ГЛАВНАЯ Консультации о поступлении Гостевая книга Мир новостей
 

Образовательный сайт Бармашовой Л.В.

Рассылки Subscribe.Ru
Современное образование
Подписаться письмом


Приглашаем принять участие в круглом столе!
подробнее   >>>
 

Институт Менеджмента, Экономики и Инноваций начинает набор на курсы повышения квалификации!
подробнее   >>>
 

Уважемые студенты АНО ВПО ИМЭиИ!
подробнее   >>>
 


все новости...


АВС анализ

 
5.8. Анализ АВС
 
В логистике ABC-анализ приме­няют, ставя цель сокращения величины запасов, сокращения количества перемещений на скла­де, сокращения хищений матери­альных ценностей, а также пре­следуя иные цели.

Управление в логистике характеризуется, как прави­ло, наличием большого количества однородных объектов управления, по-разному влияющих на результат деятель­ности предприятия. Например, управляя запасами предпри­ятий в сферах производства и обращения, иногда прихо­дится принимать решение по десяткам тысяч позиций ас­сортимента. При этом разные позиции ассортимента заслу­живают разного внимания, так как с точки зрения вклада в тот или иной результат торговой или производственной де­ятельности они не являются равноценными [1].

Идея анализа ABC состоит в том, чтобы из всего мно­жества однотипных объектов выделить наиболее значимые с точки зрения обозначенной цели. Таких объектов, как пра­вило, немного, и именно на них необходимо сосредоточить основное внимание и силы.

В экономике широко известно так называемое прави­ло Парето (20/80), согласно которому лишь пятая часть (20%) от всего количества объектов, с которыми обычно при­ходится иметь дело, дает примерно 80% результатов этого дела. Вклад остальных 80% объектов составляет только 20% общего результата.

Например, в торговле 20% наименований товаров дает, как правило, 80% прибыли предприятия, остальные 80% наименований товара — лишь необходимое дополнение, обязательный ассортимент. Из всего количества поставщи­ков предприятия лишь 20% создают 80% всей опасности потерь от связей с недобросовестным контрагентом. Мож­но привести и другие примеры.

Правило Парето действует не только в экономике. Если разделить всех студентов вузовского потока по признаку сложности управления, то получится, что 20% студентов потока создают 80% всех хлопот деканата. Говорят, что 20% всех любителей пива выпивают 80% всего пива. Примерно 20% материала учебника могут позволить сформировать 80% представления об изучаемом курсе.

Американцы называют эту закономерность "правилом большого пальца": поднятый вверх большой палец правой руки символизирует эти самые 20% ударных объектов, при этом сжатые в кулак 4 пальца обозначают значимость паль­ца, поднятого вверх — 80%.

Суть принципа Парето состоит в том, что в процессе достижения какой-либо цели нерационально уделять объек­там, образующим малую часть вклада, то же внимание, что и объектам первостепенной важности.

Согласно методу Парето множество управляемых объектов делится на две неодинаковые части.

Широко применяемый в логистике метод ABC предус­матривает более глубокое разделение — на три части. При этом среднестатистическое распределение имеет вид, пред­ставленный в табл. 6.

Таблица 6 – Примерные среднестатистические процентные соотношения групп А, В и С.

Группа

Доля в количестве объектов управления, %

Доля в результате, %

А

20

80

В

30

15

С

50

5

Общий алгоритм проведения анализа ABC приводится в табл. 7.

Первым, ключевым этапом ABC анализа является оп­ределение цели анализа. Одно и то же множество объек­тов управления будет разделено на подмножества А, В и С по разному, в зависимости от цели анализа.

Например, в процессе управления многотысячным ас­сортиментом склада предприятия оптовой торговли с использованием ABC анализа могут решаться
следующие за­дачи:
- сокращение величины запасов;
- сокращение количества перемещений на складе;
- сокращение хищений материальных ценностей.

Таблица 7 – Порядок проведения анализа АВС

1. Формулирование цели анализа
2. Идентификация объектов управления, анализируемых методом АВС
3. Выделение признака, на основе которого будет осуществлена классификация объектов управления
4. Оценка объектов управленияпо выделенноми классификационному признаку
5. Группировка объектов управления в порядке убывания значения признака
6. Построение кривой АВС
7. Разделение совокупности объектов управления на три группы: группа А, группа В, группа С
 
Кратко остановимся на характеристике каждой из за­дач.

