Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Чи можуть бути виготовлені на власних потужностях потрібні товари?




2. Якщо „так”, то яка собівартість такого виробництва і наскільки гнучким буде виробничий процес?

3. Якщо „ні”, то наскільки затратним буде їх постачання від інших виробників?

Врахувавши відповіді в п.п.2 та 3, наскільки швидко підприємство зможе реагувати на потреби споживачів, щоб їх задовольнити?

Виходячи із вищевикладеного перед нами постає завдання щодо принципового розподілу товарів на три групи: власного виробництва, стороннього виробництва, постачання за вимогою.

Методика оптимізаційного розрахунку поділу товарів для задачі МОВ полягає у проведенні ABC / XYZ – аналізу товару, де АВС-аналіз проводиться на основі вартісних оцінок товару, а XYZ-аналіз проводиться на основі групової оцінки сталості споживання.

Щодо АВС-аналізу, то тут слід зазначити, що віднесення товарів до груп А, В чи С відбувається при допомозі розрахункового показника V, що визначається за формулою:

                                                       ∑Св - ∑Сн

                                             V = --------------------

                                                       ∑Nв - ∑Nн

, де ∑С – сума часток товарів за вартістю

  ∑N – сума часток товарів за кількістю

  індекси „в” та „н” означають відповідно верхні та нижні значення цих показників

Інтервали цього розрахункового показника дають змогу віднести конкретний товар до наступної групи:

· Група А: V > 3,0

· Група В: 0,7<= V <= 3.0

· Група С: V < 0.7

Щодо XYZ-аналізу, то тут віднесення конкретного товару до певної групи слід робити користуючись наступними рекомендаціями:

· Група X: стабільне (детерміноване) споживання, що відповідає оцінці сталостей споживання в межах від 9 до 10 балів включно.

· Група Y: нестабільне (несталостне) споживання, що відповідає оцінці сталостей споживання в межах від 4 до 8 балів включно.

· Група Z: нестійке (стохастичне) споживання, що відповідає оцінці сталостей споживання в межах від 1 до 3 балів включно.

Методику розрахунку продемонструємо на наступному прикладі. Нехай ми маємо 10 товарів (Т1...Т10), стосовно яких нам відомо: місячний обсяг використання кожного з товарів (грн), частку використання кожного товару щодо загальної кількості товарів (%) та оцінку сталостей споживання кожного з товарів (бали) (табл.7.2.1).

Для проведення подальших розрахунків, модифікуємо вищевказану таблицю та представимо її у вигляді „Зведеної таблиці ABC / XYZ - аналізу” (табл.7.2.2). Проте, заповнення її комірок потребує озвучення наступних уточнень:

· По-перше, товари розміщуємо в порядку спадання їх „вартості місячного обсягу товарів” та заповнюємо відповідними значеннями колонки: „Вартість місячного обсягу товарів,грн”, „Частка товару в загальній кількості товарів,%” та „Оцінка сталостей споживання, бали”.

Табл.7.2.1

Початкові дані щодо вибраних товарів

товари Вартість місячного обсягу товарів, грн Частка товару в загальній кількості товарів, % Оцінка сталостей споживання, бали
Т1 630 15,7% 2
Т2 910 7,5% 6
Т3 1090 5,4% 6
Т4 690 10,8% 10
Т5 500 18,0% 1
Т6 400 10,5% 5
Т7 2050 6,2% 8
Т8 2710 7,0% 10
Т9 320 6,6% 6
Т10 700 12,3% 7
СУМА 10000 100,0%  

        

· По-друге, на основі критеріїв віднесення товарів до певних груп при XYZ-аналізі, заповнюємо колонку „Рекомендовані групи” в частині „XYZ”.

· По-третє, визначаємо частку кожного з товарів в загальній вартості місячного обсягу товарів (наприклад, для Т8: 2710 / 10000 = 27,1%; для Т7: 2050 / 10000 = 20,5%; для Т3: 1090 / 10000 = 10,9% і т.д.).

· По-четверте, заповнюємо графу „∑С, %”, як суму всіх „%” від показника самого першого товару (в нашому випадку Т8) до показника текучого товару (наприклад, для Т8: 0+27,1%=27,1%; для Т7: 0+27,1%+20,5%=47,6%; для Т3: 0+27,1%+20,5%+10,9%=58,5% і т.д.).

· По-п’яте, аналогічним сином заповнюємо графу „∑N, %”.

· По-шосте, для визначення приналежності кожного з товарів до певної групи, відповідно до АВС-аналізу, використовуємо формулу для визначення коефіцієнта V:

o Заповнюючи графу „V > 3.0”, слід врахувати, що Сн = 0 та Nн = 0, а Св та Nн – відповідні значення окремих товарів

Наприклад, для Т8: V = (27,1% - 0%) / (7,0% - 0%) = 3,87

                    для Т7: V = (47,6% - 0%) / (13,2% - 0%) = 3,61

                    для Т3: V = (58,5% - 0%) / (18,6% - 0%) = 3,15

                    для Т2: V = (67,6% - 0%) / (26,1% - 0%) = 2,59 СТОП !!!

