Логистика. РГР Сергеева переделала. Расчетно графическая работа Вариант 18 Работу
 Скачать 283.98 Kb.
|
|
Матрица ABC-XYZ Наиболее полную информацию о номенклатуре предприятия можно получить, используя результаты ABC- и XYZ-анализа совместно. Для этого составляется матрица ABC-XYZ.
В нашем случае матрица выглядит так:
Расположение МТР в строке матрицы определяется результатами АВС- анализа, а в столбце – результатами XYZ-анализа. К примеру, в ячейку АX вписываются МТР, вошедшие, по результатам АВС-анализа, в класс А, а в соответствии с XYZ-распределением – в класс Х. МТР групп АХ и ВХ отличает высокий оборот и стабильность потребления. Они имеют первостепенное значение для производственного процесса, в связи с чем необходимо обеспечить постоянное наличие их на складе. Расход ресурсов класса Х хорошо прогнозируется, поэтому для этих МТР нет необходимости создавать избыточный страховой запас. МТР, попавшие в ячейки AY и BY тоже обеспечивают существенную долю издержек, однако их потребление менее стабильно и предсказуемо. Чтобы снизить для предприятия риск возникновения дефицита по этим позициям номенклатуру, необходимо увеличить страховой запас. Классы AZ и BZ отличаются значительным, но плохо прогнозируемым расходом. Попытка обеспечить бездефицитную работу предприятия за счет увеличения страхового запаса приведет к существенному увеличению производственных запасов и, соответственно, расходов на их содержание. Поэтому для управления запасами МТР, вошедших в указанные группы, необходимо использовать системы, которыми предусмотрено постоянное отслеживание размера запаса на складе. МТС группы С составляют до 80 % номенклатуры компании, однако на их долю приходится небольшая доля издержек. Соответственно, на контроль и управление запасами этих групп МТР может быть потрачено меньше ресурсов, чем по классам А и В. Планирование запасов этих ресурсов может осуществляться на более длительный период. Группа CZ представлена малозначимыми для предприятия ресурсами, спрос на которые плохо прогнозируем. Как правило, после дополнительного анализа часть этих МТР может быть исключена из номенклатуры предприятия. Некоторые виды ресурсов, попавшие в группу CZ, могут поставляться по необходимости. Прогноз потребления МТР Для проведения дальнейших расчетов прогноза потребления МТР были взяты данные фактического потребления за предыдущий год (t-1) для каждого МТР из таблицы 1.3. Фактическое потребление для каждого месяца было придумано произвольно с условием, что сумма потребления за все годы составила фактическое потребление t-1. Для дальнейшего рассмотрения прогнозирований рассмотрим «Сталь армат. Ая/36». Прогнозирование на основе простого среднего значения Для прогноза среднедневного потребления конкретного года используется среднедневное потребление предыдущего года. Прогноз годового потребления выполняется с учетом количества рабочих дней соответствующего года. Учет разного количества рабочих дней по годам позволяет более точно определить реальный спрос на ресурс. При получении дробной величины среднедневного потребления необходимо выполнить округление в большую сторону, чтобы избежать нехватки запаса.
Прогнозирование на основе скользящего среднего значения Метод скользящих средних основан на переходе от первоначальных значений членов временного ряда к их средним значениям на определенном интервале времени. Предположим, на предприятии имеется статистика годовых объемов потребления МТР за предшествующие периоды. Примем в качестве интервала расчета скользящей средней 2 года. С учетом этого условия чтобы сделать прогноз потребления МТР в 11году, необходимо знать объемы потребления ресурса в 9 и 10 годах. На основе статистических данных о потреблении МТР в предыдущих двух лет и о числе рабочих дней в соответствующих периодах можно получить средние значения суточного потребления. Их среднее арифметическое значение дает прогнозную оценку суточного потребления ресурса. Прогноз годового потребления ведется с учетом полученного среднедневного потребления и количества рабочих дней данного года. При использовании метода прогнозирования на основе скользящего среднего значения предполагается, что значения всех членов временного ряда, входящих в интервал расчета скользящего среднего значения, оказывают одинаковое влияние на прогнозируемую величину.
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||