Реферат: Теория и практика логистики
ПЛАН
Вступление
1.Моделирование в логистике
2. Анализ ABC-XYZ вуправлении материальными запасами
Практическое задание №1
Практическое задание№ 2
ИспользованаялитератураВступление
Логистика — наука опланировании, контроле и управлении транспортированием, складированием и др.материальными и нематериальными операциями, совершаемыми в процессе доведениясырья и материалов до промышленных предприятий; внутризаводской переработкисырья, материалов, полуфабрикатов; доведения готовой продукции до потребителя всоответствии е его требованиями, а также передачи, обработки и хранениясоответствующей информации.
Логистика (от греч. — искусство рассуждения, после — искусство снабжения армии и ее перемещение,математическая логистика).
Глобальная цель логистики- сокращение цикла, уменьшение запасов.
На стадии производства — за счет синхронизации процессов; за счет определения потребности в материальныхресурсах; что требуется? когда? сколько?; за счет саморегулирования (пр-во идетв соответствии со спросом на ту или иную продукцию).
Основная задача логистики- использование материалов, энергии, информации, персонала и средствпроизводства. Предоставить потребителю продукцию в заданное время заданногокачества в заданное место и за определенную цену.
1. Моделирование влогистике
Моделирование, какцеленаправленное представление анализируемого реального или гипотетическогобизнес-процесса, служит в управлении, прежде всего, двум целям.
Во-первых, это сохранениезнаний о структуре, законах функционирования и управления организации вформальном виде (структурное моделирование).
Во-вторых, наполнениемодели реальными данными и проведение компьютерной симуляции (имитацииреального поведения объекта за отрезок времени) позволяет получить фактографическуюоснову для принятия решений.
Проведение имитационногомоделирования, низвергающего постулат о “невозможности эксперимента вэкономике”, стало возможным благодаря развитию возможностей вычислительнойтехники, изучению процессов принятия решения человеком, и развитию дисциплиныреинжиниринга.
Особенности моделированияв логистике определяются содержанием самой логистической концепции. Логистикапредполагает системный подход к интегрированному и динамическому управлениюматериальными, финансовыми, информационными потоками в организации, сквозьфункциональные границы подразделений. Это во многом перекликается с принципамисистемной динамики и понятием о бизнес-процессах. Поведение организации, втерминах системной динамики, определяется ее информационно-логическойструктурой как системы, представляется в терминах потоков, а не функций,рассматривается в развитии и динамике.
Бизнес-процесс может бытьопределен как целенаправленно преобразуемый и управляемый поток ресурсов.
Таким образом в поискахответов на вопросы: как формируются затраты и доходы по логистической цепи,каковы ее критические параметры, факторы развития, узкие места и возможности, вчем причины возникшей проблемы, каковы будут результаты планируемых решений –менеджеру логистики помогает компьютерное моделирование бизнес-процессов.
Управление в логистикехарактеризуется учетом большого числа параметров, функциональных икорреляционных зависимостей, влияния стохастических факторов. Все онианализируются при построении модели, но не все включаются в нее.
Для принятия решения,модель должна отражать сущность проблемы, давая обоснование, по словам А. Эйнштейна,“…по возможности очень простое, но не проще”. Полное отражение всех реальныхзависимостей в модели невозможно или экономически неоправданно.
Как сказал основательподхода тотального качества Э. Деминг: “Все модели неправильны, но некоторыемодели полезны”. Полезными модели становятся тогда, когда при их построениивыполняются на практике несколько методических правил.
Первое — моделированиедолжно быть групповой работой. Это подразумевает не только формирование рабочейгруппы специалистов разного профиля, но и широкое вовлечение в сбор данных,оценку, тестирование, внесение предложений по модели менеджеров разного уровняи разных подразделений компании. Так достигается и работоспособность модели, иобучение персонала.
Второе — моделированиедолжно тщательно документироваться. Хорошей модели не повредит немногобюрократии. Все варианты, персонализированные предложения, получаемые врезультате выполнения первого правила должны быть зафиксированы. По результатаммоделирования издаются нормативные, плановые документы, должностные инструкциии т.д.
Третье – моделирование — постоянныйпроцесс. Структурные и имитационные модели служат средством обоснованиярешений, разработки сценариев, обучения и коммуникации персонала. Изменениепостановки задачи, влияния внешних факторов, появления новых знаний могуттребовать корректировки параметров модели.
Еще одним практическиммоментом является выбор моделирования бизнес-процесса в состоянии “Как есть”или “Как должно быть”. Как правило, в методической поддержке коммерческиханалитических пакетов даются общие рекомендации по этому вопросу. Особенностьюреинжиниринга можно считать третью, в общем-то, спорную, форму моделирования –“Как будет”.
