7.4. Використання авс та хуz- аналізу для визначення логістичної стратегії управління запасами

Усі розглянуті вище системи управління запасами пов'язані з певним порядком контролю їх фактичного рівня на складах, що часто вимагає ви­трат фінансових, трудових та інформаційних ресурсів, особливо для багатономенклатурних запасів. Однак зазвичай із загального числа наймену­вань найбільша вартість запасу (або основна частка витрат на управління ними) припадає на відносно невелику їх кількість. Дану залежність демон­струє АВС-аналіз [3].

У загальному випадку АВС-аналіз є методом, за допомогою якого визначають ступінь розподілу конкретної характеристики між окреми­ми елементами якої-небудь множини. У його основу покладено припу­щення, що відносно невелика кількість видів товарів, які повинні неод­норазово закуповуватися, складає велику частину загальної вартості товарів, що закуповуються.

В основі методу АВС лежить так зване правило Паретто. Від­повідно до методу Паретто безліч керованих об'єктів поділяється на дві неоднакові частини (80/20). Широко розповсюджений у логістиці ме­тод АВС пропонує глибший поділ — на три частини.

Щодо управління матеріальними запасами аналіз АВС – спосіб нормування і контролю за станом запасів, який полягає в розбитті но­менклатури реалізованих товарно-матеріальних цінностей на три нерівнопотужних підмножини А, В і С на основі деякого формального алгоритму [14].

Для проведення АВС-аналізу необхідно:

1. встановити вартість кожного товару (за закупними цінами);

2. розташувати товари за зменшенням ціни;

3. розбити товари на групи залежно від їх питомої ваги в загальних витратах на придбання.

Залежно від витрат товарні запаси поділяються на три групи – А, В, С за їх питомою вагою в загальних витратах на придбання. Найбільш розповсюдженою є така кла­сифікація:

Група «А»: найбільш дорогі та коштовні товари, на частку яких припадає приблизно 75-80% загальної вартості запасів, але вони скла­дають лише 10-20% загальної кількості товарів, які знаходяться на зберіганні.

Група «В»: середні за вартістю товари. їх частка в загальній сумі за­пасів складає приблизно 10-15%, але у кількісному відношенні ці запа­си складають 30-40% продукції, яка зберігається.

Група «С»: найдешевші. Вони становлять 5-10% від загальної вар­тості виробів, які зберігаються, і 40-50% від загального обсягу зберігання.

Аналіз АВС показує значення кожної групи товарів. Зазвичай на 20% всіх товарів, які знаходяться в запасах, припадає 80% всіх витрат. Виходячи з цього, для кожної з трьох груп товарів закладається різний ступінь деталізації під час планування та контролю.

Аналіз АВС дозволяє класифікувати асортиментні одиниці за їх вартістю. Принцип диференціації асортименту в процесі аналізу ХYZ інший – тут весь асортимент поділяють на три групи залежно від рівномірності попиту і точності прогнозування [3, 14].

У групу «X» включають товари, попит на які рівномірний, або мо­же незначно коливатися. Обсяг реалізації за товарами, включених у да­ну групу, добре передбачається.

У групу «Y» включають товари, які споживаються в обсягах, що ко­ливаються. Зокрема, в цю групу можуть бути включені товари із сезон­ним характером попиту. Можливості прогнозування попиту за товара­ми групи «Y» — середні.

У групу «Z» включають товари, попит на які виникає лише епізо­дично, будь-які тенденції відсутні. Прогнозувати обсяги реалізації то­варів групи «Z» складно.

Ознакою, на основі якої конкретну позицію асортименту зарахову­ють до групи X, Y або Z, є коефіцієнт варіації попиту (υ) за цією по­зицією:

,

де х_і – і-те значення попиту за оцінюваною позицією;

– середнє значення попиту за оцінюваною позицією за період п;

п – величина періоду, за який зроблено оцінку.

Величина коефіцієнта варіації змінюється в межах від нуля до нескінченності. Поділ на групи X, Y і Z може бути здійснений на основі алгоритму:

1. група X — інтервал 0 < υ < 10%;

2) група Y — інтервал 10% < υ < 25%;

3) група Z — інтервал 25% < υ < ∞.

Результатом спільного проведення аналізів АВС та ХYZ є матриця, яка складається з дев'яти різних класів (рис. 7.4).

	А	В	С
X	Висока споживча вартість	Середня споживча вартість	Низька споживча вартість
	Високий ступінь надійності прогнозу споживання	Високий ступінь надійності прогнозу споживання	Високий ступінь надійності прогнозу споживання
Y	Висока споживча вартість	Середня споживча вартість	Низька споживча вартість
	Середній ступінь надійності прогнозу споживання	Середній ступінь надійності прогнозу споживання	Середній ступінь надійності прогнозу споживання
Z	Висока споживча вартість	Середня споживча вартість	Низька споживча вартість
	Низький ступінь надійності прогнозу споживання	Низький ступінь надійності прогнозу споживання	Низький ступінь надійності прогнозу споживання

Рис. 7.4. Комбінація АВС- та ХYZ-аналізу

Поєднання даних про співвідношення кількості та вартості АВС-аналізу з даними про співвідношення кількості та структури споживан­ня ХYZ-аналізу дозволяють отримати цінні інструменти планування, контролю й управління для системи постачання в цілому, і управління запасами зокрема.