Як бачимо тут (для Т2) вже порушена умова, що V>3.0, тому переходимо до заповнення наступного стовпця.

o Заповнюючи графу „0.7 <= V <= 3.0”, слід врахувати, що Сн = 58,5% та Nн=18,6%, а Св та Nн – відповідні значення наступних окремих товарів

Наприклад, для Т2: V = (67.6% - 58.5%) / (26.1% - 18.6%) = 1.21

                для Т10: V = (74.6% - 58.5%) / (38.4% - 18.6%) =0,81

                для Т4: V = (81.5% - 58.5%) / (49.2% - 18.6%) =0,75

                для Т1: V = (87.8% - 58.5%) / (64.9% - 18.6%) =0,63 СТОП !!!

Як бачимо тут (для Т1) вже порушена умова, що 0,70<=V<=3.00, тому переходимо до заповнення наступного стовпця.

o Заповнюючи графу „V < 0.7”, слід врахувати, що Сн = 81,5% та Nн=49,2%, а Св та Nн – відповідні значення наступних окремих товарів

Наприклад, для Т1: V = (87.8% - 81.5%) / (64.9% - 49.2%) = 0,40

                для Т5: V = (92.8% - 81.5%) / (82.0% - 49.2%) =0,34

                для Т6: V = (96.8% - 81.5%) / (93.4% - 49.2%) =0,35

                  для Т9: V = (100.0% - 81.5%) / (100.0% - 49.2%) =0,36

· По-сьоме, відповідно до знайдених значень V, заповнюємо графу „Рекомендовані групи” в частині „АВС”

Табл.7.2.2

Зведена таблиця ABC / XYZ - аналізу

товари

Вартість місячного обсягу товарів, грн

Частка товару в загальній вартості місячного обсягу товарів

Частка товару в загальній кількості товарів

Оцінка сталостей споживання, бали

Визначення коефіцієнта V

Рекомендовані групи

% ∑C, % % ∑N, % V>3.0 0.7<=V<=3.0 V<0.7 ABC XYZ
Т8 2710 27,1% 27,1% 7,0% 7,0% 10 3,87     А X
Т7 2050 20,5% 47,6% 6,2% 13,2% 8 3,61     А Y
Т3 1090 10,9% 58,5% 5,4% 18,6% 6 3,15     А Y
Т2 910 9,1% 67,6% 7,5% 26,1% 6 2,59 1.21   В Y
Т10 700 7,0% 74,6% 12,3% 38,4% 7   0.81   В Y
Т4 690 6,9% 81,5% 10,8% 49,2% 10   0.75   В X
Т1 630 6,3% 87,8% 15,7% 64,9% 2   0.63 0,40 С Z
Т5 500 5,0% 92,8% 18,0% 82,0% 1     0,34 С Z
Т6 400 4,0% 96,8% 10,5% 93,4% 5     0,35 С Y
Т9 320 3,2% 100,0% 6,6% 100,0% 6     0,36 С Y
СУМА 10000 100,0%   100,0%              

Отримані результати інтегрованого використання АВС / XYZ – аналізу дозволяють зробити наступні висновки:

· По-перше, частини з стабільним і близьким до стабільного споживання можуть виготовлятися „з боку”, оскільки постачальник може їх виробити з меншими затратами (товари групи X та Y).

· По-друге, через відносно велику вартість товари груп А та В підходять для постачання по JIT-системі.

Враховуючи вищевикладені висновки та з метою формування логістичних рішень в подальшому варто скористатись методом матричного представлення інтегрованого АВС / XYZ – аналізу з оптимальним розподілом товарів (табл.7.2.3).

Табл.7.2.3

Матричне представлення АВС / XYZ – аналізу

Показники

Точність прогнозу

X Y Z

Вартість

А

Висока точність прогнозу Середня точність прогнозу Низька точність прогнозу
Високий рівень вартості споживання Високий рівень вартості споживання Високий рівень вартості споживання

В

Висока точність прогнозу Середня точність прогнозу Низька точність прогнозу
Середній рівень вартості споживання Середній рівень вартості споживання Середній рівень вартості споживання

С

Висока точність прогнозу Середня точність прогнозу Низька точність прогнозу
Низький рівень вартості споживання Низький рівень вартості споживання Низький рівень вартості споживання

Для постачання відповідно до умов JIT-системи підходять товари, котрі відповідно до проведених розрахунків потрапляють в комірки: AX, AY, AZ, BX, BY

Для нашого випадку матриця АВС / XYZ – аналізу набуде вигляду:

Показники

Точність прогнозу

X Y Z

Вартість

А Т8 Т7, Т3  
В Т4 Т2, Т10  
С   Т6, Т9 Т1, Т5

Тобто для постачання по JIT-системі підходять товари: Т8, Т7, Т3, Т4, Т2 та Т10.

Планування оптимальної величини партії виробництва

Логічним продовженням оптимізації функціональних сфер є оптимізація безпосереднього виробництва необхідного товару. Оскільки процес планування зорієнтований на прискорення процесу виготовлення, то особливого значення з економічної точки зору набуває формування внутрішнього замовлення, поділ його на партії певних розмірів та фактори впливу на ці величини.

Загалом процес планування може грунтуватись на наступних альтернативних підходах:

Максимальне використання виробничих потужностей при одночасному короткотривалому часовому використанні.










Последнее изменение этой страницы: 2018-04-12; просмотров: 536.

stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда...