь 10 – 20% общего количества товаров, находящихся на хранении. Размеры запасов этой группы товаров постоянно контролируют, точно определяют издержки, связанные с закупкой, доставкой и хранением, а также размер и момент заказа.
Группа В – средние по стоимости товары. Их доля в общей сумме запасов составляет приблизительно 10 – 15%, но в количественном соотношении эти запасы составляют 30 – 40% товаров, находящихся на хранении. Здесь осуществляется обычный контроль и сбор информации о запасах, который должен позволить своевременно обнаружить основные изменения в использовании запасов.
Группа С – товары, составляющие большую часть ассортимента, являются наиболее дешевыми. Они составляют 5 – 10% от общей стоимости хранимых товаров и 40 – 50% от общего объема хранения. На долю этих товаров приходится наименьшая часть всех финансовых средств, вложенных в запасы. Точные расчеты размера и периода заказа с товарами данной группы не выполняются. Пополнение запасов регистрируется, но текущий учет уровня запасов не ведется. Проверка наличных запасов проводится лишь периодически.
| Общие рекомендации: Рекомендуется творчески подойти определению объектов и параметров анализа. Сгруппировав товар по одному параметру, следует сопоставить полученный результат с другими параметрами. Группа С может приносить 20% дохода, составлять 50% товарного запаса и занимать 80% площади склада. Пример: АВС анализ товаров по объему продаж показывает, какие товары обеспечивают 80% оборота предприятия. Можно проанализировать те же товары, но по количеству единиц (или количеству заказов по ним) и в результате определить 20% товаров покупаемых 80% клиентов, а это уже привлекательность товара для клиента и товарооборот предприятия. Этот же результат можно использовать при планировании размещения товара на складе или в торговом зале магазина.. Важно: Помните, непродуманное сокращение товаров группы С приведет к тому, что через некоторое время оставшиеся товары распределятся по тому же закону, но общий результат деятельности для предприятия может снизиться на 50%. |
Анализ АВС позволяет дифференцировать ассортимент товарных запасов по степени их вклада в намеченный результат. Принцип дифференциации ассортимента в процессе анализа XYZ иной – здесь весь ассортимент делят на три группы в зависимости от степени равномерности спроса и точности прогнозирования.
Порядок проведения:
1. Определение коэффициента вариации по отдельным позициям ассортимента.
2. Группировка объектов управления в порядке возрастания коэффициента вариации.
3. Разделение совокупности объектов управления на три группы: группа Х, группа Y и группа Z.
4. Построение кривой XYZ.
Графически метод XYZ-анализа представлен на рис. 7.2. По оси ОХ откладывают позиции ассортимента в порядке возрастания коэффициента вариации спроса, выраженные в процентах к общему количеству позиций ассортимента.
Рис. 7.2 Кривая XYZ анализа
Признаком, на основе которого конкретную позицию ассортимента относят к группе X, Y или Z, является коэффициент вариации спроса по этой позиции.
(7.1)
n - коэффициент вариации спроса по i-й позиции
хi – i-е значение спроса по оцениваемой позиции
- среднее значение спроса по оцениваемой позиции за период n
n – величина периода, за который произведена оценка
Величина коэффициента вариации изменяется в пределах от нуля до бесконечности. Разделение на группы X, Y или Z может быть осуществлено на основе следующего алгоритма:
| X | 0 £ n < 10% |
| Y | 10% £ n < 25% |
| Z | 25% £ n < ¥ |
В группу Х включают товары, спрос на которые равномерен, либо подвержен незначительным колебаниям. Объем реализации по товарам, включенным в данную группу, хорошо предсказуем.
В группу Y включают товары, которые потребляются в колеблющихся объемах. В частности, в эту группу могут быть включены товары с сезонным характером спроса. Возможности прогнозирования спроса по товарам группы Y – средние.
В группу Z включают товары, спрос на которые возникает лишь эпизодически. Прогнозировать объемы реализации товаров группы Z сложно.
| Общие рекомендации: Данный метод анализа имеет смысл, если количество анализируемых периодов больше трех. Чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты. Например: Анализ продаж молока и хлеба в розничном магазине можно проводить по сумме продаж за неделю. Поставки осуществляются каждый день, продажи тоже. Но если сопоставить между собой продажи молока и водки Абсолют (которую заказывают раз в месяц и продают 1 бутылку в 2 недели), то результат будет менее показательный. При таком периоде 99% ассортимента магазина попадут в категорию «Z», 1% в категорию «Y», и какой можно сделать вывод? Вы работе в экстремальных условиях на непрогнозируемом рынке? В данном случае оптимально будет провести анализ по ежемесячным продажам. Более интересная ситуация возникает при анализе продаж и товарных запасов в компаниях, торгующих бытовой техникой, строительными материалами, запасными частями для автомобилей и т.п. Финансовый план в компании часто составляется на месяц, а реально необходимый горизонт планирования должен быть на полгода. Анализ данных с периодом меньше чем квартал просто не имеет смысла. Все товары попадают в категорию « Z». |
Объединение данных о соотношении количества и стоимости АВС-анализа с данными о соотношении количества и структуры потребления XYZ-анализа позволяют получить ценные инструменты планирования, контроля и управления для систем поставок в целом, и управления запасами, в частности.
| AХ (высокая потребительская стоимость, высокая степень надежности прогноза вследствие стабильности потребления) | AY (высокая потребительская стоимость, средняя степень надежности прогноза вследствие нестабильности потребления ) | AZ (высокая потребительская стоимость, низкая степень надежности прогноза вследствие стохастичного потребления) |
| BX (средняя потребительская стоимость, высокая степень надежности прогноза вследствие стабильности потребления ) | BY (средняя потребительская стоимость, средняя степень надежности прогноза вследствие нестабильности потребления) | BZ (средняя потребительская стоимость, низкая степень надежности прогноза вследствие стохастического потребления) |
| CX (низкая потребительская стоимость, высокая степень надежности прогноза вследствие стабильности потребления ) | CY (низкая потребительская стоимость, средняя степень надежности прогноза вследствие нестабильности потребления) | CZ (низкая потребительская стоимость, низкая степень надежности прогноза вследствие стохастического потребления) |
Рис. 7.1 Матрица АВС- XYZ анализа
Дата: 2019-02-19, просмотров: 274.
