Презентация на тему Методы определения номенклатурных групп

за состоянием запасов, заключающийся в разделении номенклатуры N реализуемых

товарно-материальных ценностей на три неравномощных подмножества А, В и С на основании некоторого формального алгоритма»

но на них приходится преобладающая часть денежных средств, вложенных

в запасы. Это особая группа с точки зрения определения величины заказа по каждой позиции номенклатуры, контроля текущего запаса, затрат на доставку и хранение.
К группе В относятся позиции номенклатуры, занимающие среднее положение в формировании запасов склада. По сравнению с позициями номенклатуры А они требуют меньшего внимания, за ними производится обычный контроль текущего и страхового запасов на складе и своевременности заказа.
Группа С включает позиции номенклатуры, составляющие большую часть запасов: на них приходится незначительная часть финансовых средств, вложенных в запасы. Как правило, за позициями группы С не ведется постоянный учет, а проверка наличия осуществляется периодически (один раз в месяц, квартал или полугодие); расчеты опти­мальной величины заказа и периода заказа не выполняются.

подходов, проведение сравнительных расчетов и сопоставление их результатов с

целью выбора наилучшего варианта.
Анализ достаточно большого количества работ, в которых рассматриваются вопросы выделения номенклатурных групп, позволил структурировать различные подходы в виде блок-схемы, представленной на рис.
видно, что существующие методы АВС-анализа могут быть объедены в три группы: эмпирический, дифференциальный и аналитический.

операций.
Полученные значения показателей С ранжируются — располагаются в убывающей

последовательности: -
Сa>Сb>...Сi>..>Сm.
Затем производится присвоение новых индексов а = 1, b = 2,..., m=N, где N— общее количество наименований деталей номенклатуры, т. е.
C1>C2>...Ci>...>CN.

показателей qi (в процентах), тем самым производим нормирование показателей

qi=

Ci /Q*100
Величины qi суммируются нарастающим итогом:


Интегральная (кумулятивная) зависимость Q, представляется в табличной форме в виде пар значений (Q; i) и затем может быть использована для подбора аналитической зависимостиQj =f(ap, i) или в виде графика

распространенный, вариант предусматривает выбор координат Ya и Ya+в, например,

УА = 80% и УА+В= 95%.
Затем с помощью интегральной зависимости Q, находятся значения X*А и Х'А +B, позволяющие разделить позиции номенклатуры N на группы А и В.
Второй вариант предусматривает решение обратной задачи: по заданным (выбранным)значениям координатХА и ХА+B определяются границы У А и УА+в и сравниваются с допустимыми значениями. В качестве эталонных значений мoгyт быть выбраны ХА = 20% и ХА + в = 50%.

ранжированных показателей Ср так и для исходной выборки. В

основу метода положены соотношения, опирающиеся на средние значения показателя:

для группирования рассчитываются с помощью коэффициентов Ki величины которых

приведены в табл. Например, к группе А должны быть отнесены позиции номенклатуры, показатели которых а к группе В соответственно

деление на группы А, В и С производится на

основе определенного правила (критерия) и зависит от характера интегральной кривой Qj. В настоящее время можно выделить два основных варианта— графический и аналитический

Q, на оси абсцисс — индексы 1,2,..., N, соответствующие

присвоенным номерам позиций номенклатуры.

групп следующая:
Позиции номенклатуры N нормируются в интервале 0-1 и

вводится аргумент X.
Выбирается аналитическая зависимость у=f(x,а ) для аппроксимации интегральной кривой Q.
Определяются коэффициенты а на основе систематизированных статистических данных с использованием метода наименьших квадратов (МНК) или численных методов

условия: первое — при x = 0, у=0; второе

— при x= 1,у= 1. Это позволяет сократить число «нормальных» уравнений при использовании МНК.

что в группу А попадут все позиции номенклатуры, показатели

которых Ci больше или равны среднему значению показателя для всей выборки С
Для определения абсциссы точки А воспользуемся формулой

ха — искомая абсцисса точки касания;

координат, при­нимая за начало отсчета абсциссу ХА и ординату

У(ХА). С учетом, что конечная точка имеет координаты Хв= 1 ,F(XB) = 1
Затем решаем

три номенклатурные группы в зависимости от «степени равномерности спроса

и точности прогнозирования» Помимо этого указывается:
метод XYZ является дополнением к классификации номенклатурных запасов методом ABC;
единственной качественной характеристикой номенклатурных позиций является темп (скорость) отгрузки (потребление);
скорость потребления оценивается через коэффициент вариации V статистического ряда.

которых равномерны или незначительно колеблются. Это позволяет осуществить прогноз

с «высокой точностью».
К группе Y относятся позиции номенклатуры, у динамических ря­дов которых наблюдаются значительные колебания, поэтому точность прогноза «ограничена».
Группа Z характеризуется нерегулярными (эпизодическими) отклонениями значений динамического ряда, что не позволяет получить точные и достоверные прогнозные оценки.

группы XYZ производится на основе коэффициента вариации

ситуация предусматривает выполнение для каждой позиции номенклатуры прогнозных расчетов,

при этом динамический ряд отражает статистические данные поквартально или за каждый месяц
Вторая ситуация имеет место при управлении запасами при нали­чии статистических данных о ежедневном расходе или накоплении, а динамический ряд представляет собой интегральную (накопленную) зависимость о расходе (накоплении) продукции.

вариант решения — использование методов прогнозирования и переход к

«динамическому» коэффициенту вариации:


а среднее квадратическое отклонение