Файл: Учебнометодическое пособие по дисциплине Логистика производства для инженеров техники и технологий по специальности 230104 Системы автоматизированного проектирования.pdf

48
•
лица руководящего состава никогда не высказывают свое мнение первыми, чтобы не ограничивать свободу мысли участников обсуждения;
•
при составлении причинно-следственной диаграммы последней стрелкой среди причин следует обозначить «и прочие неучтенные факторы».
В подобной ситуации собирают по возможности большое число заинтересованных лиц и начинают всесторонне изучать коренную причину недоброкачественности (от мелкой причины до конечной причины). В результате останавливаются на четырех-пяти причинах, требующих первоочередного внимания.
После проведения корректирующих мероприятий диаграмму Парето можно вновь построить для изменившихся в результате коррекции условий и проверить эффективность проведенных улучшений.
В сложной экономической жизни фирмы (предприятия) проблемы могут возникнуть в любой момент в любом подразделении. Анализ этих проблем всегда целесообразно начинать с составления диаграммы Парето. С их помощью можно анализировать широкий круг проблем, относящихся практически к любой сфере деятельности на фирме.
Финансовая сфера: анализ себестоимости изделий отдельно по видам изделий; анализ сбыта; анализ соотношения затрат на деятельность по контролю, по факторам контроля; анализ прибыли отдельно по видам изделий; анализ процента прибыли и т.д.
Сфера сбыта: анализ прогноза потребителей отдельно по видам изделий; анализ выручки от продажи изделий отдельно по продавцам и по материалам; анализ случаев получения рекламаций отдельно по содержанию рекламаций и анализ суммы потерь от рекламаций; анализ числа возвращенных изделий отдельно по видам изделий; анализ выручки отдельно по сумме выручки, отдельно по видам изделий и т.д.
Сфера материально-технического снабжения: анализ числа случаев специального отбора по видам сырья и материалов; анализ числа дней задержки поставок отдельно по видам сырья и материалов; анализ финансовых потерь в результате задержки на складах отдельно по видам сырья и материалов и т.д.
Когда производство большое и выпускает много разных продуктов, то необходимо оценить – какие продукты из этого списка приносят наибольшую прибыль? Какие продукты наиболее эффективны по соотношению между расходами, доходами, и процентными платежами по кредитам? В каком случае нужны наибольшие товарные запасы, какие продукты имеют более стабильный график продаж и в какой степени этот график стабилен. В конечном счете необходимо определить продукты, приносящие наибольшую прибыль в единицу времени и в расчете на единицу вложений (расходов).
Существует целый ряд методик, разработанных для решения этих вопросов. Эти методики создавали по мере того, как рост глобализации, и обострение конкуренции предъявляли все более жесткие требования к повышению эффективности ведения бизнеса. Наиболее простые и популярные из них
(
АВС и XYZ анализа) построены на основании принципа Парето.
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com

