Теорія і практика логістики

[ виправити ] текст може містити помилки, будь ласка перевіряйте перш ніж використовувати.


Нажми чтобы узнать.
скачати

ПЛАН
Вступ
1.Моделирование в логістиці
2. Аналіз ABC-XYZ в управлінні матеріальними запасами
Практичне завдання № 1
Практичне завдання № 2
Використана література

Вступ
Логістика - наука про планування, контроль і управління транспортуванням, складуванням та ін матеріальними і нематеріальними операціями, здійснюваними в процесі доведення сировини і матеріалів до промислових підприємств; внутрішньозаводської переробки сировини, матеріалів, напівфабрикатів; доведення готової продукції до споживача відповідно е його вимогами, а також передачі, обробки і зберігання відповідної інформації.
Логістика (від грец. - Мистецтво міркування, після - мистецтво постачання армії і її переміщення, математична логістика).
Глобальна мета логістики - скорочення циклу, зменшення запасів.
На стадії виробництва - за рахунок синхронізації процесів; за рахунок визначення потреби в матеріальних ресурсах; що потрібно? коли? скільки?; за рахунок саморегулювання (пр-во іде у відповідності з попитом на ту чи іншу продукцію).
Основне завдання логістики - використання матеріалів, енергії, інформації, персоналу та засобів виробництва. Надати споживачеві продукцію у заданий час заданого якості в заданий місце і за певну ціну.

