Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
курсова логістика.doc
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.05.2025
Размер:
644.61 Кб
Скачать

2.2. Обґрунтування оптимального рівня спеціалізації (авс-xyz- аналізу)

ABC-аналіз дозволяє рішуче спростити роботу з великим списком, наприклад асортиментом товарів. Це досягається розбивкою довгого списку всього на три групи, що мають суттєво різний вплив на загальний результат (обсяг продажів). За результатами ABC-аналізу можна:

  • Виділити позиції, які вносять найбільший внесок у сумарний результат.

  • Аналізувати три групи замість великого списку.

  • Працювати схожим чином з позиціями однієї групи.

Група “А”: найбільш дорогі та коштовні товари, на частку яких припадає приблизно75-80% 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.

XYZ - аналіз матеріалів припускає оцінку їх значущості залежно від частоти споживання. Якщо розглядати споживання окремих видів матеріалів впродовж тривалого періоду, то можна встановити, що в їх числі є матеріали, що мають постійний і стабільний попит; матеріали, витрата яких схильна до визначених, наприклад сезонних, коливань, і, нарешті, матеріали, витрата яких носить випадковий характер. Тому в межах кожного з класів А, В і З матеріали можуть бути розподілені ще і по мірі прогнозованості їх витрати. Для такої класифікації використовуються символи X, Y, Z.

До класу X відносяться матеріали, попит на які має постійний характер або схильний до випадкових незначних коливань, тому піддається прогнозуванню з високою точністю. Питому вагу таких матеріалів в загальній номенклатурі, як правило, не перевищує 50-55%.

До класу У відносяться матеріали, споживання яких здійснюється періодично або має характер тенденції, що падає або висхідної. Їх прогнозування можливе з середньою мірою точності. Їх питома вага в загальній номенклатурі складає близько 30%.

До класу Z відносяться матеріали, для яких не можна виявити якої-небудь закономірності споживання. З цієї причини прогнозування їх витрати неможливе (вони складають 15%) загальної номенклатури).

Використовуючи АВС- та XYZ- аналіз, визначаємо поділ запропонованої номенклатури складових частин вибору на групи:

  • власного виробництва

  • стороннього виробництва (ЛТ – постачання)

Результати розрахунку представляємо в матричній формі АВС/ XYZ – аналізу. Наводимо економічну інтерпретацію отриманих результатів.

Вихідні дані подані (в табл.. 2.3.).

Таблиця 2.3. Вихідні дані.

Частини

Місячний обсяг заготовок, грн.

Частка (за вартістю) в загальному обсязі заготовок, %

Частка від загальної кількості, %

Оцінка сталостей споживання, бали

Т1

610+5*50=860

860/12750*100%=6.74

15.7

3

Т2

950

7.45

7.5

2

Т3

1070-5*50=1320

10.36

5.4

6

Т4

730

5.72

10.8

10

Т5

520+10*50=1020

8.01

18.0

1

Т6

460+10*50=960

7.52

10.5

5

Т7

2010

15.76

6.2

8

Т8

2640

20.71

7.0

10

Т9

330+20*50=1330

10.44

6.6

7

Т10

680-5*50=930

7.29

12.3

9

12750

100

100

-

Для визначення категорій A,B,C доцільно скористатися коефіцієнтом варіації, який розраховується за формулою:

, де

СВ – накопичена частка за вартістю (верхня межа);

СН - накопичена частка за вартістю (нижня межа);

NB – накопичена частка за кількістю (верхня межа);

NН – накопичена частка за кількістю (нижня межа);

Як бачимо з формули коефіцієнта варіації, то для початку нам необхідно визначити верхні і нижні межі. Для цього впорядкуємо дані таблиці 2 в порядку спадання (за вартістю) та визначимо кумулятивну суму.

Результати узагальнених даних відобразимо в (табл., 2.4).

Таблиця 2.4. Результати обчислення узагальнених даних.

№ п/п

Складові частини

Місячний обсяг заготовок, (тис. грн..)

Частка (за вартістю)

Частка від загальної кількості

Сталість споживання,(бали)

Рекомен-довані групи

%

∑%

%

∑%

ABC

XYZ

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1

Т8

2640

20.71

20.71

7,0

7,0

10

А

X

2

Т7

2010

15.76

36.47

6,2

13,2

8

А

Y

3

Т9

1330

10.44

46.91

6,6

19,2

7

А

Y

4

Т3

1320

10.36

57.27

5,4

25,2

6

В

Z

5

Т5

1020

8.01

65.28

18,0

43,2

1

В

Y

6

Т6

960

7.52

72.80

10,5

53,7

5

В

X

7

Т2

950

7.45

80.25

7,5

61,2

2

В

Z

8

Т10

930

7.29

87.54

12,3

73,5

9

В

Z

9

Т1

860

6.74

94.28

15,7

89,2

3

С

X

10

Т4

730

5.72

100

10,8

100

10

С

Y

-

12750

100

100

-

-

-

-

Наведемо діапазони змін коефіцієнта варіації для різних категорій:

А : V >3

В : 0,7 < V < 3

С : V < 3

Розрахуємо коефіцієнти варіації для кожної складової частини:

  1. →А

Дана складова частина заготовки відноситься до групи А.

2) →A

Дана складова частина заготовки відноситься до групи А.

3) →А

Дана складова частина заготовки відноситься до групи А. Проте, при зміні груп верхня межа (36,47 та13,2) стають нижніми межами.

4) →В

Дана складова частина заготовки відноситься до групи В.

5) →В

Дана складова частина заготовки відноситься до групи В.

6) →В

Дана складова частина заготовки відноситься до групи В.

7) →В

Дана складова частина заготовки відноситься до групи В.

8) →В

Дана складова частина заготовки відноситься до групи В.

9) →С

Дана складова частина заготовки відноситься до групи С.

10) →С

Дана складова частина заготовки відноситься до групи С.

Результати вищенаведених даних занесемо до Таблиці 2.4.

Результати розрахунків зобразимо графічно:

Рисунок 2.3. Коефіцієнт варіації

5% объема продаж (рис.2.3.)

Для XYZ – аналізу слід використовувати наступне:

Група X включає – майже стабільне споживання; ця продукція випадкова; тижнева передбачуваність споживання напівфабрикатів становить >95%.

Група Y – споживання напівфабрикатів характеризується сильною нестабільністю; тижнева передбачуваність споживання напівфабрикатів становить 70%.

Група Z – Стохастичне споживання; тижнева передбачуваність споживання напівфабрикатів становить < 70%.

При використанні XYZ – аналізу рекомендовано користуватися такими оцінками:

X – 9-10 балів;

Y – 4-8 балів;

Z – 1-3 бали.

За результатами XYZ – аналізу види сировини поділені на такі групи:

Т1 = 3 бали і відноситься до групи Z.

Т2 =2 бали і відноситься до групи Z.

Т3 =6 балів і відноситься до групи Y.

Т4 =10 балів і відноситься до групи X.

Т5 1 бал і відноситься до групи Z.

Т6 =5 балів і відноситься до групи Y.

Т7 =8 балів і відноситься до групи Y.

Т8 =10 балів і відноситься до групи X.

Т9 =7 балів і відноситься до групи Y.

Т10 =9 балів і відноситься до групи X.

Результати вищеназваних даних занесемо до Таблиці 2.4.

На основі наведених даних та з метою формування логістичних рішень слід скористатися методом матричного подання інтегрованого ABC – XYZ – аналізу. (Результати зображено на Рис. 2.4.).

Рисунок 2.4. Матричне представлення ABC – XYZ – аналізу з оптимальним розподілом частин.

X

Y

Z

A

Т8

Т7,Т9

B

Т6

Т5

Т3,Т2,Т10

C

Т1

Т4

Отже, складові частини номенклатури виду Т8, Т7, Т9, Т5, Т6, Т1 – доцільно виробляти на даному підприємстві. А складові частини номенклатури виду Т2, Т3, Т10, Т4 – властиво купувати на стороні.