Навігація
Головна
 
Головна arrow Логістика arrow Логістика та управління ланцюгами поставок
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Методика проведення ХУZ-аналізу

Вперше даний спосіб проведення Х1Т-аналізу був опублікований у статті В. С. Лукинський, Н. Г. Плетньової, Т. А. Порохня в 2005 р [1] Розглянемо основні етапи ХУ7-аналізу, заснованого на використанні методів прогнозування та динамічного коефіцієнта варіації.

На першому етапі необхідно проаналізувати наявні дані і перевірити приналежність різко виділяються (максимальних і мінімальних) значень вихідного динамічному ряду. Така оцінка необхідна для виявлення "екстремальних значень", які є випадковими і нетиповими для розглянутого ряду. Для оцінки різко виділяються значень можуть використовуватися різні методи, наприклад, методи Романовського, Ірвіна і Арле [2].[2]

На другому етапі для динамічного ряду кожної номенклатурної позиції підбирається розрахункова модель, яка може включати в себе рівняння тренду, сезонні складові та інші компоненти.

Наприклад, мультиплікативна модель може бути записана у вигляді

де д * - розрахункові значення часового ряду; - Тренд; - коефіцієнт (індекс), що враховує сезонні коливання; / г - коефіцієнт (індекс), що враховує циклічні коливання; - коефіцієнт (індекс), що враховує інші важливі чинники (фазу життєвого циклу, ефект від маркетингових заходів та ін.); г, - випадкова складова.

Можливо, що для проведення ХУ2-аналізу в конкретному випадку і не знадобиться розраховувати всі складові моделі (6.61), може бути достатнім виділення тренда і визначення індексу сезонності (або нерівномірності) по місяцях, педелі місяця, днях тижня або годинах доби.

У кожному разі на третьому етапі необхідно визначити прогнозне значення і помилку моделі прогнозування. Наприклад, якщо динамічний ряд містить лінійний тренд (а0 + #, (£ + /)) і сезонність / л (/, то прогноз можна визначити за такою формулою:

Помилка прогнозу 5у розраховується за формулою

На четвертому етапі обчислюється динамічний коефіцієнт варіації:

де - прогнозне значення динамічного ряду для періоду I + I, розраховане з урахуванням тренда і сезонної складової.

П'ятий етап - це визначення групи X, У, 2 динамічному коефіцієнту варіації.

До групи X можуть бути віднесені ті позиції, для яких коефіцієнт варіації V <0,1 (10%); до групи У - позиції, у яких коефіцієнт варіації знаходиться в межах 0,1 <V <0,25; для позицій, що відносяться до групи 2, коефіцієнт варіації V> 0,25.

Повернемося до вихідним даним, представленим в табл. 6.12 і на рис. 6.19. Визначимо для цих динамічних рядів рівняння тренда і оцінимо точкові прогнозні значення ц1 ^ 1 за формулою (6.62), але без сезонності, помилку моделей (див. Формулу (6.63)), а також динамічний коефіцієнт варіації (див. Формулу (6.64)). Результати розрахунків для цих динамічних рядів наведено в табл. 6.13.

Таблиця 6.13. Визначення груп XYZ на основі динамічного коефіцієнта варіації

Визначення груп XYZ на основі динамічного коефіцієнта варіації

Порівняння результатів .XYZ-аналізу, наведених у табл. 6.12 і 6.13, дозволяє побачити, що в трьох з чотирьох розглянутих варіантів відбулася зміна номенклатурної групи в бік збільшення точності оцінки попиту.

Нагадаємо, що до групи X належать елементи номенклатури, що характеризуються стабільним попитом, незначно вагається біля середнього значення. Прогноз майбутньої потреби в цих ресурсах може бути здійснений з високим ступенем точності.

Потреба в матеріальних ресурсах, що відносяться до групи У, характеризується певною тенденцією в часі (підвищення або зниження), а також вираженими сезонними коливаннями. Для цих позицій отримати точний прогноз вже складніше.

