Використання АВС та ХУZ- аналізу для визначення логістичної стратегії управління запасами

Усі розглянуті вище системи управління запасами пов'язані з певним порядком контролю їх фактичного рівня на складах, що часто вимагає витрат фінансових, трудових та інформаційних ресурсів, особливо для багатономенклатурних запасів. Однак зазвичай із загального числа найменувань найбільша вартість запасу (або основна частка витрат на управління ними) припадає на відносно невелику їх кількість. Дану залежність демонструє АВС-аналіз [3].

У загальному випадку АВС-аналіз є методом, за допомогою якого визначають ступінь розподілу конкретної характеристики між окремими елементами якої-небудь множини. У його основу покладено припущення, що відносно невелика кількість видів товарів, які повинні неодноразово закуповуватися, складає велику частину загальної вартості товарів, що закуповуються.

В основі методу АВС лежить так зване правило Паретто. Відповідно до методу Паретто безліч керованих об'єктів поділяється на дві неоднакові частини (80/20). Широко розповсюджений у логістиці метод АВС пропонує глибший поділ — на три частини.

Щодо управління матеріальними запасами аналіз АВС– спосіб нормування і контролю за станом запасів, який полягає в розбитті номенклатури реалізованих товарно-матеріальних цінностей на три нерівнопотужних підмножини А, В і С на основі деякого формального алгоритму [14].

Для проведення АВС-аналізу необхідно:

1) встановити вартість кожного товару (за закупними цінами);

2) розташувати товари за зменшенням ціни;

3) розбити товари на групи залежно від їх питомої ваги в загальних витратах на придбання.

Залежно від витрат товарні запаси поділяються на три групи – А, В, С за їх питомою вагою в загальних витратах на придбання. Найбільш розповсюдженою є така класифікація:

Група «А»: найбільш дорогі та коштовні товари, на частку яких припадає приблизно 75-80% загальної вартості запасів, але вони складають лише 10-20% загальної кількості товарів, які знаходяться на зберіганні.

Група «В»: середні за вартістю товари. їх частка в загальній сумі запасів складає приблизно 10-15%, але у кількісному відношенні ці запаси складають 30-40% продукції, яка зберігається.

Група «С»: найдешевші. Вони становлять 5-10% від загальної вартості виробів, які зберігаються, і 40-50% від загального обсягу зберігання.

Аналіз АВС показує значення кожної групи товарів. Зазвичай на 20% всіх товарів, які знаходяться в запасах, припадає 80% всіх витрат. Виходячи з цього, для кожної з трьох груп товарів закладається різний ступінь деталізації під час планування та контролю.

Аналіз АВС дозволяє класифікувати асортиментні одиниці за їх вартістю. Принцип диференціації асортименту в процесі аналізу ХYZ інший – тут весь асортимент поділяють на три групи залежно від рівномірності попиту і точності прогнозування [3, 14].

У групу «X» включають товари, попит на які рівномірний, або може незначно коливатися. Обсяг реалізації за товарами, включених у дану групу, добре передбачається.

У групу «Y» включають товари, які споживаються в обсягах, що коливаються. Зокрема, в цю групу можуть бути включені товари із сезонним характером попиту. Можливості прогнозування попиту за товарами групи «Y» — середні.

У групу «Z» включають товари, попит на які виникає лише епізодично, будь-які тенденції відсутні. Прогнозувати обсяги реалізації товарів групи «Z» складно.

Ознакою, на основі якої конкретну позицію асортименту зараховують до групи X, Y або Z, є коефіцієнт варіації попиту (V) за цією позицією:

де х_і – і-те значення попиту за оцінюваною позицією;

х – середнє значення попиту за оцінюваною позицією за період п;

п – величина періоду, за який зроблено оцінку.

Величина коефіцієнта варіації змінюється в межах від нуля до нескінченності. Поділ на групи X, Y і Z може бути здійснений на основі алгоритму:

1) група X — інтервал 0 < V < 10%;

2) група Y — інтервал 10% < V < 25%;

3) група Z — інтервал 25% < V < оо.

Результатом спільного проведення аналізів АВС та ХYZ є матриця, яка складається з дев'яти різних класів (рис. 7.4).

	А	В	С
X	Висока споживча вартість	Середня споживча вартість	Низька споживча вартість
Високий ступінь надійності прогнозу споживання	Високий ступінь надійності прогнозу споживання	Високий ступінь надійності прогнозу споживання
Y	Висока споживча вартість	Середня споживча вартість	Низька споживча вартість
Середній ступінь надійності прогнозу споживання	Середній ступінь надійності прогнозу споживання	Середній ступінь надійності прогнозу споживання
Z	Висока споживча вартість	Середня споживча вартість	Низька споживча вартість
Низький ступінь надійності прогнозу споживання	Низький ступінь надійності прогнозу споживання	Низький ступінь надійності прогнозу споживання

Рис. 7.4. Комбінація АВС- та ХYZ-аналізу

Поєднання даних про співвідношення кількості та вартості АВС-аналізу з даними про співвідношення кількості та структури споживання ХYZ-аналізу дозволяють отримати цінні інструменти планування, контролю й управління для системи постачання в цілому, і управління запасами зокрема.

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Системи оптимального управління запасами	\|	Цілі та роль інформаційних потоків у системі логістичного управління підприємством

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.005 сек.