ABC, XYZ классификация

Материал из Supply Chain Management Encyclopedia

Версия от 00:26, 7 февраля 2015; Zyatchin (обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

ABC классификация

В случае управления многими продуктами используются специальные техники, причем к разным продуктам могут применяться различные модели управления запасами. Целью использования такой политики является повышение общей эффективности управления запасами при заданном уровне сервиса[1], [2]. Различные системы управления запасами требуют различных трудозатрат. В многопродуктовых системах целесообразно соотнести модели с высокими трудозатрами для категории продуктов, наиболее важных для компании. Следовательно, существенным вопросом является классификация товаров по категориям со сходными признаками. Такую классификацию называют классификацией ABC. Для такой классификации используются различные параметры, например: скорость потребления, объем продаж, стоимость запасов и т.д. Наиболее важные товары относят к группе А, следующие – к группам В и С по убыванию. Существуют различные способы распределения товаров по группам, одним из них является правило Парето (или принцип 20/80). В соответствии с правилом в категорию А относятся товары, которые приносят 80% выручки. К категории В могут относится следующие 50%, а в категорию С – все оставшиеся. Обычно для классификации товаров используются три типа, однако в некоторых случаях компании используют 5 и более групп. Пример ABC классификации товаров по объему продаж представлен в таблице 1:

Таблица 1. ABC классификация

Stage5ABC rus.png

XYZ классификация

XYZ классификация проводится для анализа уровня неопределенности спроса. В качестве меры неопределенности используется коэффициент вариации (отношение значения среднеквадратичного отклонения ряда к среднему значению). Для распределения по категориям X, Y и Z все виды продукции ранжируются по возрастанию коэффициента вариации. Предположим, что известен спрос на каждый из видов продукции по месяцам. Обобщенный алгоритм XYZ анализа имеет следующий вид:

1. Для каждого вида продукции найти среднее значение спроса в месяц:

 \mu _{i} =\frac{\sum _{j=1}^{n}D_{ij}  }{n}

где Dij – спрос на продукцию i в месяц j,j = 1,2,...,n.

2. Для каждого вида продукции i найти стандартное отклонение спроса σi для заданного периода (n месяцев) по следующей формуле:

\sigma _{i} =\left(\frac{\sum _{j=1}^{n}(D_{ij} -\mu _{i} )^{2}  }{n} \right)^{0,5}

3. Для каждого вида продукции i найти значение коэффициента вариации CVi спроса по следующей формуле:

CV_{i} =\left(\frac{\sigma _{i} }{\mu _{i} } \right)\times 100

4. Провести сортировку всех видов продукции в порядке возрастания коэффициента вариации (формирование ранжированного списка)

5. Провести XYZ классификацию по следующему правилу, таблица 2:

Таблица 2. XYZ классификация

XYZ1 rus.png

Нетрудно заметить, что при таком способе классификации одна или несколько категорий могут остаться пустыми. В таблице 2 представлена классификация по абсолютному значению коэффициента вариации. Альтернативным вариантом является классификация по относительному значению. Например, к категории X относятся первые 20% товаров в ранжированном списке, к категории Y – следующие 30% товаров в ранжированном списке, к категории Z – оставшиеся 50%.

Результаты XYZ анализа могут отличаться при расчете коэффициента вариации по дням и месяцам. Рассмотрим объемы продаж 10 видов автомобильных деталей по итогам 12 месяцев, таблица 3.

Таблица 3. Объемы продаж

XYZ2 rus.png

Проведем ранжирование товаров по возрастанию коэффициента вариации и XYZ классификацию, таблица 4:

Таблица 4. XYZ классификация

XYZ3 rus.png

References

  1. Bowersox D.J., Closs D.J. Logistical Management: The Integrated Supply Chain Process, McGraw-Hill, New York, 1996 .
  2. Ramamurthy P. Operations Research - New Age International, 2007..
Личные инструменты
Our Partners