Моделирование заставляетменеджеров более точно и полно формулировать описание причин возникновенияпроблем, возможные результаты изменений, которые они интуитивно чувствуют. Впроцессе формального построения модели вскрываются внутренние противоречия исомнения в этих представлениях у разных менеджеров. Групповое построение моделитребует достижения консенсуса, а распространение модели бизнес-процесса пологистической цепи улучшает коммуникацию, понимание интересов и роли других подразделений.Таким образом, улучшается столь важное в логистике взаимодействие. Модельстановится средством коллективного корпоративного психоанализа. Типологиямоделей в логистике производна от понятия «логистическая система»,которое, как известно, в силу своей громадной концептуальной емкости имногообразия промежуточных форм существования в реальной практике окончательноне установлено. Аморфное представление о сущности и нюансах логистическойдеятельности не способствует созданию эффективного методологическогоинструментария в виде модельного ряда, учитывающего специфику и фазысуществования объекта логистизации. С другой стороны, неразвитость аппарата моделированияв логистике тормозит развитие ее как науки.
Приходится заимствоватьиз других областей знаний (системология, исследование операций, теорияуправления запасами и др.) различные методы и способы моделирования, но этотпуть требует глубокого критического анализа имеющегося спектра моделей,переосмысления их потенциальных возможностей и органических недостатков с точкизрения логистики. В противном случае возникают серьезные трудности, а порой инедоразумения как при выборе способа моделирования, так и при объяснениисущества моделируемых логистических процессов. Любой специалист в области моделированиябез особого труда найдет во множестве представленных в литературе по логистикемоделей немало фактов, когда результаты моделирования родственных объектовневозможно сопоставить между собой даже по шкале порядка: структурные моделивыдаются за функциональные, статические за динамические, концептуальные заинформационные и даже за аналитические и т.п.
Чтобы установитьассортиментный ряд моделей, который удовлетворял хотя бы скромным запросамисследователей и практиков в области логистики и помогал сократить время напоиск «нужных» моделей, целесообразно обратить более пристальноевнимание на известные классификации в теории моделирования сложных физических,экономических и информационных систем. При таком подходе, по характеру фиксациисостояния системы следует различать:
— ситуационноемоделирование, при котором для получения прогноза вектора состояний системыZ(T) оценивается изменение состояний z(t) є Z за время Т. По этому признаку кситуационным можно отнести модели, применяемые для оценки динамики работыслужбы закупок, интенсивности и мощности каналов товародвижения в распределительнойсети, состояния дел по управлению производственными и товарными запасами ит.д.;
— бехивиоральноемоделирование, определяющее выходные статистические характеристики y(t) єY наинтервале времени [0, Т]. Отсюда бехивиоральными моделями следует считать те,которые дают статистическую оценку степени устойчивости, надежности иадаптивности системы на определенном временном отрезке. К моделям подобногорода можно отнести модели, построенные на основе теории массового обслуживания,поскольку в них используются статистические распределения интервалов междуразличными логистическими операциями. С их помощью можно оценить уровеньфункциональности логистической системы по отношению к ранее достигнутому уровнюили к соответствующему стандарту в виде среднего времени выполнения и задержкизаказа в системе, вероятности его потери и т.п.
В зависимости от формымодельного представления объекта логистизации модельный ряд далее можно разбитьна два основных вида: физическое (материальное) и абстрактное моделирование.
Физические модели в общем случае разделяются нанатурные и макетные. Понятно, что натурные модели способны лучше другихобеспечить адекватное отражение действительности. Вместе с тем проведениенатурных исследований сопряжено с громадными трудностями какорганизационно-экономического, так и научного плана. Обычно «нанатуре» удается лишь зафиксировать существующее состояние системы безвозможности вариаций внешних и внутренних факторов окружающей среды.
При использовании разныхвариантов макетного моделирования, например, в форме полупроизводственныхиспытаний, возможности экспериментатора увеличиваются, но появляется большаявероятность искажения результатов моделирования, особенно в тех случаях, когдане удается установить критерии подобия процессов в модели (макете) и натуре.
Абстрактноемоделированиеостается пока наиболее приемлемым средством познания в логистике, а чаще всегои единственно возможным. По способам выражения абстрактное моделированиедекомпозируется по четырем направлениям: концептуальное, математическое,имитационное и символическое моделирование.
В свою очередьконцептуальные модели можно условно разграничить на вербальные модели и моделиобщесистемных структурных форм. В настоящее время — это наиболеераспространенный тип моделей в логистике, особенно в части, именуемойтеоретической. Диалектика их широкого применения в наблюдательных иописательных областях науки имеет глубокие гносеологические корни, которые,видимо, не следует нарушать, особенно там, где модели имеют трудноопределимыевходы и выходы. Тем не менее, концептуальное моделирование является толькосредством получения начальных знаний о предмете исследования. Уровень познаниянаук, использующих только приемы концептуального моделирования, таков,«что они располагают большей частью морфологическими данными об изучаемыхсистемах, иногда эти данные сводятся только к классификации. Установлениеустойчивых закономерностей — сравнительно редкая и большая удача».
