Всё, что было сказано выше – это некая идеология логистики. Перейдём к технике. С чего практически начинают внедрять логистику?
Есть хорошее правило – идти от простого к сложному, а не от сложного к невыполнимому. Самое простое в логистике – это АВС-анализ (правило 20/80, закон Парето). С него и начнём.
Кроме АВС-анализа, в данном разделе будет рассказано также о менее распространённом, но достаточно известном XYZ-анализе. ABC- и XYZ-анализы применяются в любом компоненте логистике: закупочной, управлении запасами и т.д. Поэтому мы и вынесли их в начало, не привязывая к конкретному компоненту.
АВС-анализ
Есть известное правило в бизнесе, да и не только в бизнесе: 20% усилий приносят 80% результата. Данное правило часто называют также правилом 20/80 или законом Парето. Справедливости ради надо сказать, что закон Парето придумал не живший на границе 19-20 веков профессор экономики Лозанского университета ВильфредоПарето, а один из основоположников менеджмента качества, американец Джозеф Джуран, который в одной из своих публикаций приведённое выше и открытое им универсальное правило по ошибке, как он позже сокрушался, назвал законом Парето, что и пошло гулять по миру.
Применяя это правило к сырью, комплектующим, готовой продукции промышленного предприятия или к товарам торговой компании, можно сделать очень простой шаг по внедрению логистики.
Определите перечень товаров (готовой продукции), которые в совокупности дают Вам 80% дохода или прибыли. В этом списке почти наверняка окажется около 20% наименований (групп) товаров. Назовите этот список А. Далее определите перечень товаров, приносящих Вам ещё 15% дохода. Обычно здесь оказывается около 30% наименований. Назовём данный список В. Оставшиеся товары отнесём в группу С.
Группа
|
Количество
|
Доход
|
А
|
20%
|
80%
|
В
|
30%
|
15%
|
С
|
50%
|
5%
|
Аналогично можно поступить с сырьём, комплектующими. Только последние, конечно же, классифицируют не по доходу, а по стоимости закупки и хранения.
Зачем всё это надо? Для того, чтобы по-разному управлять разными запасами. Например, дорогие запасы группы А закупать более мелкими партиями, чтобы не омертвлять капитал, а также чаще и точнее проводить их инвентаризацию. Наоборот, запасы группы С закупать большими партиями, а инвентаризацию проводить «на глаз».
Многие компании делают подобный анализ, даже не зная, что они проводят именно АВС-анализ.
После проведения подобных расчётов, самое важное, не принимать резких решений, не бросаться в крайности.
Пример. Владелец магазина, определив среди своего товара группу С, приносившую мизерный доход, перестал её закупать. Доходы резко упали, гораздо больше, чем на предполагаемые по закону Парето 5%. Когда обсуждалась данная ситуация, то пришли к следующим выводам: во-первых, АВС-пропорция сместилась на оставшиеся товары; во-вторых, покупателю важна возможность выбора, важно, чтобы глаза разбегались, приобретает-то он всегда одно и то же, но в магазины с бедным ассортиментом заходит менее охотно. Пришлось вернуть в магазин группу С.
Пример АВС-анализа для запасов по их стоимости.
Годовое потребление сырья
Вид
сырья
|
Стоимость единицы сырья
|
Годовое потребление, шт.
|
Годовое потребление, руб.
|
Годовое потребление, %
|
1
|
0.05
|
50.000
|
2.500
|
34.3
|
2
|
0.11
|
2.000
|
220
|
3.0
|
3
|
0.16
|
400
|
64
|
0.9
|
4
|
0.08
|
700
|
56
|
0.8
|
5
|
0.07
|
4.800
|
336
|
4.6
|
6
|
0.15
|
1.300
|
195
|
2.7
|
7
|
0.20
|
17.000
|
3.400
|
46.7
|
8
|
0.04
|
300
|
12
|
0.2
|
9
|
0.09
|
5.000
|
450
|
6.2
|
10
|
0.12
|
400
|
48
|
0.6
|
Итого
|
|
81.900
|
7.281
|
100
|
Ранжирование
| Вид сырья |
Годовое потребление, шт. |
Годовое потребление, руб. |
Годовое потребление, % |
Годовое потребление нарастающим итогом, % |
| 7 |
17.000 |
3.400 |
46.7 |
46.7 |
| 1 |
50.000 |
2.500 |
34.3 |
81.0 |
| 9 |
5.000 |
450 |
6.2 |
87.2 |
| 5 |
4.800 |
336 |
4.6 |
91.8 |
| 2 |
2.000 |
220 |
3.0 |
94.8 |
| 6 |
1.300 |
195 |
2.7 |
97.5 |
| 3 |
400 |
64 |
0.9 |
98.4 |
| 4 |
700 |
56 |
0.8 |
99.2 |
| 10 |
400 |
48 |
0.6 |
99.8 |
| 8 |
300 |
12 |
0.2 |
100.0 |
| Итого |
81.900 |
7.281 |
100 |
|
Классификация по АВС-категориям
Категория
|
Виды
сырья
|
Количественная доля
|
Стоимостная
доля
|
A
|
7, 1
|
20
|
81.0
|
B
|
9, 5, 2, 6
|
40
|
17.5
|
C
|
3, 4, 10, 8
|
40
|
2.5
|
