Структуризація запасів (АВС-аналіз та XYZ-аналіз).
Мета структуризації запасів полягає в тому, щоб із їхньої численної номенклатури виділити головні складові. Їхня оптимізація і повинна бути проведена в першу чергу. Для цього використовують відомі моделі логістичного аналізу, що одержали назву АВС-аналіз і ХYZ-аналіз.
Ще в 1897 р. італійський економіст, соціолог і математик Вільфредо Парето (1848-1923 р.) досліджував статистику розподілу багатства серед громадян Мілану. Він зробив такий висновок:
20% громадян являються власниками 80% матеріальних цінностей
Закономірність цього співвідношення була підтверджена при проведенні інших аналітичних досліджень. Його стали називати принципом Парето, правилом «80-20», першопочатковим аналізом або методом АВС. Американські автори ще називають такий метод аналізу «методом великого пальця».
Іноді його ще називають «законом дисбалансу». Суть принципу «Парето» у тому, що у всіх діяннях людини більша частина результатів досягається меншою частиною зусиль. Або, інакше, – більша частина зусиль пропадає по-дурному. При цьому Парето вивів пропорцію – приблизно 80:20. У багатьох випадках вона може приймати різні значення, але обов'язково та істотно відрізняється від 50:50.
Наприклад, 80% прибутку (виручки) приносить продаж лише 20% продуктів (і відповідно, навпаки). Або – 80% браку (невдач, помилок) залежать від 20% причин, 80% багатства належать тільки 20% населення. Процвітання т.зв. «золотого мільярда» у масштабах планети забезпечується відносними злиднами інших 5 млрд. людства (16,67:83,33).
Найбільш наглядним є дисбаланс в галузі іновацій. От думка відомого фахівця в області управління Пітера Друкера: «...із кожних 100 новинок (виробів або послуг) у середньому тільки одна домагається справжнього успіху і лягає в основу процвітання фірми».
У чому ж складається практична користь принципу Парето? У тому, що він обґрунтовує необхідність концентрації завжди дефіцитних ресурсів підприємства на обмеженій ділянці замість їх звичного «розпилення» по безлічі напрямків. Він допомагає визначити саме ту ділянку, де можна розраховувати на максимальний результат від запропонованих зусиль.
АВС-аналіз – один із варіантів математично-статистичних методів аналізу, що послуговують для визначення частоти певних економічних явищ та факторів. По суті, АВС-аналіз ґрунтується на концентрації та групуванні економічних показників. Він ґрунтується на тому досвіді, що частина сукупності, наприклад невелика кількість виробів, становить переважну частину вартості в економіці або на підприємстві.
АВС-аналіз – це метод, який групує чи розподіляє за певними критеріями існуючу сукупність (виробів, клієнтів, країн, постачальників, співробітників і т.ін.). Як правило, враховуються два критерії. Інакше кажучи, АВС-аналіз – це інструмент для визначення частки певних груп у сукупності. Сукупність у своїй структурі й завдяки цьому групуванню стає осяжною і прозорою.
Критерії АВС-аналізу можуть бути найрізноманітнішими. Вони залежать від мети та змісту аналізу. Критеріями, які використовуються нерідко виступають:
– з одного боку, кількість виробів, груп продуктів, груп клієнтів, осіб, регіонів та ін.;
– з іншого боку, товарообіг, витрати, прибуток, вага, розміри, випадки, що вимагають надання гарантії, а також часові критерії, як час простою, термін поставки, час та кількість оборотів.
Критерії взаємопов’язуються і дають загальну картину. Наприклад, цікаво знати, який обсяг реалізації припадає на одного клієнта (А-, В- або С-клієнта) або які групи продуктів дають найбільший обсяг реалізації чи прибуток на підприємстві. В результаті такого аналізу виявляються ті основні позиції в асортименті, на яких повинна сконцентруватися основна робота (група А).
Універсальний АВС-аналіз як форма концентраційного аналізу може застосовуватися не тільки до економічних процесів. За його допомогою можна групувати та класифікувати соціологічні політологічні та інші явища.
Сфери застосування АВС-методу охоплюють, в основному, всі функції підприємства. Без нього неможливо уявити стратегічне та проектне планування, аналіз ринку, планування асортименту, регулювання випуску готової продукції, регулювання доходів, кадрової політики, систем забезпечення виробничими ресурсами та збереження готової продукції, сфер маркетингу, збуту, логістики, аналізу господарської діяльності підприємства і т.ін. Його поширення можна пояснити перш за все тим, що впровадження обчислювальної техніки дозволило без обмеження використовувати для АВС-аналізу нагромаджені дані (наприклад, виписану рахунок-фактуру обігу, замовлення на ресурси, списки співробітників). Тим самим стало можливим групувати та ущільнювати найрізноманітніші дані та опрацьовувати їх із метою отримання якісно нових показників
АВС-аналіз представляє собою наступну послідовність дій:
1. Визначення МЕТИ аналізу (наприклад, зниження обсягів запасів сировини на складі)
2. Визначення ОБ’ЄКТУ аналізу (наприклад, асортиментні позиції сировини)
3. Визначення ФАКТОРУ для подальшого аналізу (наприклад, обсяги сировини у натуральних одиницях, або залишки на складі на 1 число кожного місяця, або обсяги видів сировини у грошових одиницях і так далі).