Математические модели ввысшем своем проявлении способны на многое, но дать какую-то конкретнуюхарактеристику, по которой можно было бы отнести ту или иную модель кматематическому типу затруднительно. Слишком громаден диапазон математическогодействия: от весьма абстрактных моделей в символьных переменных до серьезнойпроработки вычислительных аспектов. В зависимости от степени достижениярезультата при описании механизма протекания исследуемых процессов за счетприменения математических методов, их можно условно декомпозировать на четырегруппы: аналитические (цифровые), аналоговые, кибернетические и игровые. Можнолишний раз подчеркнуть относительность такой градации. Например, еслианалитические, аналоговые и кибернетические модели вполне определенно можноотнести к математическим моделям, то игровые модели способны принимать почтинулевой математический уровень в так называемых «деловых играх» истановиться почти на сто процентов аналитическими при формализации конфликтныхситуаций с применением элементов теории игр.
Но еще более сложныйхарактер имеют имитационные модели (ИМ). И неудивительно, поскольку поназванному признаку практически все классы, подклассы, виды, группы иразновидности абстрактных моделей можно считать имитацией реальной действительности.Для подтверждения правильности данного заключения можно сослаться наклассическое определение сущности имитационного моделирования, котороепредставляется в виде «процесса формирования модели реальной системы ипроведения на этой модели экспериментов в целях выявления свойств системы иопределения возможных путей ее создания, совершенствования и (или) эффективногоиспользования».
Весь вопрос заключаетсялишь в установлении таких правил имитации, при соблюдении которых модель нестанет ложной. Среди ученых «старого» поколения бытует соответствующеемнение, согласно которому «в процессе выбора системной модели следуетучитывать различную степень их изученности и по возможности избегатьиспользования моделей, не имеющих развитого математического аппарата».Если придерживаться их мнения, то можно считать, что риск «заболеть»неадекватностью отражения реальных процессов при имитационном моделированиибудет тем меньше, чем больше будет использоваться соответствующий конкретнойспецифике математический аппарат. На данном основании имитационные модели можноусловно разделить еще на три группы: аналитические, кибернетические и информационные.
В попытке провести тонкуюгрань между указанными группами будем считать, что признаком аналитическогоимитационного моделировании являются те случаи, когда имитация структурного ифункционального пространства моделируемой системы осуществляется на основерешения системы балансовых уравнений с помощью методов линейного, нелинейного,динамического, статистического и другого вида программирования.
Однако отдавать пальмупервенства аналитическим, аналоговым или кибернетическим моделям при имитацииреальных процессов в логистике, видимо, не стоит, поскольку многочисленныеисключения подтверждают другое правило. По нему «в сложных ситуацияхтолько отдельные слагаемые общей проблемы поддаются аналитическим оценкам какиз-за отсутствия пока необходимых зависимостей, так, и это, пожалуй, главное,из-за невозможности в ряде случаев ввести шкалу измерений, „имеющуюсмысл“. Это свойство познания действительности образует множество видовинформационных моделей, которые, неся в себе все основные признаки и правилапостроения имитационных моделей с опорой на формальный и неформальный аппаратанализа, становятся моделями синтетического порядка, способными в конечномитоге приобрести более высокую практическую ценность по сравнению сконцептуальными и аналитическими моделями.
Но даже еслиинформационная модель удовлетворяет всем описанным выше требованиям, объемполучаемых от нее сведений становится настолько обширным, что их обработка можетоказаться мало эффективной. Требуется дальнейшее совершенствование программныхсредств путем разработки рациональных процедур формирования и использованияобобщенной информации. Такие системы поиска и обработки необходимых данных ужепоявились и стали широко использоваться в Интернете. Одна из них, получивназвание „ASK JEEVES“ (сервис умного поиска), быстро завоевывает мир,а ее зачинатель (Стив Берковец) стал одним из наиболее процветающих бизнесменовСША.
Трудно себе представить,чтобы „сервис умного поиска“ был вне рамок диалогового управления соперативным определением функциональных и информационных связей междуэлементами логистической инфраструктуры. В противном случае, каким образомможно оперативно выработать и привязать оптимальные управляющие параметры к соответствующимгоризонтам и фазам процесса управления? Возможность проведения итеративнойдиалоговой процедуры подразделяет информационные системы еще на дверазновидности: диалоговые и простые, т.е. с выдачей для традиционного (безобратной связи) анализа таблиц и отношений. Здесь следует признать, чтоинформационные модели бизнес-процесса А. Шеера, которые в последние годы всешире начинают применяться для решения логистических задач, как раз и можноотнести к диалоговым системам, имеющим элементы „ASK JEEVES“.
