Анализ поставщиков с использованием методики совмещенного ABC_XYZ анализа
Анализ поставщиков с использованием методики совмещенного ABC_XYZ анализа 1
Методика проведения АВС анализа 1
Задание 1. 2
Методика проведения XYZ анализа 2
Алгоритм реализации XYZ-анализа 3
Задание 2. 4
Совмещение результатов АВС и XYZ анализа 5
Условия и ограничения использования ХYZ-анализа: 6
Задание 3. 6
Методика проведения АВС анализа
Идея метода АВС анализа строится на основании принципа Парето: «за большинство возможных результатов отвечает относительно небольшое число причин», в настоящий момент более известного как «правило 20 на 80».
Данный метод анализа получил большое развитие, благодаря своей универсальности и эффективности. Результатом АВС анализа является группировка объектов по степени влияния на общий результат.
Последовательность выполнения АВС-анализа
Определить объекты анализа:
Клиент,
Поставщик,
Товарная группа/подгруппа,
Номенклатурная единица, и т.п.
Определить параметр, по которому будет проводиться анализ объекта
Средний товарный запас, руб.;
Объем продаж, руб.;
Доход, руб.;
Количество единиц продаж, шт.;
Количество заказов, шт. и т.п.
Выполнить сортировку объектов анализа в порядке убывания значения параметра.
Определить группы А, В и С.
Для определения принадлежности выбранного объекта к группе необходимо:
Рассчитать долю параметра от общей суммы параметров выбранных объектов
Рассчитать эту долю с накопительным итогом.
Присвоить значения групп выбранным объектам.
Рекомендуемое распределение:
Группа А – объекты, сумма долей с накопительным итогом которых, составляет первые 50% от общей суммы параметров.
Группа В – следующие за группой А объекты, сумма долей с накопительным итогом которых, составляет от 50 % до 80 % от общей суммы параметров.
Группа С – оставшиеся объекты, сумма долей с накопительным итогом которых, составляет от 80 % до 100 % от общей суммы параметров.
Рекомендации
Сгруппировав товар по одному параметру, сопоставьте полученный результат с другими параметрами.
Группа С может приносить 20% дохода, составлять 50% товарного запаса и занимать 80% площади склада.
Например, 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 получите 20% товаров покупаемые 80% клиентов, а это уже привлекательность товара для клиента и товарооборот Компании.
Этот же результат можно использовать при планировании размещения товара на складе или в торговом зале магазина. Анализ товаров по доходу покажет, на чем Компания зарабатывает деньги, аналогичный анализ по затратам позволит понять куда она их тратит.
Если фирма занимается продажей кафельной плитки или одежды, и сложно собрать данные по номенклатурным позициям, можно сделать анализ по коллекция, а затем внутри коллекции.
Непродуманное сокращение товаров группы С (20% дохода компании) приведет к тому, что через некоторое время оставшиеся товары распределятся по тому же закону, но общий результат вашей деятельности для компании может снизиться на 50%.
Задание 1.
Загрузите файл ABC.xls
В файле приведены данные результатов деятельности некоторой региональной розничной сети за 1 квартал 2002 года.
Добавьте в таблицу графу ИТОГО за 1 квартал и выполните сортировку списка:
Данные, Сортировка -> в поле Сортировать по… указать столбец ИТОГО за 1 квартал и установить ключ В порядке убывания
Рассчитайте итоговую сумму по графе ВСЕГО по поставщикам
Добавьте в таблицу еще 2 графы: Доля в обороте и Доля в обороте с накопительным итогом
Рассчитайте значения в графе Доля в обороте долю каждой позиции от итоговой суммы ВСЕГО по поставщикам
Рассчитайте значения в графе Доля в обороте с накопительным итогом нарастающим итогом
Добавьте в таблицу графу Группа и с помощью логических функций укажите, к какой группе относится каждый их поставщиков (условие распределения групп описаны выше в пункте Рекомендуемое распределение)
Построить диаграмму по графе Доля в обороте с накопительным итогом
Интерпретировать результат
Методика проведения XYZ анализа
Основная идея XYZ анализа состоит в группировании объектов анализа по мере однородности анализируемых параметров (по коэффициенту вариации).
