ABC и XYZ: составление и анализ итоговой матрицы
Роман Бодряков Генеральный директор 000 «ROMB Consulting»
Анализ запасов не ограничивается первыми буквами латинского алфавита. За ABC-анализом следует анализ XYZ. Именно после его проведения составляется итоговая матрица, оценка которой позволяет оптимальным образом сформировать запас на складе
Управление товарными ресурсами в любой компании предполагает осуществление ежедневного анализа большого количества информации по истории продаж, товарных запасов, поставок, возвратов и т. д. Если внимательно анализировать информацию по каждому товару, то на это просто не хватит рабочего времени. Поэтому всегда стоит вопрос, по каким товарам проводить анализ ежедневно, а какие достаточно проверять раз в неделю или даже месяц. XYZ-анализ позволяет получить ответ на этот и многие другие вопросы.
МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ
Для лучшего понимания данного метода анализа и результатов, которые позволяет получить его применение, необходимо вспомнить несколько формул из институтского курса статистики.
Во-первых, это формула для расчета среднего квадратического отклонения вариационного ряда:
Величина среднего квадратического отклонения позволяет оценить меру рассеивания значений вариантов относительно среднего арифметического. Чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем ближе к среднему находятся значения.
Если среднее квадратическое отклонение при анализе продаж одного товара равно 15, а у другого товара - 30, это значит, что ежемесячные продажи в первом случае ближе к среднемесячному значению и они более стабильны, чем во втором. Среднее квадратическое отклонение очень широко используются в логистикепри планировании потребности и при расчете страховых запасов.
Вторая формула - это коэффициент вариации:
Коэффициент вариации позволяет сравнить между собой стабильность продаж нескольких товаров, имеющих разный объем продаж. Среднее квадратическое отклонение, равное 100, может иметь товар со среднемесячными продажами и 200, и 20 тыс. штук. В одном случае значимость ежемесячных колебаний будет 50%, в другом - 0,5%. Очевидно, что продажи второго товара гораздо стабильнее и, как следствие, более прогнозируемы
ИДЕЯ АНАЛИЗА
Основная идея XYZ-анализа состоит в группировании объектов по однородности анализируемых параметров, другими словами - по коэффициенту вариации.
В качестве объектов анализа можно выбрать товар, товарную группу, поставщика и т. п. Затем необходимо определить параметр, по которому будет проводиться анализ. Как правило, анализ проводится по продажам товара или по отгрузке комплектующих со склада. Выбор единиц измерения при проведении данного анализа не имеет принципиального значения.
Очень важно правильно определить периодичность данных, которые анализируются. Можно провести анализ по ежедневной отгрузке товара со склада, но в случае, если большая часть товаров отгружается не каждый день, а поставки осуществляются один раз в квартал, результат будет недостаточно показательным. Практика показывает, что периодичность данных должна превышать периодичность поставок, принятую в вашей компании для большей части товаров.
Затем нужно рассчитать коэффициент вариации по каждому товару. Для этого удобно использовать любой табличный редактор. В MS Excel в разделе «статистические функции» есть функция «СТАНДОТКЛОНП» (диапазон ячеек), позволяющая вычислять среднее квадратическое отклонение по выбранному диапазону. Полная формула, которую необходимо ввести в ячейку для расчета коэффициента вариации, будет выглядеть так:
= СТАНДОТКЛОНП (диапазон ячеек) /СРЗНАЧ (диапазон ячеек)
Пример определения групп товаров при проведении XYZ-анализа представлен в таблице 1. Обратите особое внимание на наличие нолей в ячейках. В случае, если в одном из периодов не было продаж и в ячейке стоит ноль, данная ячейка все равно учитывается (товар 8). Если ячейку оставить пустой, количество периодов, по которому производится расчет, будет автоматически уменьшено (товар 6). Это очень удобно при анализе большого количества товарных позиций. В случае, если товар появился в течении срока, за который проводится анализ, можно оставить ячейки пустыми, и тогда расчет будет произведен только по тем периодам, где есть значения.
