ВОЗМОЖНОСТИ ЛОГИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛИ ПРЕДПРИЯТИЯ

Новиков А.В.¹, Крыжановский О.В.², Чулюков В.А.³

^1,2Аспирант;

³кандидат физико-математических наук, доцент,

Воронежский государственный педагогический университет

ВОЗМОЖНОСТИ ЛОГИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛИ ПРЕДПРИЯТИЯ

Аннотация

В работе рассматриваются возможности логистического анализа (классификация используемых ресурсов по ряду параметров для повышения точности планирования, организация контроля, регулирования и сокращения логистических издержек), которые могут стать основой построения модели предприятия для оптимизации его функционирования.

Ключевые слова: логистика, логистический анализ, модель.

Novikov А.V.¹, Kryzhanovskij О.V.², Chuljukov V.А.³

^1,2Postgraduate student;

³PhD in Physics and mathematics, associate professor,

Voronezh State Pedagogical University

POSSIBILITY  OF  LOGISTICS ANALYSIS FOR BUILDING OF ENTERPRISE MODEL

Abstract

The paper discusses the possibility of logistic analysis (classification of resources used by a number of parameters for accurate planning, organization, control, regulation and reduction of logistics costs)which may become the basis for building enterprise model to optimize its operation.

Keywords: logistics, logistic analysis, model.

Рассмотрим некоторые из методов логистического анализа предприятия.

Метод АВС-анализа основан на принципе Парето - 20 % всех товаров дают 80 % оборота [1]. Объектом анализа могут служить как материальные ресурсы  снабжения и производства, так и готовая продукция в процессе дистрибьюции.

Опишем алгоритм ABC-анализа [2].

1. Выбор объекта анализа (товар, товарная группа, поставщик, заказ и т.д.);
2. Выбор параметра объекта, по которому будет проводиться анализ (средний или текущий товарный запас в рублях или штуках, объем продаж за период, доходность товара, количество заказов клиентов и т.п.);
3. Сортировка объектов анализа в порядке убывания значения параметра;
4. Расчет доли параметра от общей суммы параметров выбранных объектов;
5. Расчет этой доли с накопительным итогом;
6. Классификация групп объектов.

Например, анализируя выдачу со склада сырья и материальных ресурсов (за конкретный период времени), необходимых для производства определенного вида продукции, объектом анализа выступают материальные ресурсы, в качестве анализируемого параметра уместно принять стоимость ресурсов, израсходованных за весь наблюдаемый промежуток времени на производство готовой продукции. Для каждого наименования ресурсов проводится подсчет стоимости за период времени, а  так же доли от общей суммы. Выполняется сортировка объектов по используемому параметру (по убыванию). По результатам сортировки ресурсы делятся на три группы: А, B и С.

Категория «А» включает виды материалов с большой долей использования в стоимостном выражении.  Эти материалы требуют детального контроля за расходом и закупками, точного и постоянного учета наличия на складе.

К обычно бόльшей по количеству наименований группе «В» относятся материалы со средним значением использования в производстве. В этом случае требуется обычный подход в учете и планировании.

Категория «С» составлена из большого числа наименее ходовых материалов, которые обычно взаимозаменяемы и легко доступны. Для них применимы упрощенные ме­тоды планирования, учета и контроля.

Используя метод АВС-анализа можно получить много дополнительной информации, проводя анализ по различным параметрам одного объекта и комбинируя эти параметры. В приведенном примере значимость ресурсов определяется стоимостью, однако можно применить и другие параметры для анализа. Например, возможно проанализировать среднее время закупки каждого материала, расходы на хранение  и частоту использования в производственном цикле. Возможна, например, ситуация, когда ресурс, несмотря на его высокое использование, будет выгоднее закупать по необходимости, а на складе хранить лишь минимальный запас [3].

Метод АВС-анализа применим для детерминированных систем. Если же потребность в материале носит вероятностный (стохастический) характер, тогда находит  применение метод XYZ-анализа, который позволяет произвести классификацию тех же ресурсов в зависимости от характера их потребления и точности прогнозирования изменения их потребности [1].

Группирование объектов в данном методе происходит по равномерности их ухода со склада, для чего используется коэффициент вариации. Для вычисления коэффициента вариации используется следующая формула:

,

где σ -  среднее квадратичное отклонение,  – среднеарифметическое значение измеряемых значений ресурса.

Приведем алгоритм XYZ-анализа [4].