Например, для совершенствования системы логистики предприятия применяется инструмент управления запасами - XYZ-анализ, который представляет собой анализ стабильности продаж отдельных товаров в ассортименте предприятия. Обычно он используется вместе с АВС-анализом, что позволяет выделить ключевые для предприятия товары.
АВС-анализ определяет вклад конкретного товара в итоговый результат, а XYZ-анализ –отклонения , скачки, нестабильность сбыта.
Категория Х – товары со стабильной продажей (например, магазин продает 5 пакетов молока, то этот продукт попадает в данную категорию).
Для группы Y – допускается более значительные отклонения.
В категории Z – оказываются товары, продажи от которых точно прогнозировать невозможно, слишком велики колебания.
Чем меньше разница между реальной продажей за единицу периода (например, за неделю) и средним арифметическим продаж за весь период (например, за квартал), тем белее предсказуемы продажи товара в последующий период.
Цель XYZ-анализа – дифференциация товаров в ассортименте по группам в зависимости от равномерности спроса и точности прогнозирования.
Для распределения товаров по этим группам используется формула расчета коэффициента вариации:
Где, xi – значение параметра по оцениваемому объекту за i-й период;
x – среднее значение параметра по оцениваемому объекту;
n – число периодов.
Значение квадратного корня – стандартное отклонение вариационного ряда. Чем больше этот показатель, тем сильнее анализируемый параметр отклоняется от среднеарифметического значения.
Стандартное отклонение – это абсолютная мера рассеивания вариантов ряда.
Если стандартное отклонение равно 20, то при среднеарифметических значениях 100 и 100000 это будет иметь разный смысл. Поэтому, при сравнении вариационных рядов между собой используют коэффициент вариации.
Коэффициенты вариации 20% и 0,2% позволяют понять, что во втором случае значения анализируемых параметров значительно меньше отличаются от среднеарифметического значения.
XYZ-анализ корректно работает только в случае нормального распределения данных.
Алгоритм реализации XYZ-анализа
Определяются объекты анализа.
Варианты:
покупатель,
поставщик,
товарная группа/подгруппа,
ассортиментная позиция (сорт, модель продукции) и т. п.
Определяется показатель, по которому следует проводить анализ выбранного объекта.
Варианты:
средний товарный запас, р.;
объем продажи, р.;
доход, р.;
количество продаваемых единиц, шт.;
количество поступающих заказов, шт. и т. п.
Определяются период и количество периодов, по которым необходимо сделать анализ.
Варианты:
неделя,
декада,
месяц,
квартал/сезон,
полугодие,
год.
Период анализа должен быть не меньше, чем горизонт планирования, принятый на данном предприятии. Финансовый план в компании часто составляется на месяц, а реально необходимый горизонт планирования должен быть на полгода. Анализ данных с периодом меньше квартала не имеет смысла – все товары попадают в категорию Z.
Например, анализ продаж молока и хлеба в розничном магазине можно проводить по сумме продаж за неделю. Поставки осуществляются каждый день, продажи тоже.
Но если сопоставить между собой продажи молока и дорогого алкогольного напитка (которую заказывают раз в месяц и продают 1 бутылку в 2 недели), то результат будет менее показательный.
При таком периоде 99% ассортимента магазина попадут в категорию «Z», 1% в категорию «Y», тогда можно сделать неверный вывод, что компания работает в экстремальных условиях на непрогнозируемом рынке. В данном случае оптимально будет провести анализ по ежемесячным продажам.
Более интересная ситуация возникает при анализе продаж и товарных запасов в компаниях, торгующих бытовой техникой, строительными материалами, запасными частями для автомобилей и т.п.
Рассчитывается коэффициент вариации для каждого анализируемого объекта по формуле:
Где, xi – значение параметра по оцениваемому объекту за i-й период;
x – среднее значение параметра по по оцениваемому объекту;
n – число периодов.
