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.