Всё, что было сказано выше – это некая идеология логистики. Перейдём к технике. С чего практически начинают внедрять логистику?
Есть хорошее правило – идти от простого к сложному, а не от сложного к невыполнимому. Самое простое в логистике – это АВС-анализ (правило 20/80, закон Парето). С него и начнём.
Кроме АВС-анализа, в данном разделе будет рассказано также о менее распространённом, но достаточно известном XYZ-анализе. ABC- и XYZ-анализы применяются в любом компоненте логистике: закупочной, управлении запасами и т.д. Поэтому мы и вынесли их в начало, не привязывая к конкретному компоненту.
АВС-анализ
Есть известное правило в бизнесе, да и не только в бизнесе: 20% усилий приносят 80% результата. Данное правило часто называют также правилом 20/80 или законом Парето. Справедливости ради надо сказать, что закон Парето придумал не живший на границе 19-20 веков профессор экономики Лозанского университета ВильфредоПарето, а один из основоположников менеджмента качества, американец Джозеф Джуран, который в одной из своих публикаций приведённое выше и открытое им универсальное правило по ошибке, как он позже сокрушался, назвал законом Парето, что и пошло гулять по миру.
Применяя это правило к сырью, комплектующим, готовой продукции промышленного предприятия или к товарам торговой компании, можно сделать очень простой шаг по внедрению логистики.
Определите перечень товаров (готовой продукции), которые в совокупности дают Вам 80% дохода или прибыли. В этом списке почти наверняка окажется около 20% наименований (групп) товаров. Назовите этот список А. Далее определите перечень товаров, приносящих Вам ещё 15% дохода. Обычно здесь оказывается около 30% наименований. Назовём данный список В. Оставшиеся товары отнесём в группу С.
| Группа | Количество | Доход |
| А | 20% | 80% |
| В | 30% | 15% |
| С | 50% | 5% |
Аналогично можно поступить с сырьём, комплектующими. Только последние, конечно же, классифицируют не по доходу, а по стоимости закупки и хранения.
Зачем всё это надо? Для того, чтобы по-разному управлять разными запасами. Например, дорогие запасы группы А закупать более мелкими партиями, чтобы не омертвлять капитал, а также чаще и точнее проводить их инвентаризацию. Наоборот, запасы группы С закупать большими партиями, а инвентаризацию проводить «на глаз».
Многие компании делают подобный анализ, даже не зная, что они проводят именно АВС-анализ.
После проведения подобных расчётов, самое важное, не принимать резких решений, не бросаться в крайности.
Пример. Владелец магазина, определив среди своего товара группу С, приносившую мизерный доход, перестал её закупать. Доходы резко упали, гораздо больше, чем на предполагаемые по закону Парето 5%. Когда обсуждалась данная ситуация, то пришли к следующим выводам: во-первых, АВС-пропорция сместилась на оставшиеся товары; во-вторых, покупателю важна возможность выбора, важно, чтобы глаза разбегались, приобретает-то он всегда одно и то же, но в магазины с бедным ассортиментом заходит менее охотно. Пришлось вернуть в магазин группу С.
Пример АВС-анализа для запасов по их стоимости.