Часто компаниям бывает недостаточно ранжирования только по одному показателю (доход, прибыль, оборачиваемость и т д.). Ничего сложного. Надо только двигаться постепенно – один показатель, потом два, потом три и т.д., а не сразу десяток – есть опасность захлебнуться. Допустим, Вы сделали АВС-анализ продукции по показателю «доход». Естественно, возникает желание оценить ещё и прибыль каждого вида продукции. Делается ещё один АВС-анализ по показателю «прибыль», получается следующая матрица:
ПрибыльДоход
|
А
|
В
|
С
|
Итого
|
A
|
АА 4%
|
АВ 6%
|
АС 10%
|
20%
|
В
|
ВА 6%
|
ВВ 9%
|
ВС 15%
|
30%
|
С
|
СА 10%
|
СВ 15%
|
СС 25%
|
50%
|
Итого
|
20%
|
30%
|
50%
|
100%
|
Возникает не три группы: А, В и С, а девять. В таблице указаны проценты, соответствующие количеству наименований продукции. Если компания в состоянии справиться с таким объёмом информации, то можно подключать следующий показатель, например, оборачиваемость, и т.д. Делать подобный анализ несложно и в Excel:http://upravlenie-zapasami.ru/excel/ – но можно применять и, так называемые, OLAP (Online Analytical Processing)-системы – программные продукты, специально предназначенные для подобного рода многомерного анализа.
В экономике часто применяются кривые Лоренца (иногда называемые кривыми Парето), показывающие накапливаемый, кумулятивный результат, то, что у нас называется «нарастающим итогом». Для АВС-анализакривая Лоренца выглядит следующим образом:
Мы говорим о логистике, но закон Парето ввиду его всеобщности применим и к другим компонентам менеджмента. Например, можно классифицировать потребителей по практически тем же показателям: доходу, прибыли, головной боли и т.п.
XYZ-анализ
Если АВС-анализ достаточно широко известен, то XYZ-анализ применяется гораздо реже ввиду его чуть более тонкого содержания. Но ничего особо сложного в нём нет, надо только вспомнить математическую статистку или разобраться в её основах для не изучавших данный предмет ранее. Как показывает наша практика, ничего непреодолимого в этом нет.
XYZ-анализ предназначен для учёта неопределённостей, возникающих в логистическом потоке. Чаще всего рассматривают неопределённости спроса на продукцию, но также и неопределённости поставок и производства.
Немного отвлечёмся. Философско-логистический вопрос: зачем нужны запасы? В частности, затем, чтобы компенсировать возможный ущерб от неопределённостей. Запасы необходимы в тех местах логистической цепочки, где возникают неопределённости. Мы об этом ещё поговорим более подробно в разделе, посвящённом управлению запасами. А пока вернёмся к XYZ-анализу. Данный анализ позволяет учитывать предсказуемость спроса на продукцию, потребления запасов сырья в производстве и поставок от Ваших поставщиков.
Группа
|
Количество
|
Коффициент вариации
|
X
|
50%
|
0-10%
|
Y
|
30%
|
10-25%
|
Z
|
20%
|
>25%
|
Коэффициент вариации – это отношение среднего квадратичного отклонения к математическому ожиданию случайной величины. В качестве случайной величины в зависимости от задачи могут выступать продажи, потребление сырья в производстве, поставки. Группа Х является наиболее прогнозируемой, Z – наименее.
Как ранее рассматривалась возможность одновременного применения АВС-анализа по нескольким показателям, также можно одновременно применять АВС- и XYZ-анализы.
|
X
|
Y
|
Z
|
A
|
AX
|
AY
|
AZ
|
B
|
BX
|
BY
|
BZ
|
C
|
CX
|
CY
|
CZ
|
Ещё раз повторим, зачем всё это нужно, – чтобы по-разному управлять различными группами. Например, рассмотрим торговую компанию, продающую то же, что и закупает. Если какая-либо продукция попала в группу AX, это означает, что она приносит хороший доход (если АВС-анализ сделан по показателю «доход») и предсказуемо продаётся (XYZ-анализ сделан по показателю «объём продаж в штуках»). Поэтому данной группой можно управлять, что называется, Just in Time (точно вовремя), т.е. закупать её в минимальном количестве, чтобы не омертвлять капитал в запасах. При этом также предполагается, что, во-первых, данная продукция дорогая (попадает в группу Апо показателю «себестоимость»), т.е. омертвление капитала существенно, и, во-вторых, поставщики предсказуемо поставляют данную продукцию (попадает в группу Х по показателю «время поставки»).
Александр Корчагин
Копирование статьи возможно только вместе с этим текстом, с обязательным указанием автора, и ссылки на первоисточник: http://upravlenie-zapasami.ru/
1