Объекты анализа сортируются по возрастанию значения коэффициента вариации, и определяются группы X, Y и Z.
Этот коэффициент показывает степень отклонения данных от среднего значения (в процентах).
Категория X – объекты, позиции со значением коэффициента вариации от 0 до 10% .
Категория Y – от 10 до 25% .
Категория Z – коэффициент вариации, по которым превышает 25%.
Это примерное распределение. Стандартные рекомендации здесь отсутствуют.
Во многих случаях установить эти интервалы позволяет построение графика ХYZ по точкам перегиба кривой.
Задание 2.
Загрузите файл XYZ.xls
Исходными данными являются результаты деятельности некоторой региональной розничной сети за 1 квартал 2002 года.
Добавьте в таблицу следующие столбцы и рассчитайте соответствующие значения для всех : ИТОГО за 1 квартал и Среднее значение
Добавьте столбец Коэффициент относительной вариации и вычислите значение с помощью стандартных функций Excel.
Можно для вычисления использовать функцию =КВАДРОТКЛ(ряд до 30 значений) – это числитель подкоренного выражения. Тогда формула вычисления Коэффициента относительной вариации будет иметь вид:
=(КВАДРОТКЛ(C2:E2)/СРЗНАЧ(C2:E2))^0,5/ СРЗНАЧ(C2:E2)
Можно, также использовать функцию = ДИСПР(ряд до 30 значений) – это все подкоренное выражение. Тогда формула станет еще компактней:
=ДИСПР(C2:E2)^0,5/СРЗНАЧ(C2:E2)
Самый простой вариант – использовать функцию
СТАНДОТКЛОНПА(C2:E2)/СРЗНАЧ(C2:E2)
Обратите особое внимание на объекты анализа, у которых есть периоды с нулевыми значениями. Их нужно либо исключить из анализа, либо изменить формулу расчета коэффициента вариации.
Если в ячейке отображается значение 0, то эта ячейка учитывается как значимая.
Если ячейка пустая, то она не учитывается в расчете.
Если 0 – это объективное значение данного параметра, его нужно оставить.
Если товар появился в анализируемый период, то ячейку можно сделать пустой и тогда в расчет попадут только нужные периоды.
Для отображения справочной информации по скольким периодам рассчитано значение данного коэффициента вариации добавьте в таблицу еще один столбец По скольким периодам проводился расчет и введите ячейку формулу =СЧЁТ(C2:E2)
Выполните сортировку объектов анализа по возрастанию значения коэффициента вариации.
Добавьте столбец XYZ группа и составьте формулу с использованием логических функций Excel и определите принадлежность поставщика к одной из групп X,Y,Z:
Рекомендуемое распределение:
Группа X – объекты, коэффициент вариации значение по которым не превышает 10%.
Группа Y – объекты, коэффициент вариации по которым составляет 10% - 25%.
Группа Z – объекты, коэффициент вариации по которым превышает 25%.
Совмещение результатов АВС и XYZ анализа
Эффективнее применять ХYZ-анализ в сочетании с АВС-анализом, хотя и он один дает полезную информацию. В этом случае товары разделяются на девять категорий в соответствии с матрицей, представленной в таблице 1Таблица 1
Матрица интегрированного АВС- и ХYZ-анализа товарооборота предприятия
АХ высокий вклад в сбыт, высокая степень надежности прогноза вследствие стабильности потребления
|
AY высокий вклад в сбыт, средняя степень надежности прогноза вследствие нестабильности
|
АZ высокий вклад в сбыт, низкая степень надежности прогноза вследствие стохастического потребления
|
ВХ средний вклад в сбыт, высокая степень надежности прогноза вследствие стабильности потребления
|
ВY средний вклад в сбыт, средняя степень надежности прогноза
|
ВZ, средний вклад в сбыт, низкая степень надежности прогноза вследствие стохастического потребления
|
СХ низкий вклад в сбыт, высокая степень надежности прогноза вследствие стабильности потребления
|
СY низкий вклад в сбыт, средняя степень надежности прогноза вследствие нестабильности потребления
|
СZ низкий вклад в сбыт, низкая степень надежности прогноза вследствие стохастического потребления вследствие нестабильности
|
Интегрированный АВС(ХYZ)-анализ – это лишь средство поддержки при принятии решений. Построение матрицы не выявит товары, подлежащие немедленному выводу из списка продаваемых. Всегда необходим дополнительный анализ.
