АВС - XYZ анализ товарных запасов, SWOT анализ

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Кузбасский государственный технический университет

имени Т. Ф. Горбачева»

Кафедра управленческого учета и анализа

Реферат по дисциплине

«Комплексный анализ хозяйственной деятельности»

На тему: АВС - XYZ анализ товарных запасов, SWOT анализ.

Выполнила:

Проверил:

Город

1. АВС - анализ.

1.1. Общее назначение.

Анализ АВС - это способ формирования и контроля за состоянием запасов, заключающийся в разбиении номенклатуры N реализуемых товарно-материальных ценностей на три неравномощных подмножества А, В и С на основании некоторого формального алгоритма.

Идея анализа ABC состоит в том, чтобы из всего множества однотипных объектов выделить наиболее значимые с точки зрения обозначенной цели. Таких объектов, как правило, немного, и именно на них необходимо сосредоточить основное внимание и силы.

ABC-анализ базируется на принципе  Парето (правило 80/20), согласно которому  контроль относительно небольшого  количества элементов позволяет  контролировать ситуацию в целом. Согласно правилу Парето множество  управляемых объектов делится  на две неодинаковые части (80% и 20%). Применительно к сфере управления  запасами правило 80/20 можно сформулировать  различными способами:

· надежный контроль 20% номенклатурных позиций позволяет на 80% контролировать систему в целом;

· 20% номенклатурных позиций товарно-материальных ценностей в запасах требуют 80% выделенных для закупки средств;

· 20% закупаемых позиций берут на себя 80% издержек на доставку, приходящихся на весь план закупки и т.д.

Анализ ABC предусматривает более глубокое разделение – на три части. Суть данного метода заключается в том, что вся номенклатура материальных ресурсов располагается в порядке убывания суммарной стоимости всех позиций на складе, далее классифицируется по признаку относительной важности этих позиций, и далее для каждой выделенной категории формируется методика управления запасами. Для того чтобы АВС- анализ стал возможен, в компании необходимо наличие единого классификатора материально - технических ресурсов, в котором заложен учет их прихода, расхода и складских запасов.

АВС анализ квалифицирует запасы материалов и продукции в денежном выражении (т.е. денежная стоимость единицы товара на складе умноженная на годовой показатель использования данного товара). В соответствии с этим распределяется деятельность по контролю и управлению запасами. Все имеющиеся единицы запаса, разделяют на три категории.

А (очень важные) - предметы, имеющие по количеству малый процент (10-20%), но по стоимости от 60-70%.

В (предметы средней степени важности) их цена и количество приметно составляют одинаковый процент.

С (наименее важные) - это категория запасов, которая имеет большое количественное значение, но по цене составляет наименьший процент (10-20%).

Из этого следует, что самый жесткий контроль должен осуществляться за категорией товаров А. Для этой категории нужно стараться создать небольшой запас, избежать больших расходов связанных с отсутствием запасов. Следовательно, категории С можно не уделять много времени на контроль и при этом иметь большое количество запаса. Это две крайности (А, С) значит контроль для категории В должен быть средним между ними. Но самыми важными категориями для предприятия являются А, В, категория С второстепенна.

АВС метод может использоваться предприятиями различных сфер деятельности.

1. Снижение влияния субъективного фактора, при принятии решения об организации снабжения по отдельным группам, что очень важно для руководства, собственников и контролирующих подразделений.

2. Определения подходов к планированию  потребности в материально-технических  ресурсах, выбору поставщиков, управлению  запасами.

3. Исследование значимости отдельных  продуктов предприятия, с точки  зрения результата (сбыта, прибыли). Это делается для оптимизации  структуры сбытовой программы  и очистки программы от невыгодных  продуктов.

1.2. Преимущества и недостатки АВС анализа. 

Преимущества ABC-анализа.

Простота. Первое и главное преимущество – это простота использования. Из-за простоты его легко приспособить к различным ситуациям.

Прозрачность. Это преимущество вытекает из простоты. Чем проще, тем надёжней, но также и понятней. Любой этап анализа можно проследить и, если нужно, подкорректировать. Интерпретация расчётов не вызывает проблем. Сложные статистические методы таким преимуществом не обладают.