Следующий шаг - это группирование товаров по величине коэффициента вариации.
В группу X попадают товары с коэффициентом вариации менее 10%.
В группу Y - товары с коэффициентом вариации от 10% до 25%.
В группу Z - товары с коэффициентом вариации более 25%.
Данные границы групп являются рекомендуемыми. На практике часто встречаются ситуации, когда все товары компании попадают в группу Z. Этому может быть несколько причин.
Самая распространенная из них - сезонность продаж. Сезоны, когда происходят изменения продаж, известны и заранее учитываются при планировании работы компании
Таблица 1. Проведение XYZ-анализа по данным о продажах товара за полугодие
| Объем продаж, штук | Средние | Стандартное | Коэффициент | XYZ | ||||||
| Товар | Июль | Август | 1 Сентябрь | Октябрь | Ноябрь | Декабрь | продажи | отклонение | вариации | |
| за месяц | ||||||||||
| Товар 1 | 90 | 120 | 120 | 180 | 250 | 200 | 160,0 | 55,1 | 34% | Z |
| Товар 2 | 150 | 164 | 154 | 152 | 148 | 169 | 156,2 | 7,7 | 5% | X |
| Товар 3 | 250 | 222 | 255 | 286 | 262 | 288 | 260,5 | 22,5 | 9% | X |
| Товар 4 | 800 | 858 | 774 | 752 | 792 | 761 | 789,5 | 34,8 | 4% | X |
| Товар 5 | 100 | 92 | 102 | 101 | 130 | ПО | 105,8 | 12,0 | 11% | Y |
| Товар 6 | 0 | 272 | 267 | 324 | 262 | 271 | 279,2 | 22,7 | 8% | X |
| Товар 7 | 1500 | 1401 | 1721 | 1320 | 1692 | 1604 | 1539,7 | 146,8 | 10% | X |
| Товар 8 | 0 | 272 | 267 | 324 | 262 | 271 | 232,7 | 106,1 | 46% | Z |
| Товар 9 | 4000 | 4550 | 4753 | 4704 | 4434 | 4766 | 4534,5 | 266,5 | 6% | X |
| Товар 10 | 200 | 120 | 90 | 140 | 150 | 160 | 143,3 | 34,0 | 24% | Y |
Сезонный коэффициент равен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда.
* Сезонный коэффициент равен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда
УЧЕТ СЕЗОННЫХ КОЛЕБАНИЙ
Для анализа данных по товарам, имеющим значительные сезонные колебания, можно предпринять следующие шаги. Самое простое - это изменить границы групп. Шаг действительно самый простой, но, увы, не самый эффективный, так как сезонные колебания это только одна из причин нестабильности.
Более правильным и эффективным действием будет выделение сезонной компоненты из фактических данных. Все товары компании надо разделить на группы, имеющие схожую сезонную динамику продаж. Затем для каждой группы нужно определить сезонный тренд и рассчитать сезонные коэффициенты для каждого сезонного тренда. Данные коэффициенты определяются путем деления значения продаж каждого месяца на среднее значение продаж за весь период (по данным сезонного тренда). Затем нужно фактические значения продаж разделить на сезонный коэффициент.
В результате мы получим объем продаж товара без учета сезонных колебаний. Теперь можно проводить XYZ-анализ по полученным данным. Из приведенного в таблице 2 примера видно, что после исключения сезонного фактора из продаж товара 1 коэффициент вариации снизился до 12%.
Расчетный сезонный тренд - это значение прогноза продаж на данный месяц. Если прогнозирование не применяется, то надо брать среднее значение продаж в этом месяце за три предыдущих года. Сезонный коэффициент равен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда. Значение продаж без учета сезонных колебаний получается путем деления фактических данных за месяц на сезонный коэффициент этого месяца.
