лабораторная работа по СУБД. Даня. Лабораторная работа 1 по дисциплине Транспортная логистика Методы выделения групп при авсанализе

• Название: Лабораторная работа 1 по дисциплине Транспортная логистика Методы выделения групп при авсанализе
• Анкор: лабораторная работа по СУБД
• Дата: 03.05.2022
• Размер: 255.43 Kb.
• Имя файла: Даня.docx
• Тип: Лабораторная работа; #509957
• страница: 3 из 3

2.3. Метод XYZ-анализа

Первый этап. Выбираем объект анализа (группа, категория, позиция) и параметр, по которому мы будем сравнивать объекты (продажи за месяц, например). Традиционно объектами XYZ-анализа являются товарная категория или товарная единица.

Второй этап. Определить количество периодов, по которым будет проводиться анализ и его интервал: неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год. Чем больше периодов, тем точнее будет статистика спроса.

Третий этап. Определить среднеарифметическое значение параметра, а также его среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации для каждого объекта анализа. Коэффициент вариации показывает меру отклонения продаж товара от среднего значения, т. е. стабилен ли спрос на товар или нет. Затем определяем, какие объекты относятся к группе X, Y и Z.

Четвертый этап. Составить рейтинговый список объектов анализа по возрастанию значения коэффициента вариации.
По формулам для расчета, представленным во второй строке таблице 4, с помощью программы Microsoft Office Excel определим среднемесячные продажи, среднеквадратичное отклонение, коэффициент вариации и группу, к которой относятся объекты (столбцы H–K).

Номенклатура. Артикул	янв.19	фев.19	мар.19	апр.19	май.19	июн.19	июл.19	авг.19	сен.19	окт.19	ноя.19	дек.19	янв.20	фев.20	мар.20	апр.20	май.20	июн.20	июл.20	авг.20	сен.20	окт.20	ноя.20	дек.20	янв.21	фев.21	мар.21	апр.21	май.21	июн.21	июл.21	авг.21	сен.21	окт.21	ноя.21	дек.21	янв.22	фев.22	мар.22	апр.22	Станд откл	Ср. знач	процент	группа
N0177322	110	106	107	112	108	111	107	108	104	108	111	105	111	107	113	106	112	109	112	104	110	108	110	112	111	113	110	110	103	104	104	112	103	109	109	105	111	107	113	112	3,06	108,68	2,8%	х
06A115561B	24	24	24	25	24	23	24	23	23	24	24	25	23	24	24	25	24	23	23	25	23	24	24	24	23	24	25	24	24	25	24	23	25	25	23	24	24	25	24	24	0,70	23,98	2,9%	х
101000063AA	114	109	104	97	95	104	94	103	103	116	116	90	87	107	103	119	103	114	109	92	115	112	96	111	105	88	119	108	109	114	89	119	90	99	112	120	99	102	88	103	9,90	104,43	9,5%	х
21.0367.3	6	7	6	6	7	8	7	8	7	7	8	6	6	6	8	6	7	8	7	7	7	6	7	7	7	7	8	6	6	8	8	7	7	7	7	7	7	7	7	7	0,68	6,95	9,7%	х
1K0959263A	12	13	13	12	12	11	12	12	14	12	12	13	13	13	14	14	13	14	15	11	14	12	15	11	12	15	13	13	11	13	14	12	13	12	15	15	11	14	14	15	1,27	12,98	9,8%	х
071115562A	28	22	25	24	27	22	25	28	26	26	24	27	20	24	24	26	22	24	26	27	28	24	24	27	26	25	21	21	23	20	25	25	25	20	27	20	29	25	28	23	2,50	24,58	10,2%	Y
92496014B	93	66	78	69	92	75	82	82	90	73	86	94	71	74	90	66	79	94	90	94	85	79	87	94	80	71	91	85	86	91	81	94	90	78	84	85	69	87	78	78	8,50	82,78	10,3%	Y
N0177538	25	18	24	25	25	30	42	42	42	36	34	34	29	27	30	32	36	43	48	49	58	42	39	38	32	34	36	37	39	40	49	62	54	48	43	39	36	35	39	39	9,30	37,75	24,6%	Y
7L0075102	18	23	17	25	36	35	20	28	21	39	37	29	38	36	21	27	40	29	33	35	33	42	20	32	30	34	29	38	41	35	40	38	42	42	44	23	27	21	34	46	7,97	31,95	25,0%	Y
3B0823359B	23	16	28	29	17	29	24	29	29	30	15	30	25	26	27	18	14	20	15	14	17	15	18	30	28	27	15	18	22	23	28	26	22	30	14	17	30	18	15	22	5,85	22,33	26,2%	Z
21,0022	21	15	25	39	17	22	16	15	40	30	27	15	15	41	27	28	28	29	23	30	12	31	40	21	31	39	16	17	26	33	10	21	32	24	12	24	21	33	34	21	8,58	25,03	34,3%	Z
1004.060	12	15	15	15	13	12	13	13	31	45	39	31	18	20	18	18	17	17	17	17	40	47	49	37	22	24	22	22	20	21	16	19	46	59	46	41	23	20	22	27	12,51	25,48	49,1%	Z

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе по данным 40 месяцев и 150 номенклатур деталей, распределили по категориям XYZ, также взяли 5 деталей и по данным деталей построили коррелограммы, нашли их отклонения от тренда и сезонных колебаний.

Определим коэффициент вариации с учетом установленной закономерности спроса на детали. Как видно из расчетов, реальные колебания спроса на данную деталь, с учетом трендовой составляющей, гораздо ниже – коэффициент вариации 8,6% против 24,1%.

Таким образом, коэффициент вариации спроса на деталь «N0177538» составляет: с учетом сезонных колебаний – 10,55%, без учета – 10,29%.

Коэффициент вариации спроса на деталь «N0177538» составляет с учетом отклонения от тренда 3,14%.

В ходе анализа данных спроса на детали «N0177538» был установлен его сезонный характер. Деталь относится к группе Z по XYZ классификации с коэффициентом вариации 10,55%, а с отклонением тренда 10,29%.

Коэффициент вариации спроса на деталь «N10251001» составляет с учетом отклонения от тренда 3,7%.

В ходе анализа данных спроса на детали «N102510018» был установлен его сезонный характер. Деталь относится к группе Y по XYZ классификации с коэффициентом вариации 11%. С отклонением тренда 11%.

Коэффициент вариации спроса на деталь «PARROT 3200» составляет: с учетом отклонения от тренда 24.1%, без учета 9.9%.

В ходе анализа данных спроса на детали «PARROT 3200» был установлен его сезонный характер. Деталь относится к группе Y по XYZ классификации с коэффициентом вариации 9,9%, а с отклонением тренда 8,6%.

Коэффициент вариации спроса на деталь «N90813202» составляет: с учетом отклонения от тренда 20%, без учета 15%.

В ходе анализа данных спроса на детали «N90813202» был установлен его сезонный характер. Деталь относится к группе Y по XYZ классификации с коэффициентом вариации 24,6%, а с отклонением тренда 25%.

49% товаров (73 элемента) относится к группе Х, 49% (74относится к группе Y и 2% (3 элемента) относится к группе Z.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Логистика автомобильного сервиса и управление запасами : метод. указания к практическим занятиям / В. М. Терских, В. Н. Катаргин. – Красноярск : Сиб. федер. ун-т, 2020

2. СТУ 7.5 – 07 – 2021. Система менеджмента качества. Общие требования к построению, изложению и оформлению документов учебной деятельности. – Красноярск. СФУ, 2021.