Универсальность. Еще одно важное преимущество – это почти полная универсальность. С помощью АВС-метода можно анализировать хоть товарооборот, хоть деньги, хоть урожай зерна, хоть что угодно, что можно разделить на составляющие элементы. Перед АВС-анализом все равны. Приоритетность (различие вклада в общий результат) наблюдается почти везде.

Автоматизация. Для АВС-анализа это вообще не проблема, так как алгоритм достаточно строг. Расчет в Excel можно сделать с помощью нескольких нажатий клавиш. Существует также множество специализированных программ, макросов и приложений, которые сокращают количество нажатий до одного.

Оптимизация ресурсов. Успешное использование АВС-анализа позволяет сократить и высвободить огромное количество временных и трудовых ресурсов. Это достигается путем концентрации работы над наиболее важными элементами и, наоборот, экономия ресурсов на менее приоритетных составляющих.

Недостатки ABC-анализа

То, что метод полезный и широко известен, ещё не значит, что его можно вставлять везде, где ни попадя без включения мозгов. АВС-анализ, как и любой другой статистический метод, является инструментом в руках аналитика.

Первый недостаток, точнее даже ограничение, по моему мнению заключается в том, что классический ABC-анализ – это одномерный метод. То есть, как бы не был красив АВС-метод, он отражает только одну сторону явления, группирует только по одному группировочному признаку. Эта проблема не есть очень сложная и решается с помощью использования многомерного АВС-анализа, когда группировка проводится сразу по нескольким показателям. Пример АВС-анализа по нескольким критериям мы рассмотрим в приложении.

Второй недостаток вытекает из первого и из способа его преодоления. Как уже было отмечено, приоритетность элементов многомерного объекта следует рассматривать, используя сразу несколько показателей. Для этого определяют группы А, В и С сразу по нескольким переменным. В результате, если мы используем два показателя, то количество возможных групп будет девять. Максимальное число групп определяется количеством возможных сочетаний АВС групп по двум показателям (AA, AB, AC, BA, BB, BC, CA, CB, CC). Вот, как это выглядит схематично на картинке.

Каждая ячейка – это группа в двухмерном АВС-анализе. Если элемент попадает в группу СА, то это значит, что по первому признаку он соответствует группе С, по второму – группе А. Если элемент попадает в группу АВ, то по первому признаку – А, по второму – В и так далее. Как видно, всего может быть девять групп. Самые приоритетные позиции находится в группе АА, наименее приоритетные – в СС. Интерпретация всех групп и принимаемые в связи с этим решения целиком и полностью зависят от природы данных и целей анализа. Для трёх показателей количество групп достигает уже 27.

Таким обозначением (особенно если групп 3 и более) пользоваться не всегда удобно, и тогда сочетание букв заменяют каким-либо одним (одномерным) рейтингом. Например, все группы, в которых присутствует буква А (AA, AB, AC, BA, CA) заменяют общим рейтингом А. Очевидно, что группы А по первому и второму признакам далеко не всегда будут полностью совпадать. Это значит, что в общую агрегированную группу А попадут уже не 20% пресловутых приоритетных наименований, которые дают 80% результата, а существенно больше. Например, в сводную группу А (состоящую из AA, AB, AC, BA, CA) может попасть 1/3 всех позиций. Это еще ничего. А вот если половина всех элементов? Как видим, правило 20/80 может превратиться в 50/80, что звучит уже не так радостно, а управлять 50% элементами уже не так легко, как 20%.

