- •Тема: «Анализ складских запасов
- •1. Исходные данные.
- •2. Авс – анализ складских запасов
- •«Сумма дра накопительным итогом и метод оценки запасов.»
- •Вывод по авс – анализу.
- •1Ый Метод:
- •2Ый Метод:
- •3Ый Метод:
- •3. Xyz – анализ складских запасов материальных ресурсов.
- •1) Деление мр по регулярности.
- •«Деление мр по регулярности»
- •2) Деление мр по предсказуемости:
- •4. Совместный авс и xyz – анализ складских запасов материальных ресурсов.
- •«Совместный авс и xyz - анализ»
- •5. Горячая и холодная линии.
- •6. Список литературы.
3. Xyz – анализ складских запасов материальных ресурсов.
С помощью XYZ – анализа ассортимент МР разделяется в зависимости динамических характеристик объемов потребления (или спроса, сбыта, поступления) на три группы. Может оцениваться регулярность и предсказуемость спроса (или потребления).
1) Деление мр по регулярности.
При делении МР по регулярности спроса или потребления в качестве критерия регулярности обычно служит коэффициент вариации V . Коэффициент вариации – мера оценки разброса случайной величины относительного среднего значения.
(3)
n – длина рассматриваемого ряда;
Qфi – фактическое значение показателя за i-й учетный период;
Qср – среднее значение показателя.
(4)
,Gi – объем МР.
В данном расчете учитывается фактический объем потребности по периодам.
Пример расчета (МР №18):
Полученные результаты необходимо отсортировать по возрастанию и затем разделить на 3 класса:
1) Класс X объединяет МР с V ≤ 0,1(с высокой степень. регулярности потребления)
2) Класс Y объединяет МР с 0,1 < V≤ 0,25(с относительно стабильным объемом потребления)
3) Класс Z объединяет МР с V > 0,25 (с высокой степенью нерегулярности потребления)
Расчеты приведены в табл. 3
Код МР
|
Цена, у.е. |
Объем, G |
Рублевая активность, РАi =Ц*G |
Объем потребности по периодам(факт)
|
Среднее значение показателей Qср |
Коэффициент Классы МР вариации, V | ||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 | ||||||
18 |
700 |
78 |
54600 |
19 |
18 |
16 |
13 |
12 |
15,6 |
0,17 Y |
27 |
300 |
165 |
49500 |
38 |
37 |
35 |
30 |
25 |
33 |
0,15 Y |
34 |
50 |
572 |
28600 |
97 |
125 |
137 |
110 |
103 |
114,4 |
0,13 Y |
32 |
60 |
462 |
27720 |
61 |
78 |
96 |
118 |
109 |
92,4 |
0,22 Y |
26 |
350 |
62 |
21700 |
14 |
14 |
12 |
12 |
10 |
12,4 |
0,12 Y |
19 |
150 |
52 |
7800 |
11 |
15 |
7 |
9 |
10 |
10,4 |
0,26 Z |
21 |
20 |
252 |
5040 |
54 |
51 |
50 |
48 |
49 |
50,4 |
0,04 X |
29 |
100 |
44 |
4400 |
6 |
9 |
11 |
11 |
7 |
8,8 |
0,23 Y |
28 |
25 |
156 |
3900 |
32 |
34 |
33 |
30 |
27 |
31,2 |
0,08 X |
25 |
15 |
256 |
3840 |
55 |
46 |
54 |
51 |
50 |
51,2 |
0,06 X |
22 |
50 |
64 |
3200 |
11 |
13 |
12 |
14 |
14 |
12,8 |
0,09 X |
17 |
24 |
113 |
2712 |
23 |
23 |
22 |
23 |
22 |
22,6 |
0,02 X |
24 |
15 |
156 |
2340 |
40 |
37 |
32 |
26 |
21 |
31,2 |
0,22 Y |
31 |
14 |
163 |
2282 |
29 |
41 |
29 |
33 |
31 |
32,6 |
0,14 Y |
16 |
20 |
110 |
2200 |
51 |
20 |
11 |
13 |
15 |
22 |
0,67 Z |
33 |
15 |
110 |
1650 |
8 |
12 |
24 |
35 |
31 |
22 |
0,48 Z |
20 |
15 |
102 |
1530 |
20 |
21 |
20 |
21 |
20 |
20,4 |
0,02 X |
30 |
36 |
19 |
684 |
4 |
5 |
5 |
3 |
2 |
3,8 |
0,31 Z |
23 |
75 |
7 |
525 |
1 |
2 |
1 |
2 |
1 |
1,4 |
0,35 Z |
35 |
12 |
38 |
456 |
2 |
3 |
8 |
15 |
10 |
7,6 |
0,63 Z |