4. Формування інформаційного масиву для аналізу
5. Ранжування показників
6. Оцінка об’єктів аналізу – вклад кожної позиції у загальний результат
7. Поділ на групи
8. Аналіз результатів та формування пропозицій
У більшості випадків номенклатура ресурсів є настільки широкою, що моделювання і ретельний аналіз кожної її позиції просто нереальні. Щоб спростити розв'язання задачі, проводять АВС-аналіз усієї номенклатури. За результатами аналізу всі ресурси поділяють на три групи:
– Високий вартісний обсяг – група А;
– Помірний вартісний обсяг – група В;
– Низький вартісний обсяг – група С.
Вартісний обсяг або загальна вартість ресурсу є мірою значимості. Так дешева сировина або виріб, що закуповується у великій кількості, цілком може виявитися більш важливими, ніж невелика кількість дорогих виробів. Так борошно, незважаючи на невисоку вартість одиниці продукції, для хлібозаводу набагато важливіше, ніж дорогий ізюм або мак, що використовується тільки в деяких видах готової продукції, і до того ж у малих кількостях.
Західні дослідники Д. Фогартi, Дж. Блeкстоун і Т. Хоффманн виділяють наступні чинники, що можуть впливати на класифікацію товарної номенклатури:
– річний обсяг споживання позицій у вартісному вираженні;
– ціна одиниці позиції; дефіцитність позиції; доступність ресурсів для її виробництва;
– тривалість циклу для позиції;
– вимоги до збереження позиції (наприклад, спеціальні вимоги до температурного режиму, вологості і т.п.);
– термін збереження;
– ризик злодійства;
– витрати в результаті відсутності позиції на складі в потрібний момент.
Для класифікації запасів сировини і матеріалів по значимості необхідно всю номенклатуру ресурсів, що надійшли на склад за певний період часу (місяць, квартал, рік) розташувати в порядку убування їхньої загальної вартості. Потім у групу А відносять усі позиції в списку, починаючи з першого, загальна вартість яких складає 75-80% сумарної вартості всіх ресурсів, що надійшли за цей період. Досвід показує, що звичайно в таку групу потрапляє біля 20% усіх позицій номенклатури.
До групи В відносять приблизно третину позицій (найменувань) ресурсів, сума вартості яких складає 10-15%. Інші позиції номенклатури (а це звичайно половина найменувань ресурсів), сумарна вартість яких складає лише 5-10%, відносять до групи С.
Таке групування ресурсів дозволяє відокремити головні, але нечисленні по складу номенклатури ресурси від другорядних, але численних по складу. Таким чином, можна зосередити увагу на головному.
Групування далеко не завжди буває таким чітким – 80% і 20%. Але в будь-якому випадку мета полягає в наступному – спробувати відокремити суттєві позиції від позицій несуттєвих.
Метод АВС отримав загальне визнання. Проте найбільший ефект він дає в сполученні з методом XYZ. Цей метод дозволяє провадити класифікацію тих же ресурсів, але в залежності від характеру їхнього споживання і точності прогнозування змін у потребі. Даний метод аналізу має сенс, якщо кількість аналізованих періодів більше трьох. Чим більшою є кількість періодів, тим більш показовими будуть результати.
Групування ресурсів при проведенні XYZ-аналізу здійснюється в порядку зростання коефіцієнта варіації. Він являє собою відношення середньоквадратичного відхилення до середньоарифметичного значення показників:
s =
До категорії Х відносяться ресурси з коефіцієнтом варіації менше 10%. Вони:
– являються передбачуваними;
– характеризуються стабільним обсягом споживання;
– незначними коливаннями їхніх витрат;
– високою точністю прогнозу.
Категорія Y – це ресурси, потреба в яких характеризується відомими тенденціями (наприклад, сезонними коливаннями) і середніми можливостями їх прогнозування. Коефіцієнт варіації по цих ресурсах змінюється від 10 до 25%.
Нарешті, ресурси, що відносяться до категорії Z – споживаються нерегулярно, епізодично, точність їх прогнозування невисока (коефіцієнт варіації більше 25%).
Як поєднання результатів застосування АВС і XYZ-методів аналізу одержуємо дев'ять груп запасів.
Висока | Х | Y | Z | |||
Потреба | А | АХ | AY | AZ | ||
В | ВХ | BY | BZ | |||
С | СХ | CY | CZ | |||
Точність прогнозування | ||||||
Висока | Низька | |||||
Низька |
Рис.6.6
Матричне зображення інтегрованого АВС і XYZ-аналізу представлено в таблиці.