При более близкомзнакомстве с подобными информационными моделями можно обнаружить, что ихустройство во многом основано на использовании символических моделей,разделяющихся в свою очередь на языковые и знаковые (телеологические). В основеязыковых моделей лежит строго зафиксированный определенным машинным языком(FORSIM, GPSS, SIMULA, SIMSCRIPT, BOSS, SOL, DYNAMO, MIMIC, и др.) набор однозначныхпонятий, а в знаковых с помощью различных знаков (кванторов, предикатов,обозначений элементов из теории множеств и т.п.) отображается набор необходимыхпонятий, благодаря чему в отдельных символах дается описание какого-либореального объекта. Можно сказать, что всевозможные реляционные языки исемантические сети, основанные на алгебре отношений в совокупности с быстроразвивающимся аппаратом фреймов и слотов, расширяют возможности создания иидентификации средств представления элементов, связей и предметов логистическойдеятельности, что в конечном итоге способствует появлению и развитию „ASKJEEVES“ в логистике.
Практически всеобозначенные выше типы, группы и виды моделей можно структурировать по такназываемым признакам функционального и иерархического порядков. В частности, попризнаку целевого назначения модели разделяются на функциональные, структурные,организационные, управляющие, обеспечивающие, а также модели данных и моделивыхода. По способам управления системой иногда в логистике используются такназываемые модели „толкающего“ и „тянущего“ типов. Модельтакже может получить название от преобладающего вида моделируемого потока:товарная, финансовая, управления, ресурсов, продуктов и т.д.
Градация по степениобобщения объектов моделирования образует локальные, корпоративные, региональные,отраслевые, республиканские и другие виды моделей. Каждую из них можнодекомпозировать в зависимости от специфики решаемых задач. Например, локальнаяоперационная модель (ЛОМ) может быть предназначена для исследования проблемуправления транспортом, финансами, ресурсами.
Практически все областилогистической деятельности пронизывает подсистема управления запасами (УЗ).Считаясь относительно молодой отраслью исследования операций, теория управлениязапасами уже располагает несколькими сотнями моделей, которые детальноклассифицируются по нескольким десяткам признаков. Приводить их в полном объемеимеет смысл лишь при создании компьютерной базы знаний по УЗ. Здесь достаточноограничиться укрупненной классификацией, которая различает модели по: числу номенклатур;числу складов; характеру восполнения; характеру спроса; способу рассмотрениядинамики; целевой функции; стратегии восполнения; способу контроля уровнязапаса; учету недостач; задержке поставок
Кроме того, в зависимостиот характера изучаемых процессов все модели могут быть разделены надетерминированные и стохастические, статические и динамические, непрерывные идискретные. Однако в указанном „чистом“ виде логистические процессы,и, следовательно, модели, встречаются крайне редко, особенно в детерминированной,статической и непрерывной формах, что сопряжено, главным образом, снестационарным и независимым характером спроса. Типология моделей в логистикепроизводна от понятия „логистическая система“, которое, как известно,в силу своей громадной концептуальной емкости и многообразия промежуточных формсуществования в реальной практике окончательно не установлено. Аморфноепредставление о сущности и нюансах логистической деятельности не способствуетсозданию эффективного методологического инструментария в виде модельного ряда,учитывающего специфику и фазы существования объекта логистизации. С другойстороны, неразвитость аппарата моделирования в логистике тормозит развитие еекак науки.
Наиболее часто влогистике применяется имитационное моделирование. Имитационноемоделирование – в нём закономерности, определяющие характер количественныхотношений остаются непознанными, логистический процесс остаётся чёрным ящиком.Например, мы нажимает на кнопки телевизора, получая результат, не знаем, какиеименно процессы происходят внутри его.
Основные процессыимитационного моделирования.
1. Конструирование моделиреальной системы.
2. Постановкаэкспериментов на этой модели.
Цели: понять поведениелогистической системы; выбрать стратегию обеспечивающую наиболее эффективноефункционирование логистической системы. Как правило, имитационное моделированиеосуществляется с помощью компьютеров. Основные условия, при которыхрекомендуется применять имитационное моделирование.
1. Не существуетзаконченной постановки данной задачи, либо ещё не разработаны аналитическиеметоды решения сформулированной математической модели.
2. Аналитические моделиимеются, но процедуру столь сложны и трудоёмки, что имитационное моделированиедаёт более простой способ решения задач.
3. Аналитические решениясуществуют, но их реализация не возможна вследствие недостаточнойматематической подготовки персонала.
Достоинствомимитационного моделирования является:
1. Этим методом можнорешать более сложные задачи.
2. Данные модели позволяютдостаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которыесоздают трудности при аналитическом исследовании.
