АВС анализ

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.

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.

Таблица 7 – Порядок проведения анализа АВС

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.

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).

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.

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.

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.

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

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:

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.