1. Моделювання в логістиці
Моделювання, як цілеспрямоване подання аналізованого реального або гіпотетичного бізнес-процесу, служить в управлінні, перш за все, двом цілям.
По-перше, це збереження знань про структуру, закони функціонування і управління організації у формальному вигляді (структурне моделювання).
По-друге, наповнення моделі реальними даними та проведення комп'ютерної симуляції (імітації реальної поведінки об'єкта за відрізок часу) дозволяє отримати фактографічну основу для прийняття рішень.
Проведення імітаційного моделювання, який падає постулат про "неможливість експерименту в економіці", стало можливим завдяки розвитку можливостей обчислювальної техніки, вивчення процесів прийняття рішення людиною, і розвитку дисципліни реінжинірингу.
Особливості моделювання в логістиці визначаються змістом самої логістичної концепції. Логістика передбачає системний підхід до інтегрованого і динамічному управління матеріальними, фінансовими, інформаційними потоками в організації, крізь функціональні межі підрозділів. Це багато в чому перегукується з принципами системної динаміки і поняттям про бізнес-процесах. Поведінка організації, в термінах системної динаміки, визначається її інформаційно-логічної структурою як системи, представляється в термінах потоків, а не функцій, розглядається у розвитку та динаміці.
Бізнес-процес може бути визначений як цілеспрямовано перетворюється і керований потік ресурсів.
Таким чином у пошуках відповідей на запитання: як формуються витрати і доходи по логістичному ланцюгу, які її критичні параметри, фактори розвитку, вузькі місця і можливості, в чому причини виниклої проблеми, які будуть результати планованих рішень - менеджеру логістики допомагає комп'ютерне моделювання бізнес-процесів .
Управління в логістиці характеризується огляду на велику кількість параметрів, функціональних та кореляційних залежностей, впливу стохастичних чинників. Всі вони аналізуються при побудові моделі, але не всі включаються в неї.
Для ухвалення рішення, модель повинна відображати суть проблеми, даючи обгрунтування, за словами А. Ейнштейна, "... по можливості дуже просте, але не простіше". Повне відображення всіх реальних залежностей у моделі неможливо або економічно невиправдано.
Як сказав засновник підходу тотального якості Е. Демінг: "Усі моделі неправильні, але деякі моделі корисні". Корисними моделі стають тоді, коли при їх побудові виконуються на практиці кілька методичних правил.
Перше - моделювання повинно бути груповою роботою. Це має на увазі не тільки формування робочої групи фахівців різного профілю, а й широке залучення до збір даних, оцінку, тестування, внесення пропозицій щодо моделі менеджерів різного рівня і різних підрозділів компанії. Так досягається і працездатність моделі, і навчання персоналу.
Друге - моделювання повинне ретельно документуватися. Доброю моделі не зашкодить трохи бюрократії. Всі варіанти, персоналізовані пропозиції, отримані в результаті виконання першого правила повинні бути зафіксовані. За результатами моделювання видаються нормативні, планові документи, посадові інструкції і т.д.
Третє - моделювання - постійний процес. Структурні та імітаційні моделі служать засобом обгрунтування рішень, розробки сценаріїв, навчання і комунікації персоналу. Зміна постановки задачі, впливу зовнішніх факторів, появи нових знань можуть вимагати коригування параметрів моделі.
Ще одним практичним моментом є вибір моделювання бізнес-процесу в стані "Як є" або "Як має бути". Як правило, у методичній підтримці комерційних аналітичних пакетів даються загальні рекомендації з цього питання. Особливістю реінжинірингу можна вважати третю, в общем-то, спірну, форму моделювання - "Як буде".
Моделювання змушує менеджерів більш точно і повно формулювати опис причин виникнення проблем, можливі результати змін, які вони інтуїтивно відчувають. У процесі формальної побудови моделі розкриваються внутрішні суперечності та сумніви в цих уявленнях у різних менеджерів. Групове побудова моделі вимагає досягнення консенсусу, а поширення моделі бізнес-процесу по логістичному ланцюгу покращує комунікацію, розуміння інтересів і ролі інших підрозділів. Таким чином, покращується настільки важливе в логістиці взаємодію. Модель стає засобом колективного корпоративного психоаналізу. Типологія моделей в логістиці похідна від поняття "логістична система", яке, як відомо, в силу своєї величезної концептуальної ємності і різноманіття проміжних форм існування в реальній практиці остаточно не встановлено. Аморфне уявлення про сутність і нюанси логістичної діяльності не сприяє створенню ефективного методологічного інструментарію у вигляді модельного ряду, що враховує специфіку та фази існування об'єкта логистизации. З іншого боку, нерозвиненість апарату моделювання в логістиці гальмує розвиток її як науки.
Доводиться запозичувати з інших галузей знань (системологія, дослідження операцій, теорія управління запасами і ін) різні методи і способи моделювання, але цей шлях вимагає глибокого критичного аналізу наявного спектру моделей, переосмислення їх потенційних можливостей і органічних недоліків з точки зору логістики. В іншому випадку виникають серйозні труднощі, а часом і непорозуміння як при виборі способу моделювання, так і при поясненні істоти модельованих логістичних процесів. Будь-який фахівець в області моделювання без особливих зусиль знайде в безлічі представлених в літературі з логістики моделей чимало фактів, коли результати моделювання споріднених об'єктів неможливо зіставити між собою навіть за шкалою порядку: структурні моделі видаються за функціональні, статичні за динамічні, концептуальні за інформаційні і навіть за аналітичні і т.п.