3. При имитационноммоделировании воспроизводится процесс функционирования системы во времени.
4. Сохраняется логическаяструктура. Недостатки имитационного моделирования.
Недостатки:
1. Исследования с помощьюэтого метода обходятся дорого.
2. Необходимвысококвалифицированный специалист-програмист.
3. Необходимо большоеколичество машинного времени.
4. Модели разрабатываютсядля конкретных условий и не могут применяться для других похожих моделей.
5. Велика возможностьложной имитации. Это может произойти даже при незначительных изменениях вреальных условиях.
Описание имитационноймодели можно завершить словами Р. Шеннона: «Разработка и применениеимитационных моделей в большей степени искусство, чем наука. Следовательно,успех или неудача в большей степени зависит не от метода, а от того, как онприменяется».
2. Анализ ABC-XYZ в управлении материальными запасами
Важным инструментомуправления материальными запасами является ABC/XYZ анализ. Суть методазаключается в распределении запасов по трем группам в зависимости отпривлекательности (ABC) или устойчивости тенденции оборачиваемости (XYZ). Привлекательностьзапаса и устойчивость тенденции оборачиваемости можно оценивать по различнымкритериям. В решении поддерживаются три показателя: выручка, маржа и количество.
В решении можно создаватьразличные каталоги для классификаций ABC и XYZ. Каждый такой каталогориентирован на использование одного из поддерживаемых критериев оценки ипозволяет задавать процентное соотношение между группами A, B и C (дляклассификации XYZ — между ее группами). На основании этих каталогов можноформировать классификации товаров на группы ABC и XYZ. Каждая такаяклассификация формируется для формата (группы) предприятий, или для отдельного производства.
При разборе методабалльной оценки, для ситуаций принятия решения характерна необходимость выбораиз многих альтернатив. Тот факт, что не все альтернативы имеют одинаковоезначение с точки зрения влияния на общий результат, обусловливает зависимостькачества решения от выявления важнейших факторов и нахождения возможностейвлияния на них. Метод, с помощью которого отдельные элементы классифицируются инаглядно представляются по степени их важности для определенной проблемы,называется АБС анализом.
Исторически происхождениеметода связано с решением снабженческих проблем, а именно с необходимостьюконцентрации усилий на тех продуктах, которые имеют наибольший вес в общейстоимости сырья и материалов. В принципе АБС анализ имеет очень широкую областьприменения, поскольку в соответствии с исследуемыми величинами (например,товары, клиенты) классификации могут быть подвергнуты самые разные области.
АВС анализ опирается нагипотезу о том, что в реальности нередко 20% элементов обеспечивают около 80%результата. Эта гипотеза основывается на так называемом принципе Парето,который был выдвинут итальянским экономистом Парето (1848-1923) и утверждает,что в пределах заданной группы или совокупности отдельные объекты имеют гораздобольшее значение, чем то, которое соответствует их доле в численности этой группы.
Примером АВС анализаможет послужить установление приоритетов выполнения управленческих задач.Важнейшие задачи (А-группа), которыми менеджер занимается каждый день, занимаютоколо 15% его общего рабочего времени. Их ценность, в смысле вклада вдостижение целей, находится в пределах 65%. Задачи средней значимости(В-группа) занимают около 20% времени и имеют долю в результате также около20%. Малозначимые задачи требуют, напротив, около 65% времени и обеспечиваютлишь примерно 15% достижения целей. Графически связь между объемом задач изначимостью (ценностью) задач с выделением групп А, В, С представлена на рис
/>
Опираясь на примериспользования АВС анализа для исследования распределения времени менеджера,можно выделить следующие этапы:
a) составление перечнявсех задач, которые необходимо выполнить в течение определенного времени(неделя, день);
b) упорядочение задач поих значимости и важности (в последовательности убывания значимости);
c) присвоение каждойзадаче номера;
d) оценка задач по АВСпринципу: первые 15% относятся к А-группе (очень важные, нельзя делегировать,имеют большое значение для выполнения функции); следующие 20% — В-группа(важные, значительные, можно делегировать); остальные 65% — С-группа (менееважные, незначительные, обязательно делегировать);
e) проверка распределениявремени на предмет соответствия важности задач: 65% времени для А-группы; 20%времени для В-группы; 15% времени для С-группы.
f) проведениекорректирующих мероприятий с целью последовательной ориентации на А-задачи.
g) проверка В-задач иС-задач на возможность делегирования.
Область применения АВС-анализараспространяется наряду с установлением временных приоритетов на множестводругих задач. Часто используемый вариант — классификация клиентов предприятия сточки зрения их значимости для успеха фирмы и последующее деление на А-, В-,С-группы. Очень часто АВС-XYZ анализ используется для исследования значимостиотдельных продуктов предприятия, с точки зрения результата (сбыта, прибыли).Это делается для оптимизации структуры сбытовой программы и очистки программыот невыгодных продуктов.