Годовое потребление сырья
| Вид сырья | Стоимость единицы сырья | Годовое потребление, шт. | Годовое потребление, руб. | Годовое потребление, % |
| 1 | 0.05 | 50.000 | 2.500 | 34.3 |
| 2 | 0.11 | 2.000 | 220 | 3.0 |
| 3 | 0.16 | 400 | 64 | 0.9 |
| 4 | 0.08 | 700 | 56 | 0.8 |
| 5 | 0.07 | 4.800 | 336 | 4.6 |
| 6 | 0.15 | 1.300 | 195 | 2.7 |
| 7 | 0.20 | 17.000 | 3.400 | 46.7 |
| 8 | 0.04 | 300 | 12 | 0.2 |
| 9 | 0.09 | 5.000 | 450 | 6.2 |
| 10 | 0.12 | 400 | 48 | 0.6 |
| Итого | 81.900 | 7.281 | 100 |
Ранжирование
| Вид сырья | Годовое потребление, шт. | Годовое потребление, руб. | Годовое потребление, % | Годовое потребление нарастающим итогом, % |
| 7 | 17.000 | 3.400 | 46.7 | 46.7 |
| 1 | 50.000 | 2.500 | 34.3 | 81.0 |
| 9 | 5.000 | 450 | 6.2 | 87.2 |
| 5 | 4.800 | 336 | 4.6 | 91.8 |
| 2 | 2.000 | 220 | 3.0 | 94.8 |
| 6 | 1.300 | 195 | 2.7 | 97.5 |
| 3 | 400 | 64 | 0.9 | 98.4 |
| 4 | 700 | 56 | 0.8 | 99.2 |
| 10 | 400 | 48 | 0.6 | 99.8 |
| 8 | 300 | 12 | 0.2 | 100.0 |
| Итого | 81.900 | 7.281 | 100 |
Классификация по АВС-категориям
| Категория | Видысырья | Количественная доля | Стоимостная доля |
| A | 7, 1 | 20 | 81.0 |
| B | 9, 5, 2, 6 | 40 | 17.5 |
| C | 3, 4, 10, 8 | 40 | 2.5 |
Часто компаниям бывает недостаточно ранжирования только по одному показателю (доход, прибыль, оборачиваемость и т д.). Ничего сложного. Надо только двигаться постепенно – один показатель, потом два, потом три и т.д., а не сразу десяток – есть опасность захлебнуться. Допустим, Вы сделали АВС-анализ продукции по показателю «доход». Естественно, возникает желание оценить ещё и прибыль каждого вида продукции. Делается ещё один АВС-анализ по показателю «прибыль», получается следующая матрица:
| Прибыль Доход | А | В | С | Итого |
| A | АА 4% | АВ 6% | АС 10% | 20% |
| В | ВА 6% | ВВ 9% | ВС 15% | 30% |
| С | СА 10% | СВ 15% | СС 25% | 50% |
| Итого | 20% | 30% | 50% | 100% |
Возникает не три группы: А, В и С, а девять. В таблице указаны проценты, соответствующие количеству наименований продукции. Если компания в состоянии справиться с таким объёмом информации, то можно подключать следующий показатель, например, оборачиваемость, и т.д. Делать подобный анализ несложно и в Excel:http://upravlenie-zapasami.ru/excel/ – но можно применять и, так называемые, OLAP (Online Analytical Processing)-системы – программные продукты, специально предназначенные для подобного рода многомерного анализа.
В экономике часто применяются кривые Лоренца (иногда называемые кривыми Парето), показывающие накапливаемый, кумулятивный результат, то, что у нас называется «нарастающим итогом». Для АВС-анализакривая Лоренца выглядит следующим образом:
Мы говорим о логистике, но закон Парето ввиду его всеобщности применим и к другим компонентам менеджмента. Например, можно классифицировать потребителей по практически тем же показателям: доходу, прибыли, головной боли и т.п.
>XYZ-анализ
Если АВС-анализ достаточно широко известен, то XYZ-анализ применяется гораздо реже ввиду его чуть более тонкого содержания. Но ничего особо сложного в нём нет, надо только вспомнить математическую статистку или разобраться в её основах для не изучавших данный предмет ранее. Как показывает наша практика, ничего непреодолимого в этом нет.
XYZ-анализ предназначен для учёта неопределённостей, возникающих в логистическом потоке. Чаще всего рассматривают неопределённости спроса на продукцию, но также и неопределённости поставок и производства.
Немного отвлечёмся. Философско-логистический вопрос: зачем нужны запасы? В частности, затем, чтобы компенсировать возможный ущерб от неопределённостей. Запасы необходимы в тех местах логистической цепочки, где возникают неопределённости. Мы об этом ещё поговорим более подробно в разделе, посвящённом управлению запасами. А пока вернёмся к XYZ-анализу. Данный анализ позволяет учитывать предсказуемость спроса на продукцию, потребления запасов сырья в производстве и поставок от Ваших поставщиков.
| Группа | Количество | Коффициент вариации |
| X | 50% | 0-10% |
| Y | 30% | 10-25% |
| Z | 20% | >25% |
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.
Как ранее рассматривалась возможность одновременного применения АВС-анализа по нескольким показателям, также можно одновременно применять АВС- и XYZ-анализы.
| X | Y | Z | |
| A | AX | AY | AZ |
| B | BX | BY | BZ |
| C | CX | CY | CZ |
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 Апо показателю «себестоимость»), т.е. омертвление капитала существенно, и, во-вторых, поставщики предсказуемо поставляют данную продукцию (попадает в группу Х по показателю «время поставки»).
Источник: logscm.ru