ABC-аналіз (інвентаризація)

Джоанн Верморель, березень 2020 р

В управлінні запасами ABC-аналіз - це метод категоризації запасів, що використовується як механізм пріоритетів у грубій формі для концентрування зусиль та ресурсів на предметах, що мають найбільше значення для компанії. Цей метод ґрунтується на емпіричному спостереженні, що невелика частка предметів або товарознавчих номерів зазвичай становить велику частину бізнесу. До того, як постійні системи запасів стали поширеними, аналіз ABC використовувався для зменшення обсягу діловодства, пов'язаного з управлінням запасами. Починаючи з 2000-х, цей метод в основному використовується як метод візуалізації даних і як спосіб приділити пріоритет увазі практиків ланцюга поставок, яким доводиться регулярно переглядати налаштування поповнення в рамках своєї системи управління запасами, такі як мінімальні/максимальні параметри або рівні обслуговування.

ланцюга поставок

Виконання ABC-аналізу

Аналіз ABC - це метод категоризації запасів, який присвоює клас кожному товару - або товарному номеру, або товару - як правило, іменованому як A, B і C, де A (відповідно C) - це клас, асоційований з більшістю (відповідно ) предмети, що часто продаються або споживаються. Може бути більше трьох класів (наприклад, D, E, F,.), Хоча зазвичай кількість класів зводиться до однозначної кількості.

Для того, щоб обчислити класи, практикуючий у ланцюгу поставок повинен вибрати ряд параметрів, що характеризують аналіз ABC:

  • кількість класів
  • одиниця вимірювання “ваги” будь-якого предмета
  • історична глибина вимірювання
  • відсоток, що використовується як поріг для кожного класу.

Відсотки відносяться до одиниці, обраної для вимірювання ваги за історичну глибину. Ці відсотки, як правило, пов'язані з оборотом, що вимірюється в доларах або проданих одиницях.

Хоча вказівки щодо вибору цих параметрів можуть бути надані, вони принципово залишаються дещо довільними. Оскільки аналіз ABC призначений доступним для різноманітної аудиторії в компанії, параметри, як правило, вибираються як круглі цифри, які легше запам'ятати.

Наприклад, менеджер інвентаризації нішевої електронної комерції, що продає асортимент 10 000 футболок з річним оборотом 50 млн. Євро, вирішує провести аналіз ABC із наступними параметрами:

  • 3 класи (A, B, C)
  • кожна продана одиниця вважається «1»
  • розглядаються останні 3 місяці продажів
  • пороги становлять 60% (А), 30% (В) та 10% (С).

За допомогою електронної таблиці менеджер класифікує в порядку зменшення всі товари порівняно з їх обсягами продажів за 3 місяці - вимірюється в проданих одиницях. Потім порогові значення використовуються щодо сукупної частки ваг товару. Очікується, що клас А повинен мати набагато менше предметів, ніж клас С. У наведеному нижче прикладі класи A/B/C мають відповідно 4/7/14 елементів.

Завантажте таблицю Excel: abc-analysis.xlsx

Як показано в таблиці Excel вище, проведення аналізу ABC є простим. Крім того, багато програмних засобів для інвентаризації пропонують аналіз ABC - і часто також варіанти - оскільки реалізація є відносно тривіальною частиною програмної інженерії.

Одиницею виміру може бути вуха (тобто продані одиниці), якщо, як продемонстровано в попередньому прикладі, усі товари, що продаються або обслуговуються, мають однакові ціни. Однак, якщо деякі товари значно дорожчі за інші, то, як правило, має сенс порівняти їх з їхніми закупівельними цінами або їх цінами продажу.

Глибина історії повинна бути достатньо великою, щоб усереднені величини були статистично значущими. Зазвичай класи є більш стабільними, якщо використовується кратна загальна циклічність, наприклад один рік, для нейтралізації ефекту сезонності, або ціла кількість тижнів для нейтралізації ефектів дня тижня, коли глибина коротка.

Зазвичай порогові значення коригуються таким чином, щоб кожен клас мав принаймні в 5 разів більше предметів, ніж його попередник. Це гарантує, що невелика кількість класів охоплює навіть великий каталог. Починаючи з класу А у 100 предметів і припускаючи збільшення в 5 разів, представленому вище роздрібному продавцеві футболок знадобляться 4 класи для покриття всього його каталогу (100х5х5х5 = 12500).

Принцип Парето і владні закони

Аналіз ABC базується на емпіричному спостереженні, відомому як принцип Парето або правило 80/20, що верхні 20% товарів, як правило, становлять 80% обсягу продажів, незалежно від того, яку одиницю виміру обрано. Таким чином, за таких обставин має сенс сегментувати цікаві елементи - предмети в інвентарі - відповідно до їх «величини» важливості, тобто класів ABC.

