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}