лабораторная работа по СУБД. Даня. Лабораторная работа 1 по дисциплине Транспортная логистика Методы выделения групп при авсанализе
 Скачать 255.43 Kb.
|
|
Министерство науки высшего образования РФ Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» «Политехнический институт» Кафедра «Транспорт» ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №1 по дисциплине: «Транспортная логистика» «Методы выделения групп при АВС-анализе» Преподаватель В.М. Терских Студент ФТ 18-04Б 071831726 ________ Д.В. Укадеров Красноярск 2022 СОДЕРЖАНИЕВВЕДЕНИЕПосле проведения ABC-анализа часто необходимо выполнить анализ XYZ, так как только после его проведения получается массив аналитических данных, оценка которых позволяет оптимальным образом сформировать запас на складе. Управление складами запасных частей автомобильных дилеров и других транспортных компаний предполагает осуществление анализа более 5000 номенклатурных позиций: их запасов, реализаций, поставок, возвратов и т. д. Если внимательно анализировать информацию по каждой позиции, то на это уходит значительная доля трудовых ресурсов такого предприятия. В то же время ошибка может обойтись компании в разы дороже. Поэтому всегда стоит вопрос оптимизации контролирующих воздействий в управлении запасами. XYZ-анализ помогает в решении этого и многих других вопросов. Основная идея XYZ-анализа состоит в ранжировании объектов по однородности анализируемых параметров, а именно – по коэффициенту вариации. XYZ-анализ – математически-статистический метод, позволяющий анализировать и прогнозировать стабильность продаж отдельных видов товаров и колебания уровня потребления тех или иных ресурсов. Этот метод обычно применяется для ранжирования и группирования ассортиментных позиций по степени прогнозируемости величины спроса. 1 Общее сведения метода выделения групп при АВС-анализеМетод XYZ-анализа сходен с АВС-анализом и основывается на том же принципе – товары подразделяются на три группы X, Y и Z, но критерием выступает значение коэффициента вариации за определенный период времени. Этот анализ делит объекты по степени отклонения от среднего показателя, высчитываемого за несколько периодов. АВС-анализ показывает вклад позиции в общий оборот склада запасных частей, а XYZ-анализ — меру стабильности величины спроса. Чем стабильнее спрос на некоторый объект, тем легче им управлять и тем ниже уровень его страхового запаса.  49% товаров (73 элемента) относится к группе Х, 49% (74относится к группе Y и 2% (3 элемента) относится к группе Z. В группу X попадают позиции товаров с коэффициентом вариации менее 10 %. В группу Y – с коэффициентом вариации от 10 до 25 %. В группу Z – с коэффициентом вариации более 25 %. Ключевые отличия XYZ-классификации от АВС-классификации заключаются в трех аспектах. 1. Метод классификации номенклатуры запасов XYZ, в отличие от АВС-метода, никогда не был связан с законами или объективными взаимодействиями качественных и количественных характеристик объектов. Он основывается на здравом смысле лица, проводящего классификацию, хотя и использует однозначный прием разделения номенклатуры на группы. Поэтому в распределении групп X, Y и Z никогда не было однозначного соотношения, как в АВС-классификации (в классическом варианте ее применения). 2. Кроме того, метод XYZ не имеет универсального характера АВС-метода, который может быть применен к самому широкому спектру объектов живой и неживой природы. Метод АВС был предложен как универсальный и получил наиболее широкое признание в бизнесе и, в частности, в работе с номенклатурой продукции. Метод XYZ, напротив, первоначально был разработан сугубо для бизнес-целей и только в дальнейшем стал широко применяться в разнообразных практических, но далеких от экономики сферах. 3. В отличие от АВС метод XYZ использует единственный показатель – характеристику потребности или спроса на номенклатуру запаса. Вне зависимости, каким образом рассчитывается эта характеристика, ориентация метода XYZ на потребность в запасе делает его классическим инструментом не только классификации запасов, но и анализа состава запаса и управления запасами в организации. Величина среднеквадратического отклонения позволяет оценить меру рассеивания значений вариантов относительно среднего арифметического. Чем меньше среднеквадратическое отклонение, тем ближе к среднему находятся значения. Формула для расчета среднеквадратического отклонения вариационного ряда:  где v – коэффициент вариации; σ – среднеквадратичное отклонение; xср – среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа. Коэффициент вариации позволяет сравнить между собой стабильность продаж нескольких товаров, имеющих разный объем продаж. Среднеквадратическое отклонение, равное 100, может иметь товар со среднемесячными продажами как 500, так и 50000 штук. В одном случае значимость ежемесячных колебаний будет 20 %, в другом – 0,2 %. Очевидно, что продажи второго товара гораздо стабильнее и, как следствие, более прогнозируемы. Для получения количественной оценки характеристики потребности требуется воспользоваться статистическим рядом отгрузок. В классическом варианте метода XYZ показателем, описывающим потребность в запасе, является коэффициент вариации v, представляющий собой отношение значения среднеквадратичного отклонения ряда к среднеарифметическому значению:  где xi – значение параметра по оцениваемому объекту за i-й период; xср – среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа; n – число периодов. Таким образом,  Эта формула достаточно «правомочна» лишь при работе с генеральной совокупностью. Но XYZ-анализ обычно проводится на основе выборки. Мы выдернули значения продаж товара из потока и привязали к среднему именно в этом временном периоде. А значит, в расчетах коэффициента вариации должна появляться минус одна степень свободы:   (1.1)где v – коэффициент вариации; σ – среднеквадратичное отклонение; xср – среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа. Расчет среднеквадратического отклонения вариационного ряда:  Отсутствие этого минуса (в знаменателе числителя) при работе с выборкой приводит к колебанию результата от 3 до 6 %. А значит, товар может попасть не в ту категорию. Не следует также забывать, что, согласно основным законам статистики, в выборке должно быть не меньше 30 значений: чем их больше, тем лучше прослеживается закономерность. В то же время чем больше берется периодов n, тем больше становится влияние закономерности, акцентируя внимание на линию тренда, а не на флуктуации вокруг среднего. Поэтому необходимо подбирать оптимальный вариант n. Данные границы групп являются рекомендуемыми. На практике часто встречаются ситуации, когда все товары компании попадают в группу Z. Этому может быть несколько причин.
границы: группа X – v < 15–20 %; группа Y – 15–20 % < v < 40–45 %; группа Z – v > 40–45 % Кроме того, можно воспользоваться средним значением коэффициента вариации как основой выделения групп X, Y и Z (v << vср; v ≈ vср ; v >> vср) с использованием экспертных оценок. Все же при установлении границ изменчивости групп X, Y и Z не следует значительно отходить от классического образца, так как главное достоинство метода XYZ, как и метода АВС, – в однозначности предлагаемого механизма классифицирования, что позволяет избежать субъективных оценок и ошибок в дальнейшей работе. Таблица 2 – Артикулы
 Рисунок 1.2 - График продаж запасных частей Таблица 3 – среднее значение
Самая распространенная из них – сезонность продаж. Сезоны, когда происходят изменения продаж, известны и заранее учитываются при планировании работы компании. Точно так же не может быть слишком жесткой классификация по XYZ – слишком велики шансы недооценить поведение товара, «выдернув» его из временного ряда продаж. |