Моделирование использования методов логистического анализа для описания функционирования предприятия

М. С. Меринов,

Воронежский государственный педагогический университет

В. И. Сумин,

доктор технических наук, профессор

В. А.Чулюков,

кандидат физико-математических наук, доцент, Воронежский государственный педагогический университет

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДОВ ЛОГИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ОПИСАНИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ

Основной целью логистического анализа является классификация используемых ресурсов по ряду параметров для повышения точности планирования, организации контроля, регулирования и сокращения логистических издержек. Такой анализ может стать основой построения модели предприятия для оптимизации его функционирования.

Существуют несколько методов логистического анализа предприятия. Рассмотрим некоторые из них.

Метод АВС-анализа основан на принципе Парето, который в общем виде можно изложить следующим образом: «За большинство возможных результатов отвечает относительно небольшое число причин». В настоящее время этот принцип широко известен как правило «80—20». Применяя это правило к логистическому анализу, можно вывести, что:

20 % компонентов товара определяют 80 % его стоимости;

за 20 % рабочего времени производится 80 % объема продукции;

20 % позиций номенклатуры хранимых на складе запасов определяют 80 % связанных с запасами затрат [1].

Объектом анализа могут служить как материальные ресурсы в процессе снабжения и производства, так и готовая продукция в процессе дистрибьюции.

Опишем алгоритм ABC-анализа [2].

1. Выбор объекта анализа. Это может быть товар, товарная группа, поставщик, заказ и т.д.

2. Выбор параметра объекта, по которому будет проводиться анализ. Это средний или текущий товарный запас в рублях или штуках, объем продаж за период, доходность товара, количество заказов клиентов и т.п.

3. Сортировка объектов анализа в порядке убывания значения параметра.

4. Расчет доли параметра от общей суммы параметров выбранных объектов.

5. Расчет этой доли с накопительным итогом.

6. Классификация групп объектов.

Иллюстрация данного алгоритма приведена в табл. 1.

Таблица 1

Метод ABC-анализа

Наименование Цена единицы, руб Кол-во единиц Стоимость, руб Кол-во единиц Стоимость, руб Кол-во единиц Стоимость, руб Кол-во единиц Стоимость, руб В . е .б су Вр

