Анализ АВС позволяет дифференцировать номенклатуру ресурсов или ассортимент товаров по степени влияния на интересующий признак. Для разделения товаров на группы с учетом степени неравномерности спроса по каждой ассортиментной позиции используется другой тип анализа- XYZ- анализ.
|
|
Анализ XYZ подразумевает разделение всего ассортимента товаров на три группы в зависимости от степени равномерности спроса и точности прогнозирования. Равномерность спроса может быть определена показателями относительной колеблемости (вариации) спроса.
Порядок проведения XYZ- анализа следующий:
1. Формулировка цели анализа
2. Определение коэффициентов вариации по отдельным позициям анализируемого множества
3. Группировка объектов множества в порядке возрастания коэффициента вариации.
4. Разделение множества анализируемых объектов на три группы: XYZ.
Предлагается разделять ассортимент товаров на группы в соответствии с тем, в какой интервал попадает коэффициент вариации по данной позиции.
Таблица 3
| группа | Интервал, % |
| X | 0≤υ<10 |
| Y | 10≤υ<25 |
| Z | 25≤υ<∞ |
В решаемой задаче цель XYZ- анализа- распределение позиций ассортимента по группам в зависимости от степени неравномерности спроса по каждой ассортиментной позиции. То есть необходимо определить:
- позиции ассортимента, объемы реализации по которым практически неизменны во времени (группа X)
- позиции ассортимента, объемы реализации по которым меняются во времени, но не очень значительно и/или достаточно предсказуемо (группа Y)
- позиции ассортимента, объемы реализации по которым меняются во времени значительно и практически непредсказуемо (группа Z).
Следовательно, для проведения анализа рассчитаем коэффициент вариации для каждой позиции ассортимента (графа 6табл.4).
Для определения коэффициента вариации применяется следующая формула:
Среднеквадратичное отклонение позволяет определить разброс данных. Для его определения выбирают среднюю цену и меру разброса. Вычислить среднеквадратичное отклонение удается по следующей формуле:
Пример расчета
Предположим, что государственное учреждение проводит закупку принтеров для собственных нужд. Потенциальным поставщикам были отправлены соответствующие запросы. Было получено четыре коммерческих предложения цен: 2500 рублей, 2800 рублей, 2450 рублей и 2600 рублей.
В первую очередь необходимо рассчитать среднеарифметическое значение цены
|
|
Следующим шагом становится расчет среднеквадратичного отклонения
Осталось только рассчитать коэффициент вариации
Полученное значение коэффициента меньше 33%, следовательно, все собранные данные подходят для расчета стартовой цены контракта. Расчет НМЦК и коэффициента вариации оформляются в форме отчета, который становится обязательной частью закупочной документации.
Коэффициент вариации – важный инструмент, позволяющий оценить правильность ценовых предложений, полученных от поставщиков. Поэтому при составлении документации заказчикам необходимо учитывать правила расчета этого показателя и особенности его применения.
|
Исходные данные | Коэффициент вариации,% |
Упорядоченный список | группа | |||||
| № Позиции |
Реализация за | Коэффициент вариации,% | № Позиции | |||||
| 1 кв | 2 кв | 3кв | 4кв | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 1 | 590 | 610 | 690 | 670 | 1)590+610+690+670/4=640 2)(590-640)2+(610-640)2+(690-640)2+(670-640)2=6800/4-1=2266.66=47.60 3) 47.60/640*100= 7.4% |
| ||
| 2 | 200 | 130 | 180 | 120 | 1) 200+130+180+120/4=157.5 2) (200-157.5)2+ (130-157.5)2+ (180-157.5)2+ (120-157.5)2=1806.25+756.25+506.25+1406.25=4475/4-1= 12.87 3) 12.87/157.5*100= 8.17 | |||
| 3 | 500 | 1300 | 400 | 690 | ||||
| 4 | 170 | 190 | 200 | 190 | ||||
| 5 | 20 | 0 | 50 | 40 | ||||
| 6 | 520 | 540 | 410 | 430 | ||||
| 7 | 40 | 50 | 50 | 70 | ||||
| 8 | 4400 | 4500 | 4300 | 4200 | ||||
| 9 | 50 | 60 | 110 | 40 | ||||
| 10 | 1010 | 1030 | 1060 | 960 | ||||
| 11 | 2210 | 2180 | 2280 | 2240 | ||||
| 12 | 520 | 550 | 530 | 560 | ||||
| 13 | 240 | 270 | 280 | 250 | ||||
| 14 | 70 | 110 | 80 | 60 | ||||
| 15 | 100 | 80 | 60 | 80 | ||||
| 16 | 90 | 60 | 80 | 50 | ||||
| 17 | 60 | 30 | 60 | 50 | ||||
| 18 | 60 | 20 | 40 | 10 | ||||
| 19 | 190 | 100 | 130 | 50 | ||||
| 20 | 30 | 50 | 0 | 30 | ||||
| 21 | 60 | 50 | 50 | 70 | ||||
| 22 | 190 | 200 | 200 | 180 | ||||
| 23 | 0 | 40 | 5 | 10 | ||||
| 24 | 40 | 60 | 40 | 70 | ||||
| 25 | 590 | 700 | 660 | 800 | ||||
| 26 | 40 | 40 | 50 | 30 | ||||
| 27 | 5180 | 5500 | 5490 | 5850 | ||||
| 28 | 10 | 0 | 20 | 10 | ||||
| 29 | 50 | 30 | 70 | 50 | ||||
| 30 | 240 | 320 | 420 | 240 | ||||
| 31 | 5 | 10 | 15 | 10 | ||||
| 32 | 10 | 70 | 20 | 20 | ||||
| 33 | 80 | 40 | 50 | 70 | ||||
| 34 | 2900 | 3140 | 3300 | 3200 | ||||
| 35 | 90 | 130 | 170 | 140 | ||||
| 36 | 15 | 30 | 30 | 15 | ||||
| 37 | 90 | 80 | 100 | 90 | ||||
| 38 | 1770 | 850 | 560 | 2280 | ||||
| 39 | 20 | 30 | 80 | 40 | ||||
| 40 | 2600 | 2500 | 2700 | 2350 | ||||
| 41 | 90 | 80 | 60 | 90 | ||||
| 42 | 310 | 330 | 300 | 320 | ||||
| 43 | 300 | 550 | 390 | 570 | ||||
| 44 | 100 | 110 | 90 | 100 | ||||
| 45 | 130 | 180 | 150 | 190 | ||||
| 46 | 150 | 240 | 240 | 210 | ||||
| 47 | 530 | 580 | 420 | 470 | ||||
| 48 | 25 | 25 | 40 | 20 | ||||
| 49 | 1500 | 2200 | 1600 | 1800 | ||||
| 50 | 290 | 340 | 350 | 390 | ||||
Согласно предложенному алгоритму (табл. 3) распределите позиции по соответствующим группам.
По итогам анализа АВС и анализа XYZ строится матрица АВС- XYZ (таблица 5), после чего выделяются товарные позиции, требующие наиболее тщательного контроля над запасами.
Матрица АВС- XYZ
| X | Y | Z | |
| А | |||
| В | |||
| С |
ВЫВОД ПО ЗАДАЧЕ:
