1.2.Методика проведения xyz анализа
Если принцип анализа АВС - разделение позиций на три группы по степени вклада в конечный результат, то принцип дифференциации ассортимента в XYZ – анализе другой: ассортимент делится на три группы в зависимости от степени равномерности спроса и точности прогнозирования.
С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ
16
Рис.1.1 Пример АВС классификации (начало)
Рис.1.2 Пример АВС классификации (продолжение)
С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ
17
Рис.1.3. Вид АВС- зависимости
В группу X включают товары, спрос на которые равномерен. Объем реализаций по группе X хорошо предсказуем. В группу Y включают товары с колеблющимся спросом, например, сезонные колебания. Возможности прогнозирования – средние. В группу Z включают товары, спрос на которые возникает эпизодически. Основная идея XYZ анализа состоит в группировании объектов анализа по мере однородности анализируемых параметров (по коэффициенту вариации). Формула для расчета коэффициента вариации:
-
∑n
(xi − x)2 / n
V =i=1
x
×100%,
(1.1)
С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ
18
где
хi
—
значение параметра по оцениваемому
объекту за i-тый
период,
x
—
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. Стандартное отклонение - это абсолютная мера рассеивания вариантов ряда. Если стандартное отклонение равно 20, то при среднеарифметических значениях 100 и 100 000 это будет иметь совершенно 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.
Данный метод анализа имеет смысл, если количество анализируемых периодов больше трех, чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты.
Методические указания
Приведем шаги методики:
1). Определить объекты анализа: Клиент, Поставщик, Товарная группа/подгруппа, Номенклатурная единица, и т.п.
2). Определить параметр, по которому будет проводиться анализ объекта: cредний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество единиц продаж, шт.; количество заказов, шт., и т.п.
3). Определить период и количество периодов, по которым будет проводиться анализ: неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год. 4). Определить коэффициент вариации (1.1) для каждого объекта анализа.
С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ
19
Пример формулы подкоренного выражения =((C3-G3)^2+(D3-G3)^2+(E3-G3)^2)/3, затем извлечение корня и деление на среднее значение - =H3^0,5/G3.
Обратите особое внимание на объекты анализа, у которых есть периоды с нулевыми значениями. Либо исключите их из анализа, либо измените формулу расчета коэффициента вариации.
В MS Excel есть стандартные формулы: =КВАДРОТКЛ(ряд до 30 значений) – это числитель подкоренного выражения.
Вся формула примет вид: =(КВАДРОТКЛ(C3:E3)/СРЗНАЧ(C3:E3))^0,5/ СРЗНАЧ(C3:E3) и = ДИСПР(ряд до 30 значений) – это все подкоренное выражение. Возможные варианты формул:
=ДИСПР(C3:E3)^0,5/СРЗНАЧ(C3:E3)
и
=СТАНДОТКЛОНПА(C3:E3)/СРЗНАЧ(C3:E3)
Если в ячейке забит нуль, то эта ячейка учитывается как значимая. Если ячейка пустая, то она не учитывается в расчете. Если товар появился в анализируемый период, то ячейку можно сделать пустой и тогда в расчет попадут только нужные периоды. Другими словами появляется возможность не переписывая всю формулу, изменять значение - n (количество периодов).
Удобно, для справки, добавить ячейку с формулой =СЧЁТ(D3:F3), и получить справочную информацию по скольким периодам рассчитано значение данного коэффициента вариации.
5). Отсортировать объекты анализа по возрастанию значения коэффициента
вариации. |
|
6). Определение групп X, Y и Z. |
|
Рекомендуемое распределение[6]: Группа X – |
объекты, коэффициент |
вариации значение по которым не превышает 10%; |
Группа Y – объекты, |
С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ
20
коэффициент вариации по которым составляет 10% - 25%; Группа Z –
объекты, коэффициент вариации по которым превышает 25%.
На рис. 1.4 приведен фрагмент файла примера с формулами, а на 1.5.и 1.6. результаты и график.
Рис.1.4. Пример с формулами
В лабораторной работе предлагается изучить АВС и XYZ анализе на своем примере (примерно 30 товарных позиций или поставщиков). Студенты, специальности которых связаны с программированием разрабатывают программу АВС, XYZ - анализа на языке высокого уровня. Примерный вид интерфейса приведен на рис. 1.7-1.9. Студенты экономических специальностей выполняют работу в MS Excel, следуя шагам приведенной методики.
С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ
21
Рис.1.5. Результаты
Рис.1.6. Вид XYZ - зависимости
С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ
22
Рис.1.7 Окно программы (заданы: путь к файлу с данными, период и цветовые настройки)
Рис.1.8 Графический вывод результата (АВС – анализ)
С.А.Андронов Аналитическое моделирование в логистике. Учебное пособие для выполнения лабораторных работ
23
1.9. Графический вывод результата (XYZ – анализ)
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА N 2. ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВА
Цель работы — ознакомление с различными методами определения места расположения производства, в частности распределительного склада на обслуживаемой территории. Результатом работы является создание программы решающей поставленные задачи.