АВС анализ являетсяэффективным методом выделения из множества влияющих факторов и элементов тех,которые имеют особое значение для достижения поставленных целей и поэтомудолжны обладать высоким приоритетом.
Решающее преимущество АБС-анализа заключается в простоте применения, Метод позволяет быстро сделатьвыводы, способствующие уменьшению перегрузки менеджера деталями иобеспечивающие лучший обзор проблемной области. С помощью АБС-анализареализуется возможность последовательной ориентации на принцип Парето, концентрирующийдеятельность на важнейших аспектах проблемы. Деятельность концентрируется нарешении важнейших задач, в результате появляется возможность целенаправленногоуменьшения затрат на остальные сферы.
Слабое место АВС-анализазаключается в поиске объективных критериев оценки элементов, критериев, которыеимеют решающее значение для достижения результата. Данная проблема решаетсяотносительно просто для количественно измеримых факторов (есть объективныемеры, которые можно использовать для сравнения). Для качественных критериев(например, качество производственной программы) характерны существенно большиетребования к прини
XYZ-анализ – изучениестабильности продаж, – обычно используется вместе с ABC-анализом, позволяющимвыделить ключевые для фирмы-продавца товары.
Существует два методаорганизации закупок. Условно их называют подходами «от продаж» и «от склада».Первый, по сути, есть просто аккумулирование опыта общения с клиентами.
Управление «от склада»означает опору не на качественную информацию, а на данные предшествующихпериодов. На их основании строятся прогнозы на будущее. Именно при этихусловиях хорошо работают методы SIC (статистического контроля запасов,statistical inventory method), к которым относятся ABC- и XYZ-анализ.
Смысл XYZ-анализа визучении стабильности продаж. Если ABC-анализ позволяет определить вкладконкретного товара в итоговый результат (чаще всего в общую прибыль компанииили в стоимость запасов), то XYZ-анализ изучает отклонения, скачки,нестабильность сбыта.
В категорию X включаюттовары со стабильными продажами. Если каждый рабочий день магазин продает стоплюс-минус пять пакетов молока, то этот продукт попадает в данную категорию.
Для группы Y допускаютсяболее значительные отклонения.
В категории Z оказываютсятовары, продажи которых точно прогнозировать невозможно, слишком великиколебания.
Цель XYZ-анализа –дифференциация товаров (номенклатуры) по группам в зависимости от равномерностиспроса и точности прогнозирования.
Для распределения товаровпо этим категориям существует весьма несложный статистический аппарат. Присравнении данных используется формула расчета коэффициента вариации.
Методика XYZ-анализа
Основная идея XYZ анализа– группировка объектов по степени однородности исследуемого показателя (покоэффициенту вариации).
Отметим, что XYZ-анализкорректно работает только в случае нормального (гауссова) распределения данных.Впрочем, по мере увеличения полученных статистических данных распределение присоблюдении некоторых естественных условий становится все ближе к гауссову.
Первый шаг: Определитьобъекты анализа. Варианты: клиент, поставщик, товарная группа/подгруппа,номенклатурная единица и т. п.
Второй шаг: Определитьпараметр, по которому следует проводить анализ объекта. Варианты: среднийтоварный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество единицпродаж, шт.; количество заказов, шт. и т.п.
Третий шаг: Определитьпериод и количество периодов, по которым необходимо сделать анализ. Варианты:неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год.
Общие рекомендации:Период должен оказаться не меньше, чем горизонт планирования, принятый в вашейкомпании. Интересная ситуация возникает, скажем, при анализе продаж и товарныхзапасов в фирмах, торгующих бытовой техникой, строительными материалами,запасными частями для автомобилей и т.п. Финансовый план часто составляется намесяц, а реально необходимый горизонт планирования должен быть на полгода.Анализ данных с периодом меньше квартала просто не имеет смысла. Все товарыпопадают в категорию Z.
Четвертый шаг: Определитькоэффициент вариации для каждого анализируемого объекта. Формула коэффициентавариации приведена выше.
Пятый шаг: Отсортироватьобъекты анализа по возрастанию значения коэффициента вариации; далее определитьгруппы X, Y и Z.
Этот коэффициентпоказывает (в процентах) степень отклонения данных от среднего значения.Высокие его значения наглядно иллюстрирует старая шутка статистиков: «Сидеть наплите с головой в холодильнике в среднем неплохо». Номенклатурные позиции (позападной терминологии, SKU – stock keeping unit) со значением коэффициентавариации от 0 до 10% попадают в категорию X, от 10 до 25% – в категорию Y,остальные – в категорию Z. Впрочем, это примерное распределение. Построение кривойXYZ во многих случаях позволяет точнее установить эти интервалы – по точкамперегиба.
