Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
ABC-, XYZ-анализы по складу ИП «Титов А.В.»
ABC-анализ - метод, позволяющий классифицировать ресурсы фирмы по степени их важности. Этот анализ является одним из методов рационализации и может применяться в сфере деятельности любого предприятия. В его основе лежит принцип Парето- 20% всех товаров дают 80% оборота. По отношению к ABC-анализу правило Парето может прозвучать так: надёжный контроль 20% позиций позволяет на 80% контролировать систему, будь то запасы сырья и комплектующих, либо продуктовый ряд предприятия и прочее. Отсюда имеем следующее соотношение: А - наиболее ценные, 20%— ассортимента; 80%— продаж В - промежуточные, 30%— ассортимента; 15%— продаж С - наименее ценные, 50%— ассортимента; 5%— продаж XYZ-анализ, в свою очередь, позволяет проводить классификацию товаров на основе сравнения стабильности объема их продаж. Целью анализа является прогнозирование стабильности тех или иных объектов исследования, например стабильности продаж отдельных видов товаров, колебания уровня спроса. В основе XYZ-анализа лежит определение коэффициентов вариации (ν ) для анализируемых параметров. Коэффициент вариации – это отношение среднего квадратического отклонения к среднеарифметическому значению измеряемых параметров. Где хi - значение параметра по оцениваемому объекту за i-й период; - среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа; n - число периодов. Значение квадратного корня есть не что иное, как стандартное отклонение вариационного ряда. Чем больше значение стандартного отклонения, тем дальше от среднеарифметического значения находятся анализируемые значения. Если стандартное отклонение при анализе продаж одного товара равно 15, а у другого товара – 30, это значит, что ежемесячные продажи в первом случае ближе к среднемесячному значению и они более стабильны, чем во втором. Если стандартное отклонение равно 20, то при среднеарифметических значениях 100 и 100 000 это будет иметь существенно разный смысл. Поэтому при сравнении вариационных рядов между собой используют коэффициент вариации. Коэффициенты вариации 20 и 0, 2% позволяют понять, что во втором случае значения анализируемых параметров значительно меньше отличаются от среднеарифметического значения. По остаткам продукции на складе, приведенных в таблице 6, проведем ABC-анализ, XYZ-анализ и сделаем выводы рационализации запасов готовой продукции.
Таблица 6
Сравним полученные результаты ABC-анализа с рекомендуемыми:
А - наиболее ценные, 29%— ассортимента; 79%— продаж; В - промежуточные, 30%— ассортимента; 16%— продаж; С - наименее ценные, 41%— ассортимента; 5%— продаж. На основе полученных данных можно сделать следующие выводы: в целом наблюдается хорошая ситуация. Необходимо постоянно поддерживать товары позиций А на должном уровне, а также приложить усилия для поддержания спроса на позиции В. Представим Рехультат XYZ-анализа в графическом виде: В классическом варианте XYZ-анализа при оптимизация ассортимента товаров к категории X относят товары, характеризующиеся стабильной величиной продаж, незначительными колебаниями в их продажах и высокой точностью прогноза. Значение коэффициента вариации находится в интервале от 0 до 10%. В нашем случае 10.04%. Категория Y – товары, характеризующиеся некоторыми колебаниями потребности в них (например, сезонными) и средними возможностями их прогнозирования. Значение коэффициента вариации – от 10 до 25%. Мы же имеем 89, 97%, что означает нерегулярные продажи, плохою предсказуемость спроса, что позволяет, впринципе, отнести эту группу к категории Z. Категория Z – значение коэффициента вариации – свыше 25%.
Совместим данные двух анализов для характеристики товаров и отдельных позиций ассортиментной политики. Для совмещения полученных результатов строим совмещенную матрицу. Наиболее простой вариант совмещения – это отсортировать оба результата анализа по категориям. В результате данного совмещения по двум показателям – степень влияния на конечный результат (АВС) и стабильность/прогнозируемость этого результата (XYZ) – получаем 9 групп объектов анализа. Таблица 7 Популярное: |
Последнее изменение этой страницы: 2017-03-11; Просмотров: 719; Нарушение авторского права страницы