Для наглядности можно привести пример. Имеется ассортимент товаров. Нужно, как обычно сократить стоимость запасов, да так, чтобы продажи не пострадали. Неумелый аналитик сразу проведет АВС-анализ по доходу и скажет, что группу В и С смело сокращаем, а группу А не трогаем. Так ему подсказал учебник. Однако реальность – коварная штука. Представим, что в магазине продаются и дорогие, часто спрашиваемые товары (из группы А), и дешевые, непопулярные (из группы С). Приходит покупатель за дорогим пальто (группа А) и к нему хочет купить шарфик, заплатку на будущее и новые красивые перчатки (группа С). Пальто, допустим, имеется в наличии (группа А всегда должна быть), а вот после советов нашего аналитика некоторые позиции из группы С выпали, так как по ним был сокращен запас. В итоге покупатель видит пальто, но не может купить аксессуары к нему. Ему теперь нужно ехать в другой магазин – это же огромное расстройство. Такая ситуация плохо скажется на впечатлении клиента, ведь он не может приобрести всё, что ему надо. Короче, он психует и уходит из магазина вообще без покупок. Зачем таскать с собой пальто, если его можно купить в другом месте, где будут и шарфики, и перчатки, и даже средства по уходу за одеждой? Вот и получается, что из-за отсутствия товаров группы С уменьшаются продажи группы А.

Для того, чтобы уменьшить количество подобных ситуаций, следует сделать так, чтобы наиболее часто спрашиваемые (не приносящие доход, а именно спрашиваемые) товары всегда были в наличии. Это увеличит качество обслуживания, то есть уровень удовлетворения спроса, и не будет в будущем отпугивать покупателей. В этих целях нужно провести АВС-анализ по частоте покупок (можно анализировать количество расходных накладных или чеков по товарам). Далее по известным алгоритмам отбираются группы А, В и С. В группу А попадут наиболее часто спрашиваемые позиции, они всегда должны быть в наличии. Далее останутся группы В и С, которые имеют меньший приоритет. Если сюда добавить АВС-анализ по доходу, то у нас получится многомерный АВС-анализ по двум показателям: по доходу и по частоте покупок. Для управления запасами можно будет использовать сочетание из двух букв, а можно и заменить общим рейтингом, как было показано выше. Тогда в сводную группу А попадут все товары, которые приносят максимальный доход и/или чаще всего спрашиваются. Как показывает практика, количество значений в группе А будет существенно больше, чем 20%.

Третий недостаток – это разделение данных независимо от их качественной характеристики. Наверное, правильнее сказать, что это недостаток аналитика, а не метода, но, тем не менее, при наличии такой проблемы АВС-анализ также нужно использовать крайне осторожно. Представим, что мы анализируем продажи большого ассортимента, в который входят несколько торговых марок или разных по потребительским свойствам товаров (кеды, ручки, хлеб, двери, колёса и другое). Если всё это смешать и провести АВС-классификацию, то получится, что в каждой группе будут совсем несопоставимые между собой позиции, не имеющие ничего общего. В этом случае группировка не будет иметь практического смысла. Группы выделяются для того, чтобы ими можно было управлять, а как можно управлять совершенно разными по своим свойствам товарами? Поэтому перед проведением АВС-анализа неплохо бы разделить данные на более-менее похожие по своей природе группы. В группу А у неразумного аналитика могут попасть и огурцы, и зубная паста. Хотя для финансового анализа, чисто для определения локомотива, который дает основной оборот, можно и так анализировать. Все зависит от цели.

Четвёртый недостаток, который проявляется не всегда, но о нём стоит знать. Возвращаясь к примеру с ассортиментом, следует отметить, что среди товаров могут встречаться не только те, которые плохо продаются, но и те, которые не продаются вообще или которые продаются в убыток. То есть товары, которые наносят урон похуже группы С. Для этого часто добавляют еще одну группу – D. Получается ABCD-анализ. Или вот еще пример. В группу А вошли 40-50% ассортимента, что в абсолютном выражении может быть весьма много. Тогда из группы А можно выделить группу А+, куда войдут самые-самые позиции.

Три группы А, В и С не всегда способны качественно разделить данные, поэтому часто добавляют дополнительные группы, не предусмотренные классическим вариантом.

Пятый недостаток относится ко всем методам статистического анализа, так как он связан с качеством, достоверностью и актуальностью данных. При всей простоте далеко не каждый отчётливо осознаёт взаимосвязь между исходными данными и выводами. Приведем пару примеров об анализе ассортимента товаров и продаж.

