логістика лаби

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА» ІНСТИТУТ ЕКОНОМІКИ І МЕНЕДЖМЕНТУ

ЛОГІСТИКА

МЕТОДИЧНІ ВКАЗІВКИ для лаборатоних занять з дисципліни «Логістика»

для студентів спеціальності 6.030507 «Маркетинг»

Затверджено на засіданні кафедри

маркетингу і логістики Протокол № 1 від 22.08.2011 р.

Львів – 2011

1

1. СПЕЦІАЛІЗАЦІЯ ВИРОБНИЦТВА І СТРАТЕГІЯ ПОСТАЧАННЯ (АВС– та XYZ-аналіз)

Спільною передумовою для прийняття названих типових логістичних рішень є формування повної достовірної інформації щодо сировини, матеріалів, частин, півфабрикатів як незалежної від джерела походження, так і залежної від джерела походження, транспортних технологій тощо. Першим кроком у формуванні такої бази даних є структурний аналіз реальних (у випадку існуючого підприємства) чи проектованих запасів ресурсів у постачанні за асортиментом, кількістю та вартістю в кінцевій продукції, передбачуваністю потреб в них тощо. Одним з базових способів отримання такої інформації є кількісно-вартісний аналіз, за яким здійснюється класифікація матеріалів. Це так званий АВС-аналіз.

Метод АВС-аналізу є модифікацією правила Парето (правила 80 : 20), сутність якого полягає в тому, що завжди існує невелика частина цілого, що має вирішальний вплив на нього. Класичними прикладами правила 80 : 20 можуть бути:

20% клієнтів споживають 80% проданих продуктів;

20% навчальних дисциплін є джерелом 80% знань студентів;

20% жителів міста відповідальні за 80% злочинів;

20% складових частин готового виробу складають 80% його вартості;

20% позицій асортименту створюють 80% прибутку від продажу тощо.

Процедура поділу асортименту постачання за кількісно-вартісним методом АВС-аналізу така:

розрахунок вартості (витрат споживання) кожної позиції запасів в асортименті постачання;

ранжування асортименту за критерієм участі у вартості витрат (запасів, обороту) в порядку її зменшення;

розрахунок процентного вмісту кожної позиції у підсумованій (акульмульованій) вартості витрат;

створення акумульованої (просумованої) черговості матеріалів;

дослідження просумованої черговості;

поділ асортименту постачання на АВС-групи згідно з прийнятими критеріями поділу (рис.1.1).

Закон «80:20» до нашого часу дещо змінився. Тепер співвідношення може бути іншим: «65:35», «70:30» тощо, що визначається специфікою конкретного бізнесу. Так, до групи А відносять всі найменування продукції, починаючи з першого, сума вартостей яких складає 75-80% сумарної вартості всього запасу. До групи В входять позиції сума вартості яких складає приблизно 15-10%

3

загальної вартості. Решта позицій номенклатури, сумарна вартість яких складає близько 5-10%, відносяться до групи С. Досвід показує, що зазвичай, до групи А потрапляє 15% всіє номенклатури, в групу В – 20-25%, до третьої групи С відноситься 60-70% всієї номенклатури.

Для визначення категорій А, В чи С доцільно скористатися коефіцієнтом

Діапазони змін коефіцієнта варіації для різних категорій :для групи А : V>3;

для групи В : 0,7<V<3;для групи С : V<0,7.

З метою формування графічної інтерпретації результатів АВС-аналізу проведені розрахунки доповнимо кількісними оцінками. Оскільки повний асортимент складає 28 позицій, та кількісна оцінка груп А, В, С складе:

кількість позицій групи А

A 100%

загальна кількість позицій

номер останньої позиції групи В кількість позицій групи А

B 100%

загальна кількість позицій

загальна кількість позицій номер останньої позиції групи В

C 100%

загальна кількість позицій

Для кожної групи оцінка важливості може бути опосередковано визначена як відношення вартісних оцінок до кількісних, тобто:

Графічно результат АВС-аналізу можна подати з допомогою концентраційної кривої (рис. 1.1).

Вартісні оцінки лежать в основі ABC-аналізу, а групові оцінки точності прогнозу – в основі XYZ-аналізу.

Поряд з кількісно-якісним аналізом запасів матеріалів, частин та вузлів або їх споживання (АВС-аналіз) важливою для планування технологічного процесу, для процесів складування, постачання і транспортування є

4

безперервність чи дискретність споживання, оцінки сталості використання в розумінні надійності, точності прогнозів. Адже використання одних позицій матеріалів, частин та вузлів передбачуване і має детермінований характер, інших – непередбачуване, випадкове і має стохастичний характер. Таке розуміння дає можливість подати асортиментну структуру споживання за фактором точності прогнозу споживання, формуючи основу XYZ-аналізу, наступного блоку наведеної блок-схеми: група Х – висока точність прогнозу; група Y – середня точність прогнозу; група Z – низька точність прогнозу.

Вартість, %

100

90

80

Рис. 1.1. Графічна інтерпретація АВС-аналізу

Спеціальна література дає такі рекомендації:

група X – майже стабільне (детерміноване) споживання, несталість випадкова (менше 20% щомісяця), тижнева передбачуваність (точність прогнозування) споживання частин, вузлів становить понад 95%;

група Y – споживання частин, вузлів характеризується несталістю, несталість споживання коливається між 20% і 50% щомісяця, тижнева передбачуваність споживання частин не менше 70%;

група Z – стохастичне споживання, несталість споживання сягає більше як 50% щомісяця, тижнева передбачуваність споживання частин менша 70%.