Лучше всего применятьXYZ-анализ в сочетании с ABC-анализом (хотя и он один даст отделу логистикисущественную информацию). При этом весь ассортиментный ряд делится на девятькатегорий товаров.
Эксперты акцентируютвнимание на том, что интегрированный ABC(XYZ)-анализ – лишь средство поддержатьпринятие решений. Построение матрицы не разделит товары на «плохие» и«хорошие», не выявит товары, подлежащие немедленному выводу из спискапродаваемых. Всегда необходим дополнительный анализ. В категории CZ частооказываются сопутствующие товары вроде спецодежды или чистящих средств для продаваемыхмеханизмов. Они приносят мало дохода и закупаются клиентами нерегулярно. Вкатегорию CX у магазинов-дискаунтеров попадут хлеб, соль и спички. Эти товарыдолжны быть в наличии – не найдя их, покупатель может больше не прийти вмагазин.
И все-таки польза отинтегрированного анализа несомненна. Он служит основой управления запасами,позволяет определить «точку заказа». Для категории AX, учитывая ее финансовуюзначимость и предсказуемость, должны устанавливаться жесткие нормативы,соблюдению которых нужно уделять особое внимание. Для этой группы товаров рекомендуетсяежедневно проверять остатки, установив четкую календарную (дата) илистатистическую (по оставшемуся на складе объему запасов) точку заказа новыхпартий.
Матрица интегрированногоанализа может использоваться даже для распределения административных ресурсов.Категория AX должна обслуживаться самыми опытными и квалифицированнымисотрудниками, а группу товаров, попавших в «клетку» CZ, можно доверить новичкамначинается. Им будет несложно работать с категорией, где заказы происходятреже, допуски по отклонениям выше, и жестко лимитируется лишь сумма,расходуемая на данную товарную позицию за определенный период.
Наглядность результатовABC(XYZ)-анализа позволяет использовать его как аргумент в общении сруководителями, чтобы подтолкнуть их к определенным действиям.
Используя XYZ-анализ,надо помнить о нескольких существенных ограничениях. Прежде всего, требование кобъему используемых данных. Чем их больше, тем надежнее окажутся полученныерезультаты. Число исследуемых периодов должно быть не менее трех.
Не удастся применитьстатистические методы в случае динамично меняющейся ситуации, например, привыводе на рынок нового товара (аналогами которого компания до сих пор не торговала)или однократного приобретения каких-то товарных позиций. Когда количествопродаж новинки еженедельно растет, XYZ-анализ ничего не даст, товар неизбежнопопадет в «нестабильную» группу Z, XYZ лишен смысла и для предприятий иликомпаний, работающих под заказ, подобные прогнозы им просто не нужны.
Периодичность анализа –дело для каждой компании сугубо индивидуальное.
Весьма серьезно нарезультат расчетов может влиять сезонность. Вот типичный случай. Компанияинформирована о повышении сезонного спроса, необходимый запас товаровприобретен или произведен. Но из-за скачков продаж товар скатывается в «непредсказуемую»категорию Z Кроме того, существуют целые сегменты рынка, где применениеXYZ-анализа будет совершенно бесполезно.
Практическое задание №1
Задание «Сделать иликупить»
Дано:
Фирма производит исбывает три компонента. Перед руководителем отдела поставки было поставленозадание — выучить цены на мировом рынке. Выучены такие ценовые и стоимостныепоказатели (табл. 1)
Для решения заданиярассчитаем коэффициент варианта k по формуле
k=100+N/100
100+11/100=1,11
Таблиця 1. Исходнаяинформация для принятия управленческого решения “сделать или купить”
Показатели Компонент X Y Z Объем производства, ед. 22200 44400 88800 Затраты основных средств, грн. 0,888 1,11 0,444 Затраты на оплату работы основных производственных работников (на ед. продукции), грн. 1,776 1,998 0,888 Прямые витраты на единицу продукции, грн. 0,444 0,666 0,222 Постоянные затраты на единицу продукции, грн. 0,888 1,11 0,444 Цена реализации единицы продукции, грн. 4,44 5,55 2,22 Импортная закупочная цена, грн. 3,052 4,662 2,22Найти:
1. Предложите рекомендации руководителюфирмы относительно возможности компонента, исходя только из затрат
2. Определите размер прибыли в случае собственного производства всехкомпонентов
3. Определите, повлияют ли рекомендации по закупке (пункт 1) и на прибыльи в какой мере?