Как известно, анализ продаж производится за некоторый период. Результаты и выводы переносятся на будущее с предположением, что закономерности и структура продаж не изменятся. В большинстве случаев так и происходит. Однако бывает и так, что в динамике продаж наступают резкие изменения, связанные, например, с сезонностью. Допустим, мы провели АВС - анализ продаж за 1-й квартал года. Получили некоторый результат. В группу С попали товары, которые зимой продаются плохо, но летом наступает всплеск. Если об этом не думать, то по результатам проведенного анализа группа С будет иметь минимальный товарный запас (таковы правила эффективного управления запасами), а когда наступят тёплые деньки, остатки быстро обнулятся. Получается, что данные АВС-анализа за зимний период не будут соответствовать летней АВС-группировке. Ситуация бывает и обратной. Набрали на склад плавок и кремов для загара, а их почему-то зимой никто не хочет покупать. Мораль такова, что структура продаж может быть не постоянна и при проведении АВС-анализа ассортимента этот факт стоит учитывать.

Другой пример с продажами. Часто бывает, что некоторые позиции выпадают из продаж. Это происходит по разным причинам: нет у поставщика, ошибка в закупках и прочее. Тогда получается, что в течение некоторого времени товар не продавался и общий объём продаж будет ниже потенциально возможного. Если это позиция из группы А, то по результатам расчёта она легко может попасть в группу В или даже С. Последствия от подобной ошибки могут быть весьма чувствительны. Проблема решается путём устранения из расчётов тех периодов, когда товар отсутствовал. Это не сложно сделать, перейдя от суммарных продаж к средним продажам за более мелкий период (от годовых продаж к месячным, или от месячных к недельным и тому подобное), не изменяя общую длину анализируемого периода. Тогда периоды с аут-оф-стоком (дефицитом) можно просто убрать из расчёта, оставив только то время, когда товар был на складе и продавался. Структура продаж станет более правдоподобна.

Таким образом, АВС-анализ обладает большими преимуществами, которые выражаются в простоте, универсальности и легкой реализации.

Из отрицательных моментов нужно отметить в первую очередь то, что АВС-группировка по одному показателю далеко не всегда корректно расставляет приоритеты. При использовании многомерного ABC-анализа количество элементов в группе А может быть существенно больше 20%. ABC-анализ не умеет распознавать качество и природу данных, это должен делать аналитик перед проведением расчётов. 

2. Анализ XYZ

2.1.Общее назначение.

Анализ АВС позволяет дифференцировать ассортимент (номенклатуру ресурсов, а применительно к торговле ассортимент товара) по степени вклада в намеченный результат. Принцип дифференциации ассортимента в процессе анализа XYZ иной - здесь весь ассортимент (ресурсы) делят на три группы в зависимости от степени равномерности спроса и точности прогнозирования.

В группу Х включают товары, спрос на которые равномерен, либо подвержен незначительным колебаниям. Объем реализации по товарам, включенным в данную группу, хорошо предсказуем.

В группу Y включают товары, которые потребляются в колеблющихся объемах. В частности, в эту группу могут быть включены товары с сезонным характером спроса. Возможности прогнозирования спроса по товарам группы Y - средние.

В группу Z включают товары, спрос на которые возникает лишь эпизодически. Прогнозировать объем реализации товаров группы Z сложно.

XYZ-анализ позволяет учитывать предсказуемость спроса на продукцию,  потребления запасов сырья в производстве и поставок от Ваших поставщиков.

Коэффициент вариации – это отношение среднего квадратичного отклонения к математическому ожиданию случайной величины. В качестве случайной величины в зависимости от задачи могут выступать продажи, потребление сырья в производстве, поставки. Группа Х является наиболее прогнозируемой, Z – наименее.

Этапы XYZ-анализа:

1.  Выбор объекта анализа (группа, категория, позиция) и параметра, по которому будут сравниваться объекты (продажи за месяц, например). Обычно объектами XYZ-анализа являются товарная категория или товарная единица. За основу анализа берется период продаж не менее трех месяцев.

2.  Определение количества периодов, по которым будет проводиться анализ: неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год. Чем больше период, тем лучше, тем точнее будет результат анализа. Если товар имеет оборачиваемость более месяца, то требуется брать период, как минимум в три раза превышающий оборачиваемость.