49
2.5. АВС-анализ
При использовании диаграммы Парето для контроля важнейших факторов наиболее распространенным методом анализа является так называемый АВС- анализ. Допустим, что на складе хранится большое число деталей – 1000, 3000 и более. Проведение контроля всех деталей одинаково, без всякого различия, требует высоких затрат, а потому неэффективно. Разделим детали на группы, например, по их стоимости. Тогда на долю группы наиболее дорогих деталей, составляющих 20–30% от общего числа хранящихся на складе деталей, придется 70–80% от общей стоимости всех деталей, а на долю группы самых дешевых деталей, составляющей 40–50% от всего количества деталей, придется значительно меньше, например, 5–10% от общей стоимости.
Первую группу назовем А, третью группу – С, а промежуточную группу, стоимость которой составляет 20–30% от общей стоимости, назовем группой В.
Проведение контроля деталей на складе будет наиболее эффективным в том случае, если контроль деталей группы А будет самым жестким, контроль деталей группы В – упрощенным, а группы С – минимальным.
Такой анализ широко применяется для контроля складов, клиентуры, денежных сумм, связанных со сбытом.
АВС-анализ – метод, который позволяет классифицировать ресурсы фирмы по степени их важности и за счет этого повысить эффективность.
Например, это ранжирование ассортимента по разным параметрам.
Ранжировать таким образом можно и поставщиков, и складские запасы, и покупателей, и длительные периоды продаж
– всё, что имеет достаточное количество статистических данных. Результатом АВС-анализа является группировка объектов по степени влияния на общий результат.
Методика АВС-анализа строится на основе принципа Парето, который рассмотрен выше: «за большинство возможных результатов отвечает относительно небольшое число причин», или 20% всех товаров дают 80% оборота. Суть можно сформулировать так: надёжный контроль 20% позиций позволяет на 80% контролировать систему, будь то запасы сырья и комплектующих либо продуктовый ряд предприятия и т.п.
Товарные запасы делятся на три категории (реже выделяют 4-5 групп):
•
А – наиболее ценные, 20 % товарных запасов; 80 % – продаж.
•
В – промежуточные, 30 % товарных запасов; 15 % – продаж.
•
С – наименее ценные, 50 % товарных запасов; 5 % – продаж.
По результатам АВС-анализа строится график зависимости совокупного эффекта от количества элементов. Такой график называется кривой Парето, кривой Лоренца или ABC-кривой. Позиции ассортимента ранжируют и группируют в зависимости от размера их вклада в совокупный эффект. В логистике ABC-анализ обычно применяют с целью отслеживания объёмов отгрузки определённых артикулов и частоты обращений к той или иной позиции ассортимента, а также для ранжирования клиентов по количеству или объёму сделанных ими заказов.
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com

50
Данный метод получил развитие благодаря простоте, универсальности и эффективности.
Порядок проведения АВС-анализа следующий.
1. Определить объекты анализа. Обычно объектами АВС-анализа являются поставщики, товарные группы, товарные категории, товарные позиции.
Каждый из этих объектов имеет свои параметры описания и измерения: объём продаж (в денежном или количественном измерении), доход (в денежном измерении), товарный запас, оборачиваемость и т. д.
2. Определить параметр, по которому будет проводиться анализ объекта, его единица измерения. Это могут быть: средний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество единиц продаж, шт.; количество заказов, шт. и т.п.
3. Сортировать объекты анализа в порядке убывания значения параметра.
4. Определить группы А, В и С.
Для определения принадлежности выбранного объекта к группе необходимо рассчитать долю параметра от общей суммы параметров выбранных объектов с накопительным итогом. Доля с накопительным итогом рассчитывается путём прибавления значения параметра к сумме предыдущих параметров. Затем распределить выбранные объекты по группам.
Рекомендуемое распределение:
Группа А – объекты, сумма долей которых с накопительным итогом составляет первые 50% от общей суммы параметров.
Группа В – следующие за группой А объекты, сумма долей которых с накопительным итогом составляет от 50% до 80% от общей суммы параметров.
Группа С – оставшиеся объекты, сумма долей которых с накопительным итогом составляет от 80% до 100% от общей суммы параметров.
Рекомендуется творчески подойти к определению объектов и параметров анализа. Необходимо пробовать разные варианты. Сгруппировав товар по одному параметру, необходимо сопоставить полученный результат с другими параметрами. Например, группа С может приносить 20% дохода, составлять
50% товарного запаса и занимать 80% площади склада.
Существует несколько методов выделения групп, из которых наиболее применимы: эмпирический метод, метод суммы и метод касательных. В эмпирическом методе разделение происходит в классической пропорции
80/15/5. В методе суммы складывается доля объектов и их совокупная доля в результате
– таким образом значение суммы находится в диапазоне от 0 до
200 %. Группы выделяют так: группа А
–
100 %, В
–
45 %, С
– остальное.
Достоинства метода
– большая гибкость. Метод касательных является самым гибким: к кривой АВС проводится касательная, отделяя сначала группу А, а затем С.
Вероятности возникновения спроса на материальные ресурсы А, В и С подчинены различным законам. В большинстве промышленных и торговых фирм примерно 75% стоимости объёма продаж составляют всего около 10%
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com