Таблиця 6.4
АХ Висока споживча вартість, високий ступінь надійності прогнозу внаслідок стабільного споживання | AY Висока споживча вартість, середній ступінь надійності прогнозу внаслідок нестабільного споживання | AZ Висока споживча вартість, низький ступінь надійності прогнозу внаслідок стохастичного споживання |
ВХ Середня споживча вартість, високий ступінь надійності прогнозу внаслідок стабільного споживання | BY Середня споживча вартість, середній ступінь надійності прогнозу внаслідок нестабільного споживання | BZ Середня споживча вартість, низький ступінь надійності прогнозу внаслідок стохастичного споживання |
СХ Низька споживча вартість, високий ступінь надійності прогнозу внаслідок стабільного споживання | CY Низька споживча вартість, середній ступінь надійності прогнозу внаслідок нестабільного споживання | CZ Низька споживча вартість, низький ступінь надійності прогнозу внаслідок стохастичного споживання |
Виходячи з даних таблиці, найважливішими для випуску або використання є номенклатура із груп АХ, АY та ВХ, оскільки вони мають високу вартість (або високий рівень іншого результуючого показника), а зміну в часі цього результуючого показника можна з високою вірогідністю передбачити. Очевидно, що групи АХ, AY і AZ потребують найбільшої уваги. Для них необхідно:
– Ретельне планування потреб;
– Аналіз структури витрат, нормування витрат;
– Старанний щоденний облік і контроль;
– Постійний аналіз відхилень від запланованих показників;
– Детальний аналіз цін закупівлі або реалізації;
– Аналіз ринку (для готової продукції);
– Аналіз постачальників (для закупівлі);
– Регулярний контроль запасів.
Формуванню політики в сфері запасів по цих групах повинна передувати ретельна пророблення системи управління закупівлями. Так, для групи АХ необхідно розрахувати оптимальний розмір закупівель і по можливості використовувати технологію поставок “точно в термін”, а для групи AZ слід більше уваги приділяти розрахунку резервного запасу.
Групи АZ, ВY і СХ – тут можливі два напрями покращення результатів діяльності. Перший – виявляти шляхи підвищення доходності цієї продукції (можливості підвищення цін, пошук більш вигідних постачальників, для сировини – підвищення інтенсивності використання тощо). Другий – пошук можливості для зростання продаж продукції даної товарної групи. При цьому поле АZ включено як виняток, завдяки високій вартості, хоч вона і характеризується стохастичним споживанням. Для кожної із цих дев’яти груп підприємство повинно розробити свої варіанти управління
Для ресурсів груп СХ, CY і CZ застосовують укрупнені методи планування, а функції контролю частіше усього делегують нижчим рівням управління. Головною задачею раціоналізації є зниження витрат на оформлення та складування. З цією метою можна проводити наступні заходи:
– Спрощення оформлення замовлень;
– Зведені замовлення;
– Спрощений складський облік;
– Великі партії замовлення;
– Спрощений контроль замовлень;
– Встановлення більш високого рівня страхових запасів.
Результатом сумісного проведення аналізу по методах АВС і XYZ є:
– По-перше, виділення ключових запасів (товарів);
– По-друге, установлення на цій основі пріоритетів поповнення запасів;
– По-третє, розробка правил визначення моментів і обсягів замовлень для кожної групи.
Концентрація зусиль на першій групі не повинна означати, що інші групи повинні залишатись поза увагою.
Недавні дослідження, проведені національною Асоціацією консультантів США по вантажопереробці і управлінню запасами матеріальних ресурсів, показали, що потребують уточнення як співвідношення з закону Парето 80:20, так і метод, що спирається на нього, АВС.
Висновки, що отримані за матеріалами дослідження, припускають доповнення підмножини АВС ще однією підмножиною D. Ця підмножина повинна містити в собі номенклатуру такої продукції, на яку немає попиту дуже тривалий період (наприклад, рік і більше – новорічні товари, сувеніри до Дня Валентина і т.д.)
З одного боку, імідж підприємства, розподільчого центру, оптового складу створюють головним чином товари групи А, що завжди є в продажу. Проте рідко запитувані товари нової групи D також є важливою складовою іміджу. Правда, зберігати їх у себе зовсім не обов'язково. Головне, точно знати, де їх можна швидко знайти і доставити замовникові.
Запитання для самостійної роботи:
1. Визначення меж ринку, що може обслуговувати підприємство.
2. Визначення місця розташування складу на території, що обслуговується.
Запитання для самоперевірки:
1. Важливість управління запасами.
2. Графічне представлення розходу та поповнення запасів.
3. Назвіть та охарактеризуйте основні системи управління запасами.
4. Переваги і недоліки основних систем управління запасами.
5. Основні групи витрат при управлінні запасами.
6. Як можна знайти графічний розв’язок моделі?
7. Що означає нечутливість цільової функції у моделях управління запасами?
8. Основні етапи при впровадженні нової системи управління запасами на виробництві.
9. Області використання АВС- та XYZ-аналізу.
Література: [1, 2, 7, 8, 18]
Дата добавления: 2016-07-22; просмотров: 3392;