3.  Определение коэффициента вариации — среднее квадратическое отклонение —для каждого объекта анализа. Коэффициент вариации означает величину, насколько продажа товара отклоняется от среднестатистической, то есть показывает, стабилен ли спрос на товар или нет. Рассчитывается следующим образом: 

где: σ — среднее квадратическое отклонение,

xi — значение i-го периода,

 — среднее значение за n - периодов,

n — количество периодов.

1.  Составление рейтингового списка объектов анализа по возрастанию значения коэффициента вариации.

2.  Определение того, какие объекты относятся к группе X, Y и Z.

Таким образом, смысл ABC-анализа в определение вклада конкретного товара в итоговый результат (чаще всего в общую прибыль компании).

Смысл XYZ-анализа в изучении стабильности продаж, изучение отклонений, скачков, нестабильности сбыта продукции.

Конечно, можно использовать каждый вид анализа по отдельности, но это не даст полной картины ассортиментной матрицы компании, поэтому рекомендуется использовать оба вида анализа в комплексе, с целью выявления сильных и слабых товаров, стабильности продаж, и ключевых для компании продуктов.

XYZ анализ очень хорош в сочетании с АВС-анализом — это выявление безусловных лидеров и аутсайдеров в ассортименте магазина.

Как ранее рассматривалась возможность одновременного применения АВС-анализа по нескольким показателям, также можно одновременно применять АВС- и XYZ-анализы.

Пот горизонтали - точность прогноза, по вертикали - контроль за потребностью.

Ещё раз повторим, зачем всё это нужно, – чтобы по-разному управлять различными группами. Например, рассмотрим торговую компанию, продающую то же, что и закупает. Если какая-либо продукция попала в группу AX, это означает, что она приносит хороший доход (если АВС-анализ сделан по показателю «доход») и предсказуемо продаётся (XYZ-анализ сделан по показателю «объём продаж в штуках»). Поэтому данной группой можно управлять, что называется, Just in Time (точно вовремя), т.е. закупать её в минимальном количестве, чтобы не омертвлять капитал в запасах. При этом также предполагается, что,  во-первых, данная продукция дорогая (попадает в группу А по показателю «себестоимость»), т.е. омертвление капитала существенно, и, во-вторых, поставщики предсказуемо поставляют данную продукцию (попадает в группу Х по показателю «время поставки»).

2.2.Применение XYZ - анализа на примере.

В качестве примера рассмотрим применение ABC-XYZ анализа для торговой компании «Уютный Дом». Основное направление деятельности данной компании — розничная торговля товарами для дома и для ремонта.

В качестве объектов анализа были выбраны 43 товарные группы с целью определения наиболее приоритетных. В качестве параметра, по которому проводился ABC-XYZ — анализ, был выбран объем продаж в натуральном выражении. Нас будет интересовать вклад каждой группы в общий объем продаж.

Анализ проводился за 2 квартал 2012 года в разрезе недель. Для проведения анализа был использован пакет прикладного программного обеспечения MS Excel.

Расчеты проводились на основании классических границ по ABC — классификации (80 %, 15 %, 5 %) и на основании классических границ по XYZ — классификации (10 %, 102—5 %, 25—100 %).

Результаты анализа, а именно распределение всех товарных групп на основании ABC-XYZ — анализа, представлены в таблице.

Результаты анализа

По полученным результатам можно дать руководству следующие рекомендации:

Товары из групп А и В обеспечивают основной товарооборот и прибыль компании. Поэтому товары из этих групп должны быть постоянно в наличии в ассортименте магазина, таким товарам необходимо уделять первостепенное внимание. Товары группы С составляют около 20 % оборота (или прибыли) и требуют периодического контроля. Для товаров из этой группы применяют  упрощенные методы планирования, учета и контроля.

Категория X — товары, которые характеризуются стабильностью продаж и, как следствие, высокими возможностями прогноза продаж. Для таких товаров необходимо держать оптимальные запасы и применять математические методы прогнозирования спроса и модели определения размеров оптимального запаса товара.

Категория Y — товары, имеющие некоторые колебания в спросе и как следствие, средний прогноз продаж.