Щоб встановити асортиментний ряд моделей, який задовольняв хоча би скромним запитам дослідників і практиків у галузі логістики і допомагав скоротити час на пошук "потрібних" моделей, доцільно звернути більш пильну увагу на відомі класифікації в теорії моделювання складних фізичних, економічних та інформаційних систем. При такому підході, за характером фіксації стану системи слід розрізняти:
- Ситуаційне моделювання, при якому для отримання прогнозу вектора станів системи Z (T) оцінюється зміна станів z (t) є Z за час Т. За цією ознакою до ситуаційних можна віднести моделі, які застосовуються для оцінки динаміки роботи служби закупівель, інтенсивності і потужності каналів товароруху в розподільній мережі, стану справ з управління виробничими і товарними запасами і т.д.;
- Бехівіоральное моделювання, що визначає вихідні статистичні характеристики y (t) єY на інтервалі часу [0, Т]. Звідси бехівіоральнимі моделями слід вважати ті, які дають статистичну оцінку ступеня стійкості, надійності та адаптивності системи на певному часовому відрізку. До моделей подібного роду можна віднести моделі, побудовані на основі теорії масового обслуговування, оскільки в них використовуються статистичні розподілу інтервалів між різними логістичними операціями. З їх допомогою можна оцінити рівень функціональності логістичної системи по відношенню до раніше досягнутого рівня або до відповідного стандарту у вигляді середнього часу виконання і затримки замовлення в системі, ймовірності його втрати і т.п.
Залежно від форми модельного представлення об'єкту логистизации модельний ряд далі можна розбити на два основних види: фізичне (матеріальне) і абстрактне моделювання.
Фізичні моделі в загальному випадку поділяються на натурні та макетні. Зрозуміло, що натурні моделі здатні краще за інших забезпечити адекватне відображення дійсності. Разом з тим проведення натурних досліджень пов'язане з величезними труднощами як організаційно-економічного, так і наукового плану. Зазвичай "на натурі" вдається лише зафіксувати існуючий стан системи без можливості варіацій зовнішніх і внутрішніх факторів навколишнього середовища.
При використанні різних варіантів макетного моделювання, наприклад, у формі напіввиробничих випробувань, можливості експериментатора збільшуються, але з'являється велика ймовірність спотворення результатів моделювання, особливо в тих випадках, коли не вдається встановити критерії подібності процесів в моделі (макеті) і натурі.
Абстрактне моделювання залишається поки найбільш прийнятним засобом пізнання в логістиці, а найчастіше і єдино можливим. За способами вираження абстрактне моделювання декомпозіруется за чотирма напрямками: концептуальне, математичне, імітаційне і символічне моделювання.
У свою чергу концептуальні моделі можна умовно розділити на вербальні моделі та моделі загальносистемних структурних форм. В даний час - це найбільш поширений тип моделей в логістиці, особливо в частині, що називається теоретичною. Діалектика їх широкого застосування у спостережних і описових областях науки має глибокі гносеологічні корені, які, мабуть, не слід порушувати, особливо там, де моделі мають трудноопределімо входи і виходи. Тим не менш, концептуальне моделювання є тільки засобом отримання початкових знань про предмет дослідження. Рівень пізнання наук, використовують тільки прийоми концептуального моделювання, такий, "що вони мають у своєму розпорядженні більшою частиною морфологічними даними про досліджуваних системах, іноді ці дані зводяться тільки до класифікації. Встановлення стійких закономірностей - порівняно рідкісна і велика удача".
Математичні моделі у вищому своєму прояві здатні на багато що, але дати якусь конкретну характеристику, за якою можна було б віднести ту чи іншу модель до математичного типу важко. Занадто величезний діапазон математичної дії: від досить абстрактних моделей в символьних змінних до серйозного опрацювання обчислювальних аспектів. У залежності від ступеня досягнення результату при описі механізму протікання досліджуваних процесів за рахунок застосування математичних методів, їх можна умовно декомпозіровать на чотири групи: аналітичні (цифрові), аналогові, кібернетичні та ігрові. Можна зайвий раз підкреслити відносність такої градації. Наприклад, якщо аналітичні, аналогові і кібернетичні моделі цілком точно можна віднести до математичних моделей, то ігрові моделі здатні приймати майже нульовий математичний рівень в так званих "ділових іграх" і ставати майже на сто відсотків аналітичними при формалізації конфліктних ситуацій з застосуванням елементів теорії ігор.
Але ще більш складний характер мають імітаційні моделі (ІМ). І не дивно, оскільки за названою ознакою практично всі класи, підкласи, види, групи та різновиди абстрактних моделей можна вважати імітацією реальної дійсності. Для підтвердження правильності даного висновку можна послатися на класичне визначення сутності імітаційного моделювання, яке представляється у вигляді "процесу формування моделі реальної системи і проведення на цій моделі експериментів з метою виявлення властивостей системи та визначення можливих шляхів її створення, вдосконалення та (або) ефективного використання" .
Все питання полягає лише у встановленні таких правил імітації, при дотриманні яких модель не стане помилковою. Серед вчених "старого" покоління побутує відповідну думку, згідно з яким "у процесі вибору системної моделі слід враховувати різний ступінь їх вивченості і по можливості уникати використання моделей, що не мають розвиненого математичного апарату". Якщо дотримуватися їх думки, то можна вважати, що ризик "захворіти" неадекватністю відображення реальних процесів при імітаційному моделюванні буде тим менше, чим більше буде використовуватися відповідний конкретної специфіці математичний апарат. На даній підставі імітаційні моделі можна умовно розділити ще на три групи: аналітичні, кібернетичні та інформаційні.