Г ильза МПЛ 1962 14 54936 29 56898 40 78480 19 74556 264870

Вертлюг 63 39 4914 73 4599 109 6867 44 5544 21924

Винт 19 28 1064 58 1102 80 1520 38 1444 5130

Втулка 7А 1257 13 32682 13 16341 24 30168 3 7542 86733

Капка 21 156 6552 292 6132 436 9156 176 7392 29232

Клапан 7003 168 14 4704 29 4872 40 6720 19 6384 22680

Мешок упаков. 148 39 11544 73 10804 109 16132 44 13024 51504

Модуль колен 7200 13 187200 25 180000 32 230400 12 172800 770400

Модуль несущ. 8А 1537 13 39962 13 19981 24 36888 3 9222 106053

Модуль несущ. 1730 26 89960 38 65740 56 96880 15 51900 304480

Модуль РСУ 1619 13 42094 25 40475 32 51808 12 38856 173233

Напряжник 22 936 41184 1752 38544 2616 57552 1056 46464 183744

Оболочка косм. 22 81 3564 126 2772 192 4224 66 2904 13464

Опора 3А 600 13 15600 13 7800 24 14400 3 3600 41400

Пластина 248 38 108 8208 168 6384 258 9804 88 6688 31084

Полукольцо 73 12 1752 31 2263 45 3285 22 3212 10512

Помочь резин. 75 14 2100 29 2175 40 3000 19 2850 10125

Поролон 213 33 14058 51 10863 66 14058 28 11928 50907

Пояс 656 381 39 29718 73 27813 109 41529 44 33528 132588

Ролик 7060 130 13 3380 25 3250 32 4160 12 3120 13910

Роликовый ремень 70 14 1960 29 2030 40 2800 19 2660 9450

Стопа 9А 5681 26 295412 38 215878 56 318136 15 170430 999856

Стопа 9А 4885 13 127010 13 63505 24 117240 3 29310 337065

Стопа ППУ 626 12 15024 34 21284 48 30048 26 32552 98908

Тянка 27 14 756 29 783 40 1080 19 1026 3645

Узел 16 Р/Ф 2560 1 5120 4 10240 8 20480 7 35840 71680

Фланец 365 14 10220 29 10585 40 14600 19 13870 49275

Чашка 2А 1014 13 26364 25 25350 32 32448 12 24336 108498

Чехол 78 52 8112 100 7800 128 9984 48 7488 33384

Шины 010 1940 12 46560 31 60140 45 87 3 00 22 85360 279360

Штрипка 22 26 1144 60 1320 85 1870 41 1804 6138

Щиколотка 1205 2120 12 50880 31 65720 45 95400 22 93280 305280

Данная таблица иллюстрирует выдачу со склада сырья и материальных ресурсов, необходимых для производства протезов нижних конечностей. Выборка произведена за три квартала текущего года. Таким образом, объектом анализа выступают материальные ресурсы (графа «Наименование»). Столбец «Кол-во единиц» — количественное выражение ресурсов, без учета единиц измерения (штуки, килограммы, квадратные дециметры и т.д.). В качестве анализируемого параметра уместно принять стоимость ресурсов, израсходованных за весь наблюдаемый промежуток времени на производство готовой продукции.

Для каждого наименования проведем подсчет стоимости за три периода, а также доли от общей суммы. Выполним сортировку объектов по используемому параметру по убыванию (табл. 2).

Таблица 2

Деление ресурсов на группы Л, B, C

Наименование Сумма Доля Накопительный итог АВС

Стопа 9А 999 856 21,61% 21,61% А

Модуль колен. 770 400 16,65% 38,26% А

Стопа 9А 337 065 7,29% 45,55% В

Щиколотка 1205 305 280 6,60% 52,15% В

Модуль несущ. 304 480 6,58% 58,73% В

Шины 010 279 360 6,04% 64,77% В

Г ильза МПЛ 264 870 5,73% 70,49% В

Напряжник 183 744 3,97% 74,46% В

Модуль РСУ 173 233 3,74% 78,21% В

Пояс 656 132 588 2,87% 81,07% С

Чашка 2А 108 498 2,35% 83,42% С

Модуль несущ. 8А 106 053 2,29% 85,71% С

Стопа ППУ 98 908 2,14% 87,85% С

Втулка 7А 86 733 1,87% 89,72% С

Узел 16 Р/Ф 71 680 1,55% 91,27% С

Мешок упаков. 51 504 1,11% 92,39% С

Поролон 50 907 1,10% 93,49% С

Фланец 49 275 1,07% 94,55% С

Опора ЗА 41 400 0,89% 95,45% С

Чехол 33 384 0,72% 96,17% С

Пластина 248 31 084 0,67% 96,84% С

Капка 29 232 0,63% 97,47% С

Клапан 7003 22 680 0,49% 97,96% С

Вертлюг 21 924 0,47% 98,44% С

Ролик 7060 13 910 0,30% 98,74% С

Оболочка косм. 13 464 0,29% 99,03% С

Полукольцо 10 512 0,23% 99,25% С

Помочь резин 10 125 0,22% 99,47% С

Роликовый ремень 9 450 0,20% 99,68% С

Штрипка 6 138 0,13% 99,81% С

Винт 5 130 0,11% 99,92% С

Тянка 3 645 0,08% 100,00% С

Итого: 4 626 512

Из примера в табл. 2 хорошо видно, что на 40 % стоимости приходится 7 % используемой номенклатуры материальных ресурсов, еще 40 % — на 22 % материальных ресурсов и на 20% стоимости составляют 71 % наименований материалов и сырья. Уместно разделить ресурсы на три группы: А, В и С. Результаты данной классификации показаны в последней графе табл. 2.

Категория «А» включает в себя виды материалов с большой долей использования в стоимостном выражении (40 % в примере). Данные материалы требуют детального контроля за расходом и закупками, точного и постоянного учета наличия на складе.

К большей по количеству наименований группе «В» относятся материалы со средним значением использования в производстве. В этом случае требуется обычный подход в учете и планировании.

Категория «С» составлена из большого числа менее ходовых материалов (10% от общего объема), которые обычно взаимозаменяемы и легко доступны. Для них применимы упрощенные методы планирования, учета и контроля.

Исходя из формы организации, предприятие обязано выполнять закупки, руководствуясь Федеральным законом № 94-ФЗ от 21.06.2005 «О размещении заказов на поставки товаров, выполнение работ, оказание услуг для государственных и муниципальных нужд», т.е. отбирать поставщиков материальных ресурсов на конкурсной основе и согласовывать крупные сделки с вышестоящей организацией. В этой ситуации полученные в результате анализа три группы материальных ресурсов приобретают особое значение и помогают при планировании закупок и производства. Для материалов из группы «А» уместно заключить долгосрочные договоры с поставщиками и распланировать график закупок. При проведении конкурсного отбора поставщиков главными критериями выбора становятся цена и качество поставляемых материалов. В случае возникновения дефицита необходимо переключиться на производство других наименований продукции. Материалы группы «В» и их поставщиков необходимо выбирать в краткосрочной перспективе, исходя из рыночной конъюнктуры. Контроль ресурсов группы «С» осуществляется в упрощенной форме, закупки производятся по необходимости. В целях снижения временных и финансовых издержек, связанных с проведением конкурса и согласованием сделок (а издержки будут велики, исходя из того, что на эту группу приходится 71 % номенклатуры), уместно конкурс не проводить, а материалы закупать у различных поставщиков относительно небольшими партиями.