Ставя цель сокращения запаса на складе, необходимо выделить ассортимент, на долю которого приходится основ­ная часть продаж. Скорее всего, это будет незначительная группа "валообразующих" позиций, заказы по которым не­обходимо взять под строгий контроль, так как содержание многодневного запаса по этим позициям обойдется гораздо дороже, чем по позициям - аутсайдерам списка товаров.

Основная опасность хищений на этом же складе также приходится на незначительную группу ассортимента. Одна­ко состав этой группы отличается от состава "валообразую-щей" группы. Этой группе также необходим жесткий конт­роль, но уже другого плана: частая инвентаризация, раз­мещение в специальных камерах, укладка в верхние яру­сы стеллажей, что затрудняет хищение и т. п.

Менеджмент высокоэффективных складов большое вни­мание уделяет сегодня проблеме лишних движений по скла­ду. Любая домохозяйка, имея на кухне большой перечень разнообразных предметов, так их располагает, чтобы свес­ти движения к минимуму. Цель - экономия сил и времени, т.е. ресурса, который всегда в дефиците. Знакомство с оте­чественными складами свидетельствует, что этой, в хоро­шем смысле слова, "кухонной гармонии" зачастую нет. Раз­меры же складов таковы, что ошибки размещения приво­дят здесь к десяткам, а то и сотням километров в месяц лишних перемещений, зачастую хорошо оплачиваемых. Разделим ассортимент склада по признаку встречаемости позиции в отгрузочных накладных. Большая часть встре­чаемости, так же как и в первых двух случаях, придется на незначительную часть ассортимента. Избежать перерас­хода движенческого ресурса можно, если разместить этот ассортимент в так называемых горячих зонах, т. е. в зо­нах, наиболее удобно расположенных относительно мест отпуска товара. Следует отметить, что эта "ударная" группа по составу не будет полностью совпадать ни с "валообра-зующей" группой, ни с группой, опасной с точки зрения хищения.

Вторым этапом анализа ABC является идентификация объектов управления, анализируемых методом ABC. В при­веденном выше примере таким объектом является отдель­ная позиция ассортимента. Однако для решения перечис­ленных задач могут быть выбраны и иные объекты. Напри­мер, сократить запасы на складе можно, уделив особое внимание работе с поставщиками, на долю которых приходится основная часть запасов склада. В этом случае объек­том управления будут поставщики, признак, на основе ко­торого будет осуществлена классификация поставщиков (этап 3 алгоритма), — доля запаса товаров на складе, полу­ченных от данного поставщика.

После того как определен признак классификации, каж­дый из объектов (позицию ассортимента, поставщика и т.п.) оценивают по намеченному признаку (этап 4). Затем осуще­ствляют группировку объектов управления в порядке убы­вания выделенного признака (этап 5). Верхняя, незначи­тельная часть упорядоченного списка будет играть ключе­вую роль с точки зрения намеченной цели.

Разделить упорядоченный по убыванию признака спи­сок на группы А, В и С в пропорции, приведенной в табл. 6, удается далеко не всегда. Общеизвестное правило 20/80 является усредненным соотношением и для разделения кон­кретной номенклатуры в большинстве случаев не пригодно. Допустим, например, что 8% валообразующей номенкла­туры дают 80% оборота, а 20% — 96% оборота (рис. 29). Как в этом случае поступить, включить в группу А 20% номенк­латуры, или ограничить ее 8-ю процентами?

Решить данную задачу можно графически, построив кривую ABC анализа. Методы решения рассматриваются в следующем параграфе.

5.9. Графические методы определения границ групп А, Б и С
 
1. Метод определения границ с помощью касательной к кривой А, В и С

Рассмотрим метод разделения множества объектов уп­равления, упорядоченного по убыванию признака значи­мости объекта, с помощью касательной к кривой ABC анализа [2]. Кривая ABC строится в прямоугольной системе ко­ординат. По оси ОХ откладываются объекты управления (например, позиции ассортимента), выстроенные в поряд­ке убывания доли объекта в общем результате (например, доли в реализации), в процентах к общему количеству объек­тов управления. По оси OY откладывается доля вклада объек­та (доля реализации по позиции) в общем результате (в общей реализации), исчисленная нарастающим итогом и выраженная в процентах (рис. 30).