51 наименований номенклатуры (группа А), 20 % стоимости
–
25 % наименований
(группа В), 5 % стоимости
–
65 % наименований (группа С).
Метод АВС широко используется при планировании и формировании ассортимента на различных уровнях гибких логистических систем, в производственных системах, системах снабжения и сбыта.
Пример:
АВС-анализ товаров по объему продаж показывает, какие товары обеспечивают 80% оборота компании. Проанализируйте те же товары, но по количеству единиц (или количеству заказов по ним), и в результате будет получен список 20% товаров, которые покупают 80% клиентов, а это означает привлекательность товара для клиента и товарооборота компании. Этот же результат можно использовать при планировании размещения товара на складе или в торговом зале магазина. Анализ товаров по доходу покажет, на чем предприятие зарабатывает деньги, аналогичный анализ по затратам позволит понять, куда предприятие их тратит.
Важно помнить, что непродуманное сокращение товаров группы С (20% дохода компании) приведет к тому, что через некоторое время оставшиеся товары распределятся по тому же закону, при этом общий результат деятельности вашего предприятия может снизиться на 50%.
2.6. XYZ-анализ
Задача XYZ-анализа состоит в группировании объектов анализа по мере однородности анализируемых параметров (по коэффициенту вариации) с
учетом периода, в течение которого производится анализ.
XYZ-анализ оценивает значимость материалов в зависимости от частоты их потребления. Если рассматривать потребление отдельных видов материалов в течение длительного периода, то можно установить, что среди них есть материалы, имеющие постоянный и стабильный спрос; материалы, расход которых подвержен определенным, например сезонным, колебаниям, и наконец, материалы, расход которых носит случайный характер. Поэтому в пределах каждого из классов А, В и С материалы могут быть распределены еще и по степени прогнозируемости их расхода. Для такой классификации используются символы X, Y, Z.
К классу X относят материалы постоянного спроса или с незначительными колебаниями, поэтому прогноз достаточно точный. Удельный вес таких материалов в общей номенклатуре, как правило, не превышает 50-55%.
К классу Y относят материалы периодического спроса либо когда известны тенденции изменения (например, сезонные колебания). Их прогнозирование возможно со средней степенью точности, а удельный вес в общей номенклатуре составляет около 30%.
К классу Z относят материалы, для которых нельзя выявить какой-либо закономерности потребления. По этой причине прогнозирование их расхода невозможно (они составляют около 15% общей номенклатуры).
Алгоритм проведения анализа состоит из четырёх этапов:
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com

52 1. Определение коэффициентов вариации для анализируемых ресурсов.
2. Группировка ресурсов по возрастанию коэффициента вариации.
3. Распределение по классам X, Y, Z.
4. Графическое представление результатов анализа.
В классе X коэффициент вариации меняется от 0 до 10%.
В категории Y коэффициент вариации меняется от 10 до 25%.
В категории Z значение коэффициента вариации свыше 25%.
Реальное значение коэффициента вариации для разных групп может отличаться по следующим причинам:
•
сезонность продаж,
•
тренд спроса,
•
акции,
•
дефицит и т. д.
Есть несколько разновидностей XYZ-анализа. Например, анализ отклонения плановых данных от фактических данных позволяет уточнить прогноз. Часто XYZ-анализ проводят совместно
АВС-анализ ом, что позволяет точнее выделять группы по их свойствам.
Коэффициент вариации – это отношение среднеквадратичного отклонения к среднеарифметическому значению измеряемых значений ресурса.
Рассчитывается по формуле:
, где: V
– коэффициент вариации;
σ – среднеквадратичное отклонение; т.е. стандартное отклонение, определяющее степень фактического расхода материала в течение анализируемого периода относительно средней величины;
– среднеарифметическое значение, средняя величина расхода материала;
– i-тое значение ряда;
фактический расход материала в n-м периоде;
n – количество значений в статистическом ряде (число периодов).
Значение квадратного корня есть 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 оно будет иметь разный смысл. Поэтому при сравнении вариационных рядов между собой используют коэффициент вариации. Коэффициенты вариации 20% и 0,2% показывают, что во втором случае значения анализируемых параметров значительно меньше отличаются от среднеарифметического значения.
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com

53
Пример. Предположим, что спрос на материал в течение периода изменяется незначительно. Определим коэффициент вариации спроса, используя данные табл. 2.1.
Таблица 2.1
Спрос на материал