Метод АВС-анализа следует использовать разносторонне. Много дополнительной информации можно получить, проводя анализ по различным параметрам одного объекта и комбинируя эти параметры. В данном примере значимость ресурсов была определена стоимостью, однако можно применить и другие параметры для анализа. Например, можно проанализировать среднее время закупки каждого материала, расходы на хранение и частоту использования в производственном цикле. Возможна, например, ситуация, когда ресурс, несмотря на его высокое использование, будет выгоднее закупать по необходимости, а на складе хранить лишь минимальный запас [3].

Метод АВС-анализа применим для детерминированных систем. Если же потребность в материале носит вероятностный (стохастический) характер, тогда находит применение метод ХУ2-анализа, который позволяет произвести классификацию тех же ресурсов в зависимости от характера их потребления и точности прогнозирования изменения их потребности [1].

Группирование объектов в данном методе происходит по равномерности их ухода со склада, для чего используется коэффициент вариации. Для вычисления коэффициента вариации используется следующая формула: с ,

где & — среднеквадратичное отклонение; Х — среднее значение.

Среднеквадратичное отклонение вычисляется по формуле

X (х, - X )2

М___________

а=- п

где х, — значение 1-го периода, Х — среднее значение за п периодов, п — количество периодов. Чем меньше среднеквадратичное отклонение, тем ближе к среднему находятся значения.

п

Приведем алгоритм ХУЪ-анализа [4].

1. Выбор объекта анализа. Это может быть товар, товарная группа, поставщик, заказ и т.д.

2. Выбор параметра объекта, по которому будет проводиться анализ. Это средний или текущий товарный запас в рублях или штуках, объем продаж за период, доходность товара, количество заказов клиентов и т.п.

3. Выбор анализируемого периода.

4. Расчет среднеквадратичного отклонения и среднего значения для каждого объекта.

5. Расчет коэффициента вариации.

6. Классификация групп объектов.

Проиллюстрируем алгоритм примером в табл. 3.

Табл. 1 была расширена за счет столбцов, показывающих расход каждого объекта по периодам, так же рассчитывается среднее значение и коэффициент вариации. Исходя из значения коэффициента, происходит разделение на группы. В группу Х попадают материальные ресурсы с коэффициентом вариации меньше 16%, группа У — товары с коэффициентом вариации от 16% до 30%, в группу Ъ — с коэффициентом вариации больше 30%.

Для материальных ценностей, относящихся к группе Х, потребление регулярно, его можно достаточно точно прогнозировать. Данная ситуация является относительно простой для планирования закупок. В группе У наблюдаем колебания потребления и имеем средние возможности для прогноза. В такой ситуации на этапе закупок материальных ресурсов может стоять выбор смены как самих приобретаемых ресурсов, так и поставщиков. При высоком уровне коэффициента вариации ресурсов группы Ъ планирование закупок затруднено.

Для более точного контроля и планирования расхода материальных ресурсов продуктивно совмещать АВС-анализ и ХУЪ-анализ. В этом случае сначала выполняется анализ методом АВС, затем методом ХУЪ. Анализ производится по одинаковым параметрам [5]. После анализа получается 9 групп ресурсов: АХ, АУ, АЪ, ВХ, ВУ, ВЪ, СХ, СУ, СЪ, что отражается в последнем столбце табл. 3.

Материальные ресурсы групп АХ и ВХ отличает высокий и стабильный уровень оборота. Закупки и расход подобных ресурсов легко прогнозировать, можно вести долгосрочное планирование, но при этом использовать упрощенные методы учета и контроля, снижая логистические издержки. Необходимость формирования страхового запаса возникает во время проведения конкурса и согласования сделки, так как этот процесс может затягиваться, повышается вероятность образования дефицита.