Рис. 29. Кривая АВС

Соединим начало и конец графика прямой OD и затем проведем касательную к кривой ABC, параллельную линии OD. Абсцисса точки касания (точка М) покажет нам границу между группами А и В, а ордината укажет долю вклада группы А в общий результат.

Рис. 30.Распределение исследуемого множества на группы А, В и С с помощью касательной к кривой АВС

Соединим теперь точку М с концом кривой — точкой D и проведем новую касательную к графику ABC, параллель­ную линии MD. Абсцисса точки касания (точка N) указыва­ет границу между группами В и С, а ордината показывает суммарный вклад групп А и В в общий результат.

2. Метод определения границ с помощью петли ABC анализа [3]

Предлагаемое решение определяет в качестве границ множеств Л, В и С участки резкого изменения кривизны графика ABC.

На рис. 29 изображена возможная форма кривой ABC. Представим себе, что эта кривая является планом автомо­бильной трассы, по которой снизу (от точки 0) по направ­лению к повороту, не снижая максимально возможной на прямой дороге скорости, несется гоночный автомобиль. Ме­сто, где его выбросит с дороги, характеризуется резким возрастанием кривизны графика. В этой точке область рез­кого нарастания значения признака (группа А) сменяется областью плавного нарастания (группа В).

Направив мысленно автомобиль на полной скорости во встречном направлении (на рис. 29 от конца кривой в на­правлении точки 0), мы получим вторую точку сброса с до­роги, которая указывает границу между группами В и С. Здесь плавное нарастание суммарного значения признака (группа В) сменяется крайне слабым нарастанием признака (группа С).

Реальные кривые ABC состоят из элементарных учас­тков, каждый из которых характеризуется определенной кривизной. Центры кривизны элементарных участков, как правило, не совпадают друг с другом, однако в областях А, В и С находятся сравнительно недалеко друг от друга, образуя так называемые облака центров кривизны.

Алгоритм решения задачи с помощью средств Excel представлен в табл. 8.
 
Таблица 8 - Алгоритм решения задачи спомощью Exsel
Столбец Название столбца Формула для расчета
А Код продукта Первичная информация
B Реализация за период Первичная информация
C Доля продукта в общей реализации Сi = Вi*100/СУММ В
D Номер строки упорядоченного списка D1=1; D2=D1+1 и т.д. до конца списка
E Количество строк нарастающим итогом в % к общему количеству строк Ei = Di*100/Dмакс
F Доля продукта нарастающим итогом F1=C1; F2=F1+C1 и т.д.  (Fi=Fi-1+Ci)
G Рабочий параметр Gi=ATAN (Ei/Ci) дилимое есть величина постоянная!
H Абсцисса конца нормали Hi=Ei+Ji*cos(Gi)
I Ордината конца нормали Ii=Fi - Ji*sin(Gi)
J Длина нормали J2=J1, J3=J2 и т.д. (Ji=Ji-1)  Ji = натуральное число в пределах от 20 до 200
Точечная диаграмма строится по столбцам H и I

Некоторую сложность представляет определение длины нормали к касательной. Как отмечалось выше, конец норма­ли должен лежать между облаками центров кривизны. Дли­на нормали задается в единицах шкалы ОХ и определяется путем нескольких итераций. Начать расчеты можно со зна­чения 20, получив для этой длины нормали значения границ между группами. Затем следует последовательно, шаг за шагом, увеличивать длину нормали на 5—10 единиц. Внача­ле каждое приращение длины будет сопровождаться изме­нением значений границ (свидетельство того, что конец нор­мали при движении касательной пока находится в пределах срединного облака центров кривизны). В определенный мо­мент, когда конец нормали выйдет из "срединной облачнос­ти", значения границ перестанут меняться с изменением дли­ны нормали. Данные значения границ следует принять для дифференциации на группы А, В и С.

Дальнейшее увеличение длины нормали, в конце кон­цов, приведет к тому, что с каждой итерацией границы вновь начнут меняться. Происходит это в связи с погруже­нием конца нормали в облака центров кривизны спрямлен­ных участков начала и конца графика ABC, отстоящие от­носительно далеко от кривой. Иными словами, следует выб­рать такую длину нормали к касательной, которая обеспе­чит относительную стабильность границ множеств А, В и С.

