База примеров

ABC- и XYZ- классификация многономенклатурной продукции с использованием STATISTICA

Содержание

Использование макроса

ABC-классификация

XYZ-классификация

ABC+XYZ-классификация

Теоретическая справка


Основным инструментом управления запасами широкой номенклатуры являются методы АВС и XYZ, настолько хорошо известные в зарубежной практике, что в последние десятилетия в специальной литературе фактически отсутствует их подробное описание.

Между тем, в пакете STATISTICA до сих пор отсутствовала программная реализация этих, ставших уже стандартными, алгоритмов. Восполнению этого пробела и обзору современных подходов к АВС- и XYZ-классификаций номенклатуры запасов и посвящён данный материал. 

Специалистами StatSoft Russia был написан макрос, выполняющий АВС- и XYZ-классификацию по таблице входных данных пользователя. 

При проведении АВС-классификации макрос позволяет пользователю самостоятельно выбирать границы выделяемых групп, т.е. отойти от традиционного Парето-разбиения, которое не всегда эффективно работает на практике. 

Наряду с классическим методом XYZ, в макросе реализован его непараметрический аналог.

Использование макроса

На вход подаётся таблица данных в формате .sta, в строках которой содержатся позиции номенклатуры. 

Для проведения ABC-классификации один из столбцов таблицы должен содержать значения критерия классификации.

Для проведения XYZ- классификации в таблице должна быть последовательная серия столбцов, содержащих исторические данные об отгрузках товаров. 

Пример данных, подающихся на вход макроса, показан на рисунке ниже:

Рис. 1 Пример входных данных для макроса. Фрагмент таблицы.

Стартовое окно макроса позволяет выбрать используемый метод классификации. При выборе опции ABC+XYZ для каждого товара таблицы будет определена принадлежность к одной из групп A, B или С и к одной из групп X, Y или Z. Таким образом, будет проведена комбинированная классификация продукции на 9 групп.


В начало

ABC-классификация

Окно диалога ABC-классификации выглядит следующим образом:

Для проведения ABC-классификации нажмите кнопку Выбрать фактор и укажите столбец таблицы, содержащий значение критерия классификации:

Если необходимо провести классификацию выборочных строк таблицы, нажмите кнопку Выбрать товары и укажите условия на интересующую вас группу номенклатур:

По умолчанию границы групп определяются из принципа Парето. Если это необходимо, задайте границы групп экспертно, или включите опцию Автоматическое разбиение

Предлагаемый в макросе алгоритм автоматического разбиения (описанный, например, в статье А.Н. Стерлиговой. "Управление запасами широкой номенклатуры: с чего начать?"), позволяет автоматически определить границы групп, но не исключает анализа получившейся классификации руководителем или специалистом в целях внесения необходимых корректив. Акцент на максимальную объективность аналитической процедуры дает гарантии эффективности применения классификации в будущем. 

Следует особо отметить, что, хотя использование различных подходов к выделению групп и их границ в классификации АВС дает различные результаты, это не снижает практическую значимость каждого из подходов в определении приоритетных номенклатурных позиций при управлении запасами. 

После задания всех необходимых установок, нажмите на кнопку Старт:

Таблица результатов ABC-классификации будет иметь следующий формат:

Рис. 2 Фрагмент таблицы результатов ABC-классификации.


В начало

XYZ-классификация

Окно диалога XYZ-классификации выглядит следующим образом:

Для проведения XYZ-классификации нажмите кнопку Выбрать диапазон ряда и укажите столбцы таблицы, содержащие значение интересующего вас ряда отгрузок:

Если необходимо провести классификацию выборочных строк таблицы, нажмите кнопку Выбрать товары и укажите условия на интересующую вас группу номенклатур:

Если это необходимо, скорректируйте границы выделяемых групп. По умолчанию граница X-Y разбиения равна 0,4, граница Y-Z разбиения равна 0,55. 

Если в диалоге активна опция Непараметрическая версия, выделение групп производится на основе непараметрического аналога коэффициента вариации. 

После задания всех необходимых установок, нажмите на кнопку Старт:

Таблица результатов XYZ-классификации будет иметь следующий формат:

Рис. 3 Фрагмент таблицы результатов XYZ-классификации. 


В начало

ABC+XYZ-классификация

Окно диалога ABC+XYZ-классификации выглядит следующим образом:

Все задаваемые опции аналогичны диалогам ABC и XYZ. На выходе получается следующая таблица:


В начало

Теоретическая справка

ABC-классификация

Проведение традиционной АВС-классификации включает ряд этапов:

  1. Выбор критерия классификации.

  2. Расчет нарастающего итога значения критерия классификации.

  3. Выделение классификационных групп.

Первый этап: выбор критерия классификации

Первый этап является единственным неформализованным шагом классификации. Выбор критерия классификации зависит, прежде всего, от стратегии исследователя. 

В качестве критериев классификации могут выступать:

  • цена закупки,

  • прибыль от продаж,

  • доля прибыли,

  • доход от продаж,

  • доля в обороте,

  • рентабельность продаж,

  • средний уровень запаса в тех или иных единицах,

  • доля в созданных запасах,

  • период (скорость) оборота запаса и т.п.

Принятие решения, будет ли использоваться один или несколько критериев классификации, является задачей, связанной с реализацией заданной стратегии предприятия. 

Пусть, например, в качестве критерии классификации выбрана Закупочная цена товара (см. рис.1). 

Второй этап: расчёт нарастающего итога

Выполнение второго шага АВС-классификации включает проведение расчета нарастающего итога (кумулятивного значения) критерия классификации по номенклатурным позициям. 

Удельный вес значения критерия классификации (см. рис.4, столбец 3) рассчитывается как отношение значения критерия каждой из позиции к итоговой сумме значения критерия классификации (столбец 2). 

Четвертый столбец таблицы на рис. 1 получается следующим образом: 

Так, например, для позиции Эл. двигатели нарастающий итог рассчитан как сумма 31,18 (значение нарастающего итога предыдущей позиции) и 13,07 (значение удельного веса текущей позиции).

  1. значения удельного веса для первой позиции номенклатуры переписывается в столбец нарастающего итога,

  2. для последующих номенклатурных позиций производится суммирование значения нарастающего итога предыдущей позиции со значением удельного веса текущей позиции.

Так, например, для позиции Эл. двигатели нарастающий итог рассчитан как сумма 31,18 (значение нарастающего итога предыдущей позиции) и 13,07 (значение удельного веса текущей позиции).

Рис. 4 Таблица номенклатур для проведения ABC-классификации. 

Третий этап: выделение групп

В классическом АВС-методе выделение групп классификации проводится на основе закона Парето, утверждающего, что 80% значений качественного критерия определяется 20% количества выбранной совокупности объектов. 

В рассматриваемом примере позиции, имеющие до 80% нарастающего итога критерия классификации отнесены к группе А. В группу В включены позиции, имеющие от 80% до 90% нарастающего итога. Оставшиеся номенклатурные позиции включены в группу С. 

Практика показывает, что закон Парето не является объективной взаимосвязью качественных характеристик и номенклатурных позиций запаса. Следовательно, популярное соотношение 80:20, вообще говоря, не может использоваться автоматически. Поэтому для определения границы групп целесообразно использовать экспертный или эмпирический подход. При этом рекомендуемые значения качественных границ групп классификаций определяются специалистами, исходя из особенностей сферы бизнеса и групп номенклатуры.

XYZ-классификация

В отличие от АВС, метод XYZ использует единственный показатель – характеристику потребности или спроса на номенклатуру запаса. Для получения количественной оценки характеристики потребности в товаре используется статистический ряд отгрузок.

Первый этап: подсчёт показателя потребности в запасе

В классическом варианте метода XYZ показателем, описывающем потребность в запасе, является коэффициент вариации V, представляющий собой отношение значения среднеквадратичного отклонения ряда к среднему значению:

, где – оценка стандартного отклонения, – среднее значение временного ряда. В классическом варианте:

где – i-ое значение ряда отгрузок, – количество значений в ряде.

Малые значения коэффициента вариации говорят о высокой стабильности спроса на товар, большие – о вариабельности спроса, о потенциальной непредсказуемости объёма закупки. 

В качестве альтернативы классическому коэффициенту вариации может быть использован его непараметрический аналог [4]:

где – выборочная медиана, – медиана абсолютных отклонений от среднего, рассчитываемая по формуле:

Такой показатель менее подвержен влиянию выделяющихся значений ряда отгрузок, нежели классический коэффициент вариации V. 

Второй этап: выделение групп

Для группировки номенклатуры можно использовать различные подходы. Чаще всего используется общепризнанная классическая шкала (см. рис. 2, столбец 1).

Рис. 5 Варианты выбора границ групп для XYZ-классификации.

Заметим, что выбор границ групп при проведении XYZ-классификации, вообще говоря, должен осуществляться экспертно, исходя из особенностей конкретной задачи. 

Например, если мы проводим классификацию номенклатур готовой продукции, выделение группы Х по десятипроцентной изменчивости требует высокой стабильности спроса, не часто достижимой на практике. Однако, при классификации запасов материальных ресурсов, обеспечивающих производственный процесс, столь низкий уровень изменчивости вполне допустим. 

Таким образом, классический принцип классификации XYZ вполне может быть изменен для учета особенностей конкретного бизнеса, например, на границы, приведенные в таблице, как возможные (столбец 2). 

Кроме того, можно воспользоваться средним значением коэффициента вариации, как основой выделения групп X, Y и Z с использованием экспертных оценок. 

Все же, при установлении границ изменчивости групп X, Y и Z не следует значительно отходить от классического образца, так как главное достоинство метода XYZ, как и метода АВС – в однозначности предлагаемого механизма классифицирования, что позволяет избежать субъективных оценок и ошибок в дальнейшей работе.

ABC+XYZ-классификация

Методы АВС и XYZ могут применяться как в качестве самостоятельных методов, так и комплексно. XYZ-анализ сочетании с АВС-анализом – это выявление безусловных лидеров (группы АХ) и аутсайдеров (СZ). Всего при проведении совмещенного анализа выделяется девять групп товаров:

  • AX, AY, AZ

  • BX, BY, BZ

  • CX, CY, CZ


В начало


Узнайте больше на курсах Академии Анализа Данных StatSoft

Список курсов    Календарь    Расписание груповых занятий






info@statsoft.ru       (495) 787-77-33       (499) 674-06-15       STATISTICA Data Miner 13.2 Trial

Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia.
Все права защищены.

© StatSoft Russia, 2017

StatSoft Russia – компания, зарегистрированная и действующая в соответствии с законами России, которые могут отличаться от законов других стран, имеющих офисы StatSoft. Каждый офис StatSoft является самостоятельным юридическим лицом, имеет право предлагать услуги и разрабатывать приложения, которые могут быть, а могут и не быть представлены в офисах StatSoft других стран.

Лицензионное соглашение      Карта сайта