Для ресурсов группы АУ, ВУ с высокой долей потребления и средней возможностью прогноза возникает необходимость увеличения страхового запаса. Главными критериями конкурса на поставку материальных ресурсов групп АХ, АУ, ВХ, ВУ являются цена и качество. Материалы из категорий АЪ и ВЪ отличает высокий уровень оборота и низкая прогнозируемость. Создания страхового запаса явно не достаточно. В этой ситуации необходимо вести максимально точный учет и осуществлять строгий и постоянный контроль за закупками. Логистические издержки значительно увеличиваются. Основным требованием к поставщику при проведении конкурсного отбора становится надежность поставок и возможность организации закупок по требованию. К группе С относятся неключевые ресурсы, при этом занимающие до 70 % объема всех материальных ресурсов, но не требующие постоянного контроля. Здесь возможны различные упрощения с целью снижения затрат на хранение, доставку, обработку и т.д. Для СХ — снизить до минимума страховочный запас, СУ — формировать «плавающий» страховочный запас, по остаточному принципу и исходя из имеющихся финансовых возможностей, СЪ — ресурсы, необходимость в которых возникает спонтанно,

решение выбирается индивидуально. Как отмечалось выше, конкурсный отбор проводить не обязательно, что уже будет способствовать снижению издержек.

Таблица 3

Метод ХУ2-анализа

Наименование Период 1, руб. Период 2, руб. Период 3, руб. Период 4, руб. Ср. знач. Ср.кв. откл. АВС ХУ2 АВС- XYЪ

Стопа 9А 295 412 215 878 318 136 170 430 249 964 23,8% А У АУ

Модуль колен 187 200 180 000 230 400 172 800 192 600 11,6% А X AX

Стопа 9А 127 010 63 505 117 240 29 310 84 266 47,3% В ъ въ

Щиколотка 1205 50 880 65 720 95 400 93 280 76 320 24,6% В У ВУ

Модуль несущ. 89 960 65 740 96 880 51 900 76 120 23,8% В У ВУ

Шины 010 46 560 60 140 87 300 85 360 69 840 24,6% В У ВУ

Г ильза МПЛ 54 936 56 898 78 480 74 556 66 218 15,7% В X BX

Напряжник 41 184 38 544 57 552 46 464 45 936 15,9% В X BX

Модуль РСУ 42 094 40 475 51 808 38 856 43 308 11,6% В X BX

Пояс 656 29 718 27 813 41 529 33 528 33 147 15,9% С X CX

Чашка 2А 26 364 25 350 32 448 24 336 27 125 11,6% С X CX

Модуль несущ. 8А 39 962 19 981 36 888 9 222 26 513 47,3% С ъ съ

Стопа ППУ 15 024 21 284 30 048 32 552 24 727 28,3% С У СУ

Втулка 7А 32 682 16 341 30 168 7 542 21 683 47,3% С ъ съ

Узел 16 Р/Ф 5 120 10 240 20 480 35 840 17 920 65,5% С ъ съ

Мешок упаков. 11 544 10 804 16 132 13 024 12 876 15,9% С X CX

Поролон 14 058 10 863 14 058 11 928 12 727 10,9% С X CX

Фланец 10 220 10 585 14 600 13 870 12 319 15,7% С X CX

Опора ЗА 15 600 7 800 14 400 3 600 10 350 47,3% С ъ ГС

Чехол 8 112 7 800 9 984 7 488 8 346 11,6% С X CX

Пластина 248 8 208 6 384 9 804 6 688 7 771 17,5% С У CY

Капка 6 552 6 132 9 156 7 392 7 308 15,9% С X CX

Клапан 7003 4 704 4 872 6 720 6 384 5 670 15,7% С X CX

Вертлюг 4 914 4 599 6 867 5 544 5 481 15,9% С X CX

Ролик 7060 3 380 3 250 4 160 3 120 3 478 11,6% С X CX

Оболочка косм. 3 564 2 772 4 224 2 904 3 366 17,2% С У CY

Полукольцо 1 752 2 263 3 285 3 212 2 628 24,6% С У CY

Помочь резин. 2 100 2 175 3 000 2 850 2 531 15,7% С X CX

Роликовый ремень 1 960 2 030 2 800 2 660 2 363 15,7% С X CX

Таким образом, логистический анализ работы предприятия может обеспечить оптимальное управление запасами ресурсов, что является одним из ключевых вопросов моделирования оптимальной работы всего предприятия.

ЛИТЕРАТУРА

1. Григорьев М. Н. Управление запасами в логистике: методы, модели, информационные технологии/ М.Н. Григорьев, А.П. Долгов, С.А. Уваров. — СПб.: Бизнес-пресса, 2006.

2. Бодряков Р. АВС-анализ для повышения эффективности работы склада / Р. Бодряков // Логистик & система.— 2005.— № 1.

3. Шрайбфедер Дж. Эффективное управление запасами: пер. с англ. / Дж. Шрайбфедер.— М.: Альпина Бизнес Букс, 2006.

4. Бодряков Р. ABC и XYZ: составление и анализ итоговой матрицы / Р. Бодряков // Логистик & система.— 2005.— № 2.

5. Donath B. The Ioma handbook oflogistic and inventory management / B. Donath — N.Y.: John Whiley & Sons, inc., 2002.