Логистический менеджмент. Учебное пособие

Логистический менеджмент

x

где xi – значение параметра по оцениваемому объекту за i-й период;

х – среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа;

n – число периодов.

Если объектом анализа является объем закупок по месяцам/ неделям/дням, то значение квадратного корня есть не что иное, как стандартное отклонение вариационного ряда. Чем больше значение стандартного отклонения (оно же «сигма»), тем дальше от среднеарифметического значения находятся анализируемые значения. Стандартное отклонение – это абсолютная мера рассеивания вариантов ряда. Так, при сравнении вариационных рядов между собой используют коэффициент вариации. Коэффициенты вариации 20,0 и 0,2 процента означают, что во втором случае значение анализируемого параметра значительно меньше отличается от среднеарифметического.

Распределение коэффициента вариации по группам2 будет находиться в следующем диапазоне:

•группа Х (ν = 0–10%);

•группа Y (ν = 10–25%);

•группа Z (ν > 25%).

Способ закупки товаров зависит от группы, к которой они относятся, а именно:

•группа Х – закупка происходит синхронно процессу потребления;

•группа Y – необходимо создание запасов;

•группа Z – требуются индивидуальные заказы для закупки. Другим принципом группировки может выступать скорость обо-

рота товарных позиций. Это особенно важно, если склады характе-

2 См. Аникин Б. А. Логистика : учебник. М. : ИНФРА-М, 2000.

221

Т.Л. Олейник, Ю.А. Яцык

ризуются как короткодистанционные и длиннодистанционные. Для таких складов товары по группам классифицируются следующим образом:

•группа Х – высокооборачиваемые товарные позиции;

•группа Y – товарные позиции, имеющие среднюю скорость оборота;

•группа Z – долгооборачиваемые товарные позиции. Наложение результатов анализов XYZ и ABC (табл. П1) образо-

вывает 9 групп ресурсов, для каждой из них необходимо разработать свои техники управления, при этом каждая группа имеет две характеристики: стоимость запасов и точность прогнозирования потребности в них.

Данные таблицы П1 свидетельствуют о том, что важнейшими для закупки являются составные ячейки с параметрами АХ, АY, АZ, ВХ, ВY и СХ, поскольку годовую или на другой период потребность большинства из них можно со статистической достоверностью предусмотреть. Поле АZ, хотя и характеризуется стохастическим потреблением, включено в этот ряд в порядке исключения – из-за высокой потребительской стоимости.

Результатом совместного проведения анализов АВС и XYZ является выделение наиболее важных ресурсов фирмы и установление исходя из этого приоритетов в структуризации бизнеспроцессов.

Товарам категорий AX, AY и AZ требуются уделять наибольшее внимание, то есть необходимо:

•планировать потребности в них с максимальной точностью;

•нормировать расходы;

•осуществлять тщательный (ежедневный) учет и контроль;

•проводить анализ отклонений от запланированных показателей.

Причем для категории AX следует рассчитывать оптимальный размер закупок и использовать технологию «точно в срок» (just in time). А для категории AZ эффективнее использовать систему снабжения по запросам, с обязательным расчетом величины страхового запаса. Для ресурсов категорий CX, CY, CZ применяются укрупненные методы планирования.

222

Логистический менеджмент

Таблица П1

Результаты интеграции анализов АВС и XYZ

Матричная проекция ABC- и XYZ-анализов представляет собой не что иное, как аналоговую модель, позволяющую принимать стратегические решения относительно рыночной политики предприятия от состояния «как есть» до состояния «как должно быть». При этом потребление средств из группы X имеет почти стабильный характер, непостоянство случайное (до 20 процентов еже-

223

Т.Л. Олейник, Ю.А. Яцык

месячно), предсказуемость потребления определенного товара составляет более 95 процентов. Группа Y характеризуется определенными тенденциями потребления (например сезонностью) или нестабильностями (непостоянство потребления колеблется между 20 и 50 процентами ежемесячно), недельная предсказуемость потребления – не менее 70 процентов. Потребность в группе Z является стохастической, непостоянство потребления достигает более 50 процентов ежемесячно, недельная предсказуемость – менее 70 процентов.

Изложенные теоретические основы проведения АВС- и XYZанализов могут быть легко реализуемыми в практике деятельности компаний различных отраслей.

Практическая часть

В качестве исходных данных для проведения расчетов будет использоваться информация о результатах экономической деятельности в 2012 году условного предприятия, занимающегося в основном приобретением и поставкой запасных частей к грузовым транспортным средствам.

1. Выбор критериев классификации

Как наиболее доступный метод мониторинга товарного ассортимента может быть использован логистический подход, базирующийся на классификации товарооборота и товарных запасов, измеряемых в единицах реализации или запаса (ABC-анализ), и их классификации по структуре потребления (XYZ-анализ).

2. Пошаговый алгоритм реализации АВС- и XYZ-анализов

Методика АВС-анализа Первый шаг. Определим объекты анализа (табл. П2). В нашем

случае – это товарная группа (подгруппа) или номенклатурная единица.

224

Логистический менеджмент

Таблица П2

Данные о закупке запасных частей за 2012 год (по кварталам), р.

Т.Л. Олейник, Ю.А. Яцык

Второй шаг (табл. П3). Определим параметр, по которому будет проводиться анализ объекта. Для наших расчетов в качестве параметра будет выступать объем реализации, выраженный в денежных единицах. При расчетах можно использовать и другие пара-

226

Логистический менеджмент

метры, например количество единиц продаж (ед.) или количество заказов (ед.).

Т.Л. Олейник, Ю.А. Яцык

Окончание таблицы П3

228

Логистический менеджмент

Третий шаг. Проведем сортировку объектов анализа в порядке убывания значения параметра и распределим их по группам А, В, С (табл. П4).

При решении задачи нами будет принято следующее распределение:

•группа А – объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет первые 50 процентов от общей суммы параметров;

•группа В – следующие за группой А объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет от 50 до 80 процентов от общей суммы параметров;

•группа С – оставшиеся объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет от 80 до 100 процентов от общей суммы параметров.

Т.Л. Олейник, Ю.А. Яцык

Продолжение таблицы П4

230