Решение:
При разработке рекомендаций относительновозможности закупки компонента необходимо принять во внимание толькорелевантные затраты на доходы, величина которых непосредственно зависит отпринимаемого решения. Затраты на обе альтернативы — закупку либо собственное производство— представлены в табл.2
Таблица 2. сравнительныйанализ двух альтернатив (закупки либо собственного производства)
Релевантные затраты Компонент X Y Z виробництво закупівля виробництво закупівля виробництво закупівля Затраты основных материалов на единицу продукции, грн. 0,888 - 1,11 - 0,444 - Затраты на оплату труда основных производственных работников (на единицу продукции), грн. 1,776 - 1,998 - 0,888 - Прямые затраты на единицу продукции, грн. 0,444 - 0,666 - 0,222 - Импортная закупочная цена, грн. - 3,052 - 4,662 - 2,22 Вместе релевантные затраты на единицу продукции, грн. 3,108 3,052 3,774 4,662 1,554 2,22Результаты расчетовбазирующихся только на расходах, показывают, что фирма должна закупать компонент Х.
Рассчитаемразмер прибыли в случае собственного производства всех компонентов (табл. 3)
Таблица3. Расчет размера прибыли в случае собственного производства всех компонентов
Показатели Компонент X Y Z 1 объем производства, ед. 22200 44400 88800 2 Расходы основных материалов на единицу продукции, грн 0,888 1,11 0,444 3 Расходы на оплату труда основных производственных рабочих (на единицу продукции), грн. 1,776 1,998 0,888 4 Прямые расходы на единицу продукции, грн. 0,444 0,666 0,222 5 Постоянные расходы на единицу продукции, грн. 0,888 1,11 0,444 6 Себестоимость одной единицы продукции, грн 3,996 4,884 1,998 7 Цена реализации единицы продукции, грн 4,44 5,55 2,22 8 Прибыль от одной единицы продукции, грн 0,444 0,666 0,222 9 Прибыль на весь объем производства, грн 9856,8 29570,4 19713,6 10 Общая прибыль, грн 59140,8Сделаем расчет величины прибыли с учетомрекомендаций, приведенных в табл.2
Таблица 4. Расчет размераприбыли при комбинированном варианте (закупка или собственноепроизводство)
Показатели Компонент X Y Z 1 Объем производства, ед. 22200 44400 88800 2 Расходы основных материалов на единицу продукции, грн. - 1,11 0,444 3 Расходы на оплату труда основных производственных рабочих (на единицу продукции), грн. - 1,998 0,888 4 Прямые расходы на единицу продукции, грн. - 0,666 0,222 5 Постоянные расходы на единицу продукции, грн. 0,888 1,11 0,444 6 Импортная закупочная цена, грн. 3,052 - - 7 Себестоимость одной единицы продукции, грн 3,94 4,884 1,998 8 Цена реализации единицы продукции, грн. 4,44 5,55 2,22 9 Прибыль от одной единицы продукции, грн. 0,5 0,666 0,222 10 Прибыль на весь объем производства, грн. 11100 29570,4 19713,6 11 Общая прибыль, грн. 60384Таким образом,проведенные расчеты показали, что при использовании комбинированного вариантафирма сможет получить прибыль в размере 60384 тыс. грн., что на 1243,2 тыс. грн. больше самостоятельного производства всех компонентов.
Практическое задание № 2
Задача размещенияраспределительных центров
На территории района расположено 8 магазинов,которые торгуют продовольственными товарами, их координаты (в прямоугольной системе координат),а также месячный грузооборот приведены в таблице 5. На основе исходных данных найти координаты точки (Xсклад,Усклад), в которых рекомендовано организовать работураспределительного характера, а также построить точки, в которых были размещенымагазины и склад на одном графике.
Таблица 5. Грузооборот икоординаты магазинов, которые обслуживаются
№ магазина координата Х, км. координата Y, км. Товарооборот т/мес. 1 11,1 11,1 15 2 25,53 45,51 10 3 53,28 65,49 20 4 39,96 29,97 5 5 66,6 37,74 10 6 74,37 22,2 20 7 89,91 32,19 45 8 117,66 49,95 30/>
/>
Определим координаты центра весагрузовых потоков (Xсклад, Усклад) то есть точки, в которых может бытьрасположен распределительный склад по формулам:
/> />
Де Ві— грузооборот і-го потребителя, Xі, Yі — координати і-го потребителя,n — количество потребителей
/>/>/>
/>/>/>
Ответ: координати склада Xсклад, =73,65, Yсклад= 35,16.<sub/>
Использованная литература
1. Виробничалогістика, навч. Видання під ред. Танькова К.М., Тридід О.М., та КолодізеваТ.О., “Інжек”, 2004р.
2. Логістика,конспект лекцій під ред… Тридід О.М., Колодізева Т.О., ГолофаеваІ.П., ХНЕУ,2004р.
3. БауерсоксД.Д. Логістика: интегрированая цель поставок., М.-2001г., 640с.
4. МиротинЛ.Б. Транспортная логістика: уч. Пособие, М. 1996г., 212с.
5. Неруш Ю.М. Логистика 2006 г