Автор работы: Пользователь скрыл имя, 22 Ноября 2010 в 17:50, Не определен
интегральные материальные потоки, управление потоковыми процессами,логистика
З таблиці. 2.1 видно, що велика частина витрат пов'язана із закупівлею трьох найменувань матеріалів, а саме солі, дріжджів та маку.
Результати ABC представлені в таблиці. 2.2. Графічно вони інтерпретуються кривою Лоренца (рис. 2.4).
З
графіка видно, що приблизно 66% витрат
доводиться на 14% від загальної кількості
матеріалів і лише 8% – на матеріали,
що становлять 57% в загальній кількості.
Питома вага в
загальних
витратах
на
матеріали,%
Питома
вага матеріалу в загальній
Рис. 2.4. Крива Лоренца
Таблиця 2.2
Результати АВС-аналізу
Клас матеріалу |
Кількість найменувань матеріалів |
Питома вага
в загальній кількості |
Витрати по закупівлям, тис. грош. од. |
Питома вага в загальних витратах,% |
А | 1 | 14,29 | 715000 | 66,42 |
В | 2 | 28,58 | 276000 | 25,64 |
С | 4 | 57,13 | 85600 | 7,94 |
Всього | 7 | 100 | 1076600 | 100 |
Для того, щоб АВС-аналіз став можливим, на заводі необхідна наявність єдиного класифікатора матеріально-технічних ресурсів в інформаційній базі, в кодах якого закладенио облік їх надходження, витрати і складські запаси. Коли процедура АВС-аналізу проводиться вперше, встає питання, наскільки детально має бути відбита інформація по вступу матеріально-технічних ресурсів (по позиціях, підгрупах, групах і т. д.). Як показує практика деталізація по позиціях є зайвою і можна обмежитися рівнем підгруп.
Процентні кордони для визначення груп А, В і С також можуть декілька варіюватися залежно від галузі. Не слід забувати, що основна мета АВС-аналізу — сформувати класи номенклатури, для яких викорис-товуються загальні методи роботи. Сировина і основні матеріали складають близько 80% від загального об'єму закупівель. При цьому що залишилися 20% номенклатур також досить різнорідні і вимагають різних підходів при організації постачання. Тому в цьому випадку можливе проведення АВС-аналізу для всього масиву даних за винятком основної сировини.
Результати АВС-аналізу не повинні прийматися автоматично до виконання. Як правило, особливо на перших етапах потрібне додаткове узгодження результатів фахівцями, а потім їх твердження.
При ухваленні управлінських рішень важливо враховувати, що номенклатура групи С має невисоку вартість, але при цьому вимагає дуже великих людських і тимчасових витрат. Незрідка загальна чисельність персоналу відділів закупівлі, що займаються номенклатурою групи А, складає приблизно п'ять чоловік, а групи С — більше 30. Тому поважно правильно вибрати методи роботи з цією номенклатурою, щоб понизити загальні витрати на організацію постачання підприємства. Аналіз витрат системи постачання промислових підприємств показує, що якщо для номенклатури групи А постачальницька націнка складає 5-8% від загальної вартості, то для номенклатури групи С досягає 20%.
Таким чином зробивши АВС-анализ можна надати такі рекомендації підприємству ТОВ «Хлібокомбінат Бурозьський»:
По класу А (пшенична мука) – це найважливіша сировина, на яку доводиться велика частина грошових коштів (66,42% від загальних витрат), вкладених в запаси. Відносно саме цієї сировини треба здійснювати найбільш ретельний контроль і регулювання запасів. Треба ретельно визначати розміри та моменти видачі замовлень. Величину витрат на видачу і оформлення замовлень, зберігання матеріалів передивляти кожен раз при розміщенні чергового замовлення. Встановити суворий контроль і регулювання запасів, а також контроль за розрахунком періоду випередження. Хід виконання постачальником зобов’язань по постачанню муки пшеничної контролювати шляхом створення безперервної системи обліку запасів.
По класу В (житня мука, яйця) – вимагають меншої уваги (25,64% від загальних витрат). Треба визначити по цим найменуванням економічні розміри і момент видачі повторного замовлення.. Здійснювати звичайний контроль і збір інформації про запаси, що дозоляє своєчасно виявити основні зміни у використанні матеріальних запасів. Хід виконання постачальником зобов’язань по постачанню матеріалів контролюється шляхом створення періодичної системи обліку запасів.
По класу С (Цукор, дріжджі, сіль, мак) – складають значну частину в номенклатурі використовуваних матеріалів, але не дорогі, на них доводиться найменша частина вкладень в запаси (7,94% від загальних витрат). По цим продуктам ніяких розрахунків не виробляється. Розмір повторного замовлення встановлюється так, щоб постачання здійснювати протягом 1-2 років. Поповнення запасів реєструється, але поточний облік рівня запасів не ведеться. Перевірка наявних запасів проводиться періодично один раз на рік.
