Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Расчет параметров системы управления запасами с фиксированным интервалом времени между заказами.
В данной системе заказы осуществляются в строго определенные моменты времени, которые отстоят друг от друга на равные интервалы. Причем в данной системе размер заказа – величина переменная. Определить интервал времени между заказами (T) можно с учетом оптимального размера заказа (Qо) по следующей зависимости. где T – интервал времени между заказами, дней; N – число рабочих дней в периоде, дней; Q* – оптимальный размер заказа, шт.; S – потребность, шт. Интервал времени между заказами (T) должен округляться до целого числа дней, а также может незначительно корректироваться. Порядок расчета параметров системы управления запасами с фиксированным размером заказа представлен в таблице 3. Таблица 3 - Расчет параметров системы управления запасами с фиксированным интервалом времени между заказами
Размер заказа (РЗ) в данной системе – величина переменная и рассчитывается по следующей зависимости: РЗ = МЖЗ - ТЗ + ОП где МЖЗ – максимально желательный уровень запасов на складе, шт. (тонн, м3); ТЗ – текущий размер запасов на складе на момент осуществления заказа, шт. (тонн, м3); ОП – ожидаемое потребление товара на складе за время выполнения заказа, шт. (тонн, м3). ABC – анализ Идея АВС- анализа состоит в том, чтобы из всего множества однотипных объектов, к примеру, ассортимента товаров, выделить наиболее значимые с точки зрения обозначенной цели. Исторически происхождение метода связано с решением снабженческих проблем управления ассортиментной политикой, с необходимостью концентрации усилий на тех запасах, которые имеют наибольший вес в общей стоимости сырья и материалов. АВС-анализ опирается на гипотезу о том, что в реальности обычно около 20% элементов обеспечивают около 80% результата. По результатам анализа наименования товара делятся на три группы: А – 20% ассортимента, составляющие 80% оборота; В – 30% ассортимента, составляющие 15% оборота; С – 50% ассортимента, составляющие 5% оборота. Рекомендуется следующий алгоритм разбиения товарной номенклатуры на А, В и С группы: 1. Товарная номенклатура организации (склада) разбивается на ассортиментные группы товаров, то есть АВС-анализ нельзя применять напрямую к товарной номенклатуре (разнородным товарам); 2. Товары в пределах отдельных ассортиментных групп разбиваются на три группы А, В и С. Причем в группу А должны войти 15, 0–25, 0% товаров от их общего числа в ассортиментной группе, которые имеют набольшую величину спроса (потребления) в натуральном исчислении (шт., ед., т, м3, рулонов, бухт и т.п.). В группу В – следующее (по величине спроса) 20, 0–40, 0% товаров от их общего числа в ассортиментной группе. В группу С – оставшиеся 35, 0–65, 0% товаров данной ассортиментной группы. 3. Формируются группы А, В и С в пределах товарной номенклатуры организации (склада) путем объедения соответствующих групп по всем ассортиментным группам товаров. Таким образом, метод АВС-анализа позволяет оценить величину спросана товары в пределах всей номенклатуры запасов. XYZ - анализ Плотность распределения спроса на товары из подмножеств А, В и Симеет различную дисперсию. Дифференциация ассортимента по степени случайности спроса осуществляется согласно принципу XYZ. В группу Х включают товары, спрос на которые заранее известен с большой достоверностью. Объем реализации по товарам, включенным в данную группу, хорошо предсказуем. В группу Y включают товары, спрос на которые случаен, но мало отклоняется от известной средней величины. Возможности прогнозирования объема реализации по товарам группы Y средние. В группу Z включают товары, спрос на которые значительно отклоняется от средней величины. Прогнозировать объемы реализации товаров группы Z сложно. Признаком, на основе которого конкретную позицию ассортимента относят к группе Х, Y или Z, является коэффициент вариации спроса ( ) по этой позиции, определяемый по формуле: где i – номер интервала; n – количество (число) интервалов, на которое разбивается установленный период. Например, год разбивается на 12 интервалов (месяцев); xi – i-е значение величины спроса по товарной позиции за i-ый интервал времени. Например, за первый интервал, то есть январь месяц, шт./мес.; – среднее значение величины спроса по товарной позиции за один интервал времени в течение установленного периода. Например, за один месяц в течение года ( ), шт./мес. Величина коэффициента вариации изменяется в пределах от нуля до бесконечности. Разделение на группы Х, Z и Y может быть осуществлено, например, по следующей схеме: Х: 0 ≤ ν < 10% Y: 10% ≤ ν < 25% Z: 25% ≤ ν < ∞ Страховые запасы товаров группы X могут практически отсутствовать, поскольку объем их реализации заранее известен, а товаров группы Z должен быть завышен, поскольку спрос на них практически неизвестен. После проведения XYZ-анализа заполняется матрица по следующей форме (таблица 3). Таблица 5 – Матрица АВС–XYZ анализа
В соответствующую клетку матрицы вносятся номера (наименования) товаров, одновременно относящихся к двум группам, например, А и X. Матрица АВС–XYZ анализа позволяет охарактеризовать спрос (потребление) на товары по двум оценочным показателям: величине и прогнозируемости. Так, например, товары, которые вошли в ячейку АХ отличаются большим спросом и хорошей прогнозируемостью спроса. В свою очередь, товары CZ – небольшим по величине спросом и неудовлетворительной прогнозируемостью. По товарной продукции, которая входит в группы АX и BX, AY и BY, AZ и BZ должна обеспечиваться бездефицитная работа, так как данные товары отличаются большой и средней величиной спроса (потребления) на них. И, наоборот, по товарным позициям, которые входят в группы CY и CZ, целесообразно работать под заказ, то есть, тем самым, допуская дефицит указанных товаров.
Тема 14 |
Последнее изменение этой страницы: 2017-04-12; Просмотров: 836; Нарушение авторского права страницы