Позиції номенклатури, зараховують до групи Z, споживаються нерегулярно, попит па них схильний до значних коливань. Дуже часто для цих позицій взагалі не простежується очевидна залежність попиту від часу. Прогноз по потреби в цих позиціях здійснити дуже складно. Деякі фахівці [3] рекомендують здійснювати додаткову розбивку групи Z па дві підгрупи - Z, і Z2. До групи Z, можна віднести позиції, використовувані більш регулярно, для яких простежується хоч якась залежність. До групи Z2 слід відносити матеріальні ресурси, що споживаються нерегулярно.

Суміщений ABC- і ХYZ-аналіз

ABC- і ATZ-аналіз можна виконувати незалежно один від одного, можна спільно. У цьому випадку будується матриця ABC-XYZ (табл. 6.14).

Таблиця 6.14. Матриця ABC- і XYZ-аналізу

Матриця ABC- і XYZ-аналізу

Управління запасами зведених груп АХ, AY, AZ, ВХ, BY, BZ, СХ, CY, CZ здійснюється по-різному. Для позицій, що входять до групи АХ, AY, AZ, слід виробити і впровадити індивідуальні технології управління запасами, оскільки згідно класифікації ABC невелика за чисельністю група Л пов'язує в запасах значну частину (80%) фінансових коштів (або на цю групу припадає найбільша частка прибутку або іншого показника, за яким проводився АВС-аналіз). Наприклад, для позицій, що входять до групи АХ, необхідно розрахувати оптимальний розмір замовлення і розглянути можливість застосування технології "точно в строк", обсяг реалізації за цими позиціями відносно стабільний в часі. Позиції ж, що входять до групи AZ, вимагають щоденного контролю, а також значного страхового запасу.

Досить складним питанням є управління запасами по позиціях, що входять до групи ВХ, BY, BZ. Запаси по цих позиціях становлять невелику, але значиму групу. Щодо коливань попиту також складно зробити якісь певні висновки. Взагалі, управління запасами по цих позиціях може здійснюватися як за однаковими, так і за індивідуальними технологіям планування.

Планування запасів по позиціях, що входять до групи СХ, CY, СТ., Може здійснюватися на більш тривалий період (наприклад, на один рік) з щоквартальною або щомісячної перевіркою наявності запасу на складі. Це обумовлено тим, що дані запаси "заморожують" порівняно невелику частину грошових коштів, а коливання попиту на ці позиції значні.

  • [1] Лукинський В. С, Плетньова І. Г., Порохня Т. А. Формування номенклатурних груп на основі методів АВС і XYZ // Економіка і менеджмент на транспорті: СБ науч. тр. Вип. 3. СПб .: Изд-во СПбГІЕУ, 2005.
  • [2] Детально способи оцінки різко виділяються значень розглянуті в кн .: Лукинський В. В., Плетньова Н. Г., Пластуняк Я. А. Моделювання виробничих процесів на транспорті: навч. посібник. 2-е изд., Перераб. і доп. СПб .: Изд-во СПбГІЕУ, +2009.
  • [3] Hoppe М. Inventory Optimization with SAP // SAP Press America. 1 "ed. 2006. August 22.
 
Якщо Ви помітили помилку в тексті позначте слово та натисніть Shift + Enter
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >
 
Дисципліни
Агропромисловість
Аудит та Бухоблік
Банківська справа
БЖД
Географія
Документознавство
Екологія
Економіка
Етика та Естетика
Журналістика
Інвестування
Інформатика
Історія
Культурологія
Література
Логіка
Логістика
Маркетинг
Медицина
Нерухомість
Менеджмент
Педагогіка
Політологія
Політекономія
Право
Природознавство
Психологія
Релігієзнавство
Риторика
Соціологія
Статистика
Техніка
Страхова справа
Товарознавство
Туризм
Філософія
Фінанси
Пошук