5

При використанні XYZ-аналізу у викладеному розумінні виникає проблема кількісної оцінки сталості (несталості), тобто мірила оцінок. За методом експертних оцінок рекомендується користуватися такими інтервалами оцінок (за десятибальною шкалою):

група Х – стабільне споживання, висока точність прогнозу, оцінка 9-10 балів;

група Y – нестале споживання, середня точність прогнозу, оцінка 4-8 балів;

група Z – стохастичне споживання, низька точність прогнозу, оцінка 1-

3 бали.

Завершенням аналізу спеціалізації виробництва та вибору стратегії постачання є комбіноване використанні ABCта XYZ-аналізу. Отримані результати інтегрованого використання АВС та XYZ-аналізу дозволяють зробити такі висновки: сировини із стабільним та близьким до стабільного споживанням можуть виготовлятися сторонніми організаціями, оскільки постачальник може їх виробляти з меншими витратами, ніж кінцевий виробник; через відносно високу вартість напівфабрикатів груп А і В підходять для JIT-постачання, оскільки діють на пониження величини авансованого капіталу в постачанні, транспортуванні, складуванні. На основі наведеного висновку та з метою формування логістичних рішень скористаємося методами матричного подання інтегрованого АВС та XYZ-аналізу.

Матриця АВС-XYZ-аналізу

Отже, АХ, АY, АZ, BX, BY – це область JIT-постачання.

Обґрунтовуючи стратегічне рішення підприємства, наведемо графічну інтерпретацію розв’язання „задачі МОВ” (рис. 2).

На рис. 1.2 прямі а і б – це функції відповідно закупівель та власного виробництва. Відрізок в – це витрати на придбання обладнання для власного виробництва. Зона А – це зона закупівлі напівфабрикатів, оскільки обсяги закуповуваних напівфабрикатів та витрати на їх закупівлю є порівняно невеликими. Зона Б – це зона доцільності впровадження власного виробництва, тому що дані напівфабрикати потрібні підприємству у великій кількості і витрати на власне виробництво є меншими від витрат на стороннє постачання.

6

придатним може бути не типовий, а обгрунтований багатокритерійний підхід. Його використання вимагає реалізації такого алгоритму:

формування систем можливих суттєвих критеріїв (етап 1);

формування безконфліктної системи критеріїв (етап 2);

оцінка важливості (“ваги”) кожного критерію (етап 3);

оцінка кожного постачальника за вибраними критеріями (етап 4);

розрахунок інтегрального критерію та вибір постачальника (етап 5). Зауважимо, що прийняття за основ лише типових критеріїв спрощує

алгоритм вибору постачальника, охоплюючи лише етапи 3, 4 і 5. Розглянемо алгоритм прийняття логістичного рішення щодо вибору

перспективного постачальника.

1.Необхідно здійснити вибір одного із певного переліку можливих постачальників. З цією метою за допомогою якісного аналізу формуємо систему можливих критеріїв оцінки кожного постачальника, наприклад:

К1 – ціна виробу; К2 – віддаль до кінцевого виробника; Кn – якість виробу; К9 – можливість постачання “точно – своєчасно”; К10 – можливість об'єднання інформаційних систем/

Очевидно, що формована система критеріїв оцінки з огляду на прийняту до реалізації логістичну стратегію постачання, повинна всебічно характеризувати ринок постачальників з концентрацією уваги на таких питаннях: які технологічні зміни спостерігаються в оточенні; хто є лідером на ринку; який постачальник має вагомі переваги над конкурентами; який постачальник пропонує найнижчі витрати; хто з постачальників контролює структуру витрат.

2.Для подальшого застосування цих критеріїв з метою формування безконфліктної системи незалежних критеріїв проведемо їх випробування на логічну свободу від протиріч та відносну незалежність. Попарне порівняння кожного критерію з іншими дозволяє виявити як залежні, коли один з критеріїв за змістом охоплює інший, так і конфліктуючі, коли один критерій протирічить іншому.

3.Оцінку важливості кожного критерію можна здійснити групою експертів, формуючи півматрицю, в клітинах якої стоять номери тих критеріїв, котрі є важливішими у попарному порівнянні з іншими. Отримана кількість переваг для кожного критерію нормалізується, що і визначає “вагу” кожного з них. Зауважимо, що попарне порівняння критеріїв є значною мірою суб'єктивною оцінкою, однак є менш суб’єктивною у порівнянні із методом прямої (безпосередньої) оцінки важливості, встановленої групою експертів (табл. 2.1).

9

Остання графа таблиці формує послідовність критеріїв, виходячи з їх важливості для загальної оцінки придатності постачальника.

4. Оцінку кожного постачальника за вибраними критеріями здійснимо експертним методом. Експертні оцінки даються за десятибальною шкалою так, що, наприклад, низька ціна оцінюється великою кількістю балів, а велика відстань до постачальника - малою кількістю балів. Експерти можуть оцінювати за трьома варіантами:

однозначна (очікувана) оцінка;

максимальна (оптимістична) Кmax та мінімальна (песимістична) Кmin оцінки та її очікуване Коч значення, розраховане за формулою:

максимальна (оптимістична) Кmax, найбільш вірогідна Кn.b. та мінімальна (песимістична) Кmin оцінки та її очікуване значення, розраховане за формулою:

табл. (табл. 2.2).

10