В категории СZ часто оказываются сопутствующие товары – приносят мало дохода и закупаются клиентами нерегулярно.
В категорию СХ попадают хлеб, соль и спички. Эти товары должны быть в наличии - не найдя их, покупатель может больше не прийти в магазин.
Для категории АХ, учитывая ее финансовую значимость и предсказуемость, должны устанавливаться жесткие нормативы, соблюдению которых нужно уделять особое внимание и АВС(ХУ2)-анализ может стать основой управления запасами
Матрицу интегрированного анализа можно использовать также для распределения административных ресурсов:
категория АХ должна обслуживаться самыми опытными и квалифицированными сотрудниками,
группу товаров категории СZ можно доверить новичкам (им будет несложно работать с категорией, где заказы происходят реже, допуски по отклонениям выше).
Интегрированный АВС(ХУ2)-анализ часто используют для дифференциации уровней обслуживания для приоритетных и стандартных клиентов.
Условия и ограничения использования ХYZ-анализа:
Объем используемых данных должен быть достаточно большим. Чем их больше, тем надежнее окажутся полученные результаты.
Число исследуемых периодов должно быть не менее 3.
Данный метод неприменим для динамично меняющейся ситуации (например при выводе не рынок нового товара, когда количество продаж новинки еженедельно растет, ХYZ-анализ ничего не дает, товар неизбежно попадает в нестабильную группуZ).
ХYZ-анализ не целесообразно применять для предприятий, работающих по заказу (подобные прогнозы просто не нужны).
Существенное влияние на результат расчетов может оказать сезонность спроса.
Периодичность проведения анализа для каждой компании определяется индивидуально. Рекомендуется проводить его минимум раз в сезон.
Может возникнуть ситуация: если брать для анализа продаж за месяц, то все товары попадают в категорию Z, а при изучении показателей за квартал появляются категории X и Y.
В этом случае необходимо перейти от планирования по месяцам к квартальному планированию.
Задание 3.
Исходными данными являются результаты деятельности региональной розничной сети за 1 квартал 2002 года.
1. Провести АВС анализ
Перед началом АВС анализа, создайте индексное поле, т.е. ячейку, содержащую нумерацию, которая не изменяется при сортировках.
По окончании анализа внедрите значения. Скопируйте ячейки содержащие формулы и выполните: Правка->Специальная вставка…->Вставить ->Значения.
2. Провести XYZ анализ
Перед началом XYZ анализа, создайте индексное поле такое же, как в АВС анализе (или делайте оба анализа в одном файле), т.е. ячейку, содержащую нумерацию, которая не изменяется при сортировках. По окончании анализа можете внедрить значения, но это не обязательно.
3. Совместить полученные результаты
Добавьте новую графу Совмещение.
Наиболее простой вариант совмещения, это отсортировать оба файла с результатами анализа по индексному полю, затем скопировать столбец с группами (XYZ группа) из одного файла в другой (АВС группа). Рекомендуется выполнить именно из XYZ в АВС, т.к. фактическое значение доли оборота объекта имеет больше практического смысла, чем коэффициент вариации.
Можно соединить значения в одной ячейке, используя формулу =СЦЕПИТЬ(текс1;текст2;…)
4. Построить совмещенную матрицу
В результате данного совмещения получаем 9 групп объектов анализа. По двум критериям степень влияния на конечный результат (АВС) и стабильность/прогнозируемость этого результата (XYZ). Отсортируйте диапазон Совмещение по возрастанию |