У спробі провести тонку межу між зазначеними групами будемо вважати, що ознакою аналітичного імітаційного моделювання є ті випадки, коли імітація структурного та функціонального простору модельованої системи здійснюється на основі рішення системи балансових рівнянь за допомогою методів лінійного, нелінійного, динамічного, статистичного та іншого виду програмування.
Однак віддавати пальму першості аналітичним, аналоговим або кібернетичним моделям за імітації реальних процесів в логістиці, мабуть, не варто, оскільки численні винятки підтверджують інше правило. По ньому "у складних ситуаціях лише окремі складові загальної проблеми піддаються аналітичним оцінками як через відсутність поки необхідних залежностей, так, і це, мабуть, головне, із-за неможливості в ряді випадків ввести шкалу вимірювань," що має сенс ". Це властивість пізнання дійсності утворює безліч видів інформаційних моделей, які, несучи в собі всі основні ознаки та правила побудови імітаційних моделей з опорою на формальний і неформальний апарат аналізу, стають моделями синтетичного порядку, здатними в кінцевому підсумку набути більш високу практичну цінність у порівнянні з концептуальними і аналітичними моделями.
Але навіть якщо інформаційна модель задовольняє всім описаним вище вимогам, обсяг отримуваних від неї відомостей стає настільки великим, що їх обробка може виявитися мало ефективною. Потрібне подальше вдосконалення програмних засобів шляхом розробки раціональних процедур формування і використання узагальненої інформації. Такі системи пошуку та обробки необхідних даних вже з'явилися і стали широко використовуватися в Інтернеті. Одна з них, отримавши назву "ASK JEEVES" (сервіс розумного пошуку), швидко завойовує світ, а її зачинатель (Стів Берковець) став одним з найбільш процвітаючих бізнесменів США.
Важко собі уявити, щоб "сервіс розумного пошуку" був поза рамками діалогового управління з оперативним визначенням функціональних та інформаційних зв'язків між елементами логістичної інфраструктури. В іншому випадку, яким чином можна оперативно виробити і прив'язати оптимальні керуючі параметри до відповідних горизонтів та фазам процесу управління? Можливість проведення ітеративної діалогової процедури підрозділяє інформаційні системи ще на два різновиди: діалогові і прості, тобто з видачею для традиційного (без зворотного зв'язку) аналізу таблиць і стосунків. Тут слід визнати, що інформаційні моделі бізнес-процесу А. Шеера, які в останні роки все ширше починають застосовуватися для вирішення логістичних завдань, якраз і можна віднести до діалогових систем, що мають елементи "ASK JEEVES".
При більш близькому знайомстві з подібними інформаційними моделями можна виявити, що їх пристрій багато в чому грунтується на використанні символічних моделей, разделяющихся у свою чергу на мовні та знакові (телеологічні). В основі мовних моделей лежить строго зафіксований певним машинною мовою (FORSIM, GPSS, SIMULA, SIMSCRIPT, BOSS, SOL, DYNAMO, MIMIC, та ін) набір однозначних понять, а в знакових за допомогою різних знаків (кванторів, предикатів, позначень елементів з теорії множин і т.п.) відображається набір необхідних понять, завдяки чому в окремих символах дається опис якого-небудь реального об'єкту. Можна сказати, що всілякі реляційні мови та семантичні мережі, засновані на алгебрі відносин в сукупності зі швидко розвиваються апаратом фреймів і слотів, розширюють можливості створення та ідентифікації засобів представлення елементів, зв'язків і предметів логістичної діяльності, що в кінцевому підсумку сприяє появі та розвитку "ASK JEEVES "в логістиці.
Практично всі зазначені вище типи, групи і види моделей можна структурувати за так званим ознаками функціонального та ієрархічного порядків. Зокрема, за ознакою цільового призначення моделі поділяються на функціональні, структурні, організаційні, керуючі, що забезпечують, а також моделі даних і моделі виходу. За способами управління системою іноді в логістиці використовуються так звані моделі "штовхаючого" і "тягне" типів. Модель також може одержати назву від переважного виду модельованого потоку: товарна, фінансова, управління, ресурсів, продуктів і т.д.
Градація за ступенем узагальнення об'єктів моделювання утворює локальні, корпоративні, регіональні, галузеві, республіканські та інші види моделей. Кожну з них можна декомпозіровать в залежності від специфіки вирішуваних завдань. Наприклад, локальна операційна модель (ЛОМ) може бути призначена для дослідження проблем управління транспортом, фінансами, ресурсами.
Практично всі області логістичної діяльності пронизує підсистема управління запасами (УЗ). Зважаючи щодо молодою галуззю дослідження операцій, теорія управління запасами вже має в своєму розпорядженні кількома сотнями моделей, які детально класифікуються за декількома десятками ознак. Приводити їх у повному обсязі має сенс лише при створенні комп'ютерної бази знань по УЗ. Тут досить обмежитися укрупненої класифікацією, яка розрізняє моделі за: числу номенклатур; числа складів, характером заповнення, характером попиту; способу розгляду динаміки; цільової функції; стратегії заповнення; способу контролю рівня запасу; обліку нестач; затримці поставок