Применение описанного метода к разделению номенк­латуры, распределение которой представлено графиком на таб. 8а, позволило установить следующие граница групп:

Таблица 8а – Процентные соотношения групп А, В и С.

Группа

Доля в номенклатуре, %

Доля в потребности, %

А

9

84,4

В

13,8

12,6

С

77,2

3

Общий алгоритм проведения анализа ABC приводится в табл. 7.
 
 
5.10. Влияние вероятностного характера спроса на решения по управлению запасами (анализ XYZ)
 
Анализ ABC позволяет дифференцировать ассортимент (номенклатуру ресурсов, а применительно к торговле — ассортимент товаров) по степени вклада в намеченный ре­зультат. Принцип дифференциации ассортимента в процес­се анализа XYZ иной — здесь весь ассортимент (ресурсы) делят на три группы в зависимости от степени равномерно­сти спроса и точности прогнозирования.

В группу X 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 2 сложно.

Признаком, на основе которого конкретную позицию ассортимента относят к группе X, Y или Z, является коэф­фициент вариации спроса (v) по этой позиции. Среди отно­сительных показателей вариации коэффициент вариации является наиболее часто применяемым показателем отно­сительной колеблемости:

где х — i-е значение спроса по оцениваемой позиции; х— среднее значение спроса по оцениваемой позиции за период n; n — величина периода, за который произведена оценка.

Построение кривой XYZ осуществляется в прямоуголь­ных координатах. По оси ОХ откладывают позиции ассортимента в порядке возрастания коэффициента вариа­ции спроса, выраженные в процентах к общему количеству позиций ассортимента.


[1] Допустим, управляя многотысячным ассортиментом, мы хотим сократить потери в результате хищений так называемыми несунами. Очевидно, что в первую очередь мы должны обеспечить контроль дорогих позиций, причем тех из них, которые легко вынести со склада и реализовать на стороне. Эти позиции необходимо разместить в специальных складах - "дорогих каме­рах", часть из них, возможно, уложить в сейфы. Некоторые из этих позиций можно держать на верхних ярусах стеллажей. Перечисленные меры потре­буют затрат, эффективность которых будет тем выше, чем точнее опреде­лена группа "рискованного" ассортимента.

Эффективность затрат на обеспечение сохранности товара резко снизит­ся, если мы будем жестко контролировать и те позиции, которые никто со склада "не заберет и даром", т.е. создадим высокую степень защиты для всей номенклатуры. В работе В. В. Волгина, посвященной методам орга­низации складских бизнес-процессов, отмечается, что тщательный учет каждого находящегося на складе товара слишком дорог. Автор приводит пример проведенного в Англии выборочного обследования, которое пока­зало, что 40% проводок в документации контроля запасов пришлось на группу товаров, составляющих лишь 5% от общей стоимости запасов. "Фирма систематически проводила инвентаризацию всех товаров, и учет малоценных товаров обходился дороже их стоимости. После прекращения контроля дешевых товаров издержки по содержанию запасов снизились на 34%" (Волгин В. В, Склад; Практическое пособие. М.: ИД "Дашков и К0", 2000. С. 261).

[2] Метод подробно описан в учебном пособии: Модели и методы логистики / Под ред. В. С. Лукинского. СПб.: Питер, 2003.

[3] Метод разработан автором учебника А. М. Гаджинским. В течение 2000— 2004 гг. успешно применялся на ряде производственных и торговых пред­приятий Российской Федерации. Метод публикуется впервые. Адресован практическим работникам и аспирантам.
 
{SITELINK-S356}возврат{/SITELINK}             {SITELINK-S198}в содержание{/SITELINK}            {SITELINK-S358}дальше{/SITELINK}

Финансовая состоятельность Финансовые инвестиции Методы оценки эффективности инвестиционных проектов  Методы оценки эффективности инвестиционных проектов  Управление материальными потоками Показатели логистики  Логистические затраты Функциональные области логистики Функционирование предприятия Производственно хозяйственная деятельность предприятия 

 
   
Книги
Банк рефератов
Курсовые проекты работы
Сборник научных статей

Курс Валют Информер
Российский рубль Курс Российского Рубля Информер
ЕВРО(EUR)//-//
Доллар США(USD)//-//
Чешская крона(CZK)//-//
Фунт стерлингов(GBP)//-//