З більш математичної точки зору, орієнтований на величину аналіз, такий як аналіз ABC, є привабливим, коли основний розподіл (ймовірностей) має «жирний хвіст», тобто точки, які значно відрізняються від середнього (1). Ці ситуації часто трапляються як у природних явищах, так і в діяльності людини. Наприклад, такі розподіли, як правило, жирохвості:

  • штат компанії в країні
  • біомаса (у тоннах) виду на даній території
  • касові надходження фільмів за будь-який рік
  • відкликання (в одиницях) в автомобільній промисловості
  • .

Існує цілий «бестіарій» математичних розподілів, які, як відомо, відповідають цим ситуаціям. Найбільш широко використовувані розподіли - це, мабуть, закон про потужність та розподіл Zipf. Ці математичні функції в основному різняться за своєю здатністю надавати “вагу” хвосту розподілу, тобто за своєю здатністю відображати шанси дуже рідкісних ситуацій.

У конкретному випадку ланцюгів поставок, як правило, грають прості економічні сили, щоб штучно обмежити величину викидів. Наприклад, при поверненні до товарних запасів можна зауважити, що найгірші показники, як правило, взагалі вилучаються з асортименту. Таким чином, товарів, які продаватимуться, скажімо, лише один раз на рік, не спостерігається, оскільки компанія припинила їх продаж задовго до досягнення цього рівня продажів.

І навпаки, якщо товар продається надзвичайно добре, то компанія має стимул вводити варіанти - за кольором, розміром чи будь-яким іншим технічним атрибутом - для подальшого збільшення загального обсягу продажів. Знову ж таки, предмети, які продали б десятки мільйонів одиниць, можуть ніколи не спостерігатися, оскільки до того моменту, коли товар досяг би такого обсягу, були введені варіанти, які можуть каннібалізувати продажі оригінального товару.

Поширені практики на основі аналізу ABC

Аналіз ABC використовується для підтримки мирських рішень, пов'язаних із запасами, таких як передача замовлень на придбання постачальникам. Хоча дискусійно чи можна розглядати практики, засновані на аналізі ABC передові практики (див. розділ нижче про межі аналізу ABC), поширені певні практики, такі як:

  • присвоєння рівнів обслуговування на основі класу предметів - перші класи мають найвищі цілі, тоді як останні класи мають найнижчі.
  • присвоєння єдиної робочої сили (уваги) кожному класу - напр. практик ланцюга поставок витрачає 1 годину на перегляд класу А (100 предметів), а потім 1 годину на перегляд класу D (10000 предметів).
  • сегментування всіх ключових показників ефективності для кожного класу та аналогічне сегментування всіх інформаційних панелей або звітів відповідно до класу, що цікавить.
  • встановлення перевірок ефективності - для команд ланцюгів поставок - на основі правил, які залежать від самих класів ABC.

Дійсно, оскільки класи ABC легко виробляти та підтримувати, ці класи, як правило, поєднуються з практиками ланцюга поставок компанії, оскільки зазвичай існує невеликий опір проти того, що, здається, є інтуїтивним способом вдосконалення аналізу, пов’язаного з запасами.

Перспектива управління історичними матеріалами

Історично аналіз ABC з'явився з точки зору управління матеріалами, яка мала на меті мінімізувати канцелярські накладні витрати, пов'язані з інвентарем. Кожен клас предметів мав би свій власний набір процесів:

  • "Елементи" з дуже жорстким контролем і точними записами,
  • "Елементи" з менш жорстко контрольованими та точними записами,
  • "Елементи" з найпростішими елементами управління та мінімальними записами.

Дійсно, до 70-х років інвентаризаційні записи мали писатись у книгах вручну клерками, що було і повільно, і дорого. Таким чином, у більшості ситуацій було ефективніше застосовувати методи управління запасами, які не вимагали жодного запису, наприклад, Канбан.

Однак із появою недорогих безстрокових систем інвентаризації та зчитувачів штрих-кодів ця практика поступово зникає. Дійсно, ризики, пов'язані з переміщенням товарних запасів, у яких відсутні (цифрові) записи, такі як усадка, зараз, як правило, значно перевищують адміністративні витрати на ведення цих записів. Таким чином, усі предмети отримують суворий контроль та точні записи, тобто обробка об’єкта А, незалежно від їх важливості.

Однак зазначимо, що більшість компаній все ще диференціюють інвентар - предмети, що переробляються та продаються - які потрібно відстежувати - із загальних матеріалів (наприклад, канцтоварів), які не є.

Що цікаво, багато джерел все ще вказують на цю історичну перспективу як на основну мотивацію аналізу ABC, хоча ця практика фактично зникла з процесів більшості середніх та великих компаній з початку 2000-х.

