ABC-аналіз (інвентаризація)

Джоанн Верморель, березень 2020 р

В управлінні запасами ABC-аналіз - це метод категоризації запасів, що використовується як механізм пріоритетів у грубій формі для концентрування зусиль та ресурсів на предметах, що мають найбільше значення для компанії. Цей метод ґрунтується на емпіричному спостереженні, що невелика частка предметів або товарознавчих номерів зазвичай становить велику частину бізнесу. До того, як постійні системи запасів стали поширеними, аналіз ABC використовувався для зменшення обсягу діловодства, пов'язаного з управлінням запасами. Починаючи з 2000-х, цей метод в основному використовується як метод візуалізації даних і як спосіб приділити пріоритет увазі практиків ланцюга поставок, яким доводиться регулярно переглядати налаштування поповнення в рамках своєї системи управління запасами, такі як мінімальні/максимальні параметри або рівні обслуговування.

ланцюга поставок

Виконання ABC-аналізу

Аналіз ABC - це метод категоризації запасів, який присвоює клас кожному товару - або товарному номеру, або товару - як правило, іменованому як A, B і C, де A (відповідно C) - це клас, асоційований з більшістю (відповідно ) предмети, що часто продаються або споживаються. Може бути більше трьох класів (наприклад, D, E, F,.), Хоча зазвичай кількість класів зводиться до однозначної кількості.

Для того, щоб обчислити класи, практикуючий у ланцюгу поставок повинен вибрати ряд параметрів, що характеризують аналіз ABC:

  • кількість класів
  • одиниця вимірювання “ваги” будь-якого предмета
  • історична глибина вимірювання
  • відсоток, що використовується як поріг для кожного класу.

Відсотки відносяться до одиниці, обраної для вимірювання ваги за історичну глибину. Ці відсотки, як правило, пов'язані з оборотом, що вимірюється в доларах або проданих одиницях.

Хоча вказівки щодо вибору цих параметрів можуть бути надані, вони принципово залишаються дещо довільними. Оскільки аналіз ABC призначений доступним для різноманітної аудиторії в компанії, параметри, як правило, вибираються як круглі цифри, які легше запам'ятати.

Наприклад, менеджер інвентаризації нішевої електронної комерції, що продає асортимент 10 000 футболок з річним оборотом 50 млн. Євро, вирішує провести аналіз ABC із наступними параметрами:

  • 3 класи (A, B, C)
  • кожна продана одиниця вважається «1»
  • розглядаються останні 3 місяці продажів
  • пороги становлять 60% (А), 30% (В) та 10% (С).

За допомогою електронної таблиці менеджер класифікує в порядку зменшення всі товари порівняно з їх обсягами продажів за 3 місяці - вимірюється в проданих одиницях. Потім порогові значення використовуються щодо сукупної частки ваг товару. Очікується, що клас А повинен мати набагато менше предметів, ніж клас С. У наведеному нижче прикладі класи A/B/C мають відповідно 4/7/14 елементів.

Завантажте таблицю Excel: abc-analysis.xlsx

Як показано в таблиці Excel вище, проведення аналізу ABC є простим. Крім того, багато програмних засобів для інвентаризації пропонують аналіз ABC - і часто також варіанти - оскільки реалізація є відносно тривіальною частиною програмної інженерії.

Одиницею виміру може бути вуха (тобто продані одиниці), якщо, як продемонстровано в попередньому прикладі, усі товари, що продаються або обслуговуються, мають однакові ціни. Однак, якщо деякі товари значно дорожчі за інші, то, як правило, має сенс порівняти їх з їхніми закупівельними цінами або їх цінами продажу.

Глибина історії повинна бути достатньо великою, щоб усереднені величини були статистично значущими. Зазвичай класи є більш стабільними, якщо використовується кратна загальна циклічність, наприклад один рік, для нейтралізації ефекту сезонності, або ціла кількість тижнів для нейтралізації ефектів дня тижня, коли глибина коротка.

Зазвичай порогові значення коригуються таким чином, щоб кожен клас мав принаймні в 5 разів більше предметів, ніж його попередник. Це гарантує, що невелика кількість класів охоплює навіть великий каталог. Починаючи з класу А у 100 предметів і припускаючи збільшення в 5 разів, представленому вище роздрібному продавцеві футболок знадобляться 4 класи для покриття всього його каталогу (100х5х5х5 = 12500).

Принцип Парето і владні закони

Аналіз ABC базується на емпіричному спостереженні, відомому як принцип Парето або правило 80/20, що верхні 20% товарів, як правило, становлять 80% обсягу продажів, незалежно від того, яку одиницю виміру обрано. Таким чином, за таких обставин має сенс сегментувати цікаві елементи - предмети в інвентарі - відповідно до їх «величини» важливості, тобто класів ABC.

З більш математичної точки зору, орієнтований на величину аналіз, такий як аналіз ABC, є привабливим, коли основний розподіл (ймовірностей) має «жирний хвіст», тобто точки, які значно відрізняються від середнього (1). Ці ситуації часто трапляються як у природних явищах, так і в діяльності людини. Наприклад, такі розподіли, як правило, жирохвості:

  • штат компанії в країні
  • біомаса (у тоннах) виду на даній території
  • касові надходження фільмів за будь-який рік
  • відкликання (в одиницях) в автомобільній промисловості
  • .

Існує цілий «бестіарій» математичних розподілів, які, як відомо, відповідають цим ситуаціям. Найбільш широко використовувані розподіли - це, мабуть, закон про потужність та розподіл Zipf. Ці математичні функції в основному різняться за своєю здатністю надавати “вагу” хвосту розподілу, тобто за своєю здатністю відображати шанси дуже рідкісних ситуацій.

У конкретному випадку ланцюгів поставок, як правило, грають прості економічні сили, щоб штучно обмежити величину викидів. Наприклад, при поверненні до товарних запасів можна зауважити, що найгірші показники, як правило, взагалі вилучаються з асортименту. Таким чином, товарів, які продаватимуться, скажімо, лише один раз на рік, не спостерігається, оскільки компанія припинила їх продаж задовго до досягнення цього рівня продажів.