Таким образом, применение XYZ-анализа позволяет разделить весь ассортимент на группы в зависимости от стабильности продаж. По полученным результатам целесообразно провести работу по выявлению и устранению основных причин, влияющих на стабильность и прогнозируемость продаж. При комплексном анализе состояния системы управления товарными ресурсами наиболее продуктивно совмещение результатов АВС-и XYZ-анализов.
Таблица 2. Выделениесезоннойкомпонентынаосноведанныхофактическихпродажахтовара:
| Товар | Объем продаж, штук | Средние | Стандартное | Коэффициент | |||||
| Июль | Август | Сентябрь | Октябрь | Ноябрь | Декабрь | продажи | отклонение | вариации | |
| за месяц | |||||||||
| Товар 1, фактические данные | 90 | 120 | 120 | 180 | 250 | 200 | 160,0 | 55,1 | 34% |
| Расчетный сезонный тренд | 100 | 120 | 150 | 200 | 220 | 180 | 161,7 | 42,6 | 26% |
| Сезонный коэффициент | 0,62 | 0,74 | 0,93 | 1,24 | 1,36 | 1,11 | 1,0 | 0,3 | 26% |
| Товар 1, без учета сезонных колебаний | 146 | 162 | 129 | 146 | 184 | 180 | 157,6 | 19,5 | 12% |
Совмещение ABC и XYZ анализов.
Сначала проводится ABC-анализ товаров по сумме полученного дохода или по сумме отгруженного товара за весь учетный период (например за год). Затем осуществляется XYZ-анализ этих товаров за весь этот же период (например по ежемесячным продажам за год). После этого результаты совмещаются.
| АХ | AY | AZ |
| ВХ | BY | BZ |
| СХ | CY | CZ |
Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо обеспечивать постоянное их наличие. Общепринятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой запас, а по товарам группы В - достаточный. Использование XYZ-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными ресурсами и за счет этого снизить суммарный товарный запас.
Товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этой группы стабилен и хорошо прогнозируется.
Товары группы AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обеспечить постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.
Товары группы AZ и BZ при высоком товарообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантированное наличие по всем товарам данной группы только за счет избыточного страхового товарного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увеличиться. По товарам данной группы следует пересмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с постоянной суммой (объемом) заказа, по части товаров необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположенных близко к вашему складу (и снизить тем самым сумму страхового товарного запаса), повысить периодичность контроля, поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру компании и т. п.
Товары группы С составляют до 80% ассортимента компании. Применение XYZ-анализа позволяет сильно сократить время, которое менеджер тратит на управление и контроль над товарами данной группы
По товарам группы СХ можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас.
По товарам группы CY можно перейти на систему с постоянной суммой (объемом) заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании финансовых возможностей.
В группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ и т. п. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно контролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или труднореализуемые товарные запасы, от которых компания несет потери. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, то есть товаров, обычно относящихся к категории стоков.
Если вы берете на работу нового и неопытного сотрудника, то, поручив ему работу с товарами группы AZ, вы рискуете понести потери в тот период, когда он нарабатывает необходимый опыт. Если вы поручите ему товары группы СХ, то он, отработав год, научится нажимать три кнопки на компьютере и отсылать заявки поставщику. Если поручить ему товары группы CZ, то он и опыт быстро наберет, и компания от его экспериментов сильно не пострадает, а вам при этом не нужно контролировать каждый его шаг.
ПРЕИМУЩЕСТВА СОВМЕЩЕННОГО МЕТОДА
Итак, использование совмещенного АВС и XYZ - анализов позволит:
· повысить эффективность системы управления товарными ресурсами;
· повысить долю высокоприбыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики;
· выявить ключевые товары и причины, влияющие на количество товаров хранящихся на складе;
· перераспределить усилия персонала в зависимости от квалификации и имеющегося опыта.
И это далеко не полный перечень преимуществ, которые реализуются благодаря использованию описанного совмещенного метода.