16. Аналитический подход к решению логистических задач.

Аналитическое моделирование — это математический прием исследования логистических систем, позволяющий получать точные решения. Аналитическое моделирование осуществляется в следующем порядке.

Первый этап. Формулируются математические законы, связывающие объекты системы. Эти законы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебра­ических, дифференциальных и т. п.).

Второй этап. Решение уравнений, получение теоре­тических результатов.

Третий этап. Сопоставление полученных теоретичес­ких результатов с практикой (проверка на адекватность).

Наиболее полное исследование процесса функциони­рования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с на­чальными условиями, параметрами и переменными систе­мами. Однако такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. При усложнении систем исследование их аналитическими методами наталкивается на определенные трудности, что является существенным недостатком метода. В этом случае, чтобы использовать ана­литический метод, необходимо существенно упростить пер­воначальную модель, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы.

К достоинствам аналитического моделирования отно­сят большую силу обобщения и многократность использова­ния.

17. Структурирование ассортимента продукции с помощью авс-анализа и xyz-анализа

Одним из наиболее распространенных методов анализа ассортимента является ABC-анализ, который основывается на принципе Парето. Последний, в свою очередь, гласит, что за 20% последствий отвечают 80% причин. Данное правило, которое также получило название 80/20, означает, что в любом процессе жизненно важным является небольшой процент причин (20%), а оставшиеся причины (80%) не оказывают серьезного влияния на конечный результат. В каждом конкретном случае данная пропорция может отклоняться от точных параметров 80/20 и составлять 90/10 или 65/35. Однако суть от этого не меняется и заключается в том, что наибольший процент результата обеспечивается меньшим по величине процентом затрат.

В рамках анализа ассортимента данное правило говорит о том, что 20% товаров обеспечивают 80% товарооборота магазина.

Метод ABC-анализа позволит определить те 20% товаров, которые являются приоритетными для магазина. По сути, данный метод предполагает ранжирование торгового ассортимента по различным параметрам. Традиционно весь ассортимент делят на три группы товаров в зависимости от их вклада в товарооборот и прибыль магазина:

1) товары группы А — наиболее важные товары, обеспечивающие первые 50% результатов;

2) товары группы В — товары средней степени важности, обеспечивающие еще 30% результатов;

3) товары группы С — наименее значимые товары, обеспечивающие оставшиеся 20% результатов.

Традиционно ABC-анализ проводится в три этапа. Этап 1. Определение объекта анализа и параметров его оценки. Этап 2. Составление списка объектов анализа по убыванию значения выбранного параметра.

Этап 3. Определение групп А, В и С, для чего необходимо рассчитать долю параметра от общей суммы параметров с накопительным итогом и распределить в соответствии с полученными значениями объекты анализа по группам. Для более глубокого исследования ассортимента можно использовать XYZ-анализ. Он позволяет создать более полную картину торгового процесса в магазине.

XYZ-анализ также предполагает разделение ассортимента магазина на группы X, Y и Z, при этом критерием данного анализа может быть доходность товаров или стабильность их продаж.

При этом чаще всего необходимость проведения XYZ-анализа возникает в случае, когда перед магазином стоит задача провести анализ ассортимента одновременно по нескольким параметрам и представить его результат в виде матрицы. Смысл XYZ-анализа в изучении стабильности продаж, изучение отклонений, скачков, нестабильности сбыта продукции. 

Цель XYZ-анализа – дифференциация товаров (номенклатуры) по группам в зависимости от равномерности спроса и точности прогнозирования.

В категорию X включают товары со стабильными продажами.

Для группы Y допускаются более значительные отклонения.

В категории Z оказываются товары, продажи которых точно прогнозировать невозможно, слишком велики колебания. 

Грубо говоря, чем меньше разница между реальной продажей за единицу периода (например, за неделю) и средним арифметическим продаж за весь период (например, за квартал), тем более предсказуемы продажи товара в последующий период.