XYZ-аналіз. XYZ - аналіз матеріалів передбачає оцінку їх значущості залежно від частоти вжитку.
Якщо розглядати вжиток окремих видів матеріалів протягом тривалого періоду, то можна встановити, що в їх числі є матеріали, що мають постійний і стабільний попит; матеріали, витрата яких схильна визначеною, наприклад сезонним, коливанням, і, нарешті, матеріали, витрату яких носить випадковий характер.
Тому в межах кожного з класів А, В і C матеріали можуть бути розподілені ще і по мірі прогнозованості їх витрат [27, c. 387].
Для такої класифікації використовуються символи X, Y, Z.
До класу X відносяться матеріали, попит на яких має постійний характер або схильний до випадкових незначних коливань, тому піддається прогнозуванню з високою точністю. Питома вага таких матеріалів в загальній номенклатурі, як правило, не перевищує 50-55%.
До класу У відносяться матеріали, вжиток яких здійснюється періодично або має характер падаючої або висхідної тенденції. Їх прогнозування можливе з середньою мірою точності. Їх питома вага в загальній номенклатурі складає близько 30%.
До класу Z відносяться матеріали, для яких не можна виявити якої-небудь закономірності вжитку. З цієї причини прогнозування їх витрати неможливе (вони складають 15%) загальної номенклатури).
Як
показник, що характеризує можливі
коливання у вжитку матеріалів, може
використовуватися коефіцієнт варіації:
де σ – стандартне відхилення, що визначає міру фактичної витрати матеріалу протягом аналізованого періоду відносно середньої величини;
Хt– середня величина розходу матеріалу;
σ |
де Xt – фактичний розход матеріалу в t-м періоді;
T – число спостережуваних періодів [28, c. 47].
На підприємстві ТОВ «Хлібокомбінат Бурозьський» попит на матеріал протягом періоду змінюється незначно. Визначимо коефіцієнт варіації попиту, використовуючи дані табл. 2.5.
Таблиця 2.5
Попит
на матеріал
Кількість матеріалу, що витрачається, од. |
Періоди | Хt | (Хt- Хt) | (Хt- Хt) |
2000 | I квартал | 25 | 625 | |
1800 | II квартал | 1975 | -175 | 30625 |
2100 | III квартал | 125 | 15620 | |
2000 | IV квартал | 0 | 0 | |
7900 | 4 | 46875 |
Xt=7900/4=1975,
σ = ,
υ = 125/1975
* 100% = 6.33%
Практика витрачання матеріалів з різною мірою передбаченості попиту дозволила встановити кордони зміни коефіцієнтів варіації по класах X, Y і Z залежно від питомої ваги конкретної позиції матеріалу в загальній номенклатурі.
Графічна
інтерпретація XYZ розподілу матеріалів
представлена на мал.2.4
Варіація
попиту
Питома вага матеріалу
в загальній номенклатурі
Рис. 2.4. Розподілення матеріалів за методом XYZ
Техніка xyz-аналізу. Для проведення xyz-аналізу необхідно:
1. Встановити середню витрату кожного виду матеріалу з врахуванням вагання потреби в них по періодах, це можуть бути, наприклад, сезонні коливання.
2. Розрахувати коефіцієнт варіації по кожній номенклатурній позиції.
3. Розташувати матеріали у міру зменшення коефіцієнтів варіації.
4. Підсумовувати дані про кількість матеріалів відповідно до зростання коефіцієнтів варіації, нанести їх на схему.
5. Розбити матеріали на групи залежно від варіації попиту.
Результатом xyz-аналізу є побудова кривої Лоренца.
Скористаємося даними ТОВ «Хлібокомбінат Бурозьський» допустимо, що підприємство використовує близько 50 найменувань матеріалів, попит на яких носить різний характер [29, c. 72].
У таблиці 2.5 приведені дані, що характеризують інтенсивність витрачання по семи номенклатурних позиціях.
Таблиця 2.5
Розподілення
матеріаліл в порядку зменшення
коефіцієнту варіації
Матеріал | Питома вага в загальній кількості найменувань, % |
Середньомісячне
споживання, од. |
Стандартне відхилення | Варіація споживання, % | Варіація споживання зростаючим підсумком, % | Клас матеріалу |
1 | 14,20 | 500 | 3016,1 | 120,6 | 164,77 | Z |
2 | 28,57 | 3333 | 805,58 | 24,17 | 44,19 | Y |
3 | 42,86 | 7917 | 1402,8 | 17,72 | 20,02 | Y |
4 | 57,14 | 667 | 5,78 | 0,86 | 2,3 | X |
5 | 71,42 | 2917 | 23,09 | 0,79 | 1,44 | X |
6 | 85,71 | 68,33 | 24,62 | 0,36 | 0,65 | X |
7 | 100,0 | 54,167 | 159,9 | 0,29 | 0,29 | X |
Информация о работе Повышение эффективности управления потоковыми процессами