Пример решения задачи:

В таблице представлены данные о запасах и объемах продаж компании по 10 номенклатурным единицам:

Название товара	Средний запас за год по позиции, тыс. руб.	Реализация за квартал, тыс. руб.
		I квартал	II квартал	III квартал	IV квартал
А	4 900	4 000	3 700	3 500	4 100
Б	150	240	300	340	400
В	200	500	600	400	900
Г	1 900	3 300	1 000	1 500	2 000
Д	150	50	70	180	20
Е	450	450	490	460	480
Ж	900	1 400	1 040	1 200	1 300
З	2 500	400	1 600	2 000	2 900
И	3 800	3 600	3 300	4 000	3 400
К	690	700	1 000	1 100	800

Необходимо провести анализ запасов по методологии АВС и анализ продаж по методологии XYZ и обосновать решение относительно оптимизации торгового ассортимента на основе матриц ABC и XYZ.

Решение:

Первым этапом проведем анализ по методу АВС, который предполагает деление всего ассортимента по принципу Парето (в пропорции 80:15:5): выделение небольшой группы, формирующей основную складских запасов и выделение большой по числу номенклатурных единиц группы, формирующей меньшую часть запасов.

Для группировки и анализа запасов выберем данные по среднегодовому запасу на складе для каждой номенклатурной единицы и проранжируем (упорядочим по величине запасов существующую номенклатуру от наибольших запасов к наименьшим). Получим следующую таблицу:

Название товара	Упорядоченный средний запас за год по позиции, тыс. руб.
А	4 900
И	3 800
З	2 500
Г	1 900
Ж	900
К	690
Е	450
В	200
Б	150
Д	150
ИТОГО	15640

Далее следует выделить три группы товаров: 80% запасов, 15% от всех запасов и 5% от всех запасов. Все три группы в сумме будут формировать 100% запасов. Для выделения групп необходимо вычислить нарастающим итогом 80% от общего объема запасов (15640 тыс. руб.) = 12512 тыс. руб. Далее еще 15% (от 15640 тыс. руб.) = 2346 тыс. руб., что нарастающим итогом составит 95% и 14858 тыс. руб. Далее еще 5% (от 15640 тыс. руб.) = 782 тыс. руб., что нарастающим итогом дает 100% и 15640 тыс. руб.

Для деления номенклатур начинаем считать нарастающим итогом: 4900 + 3800 + 2500 + 1900 = 13100 тыс. руб. Следовательно, товары А, И, З, Г – попадают в группу А (важно оговориться, так как единицу номенклатуры товаров невозможно разделить, то допускается отклонение от точной пропорции 80-15-5, то есть рассчитывая нарастающий итого мы не остановились не на расчетных 12512 тыс. руб. а дошли до 13100 тыс. руб. В случае не включения товара Г отклонение от расчетного больше, то есть, распределение менее оптимально. Именно поэтому товар Г включен в группу А).

Далее 13100 + 900 + 690 = 14690, следовательно, в группу В вошли товары Ж и К, (рассуждая аналогично мы не включили товар Е в данную группу).

Далее 14690 + 450 + 200 + 150 + 150 = 15640, следовательно, в группу С вошли товары Е, В, Б, Д.

Группа А	Группа В	Группа С
А, И, З, Г	Ж, К	Е, В, Б, Д

Из таблицы видно подтверждение распределения Парето: по количеству единиц группы А и С равны, при этом товары группы А занимают порядка 80% запасов, в то время как то же количество номенклатурных единиц товаров группы С – занимают немногим более 5%. Следовательно, необходимо повышенное внимание в товарам первой группы, данная группа вероятно имеет наибольший потенциал для оптимизационных работ и именно здесь возможны максимальные положительные эффекты оптимизации.

Следующим этапом проведем группировку и анализ по методологии XYZ. Данная методология предполагает анализ спроса на продукцию и на основании коэффициента вариации спроса и группировка товаров. Для этого из таблицы возьмем данные о реализации за квартал (подробный расчет приводится для номенклатурной единицы А).

Рассчитаем изначально среднее арифметическое для номенклатурной единицы А:

1) (4000 + 3700 + 3500 + 4100)/4 = 3825 тыс. руб.

Далее рассчитаем среднеквадратичное отклонение:

2) КОРЕНЬ (((4000-3825)² + (3700-3825)² + (3500-3825)² + (4100-3825)²) / 4)) = 238.5

Далее рассчитаем сам коэффициент вариации:

3) 238.5 / 3825 *100% = 6.2%

Следовательно, для товара А вариация спроса в квартал составляет примерно 6%. Аналогичным образом рассчитаны коэффициенты вариации для остальных товаров (для расчетов целесообразнее всего использовать возможности Microsoft Excel). Данные расчетов представлены ниже:

Название товара	Коэффициент вариации, %
А	6,2
Б	18,2
В	31,2
Г	43,9
Д	75,5
Е	3,4
Ж	10,8
З	52,1
И	7,5
К	17,6

Дальнейшее деление осуществляется на основании следующей шкалы: товары с коэффициентом вариации менее и равно 10% попадают в группу Х, больше 10% и менее и равно 20% попадают в группу У, при вариации свыше 20% попадают в группу Z.

В нашем случае получаем следующее распределение:

Группа Х	Группа У	Группа Z
А, Е, И	Б, Ж, К	В, Г, Д, З

В группу X вошли товары, спрос, на который равномерен или подтвержден незначительными колебаниями. Вследствие высокой степени качества прогнозирования для данных товаров возможны наименьшие по объему и наиболее частые поставки.

В группу Y вошли товары, спрос, на который меняется во времени, например с учетом сезона. Возможности прогноза – средние. И также имеются возможности оптимизации.

В группу Z вошли товары В, Г, Д, З спрос, на который не предсказуем. Такие товары содержатся большей частью для поддержания широкого ассортимента, однако при острых ситуациях с затратами на хранение или нехваткой объема складов данная категория несет большие возможности для оптимизации.