Категория Z — товары с нерегулярным потреблением, какие-либо тенденции отсутствуют, точность прогноза продаж невысокая. К таким товарам относятся  товары, которые привозят на заказ или те товары, которые только появились и совсем недавно поступили в продажу.

Группы АХ и АY. это те товары, которые  обеспечивают наибольший объем продаж, такие товары пользуются достаточно стабильным спросом и соответственно им необходимо уделять наибольшее внимание. Следует обеспечить постоянное наличие товара в магазине (на складе), но при этом не следует создавать избыточный страховой запас. Спрос на товары этой группы стабилен, он  хорошо прогнозируется. Часто целесообразно сократить долю товаров группы Z в ассортиментной матрице компании и тем самым высвободить средства, которые можно направить на увеличение запасов наиболее важных и приоритетных групп.

Товары группы AY и BY при высоком товарообороте характеризуются недостаточно стабильным спросом. Таким образом, для того чтобы обеспечить постоянное наличие товара из этой группы, необходимо увеличить страховой запас.

Товары из групп AZ и BZ отличаются низкой прогнозируемостью спроса при высоком объёме продаж. Если обеспечивать постоянное наличие товаров данной.группы только за счет избыточного страхового запаса товаров, то это приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно. возрастет. Для товаров из групп AZ и BZ следует пересмотреть систему заказов. Одну часть товаров нужно переводить на систему заказов с постоянной суммой или объемом заказа. Другую часть товаров необходимо обеспечить за счет более частых поставок, или же следует выбрать поставщиков, расположенных ближе к складу. Кроме того, можно поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру компании.

80 % ассортимента компании приходится на товары из группы С. XYZ-анализ дает возможность значительно сократить время, которое менеджер-аналитик тратит на контроль и управление товарами из данной группы.

Для товаров из группы СХ можно применить систему заказов с фиксированной периодичностью, а также уменьшить страховые запасы таких товаров.

Для товаров из группы CY возможно применение системы с постоянной суммой или объемом заказа. В этом случае формировать страховой запас по товарам из этой группы следует, исходя из имеющихся у фирмы свободных денежных средств.

Все товары-новинки, сезонные товары, товары, привозимые под заказ, в основном попадают в группу CZ. Часть товаров из этой группы можно выводить из ассортимента без особых переживаний. Другую же часть необходимо постоянно контролировать и анализировать, поскольку товары именно из этой группы превращаются в неликвиды, от которых компания в дальнейшем несет потери. Остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, следует постепенно выводить из ассортиментной матрицы компании 

2.3.Достоинства  и недостатки XYZ - анализа.

К достоинствам данного анализа можно отнести все те же факторы, что и в АВС - анализе.

В то же время можно отметить следующие недостатки:

1. Возможность попадания в группу  С товаров-новинок. Возникают трудности  в случае динамично меняющейся  ситуации, например при выводе  на рынок нового товара (аналогами  которого компания до сих пор  не торговала) или однократного  приобретения каких-то товарных  позиций. Когда количество продаж  новинки еженедельно растет, XYZ-анализ  ничего не даст, товар неизбежно  попадет в «нестабильную» группу Z.

2. XYZ-анализ лишен смысла и  для предприятий, работающих под  заказ, подобные прогнозы им просто  не нужны.

3. На сегментах рынка, на которых  разброс значений ежедневных  продаж в течение месяца может  составлять 50% и более, применение XYZ-анализа  может оказаться бесполезным, поскольку  все товары попадут в категорию Z.

4. Как ABC-анализ, так и XYZ-анализ ориентированы  на их использование в относительно  стабильных условиях внешней  среды. Кризисные явления, существенные  изменения курса валют, изменение  конкурентной ситуации и др. резко  уменьшают прогнозную ценность  полученных результатов. Особенно  это касается XYZ-анализа, поскольку  даже в стабильной ситуации  делать прогнозные выводы на  основе данных для 3–5 временных  периодов надо с большой  осторожностью. Следует также признать, что фактическое значение доли оборота объекта имеет больше практического смысла, чем коэффициент вариации.