Групування запасів продукції рослинництва свк «батьківщина» котелевського району полтавської області за допомогою хyz-аналізу (в середньому за 2005–2009 рр. )

Вид продукції	Загальна вартість запасу, тис. грн	Обсяг запасів по кварталах, тис. грн	Середньо-арифметичне відхилення, тис. грн, у	Середньо-квадратичне відхилення, тис. грн, σ	Коефіцієнт варіації, %, V	Група
І	ІІ	ІІІ	IV
Пшениця (зерно)	664,6	1 992,6	2 656,1	5 268,9	10 582,2	2 645,6	1 675,8	63,3	Х
Сонячник (зерно)	110,5	331,4	441,7	876,2	1 759,8	439,9	278,7	63,3	Х
Ячмінь (зерно)	295,3	317,9	355,6	238,6	1 207,4	301,9	42,4	14,0	Х
Горох (зерно)	48,6	145,8	194,4	385,5	774,3	193,6	122,6	63,3	Х
Гречка (насіння)	42,8	128,5	171,2	339,7	682,4	170,6	108,0	63,3	Х
Овес (зерно)	34,1	102,3	136,4	270,5	543,3	135,8	86,0	63,3	Х
Жито (зерно)	29,1	40,3	91,4	153,2	314,1	78,5	49,1	62,5	Х
Кукурудза (зерно)	57,0	60,9	491,6	791,3	1 400,8	350,2	310,0	88,5	Z
Просо (зерно)	37,6	19,9	191,8	331,9	581,2	145,3	126,8	87,2	Z
Картопля (бульби)	6,1	–	54,9	142,3	204,0	51,0	56,8	111,5	Z
Разом	1 326,4	3 139,6	4 785,1	8 798,2	18 049,3	4 512,3	–	–	–

Джерело: розраховано за даними підприємства.

До групи Y, яка має тенденції в споживанні, що мають ріст та зниження, не ввійшов жоден вид запасів, оскільки немає запасів, для яких коефіцієнт варіації дорівнював середньому його значенню, що є можливим за виділення класифікаційних груп XYZ-аналізу. До групи Z, що характеризується нерегулярними та нестабільними відхиленнями в попиті, слід віднести кукурудзу, просо, картоплю.

Слід сказати про різноманітність підходів до управління запасами в кожній класифікаційній групі. Так, зокрема, для груп Х та Y доцільним є використання оптимізаційних та прогнозних моделей, для групи Z прогнозування є неможливим, оскільки в цій групі відсутні тенденції – для даної групи доцільним буде або мінімізація, або максимізація обсягів запасів [162].

На основі поєднання методів АВС та XYZ створена матриця управління запасами готової продукції СВК «Батьківщина» (табл. 3.4).

Таблиця 3.4

Матриця АВС- та XYZ-аналізу управління запасами продукції рослинництва СВК «Батьківщина» Котелевського району Полтавської області (у середньому за 2005–2009 рр.)

Групи	Продукція	Вартісна оцінка	Точність прогнозу
АХ	Пшениця (зерно), соняшник (насіння)	Висока	Висока
AZ	Кукурудза (зерно)	Висока	Низька
BX	Ячмінь, горох (зерно)	Середня	Висока
CX	Гречка, овес, жито (зерно)	Низька	Висока
CZ	Просо (зерно), картопля (бульба)	Низька	Низька

Джерело: розраховано за даними підприємства.

Згідно з даними табл. 3.4, група АХ вказує на стабільність управління запасами пшениці та соняшнику в СВК «Батьків­щина»; за даною групою продукції необхідний постійний конт­роль. Група АZ, до якої належать кукурудза, потребує постій­ного контролю за станом запасів; дана група продукції не має певних тенденцій споживання.

Наявність групи ВХ, до якої належить ячмінь та горох, вказує на запаси, для яких управлінські заходи є ефективними й характеризуються налагодженістю зв’язків зі споживачами да­ної продукції; для цієї групи потрібно здійснювати періодичний контроль за станом запасів.

Група CХ, до якої належать жито, гречка овес, має відносно стабільний попит. До неї слід застосовувати компромісні рі­шення щодо задоволення потреб споживачів та отримання при­бутків для підприємства. Поскільки ця продукція характе­ризується стабільним попитом, із нашого погляду, підприємству слід збільшити обсяги її виробництва.

Наявність групи CZ, до якої належать просо та картопля, є свідченням недостатньо ефективного управління. Підприємство повинно прийняти рішення про доцільність виробництва проса та картоплі та здійснювати мінімальний контроль за їх запасами.

Особливістю управління логістичними запасами тварин­ництва є сезонність виробництва значної їх частини, рівномірне споживання протягом року, а також витрачання частини запасів готової продукції галузі рослинництва (кормів) на власні потреби − годівлю тварин. Для раціоналізації обсягів запасів тваринництва, слід використати АВС- та XYZ-аналіз.

Аналіз виробничих запасів галузі тваринництва за допо­могою методу АВС наведено в табл. 3.5.

Таблиця 3.5