Крім того, в залежності від характеру досліджуваних процесів всі моделі можуть бути розділені на детерміновані та стохастичні, статичні і динамічні, безперервні і дискретні. Однак у зазначеному "чистому" вигляді логістичні процеси, і, отже, моделі, зустрічаються вкрай рідко, особливо в детермінованою, статичної і безперервного формах, що пов'язано, головним чином, з нестаціонарним і незалежним характером попиту. Типологія моделей в логістиці похідна від поняття "логістична система", яке, як відомо, в силу своєї величезної концептуальної ємності і різноманіття проміжних форм існування в реальній практиці остаточно не встановлено. Аморфне уявлення про сутність і нюанси логістичної діяльності не сприяє створенню ефективного методологічного інструментарію у вигляді модельного ряду, що враховує специфіку та фази існування об'єкта логистизации. З іншого боку, нерозвиненість апарату моделювання в логістиці гальмує розвиток її як науки.
Найбільш часто в логістиці застосовується імітаційне моделювання. Імітаційне моделювання - в ​​ньому закономірності, що визначають характер кількісних відносин залишаються непізнаними, логістичний процес залишається чорним ящиком. Наприклад, ми натискає на кнопки телевізора, отримуючи результат, не знаємо, які саме процеси відбуваються всередині його.
Основні процеси імітаційного моделювання.
1. Конструювання моделі реальної системи.
2. Постановка експериментів на цій моделі.
Цілі: зрозуміти поведінку логістичної системи; вибрати стратегію забезпечує найбільш ефективне функціонування логістичної системи. Як правило, імітаційне моделювання здійснюється за допомогою комп'ютерів. Основні умови, при яких рекомендується застосовувати імітаційне моделювання.
1. Не існує закінченої постановки даної задачі, або ще не розроблені аналітичні методи рішення сформульованої математичної моделі.
2. Аналітичні моделі є, але процедуру настільки складні і трудомісткі, що імітаційне моделювання дає більш простий спосіб вирішення завдань.
3. Аналітичні рішення існують, але їх реалізація не можлива внаслідок недостатньої математичної підготовки персоналу.
Перевагою імітаційного моделювання є:
1. Цим методом можна вирішувати більш складні завдання.
2. Дані моделі дозволяють досить просто враховувати випадкові впливу та інші фактори, які створюють труднощі при аналітичному дослідженні.
3. При імітаційному моделюванні відтворюється процес функціонування системи в часі.
4. Зберігається логічна структура. Недоліки імітаційного моделювання.
Недоліки:
1. Дослідження за допомогою цього методу обходяться дорого.
2. Необхідний висококваліфікований спеціаліст-програміст.
3. Необхідно велика кількість машинного часу.
4. Моделі розробляються для конкретних умов і не можуть застосовуватися для інших схожих моделей.
5. Велика можливість помилкової імітації. Це може статися навіть при незначних змінах в реальних умовах.
Опис імітаційної моделі можна завершити словами Р. Шеннона: «Розробка та застосування імітаційних моделей більшою мірою мистецтво, ніж наука. Отже, успіх або невдача в більшій мірі залежить не від методу, а від того, як він застосовується ».
2. Аналіз ABC-XYZ в управлінні матеріальними запасами
Важливим інструментом управління матеріальними запасами є ABC / XYZ аналіз. Суть методу полягає у розподілі запасів за трьома групами в залежності від привабливості (ABC) або стійкості тенденції оборотності (XYZ). Привабливість запасу і стійкість тенденції оборотності можна оцінювати за різними критеріями. У рішенні підтримуються три показники: виторг, маржа і кількість.
У рішенні можна створювати різні каталоги для класифікацій ABC і XYZ. Кожен такий каталог орієнтований на використання одного з підтримуваних критеріїв оцінки і дозволяє задавати процентне співвідношення між групами A, B і C (для класифікації XYZ - між її групами). На підставі цих каталогів можна формувати класифікації товарів на групи ABC і XYZ. Кожна така класифікація формується для формату (групи) підприємств, або для окремого виробництва.
При розборі методу бальної оцінки, для ситуацій прийняття рішення характерна необхідність вибору з багатьох альтернатив. Той факт, що не всі альтернативи мають однакове значення з точки зору впливу на загальний результат, обумовлює залежність якості рішення від виявлення найважливіших факторів та знаходження можливостей впливу на них. Метод, за допомогою якого окремі елементи класифікуються і наочно подаються за ступенем їх важливості для певної проблеми, називається АБС аналізом.
Історично походження методу пов'язане з рішенням постачальницьких проблем, а саме з необхідністю концентрації зусиль на тих продуктах, які мають найбільшу вагу в загальній вартості сировини та матеріалів. У принципі АБС аналіз має дуже широку сферу застосування, оскільки відповідно з досліджуваними величинами (наприклад, товари, клієнти) класифікації можуть бути піддані різні галузі.
АВС аналіз спирається на гіпотезу про те, що в реальності нерідко 20% елементів забезпечують близько 80% результату. Ця гіпотеза грунтується на так званому принципі Парето, який був висунутий італійським економістом Парето (1848-1923) і стверджує, що в межах заданої групи або сукупності окремі об'єкти мають набагато більше значення, ніж те, яке відповідає їх частці у чисельності цієї групи.
Прикладом АВС аналізу може послужити встановлення пріоритетів виконання управлінських завдань. Найважливіші завдання (А-група), якими менеджер займається кожен день, займають близько 15% його загального робочого часу. Їх цінність, в сенсі вкладу у досягнення цілей, знаходиться в межах 65%. Завдання середньої значимості (В-група) займають близько 20% часу і мають частку в результаті також близько 20%. Малозначущі завдання вимагають, навпаки, близько 65% часу і забезпечують лише приблизно 15% досягнення цілей. Графічно зв'язок між обсягом завдань і значимістю (цінністю) завдань з виділенням груп А, В, С представлена ​​на рис


Спираючись на приклад використання АВС аналізу для дослідження розподілу часу менеджера, можна виділити наступні етапи:
a) складання переліку всіх завдань, які необхідно виконати протягом певного часу (тиждень, день);
b) упорядкування завдань по їх значущості та важливості (в послідовності убування значимості);
c) привласнення кожного завдання номера;
d) оцінка задач з АВС принципом: перші 15% ставляться до А-групі (дуже важливі, не можна делегувати, мають велике значення для виконання функції); наступні 20% - По-група (важливі, значні, можна делегувати); інші 65% - З-група (менш важливі, незначні, обов'язково делегувати);
e) перевірка розподілу часу на предмет відповідності важливості завдань: 65% часу для А-групи, 20% часу для В-групи; 15% часу для С-групи.
f) проведення коригувальних заходів з метою послідовної орієнтації на А-завдання.
g) перевірка По-завдань і С-завдань на можливість делегування.
Область застосування АВС-аналізу поширюється поряд з встановленням тимчасових пріоритетів на безліч інших завдань. Часто використовуваний варіант - класифікація клієнтів підприємства з точки зору їх значимості для успіху фірми і подальше ділення на А-, В-, С-групи. Дуже часто АВС-XYZ аналіз використовується для дослідження значущості окремих продуктів підприємства, з точки зору результату (збуту, прибуток). Це робиться для оптимізації структури збутової програми і очищення програми від невигідних продуктів.
АВС аналіз є ефективним методом виділення з безлічі факторів, що впливають і елементів тих, які мають особливе значення для досягнення поставлених цілей і тому повинні мати високий пріоритетом.
Вирішальне перевага АБС-аналізу полягає в простоті застосування, Метод дозволяє швидко зробити висновки, що сприяють зменшенню перевантаження менеджера деталями і забезпечують кращий огляд проблемної області. За допомогою АБС-аналізу реалізується можливість послідовної орієнтації на принцип Парето, концентрує діяльність на найважливіших аспектах проблеми. Діяльність концентрується на вирішенні найважливіших завдань, у результаті з'являється можливість цілеспрямованого зменшення витрат на інші сфери.
Слабке місце АВС-аналізу полягає в пошуку об'єктивних критеріїв оцінки елементів, критеріїв, які мають вирішальне значення для досягнення результату. Дана проблема вирішується відносно просто для кількісно вимірюваних факторів (є об'єктивні заходи, які можна використовувати для порівняння). Для якісних критеріїв (наприклад, якість виробничої програми) характерні істотно більші вимоги до прини
XYZ-аналіз - вивчення стабільності продажів, - зазвичай використовується разом з ABC-аналізом, що дозволяє виділити ключові для фірми-продавця товари.
Існує два методи організації закупівель. Умовно їх називають підходами «від продажу» і «від складу». Перший, по суті, є просто акумулювання досвіду спілкування з клієнтами.
Управління «від складу» означає опору не на якісну інформацію, а на дані попередніх періодів. На їх підставі будуються прогнози на майбутнє. Саме за цих умов добре працюють методи SIC (статистичного контролю запасів, statistical inventory method), до яких відносяться ABC-і XYZ-аналіз.
Сенс XYZ-аналізу у вивченні стабільності продажів. Якщо ABC-аналіз дозволяє визначити внесок конкретного товару в підсумковий результат (найчастіше в загальну прибуток компанії або у вартість запасів), то XYZ-аналіз вивчає відхилення, скачки, нестабільність збуту.
У категорію X включають товари зі стабільними продажами. Якщо кожен робочий день магазин продає сто плюс-мінус п'ять пакетів молока, то цей продукт потрапляє в дану категорію.
Для групи Y допускаються більш значні відхилення.
У категорії Z виявляються товари, продаж яких точно прогнозувати неможливо, занадто великі коливання.
Мета XYZ-аналізу - диференціація товарів (номенклатури) по групах залежно від рівномірності попиту і точності прогнозування.
Для розподілу товарів за цими категоріями існує досить нескладний статистичний апарат. При порівнянні даних використовується формула розрахунку коефіцієнта варіації.
Методика XYZ-аналізу
Основна ідея XYZ аналізу - групування об'єктів за ступенем однорідності досліджуваного показника (за коефіцієнтом варіації).
Відзначимо, що XYZ-аналіз коректно працює тільки в разі нормального (гауссова) розподілу даних. Втім, у міру збільшення отриманих статистичних даних розподіл при дотриманні деяких природних умов стає все ближче до Гаусову.
Перший крок: Визначити об'єкти аналізу. Варіанти: клієнт, постачальник, товарна група / підгрупа, номенклатурна одиниця і т. п.
Другий крок: Визначити параметр, за яким слід проводити аналіз об'єкту. Варіанти: середній товарний запас, руб.; Обсяг продажів, руб.; Дохід, руб.; Кількість одиниць продажів, шт.; Кількість замовлень, шт. і т.п.
Третій крок: Визначити період і кількість періодів, за якими необхідно зробити аналіз. Варіанти: тиждень, декада, місяць, квартал / сезон, півріччя, рік.
Загальні рекомендації: Період повинен виявитися не менше, ніж горизонт планування, прийнятий у вашій компанії. Цікава ситуація виникає, скажімо, при аналізі продажів і товарних запасів у фірмах, що торгують побутовою технікою, будівельними матеріалами, запасними частинами для автомобілів і т.п. Фінансовий план часто складається на місяць, а реально необхідний горизонт планування повинен бути на півроку. Аналіз даних з періодом менше кварталу просто не має сенсу. Всі товари потрапляють в категорію Z.
Четвертий крок: Визначити коефіцієнт варіації для кожного аналізованого об'єкта. Формула коефіцієнта варіації наведена вище.
П'ятий крок: Відсортувати об'єкти аналізу за зростанням значення коефіцієнта варіації; далі визначити групи X, Y і Z.
Цей коефіцієнт показує (у відсотках) ступінь відхилення даних від середнього значення. Високі його значення наочно ілюструє старий жарт статистиків: «Сидіти на плиті з головою в холодильнику в середньому непогано». Номенклатурні позиції (за західною термінологією, SKU - stock keeping unit) зі значенням коефіцієнта варіації від 0 до 10% потрапляють в категорію X, від 10 до 25% - в категорію Y, решта - в категорію Z. Втім, це зразкову розподіл. Побудова кривої XYZ в багатьох випадках дозволяє точніше встановити ці інтервали - по точках перегину.
Краще всього застосовувати XYZ-аналіз у поєднанні з ABC-аналізом (хоча і він один дасть відділу логістики істотну інформацію). При цьому весь асортиментний ряд ділиться на дев'ять категорій товарів.
Експерти акцентують увагу на тому, що інтегрований ABC (XYZ)-аналіз - лише засіб підтримати прийняття рішень. Побудова матриці не розділить товари на «погані» і «хороші», не виявить товари, що підлягають негайному висновку зі списку продаються. Завжди необхідний додатковий аналіз. У категорії CZ часто виявляються супутні товари типу спецодягу чи миючих засобів для продаваних механізмів. Вони приносять мало доходу і закуповуються клієнтами нерегулярно. У категорію CX у магазинів-дискаунтерів потраплять хліб, сіль і сірники. Ці товари повинні бути в наявності - не знайшовши їх, покупець може більше не прийти в магазин.
І все-таки користь від інтегрованого аналізу безсумнівна. Він служить основою управління запасами, дозволяє визначити «точку замовлення». Для категорії AX, враховуючи її фінансову значимість і передбачуваність, повинні встановлюватися жорсткі нормативи, дотримання яких потрібно приділяти особливу увагу. Для цієї групи товарів рекомендується щодня перевіряти залишки, встановивши чітку календарну (дата) або статистичну (по залишився на складі обсягом запасів) точку замовлення нових партій.
Матриця інтегрованого аналізу може використовуватися навіть для розподілу адміністративних ресурсів. Категорія AX повинна обслуговуватися найбільш досвідченими і кваліфікованими співробітниками, а групу товарів, що потрапили в «клітку» CZ, можна довірити новачкам починається. Їм буде нескладно працювати з категорією, де замовлення відбуваються рідше, допуски за відхиленнями вище, і жорстко лімітується лише сума, що витрачається на дану товарну позицію за певний період.
Наочність результатів ABC (XYZ)-аналізу дозволяє використовувати його як аргумент у спілкуванні з керівниками, щоб підштовхнути їх до певних дій.
Використовуючи XYZ-аналіз, треба пам'ятати про декілька істотних обмеженнях. Перш за все, вимога до обсягу використовуваних даних. Чим їх більше, тим надійніше виявляться отримані результати. Число досліджуваних періодів має бути не менше трьох.
Не вдасться застосувати статистичні методи у випадку динамічно мінливої ​​ситуації, наприклад, при виведенні на ринок нового товару (аналогами якого компанія до цих пір не торгувала) або одноразового придбання якихось товарних позицій. Коли кількість продажів новинки тижні зростає, XYZ-аналіз нічого не дасть, товар неминуче потрапить у «нестабільну» групу Z, XYZ позбавлений сенсу і для підприємств або компаній, що працюють під замовлення, подібні прогнози їм просто не потрібні.
Періодичність аналізу - справа для кожної компанії суто індивідуальне.
Дуже серйозно на результат розрахунків може впливати сезонність. Ось типовий випадок. Компанія поінформована про підвищення сезонного попиту, необхідний запас товарів купувався чи вироблявся. Але через стрибки продажів товар скочується в «непередбачувану» категорію Z Крім того, існують цілі сегменти ринку, де застосування XYZ-аналізу буде абсолютно марно.

Практичне завдання № 1
Завдання «Зробити або купити»
Дано:
Фірма виробляє та збуває три компоненти. Перед керівником відділу постачання було поставлено завдання - вивчити ціни на світовому ринку. Вивчено такі цінові та вартісні показники (табл. 1)
Для вирішення завдання розрахуємо коефіцієнт варіанту k за формулою
k = 100 + N/100
100 +11 / 100 = 1,11
Таблиця 1. Вихідна інформація для прийняття управлінського рішення "зробити або купити"
Показники
Компонент
X
Y
Z
Обсяг виробництва, од.
22200
44400
88800
Витрати основних засобів, грн.
0,888
1,11
0,444
Витрати на оплату роботи основних виробничих працівників (на од. Продукції), грн.
1,776
1,998
0,888
Прямі витрат на одиницю продукції, грн.
0,444
0,666
0,222
Постійні витрати на одиницю продукції, грн.
0,888
1,11
0,444
Ціна реалізації одиниці продукції, грн.
4,44
5,55
2,22
Імпортна закупівельна ціна, грн.
3,052
4,662
2,22
Знайти:
1. Запропонуйте рекомендації керівнику фірми щодо можливості компонента, виходячи тільки з витрат
2. Визначте розмір прибутку в разі власного виробництва всіх компонентів
3. Визначте, чи вплинуть рекомендації по закупівлі (пункт 1) і на прибуток і в якій мірі?
Рішення:
При розробці рекомендацій щодо можливості закупівлі компоненту необхідно взяти до уваги тільки релевантні витрати на доходи, величина яких безпосередньо залежить від прийнятого рішення. Витрати на обидві альтернативи - закупівлю або власне виробництво - представлені в табл.2
Таблиця 2. порівняльний аналіз двох альтернатив (закупівлі або власного виробництва)
Релевантні витрати
Компонент
X
Y
Z
виробництво
закупівля
виробництво
закупівля
виробництво
закупівля
Витрати основних матеріалів на одиницю продукції, грн.
0,888
-
1,11
-
0,444
-
Витрати на оплату праці основних виробничих працівників (на одиницю продукції), грн.
1,776
-
1,998
-
0,888
-
Прямі витрати на одиницю продукції, грн.
0,444
-
0,666
-
0,222
-
Імпортна закупівельна ціна, грн.
-
3,052
-
4,662
-
2,22
Разом релевантні витрати на одиницю продукції, грн.
3,108
3,052
3,774
4,662
1,554
2,22
Результати розрахунків базуються тільки на витратах, показують, що фірма повинна закуповувати компонент Х.
Розрахуємо розмір прибутку в разі власного виробництва всіх компонентів (табл. 3)
Таблиця 3. Розрахунок розміру прибутку в разі власного виробництва всіх компонентів
Показники
Компонент
X
Y
Z
1
обсяг виробництва, од.
22200
44400
88800
2
Витрати основних матеріалів на одиницю продукції, грн
0,888
1,11
0,444
3
Витрати на оплату праці основних виробничих робітників (на одиницю продукції), грн.
1,776
1,998
0,888
4
Прямі витрати на одиницю продукції, грн.
0,444
0,666
0,222
5
Постійні витрати на одиницю продукції, грн.
0,888
1,11
0,444
6
Собівартість однієї одиниці продукції, грн
3,996
4,884
1,998
7
Ціна реалізації одиниці продукції, грн
4,44
5,55
2,22
8
Прибуток від однієї одиниці продукції, грн
0,444
0,666
0,222
9
Прибуток на весь обсяг виробництва, грн
9856,8
29570,4
19713,6
10
Загальний прибуток, грн
59140,8
Зробимо розрахунок величини прибутку з урахуванням рекомендацій, наведених у табл. 2
Таблиця 4. Розрахунок розміру прибутку при комбінованому варіанті (закупівля або власне виробництво)
Показники
Компонент
X
Y
Z
1
Обсяг виробництва, од.
22200
44400
88800
2
Витрати основних матеріалів на одиницю продукції, грн.
-
1,11
0,444
3
Витрати на оплату праці основних виробничих робітників (на одиницю продукції), грн.
-
1,998
0,888
4
Прямі витрати на одиницю продукції, грн.
-
0,666
0,222
5
Постійні витрати на одиницю продукції, грн.
0,888
1,11
0,444
6
Імпортна закупівельна ціна, грн.
3,052
-
-
7
Собівартість однієї одиниці продукції, грн
3,94
4,884
1,998
8
Ціна реалізації одиниці продукції, грн.
4,44
5,55
2,22
9
Прибуток від однієї одиниці продукції, грн.
0,5
0,666
0,222
10
Прибуток на весь обсяг виробництва, грн.
11100
29570,4
19713,6
11
Загальний прибуток, грн.
60384
Таким чином, проведені розрахунки показали, що при використанні комбінованого варіанту фірма зможе отримати прибуток у розмірі 60384 тис. грн., Що на 1243,2 тис. грн. більше самостійного виробництва всіх компонентів.
Практичне завдання № 2
Завдання розміщення розподільчих центрів
На території району розташовано 8 магазинів, які торгують продовольчими товарами, їх координати (в прямокутній системі координат), а також місячний вантажообіг наведено в таблиці 5. На основі вихідних даних знайти координати точки (Xсклад, усклад), в яких рекомендовано організувати роботу розподільного характеру, а також побудувати точки, в яких були розміщені магазини і склад на одному графіку.

Таблиця 5. Вантажообіг і координати магазинів, які обслуговуються
№ магазину
координата Х, км.
координата Y, км.
Товарообіг т / міс.
1
11,1
11,1
15
2
25,53
45,51
10
3
53,28
65,49
20
4
39,96
29,97
5
5
66,6
37,74
10
6
74,37
22,2
20
7
89,91
32,19
45
8
117,66
49,95
30



Визначимо координати центру ваги вантажних потоків (Xсклад, усклад) тобто точки, в яких може бути розташований розподільчий склад за формулами:

Де В і - вантажообіг і-го споживача, X І, Y і - координати і-го споживача, n - кількість споживачів


Відповідь: координат та складу X склад, = 73,65, Y склад = 35,16.

Використана література
1. Виробнича логістика, навч. Видання Під ред. Танькова К.М., Трідід О.М., та Колодізева Т.О., "Інжек", 2004р.
2. Логістика, конспект лекцій Під ред .. Трідід О.М., Колодізева Т.О., Голофаева І.П., ХНЕУ, 2004р.
3. Бауерсокс Д.Д. Логістика: інтегрована мета поставок., М.-2001р., 640с.
4. Миротин Л.Б. Транспортна логістика: уч. Допомога, М. 1996р., 212с.
5. Неруш Ю.М. Логістика 2006 р
Додати в блог або на сайт

Цей текст може містити помилки.

Маркетинг, реклама и торгівля | Контрольна робота
149кб. | скачати


Схожі роботи:
Теорія і практика оподаткування
Теорія етикету і практика
Теорія і практика перекладу
Конкуренція теорія і практика
Реклама теорія і практика
Теорія і практика маркетингу
Педрада теорія і практика
Теорія і практика спору
Заземлення теорія і практика
© Усі права захищені
написати до нас
Рейтинг@Mail.ru