1. Выбор объекта анализа (товар, товарная группа, поставщик, заказ и т.д.);
2. Выбор параметра объекта, по которому будет проводиться анализ (средний или текущий товарный запас в рублях или штуках, объем продаж за период, доходность товара, количество заказов клиентов и т.п.);
3. Выбор анализируемого периода;
4. Расчет среднего квадратичного отклонения и среднего значения для каждого объекта;
5. Расчет коэффициента вариации;
6. Классификация групп объектов.

Здесь ABC-анализ расширяется за счет данных расхода каждого объекта по периодам и результатов расчета среднего значение и коэффициента вариации. Исходя из значения коэффициента, происходит разделение на группы. В группу Х попадают материальные ресурсы с наиболее низким коэффициентом вариации, группа Y - товары со средним коэффициентом вариации, в группу Z – с высоким коэффициентом вариации.

Группа Х – потребление ресурсов регулярно, его возможно достаточно точно прогнозировать. Данная ситуация является относительно простой для планирования закупок.

Группа Y – наблюдаются колебания потребления ресурсов и имеются средние возможности для прогноза. В такой ситуации на этапе закупок материальных ресурсов может стоять вопрос смены  как самих приобретаемых ресурсов, так и поставщиков.

Группа  Z – потребление ресурсов нерегулярно, какие-либо тенденции отсутствуют, точность прогнозирования невысокая.

Для более точного контроля и планирования расхода материальных ресурсов продуктивно совмещать АВС-анализ и XYZ-анализ. В этом случае сначала выполняется анализ методом АВС, затем методом XYZ по одинаковым параметрам [5]. После анализа получается 9 групп ресурсов: AX, AY, AZ, BX, BY, BZ, CX, CY, CZ.

Материальные ресурсы групп АХ и ВХ отличает высокий и стабильный уровень оборота. Закупки и расход подобных ресурсов легко прогнозировать, возможно вести долгосрочное планирование, но при этом использовать упрощенные методы учета и контроля, снижая логистические издержки. Необходимость формирования страхового запаса возникает во время проведения конкурса и согласования сделки, т.к. этот процесс может затягиваться,  повышается вероятность образования дефицита.

Для ресурсов группы AY, BY с высокой долей потребления и средней возможностью прогноза возникает необходимость увеличения страхового запаса. Главными критериями конкурса на поставку материальных ресурсов групп АХ, AY, BX, BY являются цена и качество. Материалы из категорий AZ и BZ отличает высокий уровень оборота и низкая прогнозируемость. Создания страхового запаса явно не достаточно. В этой ситуации необходимо вести максимально точный учет  и осуществлять строгий и постоянный контроль за закупками. Логистические издержки значительно увеличиваются. Основным требованием к поставщику становится надежность поставок и возможность закупок по требованию. К группе С относятся неключевые ресурсы (большая часть всех ресурсов) не требующие постоянного контроля. Здесь возможны различные упрощения с целью снижения затрат на хранение, доставку, обработку и т.д. Для СХ – снизить до минимума страховочный запас, CY -  формировать «плавающий» страховочный запас по остаточному принципу, CZ - ресурсы, необходимость в которых возникает спонтанно, решение выбирается индивидуально. Как отмечалось выше, конкурсный отбор проводить не обязательно, что уже будет способствовать снижению издержек.

Таким образом, логистический анализ работы предприятия может обеспечить оптимальное управление запасами ресурсов, что является одним из ключевых вопросов моделирования оптимальной работы всего предприятия.

Литература

1. Григорьев М.Н., Долгов А.П., Уваров С.А. Управление запасами в логистике: методы, модели, информационные технологии. – СПб.: «Бизнес-пресса», 2006. – 368 с.
2. Бодряков Р. АВС - анализ для повышения эффективности работы склада // Складские операции. – 2005. – №2. – С.36-39.
3. Шрайбфедер Дж. Эффективное управление запасами / Джон Шрайбфедер ; Пер. с англ. – 2-е изд. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. – 304 с.
4. Бодряков Р. ABC и XYZ: составление и анализ итоговой матрицы //Логистик & система. – 2005. - № 2.
5. Бодряков Р.Е. ABС и XYZ: составление и анализ итоговой матрицы. [Электронный ресурс].  – Режим доступа: http://www.loglink.ru/massmedia/analytics/record/?id=275/ (дата обращения 08.09.13)
6. Donath B. The IOMA handbook of logistics and inventory management. – Y.: John Whiley & Sons, inc., 2002. – 1056 p.