- •Общая информация
- •1.2. Правовая компонента
- •1.3. Политическая компонента
- •1.4. Социокультурная компонента
- •1.5. Технологическая компонента
- •Определение (выбор) типа внешнего окружения предприятия
- •Анализ среды функционирования организации
- •Группа №2 Анализ непосредственного окружения
- •2.1. Покупатели
- •2.2. Поставщики
- •Группа №3 анализ внутренней среды фирмы
- •Совмещение авс и xyz - результатов
Группа №3 анализ внутренней среды фирмы
Цель - дать представление о потенциале фирмы и его использовании, основных тенденциях деятельности. Рекомендуется выполнить по направлениям:
основные экономические показатели производства и реализации продукции, их темпы роста, динамика прибыли;
уровень специализации производства и производство отдельных товаров, их доля в объеме;
величина и динамика основных фондов, степень использования и износа, прогрессивность;
исследования и разработки новинок за последние 2-3 года;
маркетинг и развитость его основных инструментов;
уровень общего управления и навыков персонала;
состояние задолженностей предприятия;
рентабельность активов, производства;
инвестиции за 2-3 года;
показатели ликвидности и финансовой устойчивости.
По результатам внутреннего анализа делается вывод о потенциале фирмы (есть или нет), уровне (низкий, средний, высокий), степени использования.
Делаются общие выводы по всем оценкам согласно поставленной задачи данного этапа.
Изучение уровня специализации в реализации продукции следует проводить на основе результатов АВС и XYZ-анализа.
Метод АВС основан на способе, известном, как «правило 80/20», которое впервые обосновал В. Парето (1897 г.). Его смысл состоит в следующем: 20 % усилий дают 80 % результата, примерно 20 % наименований продукции определяют 80 % объема продаж всего ассортимента.
Метод АВС предполагает разделение объектов на три классификационные группы: А, В, С. Идея состоит в том, чтобы сконцентрировать внимание и ресурсы на той небольшой группе объектов (готовой продукции), которая дает основной результат. В группу А относят 15 % наиболее продаваемых наименований, они дают 70-80 % всего объема продаж. В группу В следующие 30 % наименований, они дадут в среднем 25 % реализации, и в группе С окажутся оставшиеся наименования товаров, на которые приходится всего лишь 5 % объема продаж. ABC – анализ является эффективным методом выделения из множества тех элементов, которые имеют особое значение для достижения поставленных целей и поэтому должны обладать высоким приоритетом.
Наибольший эффект АВС – анализ дает в комбинации с XYZ – анализом.
XYZ – анализ позволяет классифицировать ассортимент в зависимости от характера потребления товаров и точности прогнозирования изменений в их потребности. Группировка ресурсов при проведении XYZ – анализа осуществляется в порядке возрастания коэффициента вариации.
Формула для расчета коэффициента вариации:
, |
|
где: – значение параметра по оцениваемому объекту за i-тый период;
– среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа;
– число периодов.
Рекомендуемое распределение коэффициента вариации по группам (можно предложить свою систему распределения товаров по группам):
группа X – объекты, коэффициент вариации по которым не превышает 10%;
группа Y – объекты, коэффициент вариации по которым составляет 10-25%;
группа Z – объекты, коэффициент вариации по которым превышает 25%.
К категории X относят ресурсы, которые характеризуются стабильной величиной потребления, незначительными колебаниями в их расходе и высокой точностью прогноза.
Категория Y – это ресурсы, потребность в которых характеризуется известными тенденциями (например, сезонными колебаниями) и средними возможностями их прогнозирования.
Ресурсы, относимые к категории Z, потребляются нерегулярно, точность их прогнозирования невысокая.
Наложение результатов анализа XYZ на данные ABC – метода образовывает 9 групп товаров, каждая из которых имеет две характеристики: уровень реализации и точность прогнозирования потребности в них.
Категория |
X |
Y |
Z |
|
Уменьшение потребности в контроле |
A |
AX |
AY |
AZ |
|
|
B |
BX |
BY |
BZ |
|
|
C |
CX |
CY |
CZ |
|
|
|
|
|
|
|
|
Уменьшение точности прогнозирования |
|
|