Межі аналізу ABC

Аналіз ABC є методом класифікації сирої сировини та має багато обмежень. Ці обмеження, як правило, посилюють багато вже існуючих проблем ланцюга поставок, таких як запаси, надлишки запасів, ненадійність та низька продуктивність.

Нестабільність. При використанні «розумних» параметрів, таких як наведені у прикладі вище, аналіз ABC часто призводить до того, що між чвертю і половиною предметів змінюється категорія щокварталу в численних вертикалях. Гірше того, що оцінка стабільності аналізу ABC є більш складною, ніж проведення самого аналізу ABC, більшість компаній навіть не підозрюють про проблему. Ці нестабільності ставлять під загрозу значну частину коригувальних заходів, обумовлених класифікацією ABC, які в кінцевому підсумку доставляються до неправильних елементів.

Тільки стаціонарний. Аналіз ABC суперечить основним моделям попиту, як випуск продуктів: нещодавно представлений товар має невеликий обсяг за дизайном, оскільки його обсяг продажів ще не спостерігається. Хоча можна пом'якшити ефект новизни, інші закономірності, такі як сезонність, ускладнюють процес. Наприклад, у жовтні іграшки, представлені за 6 місяців до цього, класифікуються як предмети С, тоді як різдвяні продажі насуваються наперед. ABC-аналіз - це нерухомі перспектива попиту, а отже, генеруватиме неефективність запасів, коли попиту немає .

Низька значимість. Що стосується статистичних показників, то кількість інформації, витягнутої з історії попиту та упакованої в класи ABC, надзвичайно низька. Наприклад, навіть такий тривіальний показник, як "загальна кількість одиниць, проданих минулого року", як правило, містить більше інформації про будь-який даний товар, ніж його клас ABC. Більше того, будь-яка статистична модель, яка виконує будь-які завдання над даними історичної інвентаризації, може внутрішньо повторно здійснити аналіз ABC, якщо це виявиться корисним - хоча на практиці це не так.

Велопробіг. Аналіз ABC передбачає довільний вибір параметрів. Оскільки аналіз ABC має очевидні недоліки, як випуск продукту (див. Вище), для зменшення цих недоліків зазвичай вводяться більше параметрів. Тоді, оскільки аналіз ABC легко зрозуміти, багато людей незмінно відчуватимуть необхідність брати участь у виборі всіх цих параметрів та/або запитувати власні варіанти. В результаті, під виглядом швидкого та простого методу, аналіз ABC зазвичай перетворюється на бюрократичне завдання, яке вимагає ресурсів, і не дає відчутних результатів.

Сліпота. Частота не зрівняється з економічним значенням. Атрибути аналізу ABC значення товару на основі частоти його використання або доходу. Однак у багатьох випадках недоступність предмета, який не часто споживається або коштує, може мати найбільш руйнівні наслідки, і цьому товару слід приділяти важливе значення. Прикладом з роздрібної торгівлі може бути ефект товару, коли у вітрину розміщуються блискучі предмети, які рідко продаються, але вкрай важливі для залучення клієнтів. У виробництві або повітроплаванні конкретна деталь, яка може використовуватися рідко і має незначну цінність з точки зору закупівлі, може призвести до того, що комерційний літак не зможе підняти.

Локад на аналізі ABC

Аналіз ABC був запроваджений на початку 20 століття у світі, де зчитувачів штрих-кодів не існувало і де методи відстеження запасів були одночасно дорогими і ненадійними. Дивно, але цей метод залишився широко поширеним, хоча більшість проблем, які цей метод намагається вирішити, давно минули. Наша загальна точка зору на аналіз ABC така: все, що може зробити ABC-аналіз, навіть більш прості методи ефективніше, наприклад, оцінка елементів, а не класифікація елементів. Природно, всі ті простіший Методи вимагають виконання комп'ютерів, тому те, що можна вважати «простим», певною мірою залежить від більш широкого контексту.

З точки зору чисто звітності аналіз ABC може бути прийнятним. Класи ABC можуть допомогти отримати швидке розуміння категорій товарів, наприклад, повідомляючи про відповідні частки елементів A/B/C у межах категорії. Однак, як вже зазначалося вище, аналіз ABC схильний до перевезення велосипедів. Таким чином, ми пропонуємо обережно уникати інженерних показників та показників ефективності на додаток до класів A/B/C, оскільки ці ініціативи майже ніколи не дають своїх первісно передбачених переваг.

Примітки

(1) Розподіл жирохвостого - це розподіл ймовірностей, який виявляє великі перекоси або ексцентрики порівняно з нормальним розподілом або експоненціальним розподілом. Інтуїтивно це розподіл, який не відповідає звичній дзвоноподібній кривій, пов’язаній, наприклад, з розмірами (в см) людської популяції.