1.3 Недостатки abc-анализа
То, что метод полезный и широко известен, еще не значит, что его можно вставлять везде, где ни попадя без включения мозгов. АВС-анализ, как и любой другой статистический метод, является инструментом в руках аналитика. Топор сам по себе не рубит, это делает плотник. Аналитическими методами также нужно уметь пользоваться, а не размахивать, круша все вокруг. О преимуществах рассматриваемого метода можно прочитать на тысячах сайтов, а вот про недостатки и подводные камни надо еще поискать. Ввиду наличия присутствия не всегда очевидных недостатков остановлюсь на них поподробнее.
Первый недостаток, точнее даже ограничение, заключается в том, что классический ABC-анализ – это одномерный метод. Если явление простое и само по себе одномерное, то все замечательно, никаких вопросов. Однако в жизни часто приходится иметь дело с многомерными объектами исследования.
Таким образом, как бы не был красив АВС-метод, он отражает только одну сторону явления, группирует только по одному группировочному признаку. Эта проблема не есть очень сложная и решается с помощью использования многомерного АВС-анализа, когда группировка проводится сразу по нескольким показателям. Подробно об этом в специальной статье.
Второй недостаток вытекает из первого и из способа его преодоления. Как я только что отметил, приоритетность элементов многомерного объекта следует рассматривать, используя сразу несколько показателей. Для этого определяют группы А,В и С сразу по нескольким переменным. В результате, если мы используем 2 показателя, то количество возможных групп будет 9 (девять).
Максимальное число групп определяется количеством возможных сочетаний АВС групп по двум показателям (AA, AB, AC, BA, BB, BC, CA, CB, CC).
Каждая ячейка – это группа в двухмерном АВС-анализе. Если элемент попадает в группу СА, то это значит, что по первому признаку он соответствует группе С, по второму – группе А. Если элемент попадает в группу АВ, то по первому признаку – А, по второму – В и т.д. Как видно, всего может быть 9 групп. Самые приоритетные позиции находится в группе АА, наименее приоритетные – в СС. Интерпретация всех групп и принимаемые в связи с этим решения целиком и полностью зависят от природы данных и целей анализа. Для трех показателей количество групп достигает уже 27 (три в кубе равно двадцать семь).
Таким обозначением (особенно если групп 3 и более) пользоваться не всегда удобно, и тогда сочетание букв заменяют каким-либо одним (одномерным) рейтингом. Например, все группы, в которых присутствует буква А (AA, AB, AC, BA, CA) заменяют общим рейтингом А. Очевидно, что группы А по первому и второму признакам далеко не всегда будут полностью совпадать. Это значит, что в общую агрегированную группу А попадут уже не 20% пресловутых приоритетных наименований, которые дают 80% результата, а существенно больше. Например, в сводную группуА (состоящую из AA, AB, AC, BA, CA) может попасть 1/3 всех позиций. Это еще ничего. А вот если половина всех элементов?
Как видим, правило 20/80 может превратиться в 50/80, что звучит уже не так радостно, а управлять 50% элементами уже не так легко, как 20%.
1.4.XYZ- анализ
XYZ-анализ позволяет произвести классификацию ресурсов компании в зависимости от характера их потребления и точности прогнозирования изменений в их потребности в течение определенного временного цикла. Алгоритм проведения можно представить в четырёх этапах:
Определение коэффициентов вариации для анализируемых ресурсов;
Группировка ресурсов в соответствии с возрастанием коэффициента вариации;
Распределение по категориям X, Y, Z.
Графическое представление результатов анализа.
Категория X — ресурсы характеризуются стабильной величиной потребления, незначительными колебаниями в их расходе и высокой точностью прогноза. Значение коэффициента вариации находится в интервале от 0 до 10 %.
Категория Y — ресурсы характеризуются известными тенденциями определения потребности в них (например, сезонными колебаниями) и средними возможностями их прогнозирования. Значение коэффициента вариации — от 10 до 25 %.
Категория Z — потребление ресурсов нерегулярно, какие-либо тенденции отсутствуют, точность прогнозирования невысокая. Значение коэффициента вариации — свыше 25 %.
Реальное значение коэффициента вариации для разных групп может отличаться по следующим причинам:
сезонность продаж,
тренд,
акции,
дефицит и т. д.
Есть несколько разновидностей XYZ-анализа, например анализ плановых данных с фактическими, что дает более точный % отклонения от прогноза. Очень часто XYZ-анализ проводят совместно с ABC-анализом позволяя выделять более точные группы, относительно их свойств.
Применение XYZ является эффективным методом выделения из множества влияющих факторов и элементов тех, которые имеют особое значение для достижения поставленных целей и поэтому должны обладать высоким приоритетом.