Модели управления материальными потоками предприятия (стр. 5 из 5)
Из табл. 3.1.1 видно, что большая часть издержек связана с закупкой трех наименований материалов. Результаты ABC представлены в табл. 3.1.2. Графически они интерпретируются кривой Лоренца (рис. 3.1.2). Из графика видно, что примерно 66% издержек приходится на 14% от общего количества материалов и только 8% – на материалы, составляющие 57% в общем количестве.
Рис. 3.1.2 - Кривая Лоренца
Таблица 3.1.2 - Результаты АВС-анализа
| Класс мате риала | Количество наименований материалов | Удельный вес в общем количестве наименований, % | Издержки по закупкам, тыс. ден. ед. | Удельный вес в общих издержках,% |
| А | 1 | 14,29 | 715000 | 66,42 |
| В | 2 | 28,58 | 276000 | 25,64 |
| С | 4 | 57,13 | 85600 | 7,94 |
| Итого | 7 | 100 | 1076600 | 100 |
3.2 XYZ-анализ
XYZ-анализ материалов предполагает оценку их значимости в зависимости от частоты потребления. Если рассматривать потребление отдельных видов материалов в течение длительного периода, то можно установить, что в их числе есть материалы, имеющие постоянный и стабильный спрос; материалы, расход которых подвержен определенным, например сезонным, колебаниям, и, наконец, материалы, расход которых носит случайный характер. Поэтому в пределах каждого из классов А, В и С материалы могут быть распределены еще и по степени прогнозируемости их расхода. Для такой классификации используются символы X, Y, Z.
К классу X относятся материалы, спрос на которые имеет постоянный характер или подвержен случайным незначительным колебаниям, поэтому поддается прогнозированию с высокой точностью. Удельный вес таких материалов в общей номенклатуре, как правило, не превышает 50-55%.
К классу У относятся материалы, потребление которых осуществляется периодически либо имеет характер падающей или восходящей тенденции. Их прогнозирование возможно со средней степенью точности. Их удельный вес в общей номенклатуре составляет около 30%.
К классу Z относятся материалы, для которых нельзя выявить какой-либо закономерности потребления. По этой причине прогнозирование их расхода невозможно (они составляют 15%) общей номенклатуры).
В качестве показателя, характеризующего возможные колебания в потреблении материалов, может использоваться коэффициент вариации:
(3.3.1)Где:
– стандартное отклонение, определяющее степень фактического расхода материала в течение анализируемого периода относительно средней величины; 
– средняя величина расходования материала; 
(3.3.2)Где:
Xt – фактический расход материала в t-м периоде;
T – число наблюдаемых периодов.
Спрос на материал в течение периода изменяется незначительно. Определим коэффициент вариации спроса, используя данные табл. 3.2.3.
Таблица 3.2.3 - Спрос на материал
| Количество расходуемого материала, ед. | Периоды |  |  |  |
| 2000 | I квартал | 25 | 625 | |
| 1800 | II квартал | 1975 | -175 | 30625 |
| 2100 | III квартал | 125 | 15625 | |
| 2000 | IV квартал | 0 | 0 | |
| 7900 | 4 | 46875 |
, 
.Практика расходования материалов с разной степенью предсказуемости спроса позволила установить границы изменения коэффициентов вариации по классам X, Y и Z в зависимости от удельного веса конкретной позиции материала в общей номенклатуре.
Графическая интерпретация XYZ распределения материалов представлена на рис. 3.2.2.
Рис. 3.2.2 - Распределение материалов по методу XYZ
3.2.1 Техника XYZ-анализа
Для проведения XYZ-анализа необходимо:
- установить средний расход каждого вида материала с учетом колебания потребности в них по периодам, это могут быть, например, сезонные колебания;
- рассчитать коэффициент вариации по каждой номенклатурной позиции;
- расположить материалы по мере убывания коэффициентов вариации;
- суммировать данные о количестве материалов в соответствии с возрастанием коэффициентов вариации, нанести их на схему;
- разбить материалы на группы в зависимости от вариации спроса.
Результатом XYZ-анализа является построение кривой Лоренца. Рассмотрим технику проведения XYZ-анализа на следующем примере.
Воспользуемся данными примера 3.3.1. Допустим, что предприятие использует около 200 наименований материалов, спрос на которые носит различный характер. В табл. 3.3.4 приведены данные, характеризующие интенсивность расходования по семи номенклатурным позициям.
Таблица 3.2.1 - Распределение материалов в порядке убывания коэффициентов вариации
| Материал | Уд. вес в общем количестве наименований, % | Среднемесячное потребление, ед. | Стандартное отклонение | Вариация потребле-ния, % | Вариация потребления нарастающим итогом, % | Класс материа-ла |
| Ферросици-лий | 14,20 | 500 | 3016,1 | 120,6 | 164,77 | Z |
| Ферромарганец | 28,57 | 3333 | 805,58 | 24,17 | 44,19 | Y |
| Медь | 42,86 | 7917 | 1402,8 | 17,72 | 20,02 | Y |
| Никель | 57,14 | 667 | 5,78 | 0,86 | 2,3 | X |
| Алюминий | 71,42 | 2917 | 23,09 | 0,79 | 1,44 | X |
| Феррохром | 85,71 | 68,33 | 24,62 | 0,36 | 0,65 | X |
| Аглоруда | 100,0 | 54,167 | 159,9 | 0,29 | 0,29 | X |
Таблица построена следующим образом.
Рассчитано среднемесячное потребление по данным о расходовании материалов в предплановом периоде.
Определены стандартное отклонение и вариация потребления по каждому наименованию материала.
Все материалы распределены по мере убывания коэффициентов вариации.
Проведено суммирование материалов в соответствии с возрастанием коэффициентов вариации.
Результаты XYZ-анализа представлены в табл. 3.3.2 и показаны графически на рис. 3.2.3.
Таблица 3.3.2 - Результаты XYZ-анализа
| Класс материала | Количество наименований материала | Удельный вес в общем количестве наименований, % | Вариация потребления, % |
| X | 4 | 57,13 | 2,3 |
| Y | 2 | 28,57 | 41,89 |
| Z | 1 | 14,29 | 120,6 |
Рис. 3.2.3 - Кривая Лоренца
XYZ-анализ служит вспомогательным средством при подготовке решений по совершенствованию планирования материального обеспечения производства.
Для материалов класса X можно рекомендовать закупки в соответствии с плановой потребностью синхронному их расходу в производстве, для класса Y – создание запасов, а для класса Z – приобретение по мере возникновения потребности.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Целью данной курсовой работы являлось разработка экономико-математических моделей управления материальными потоками, которые позволят принимать обоснованные управленческие решения для обеспечения финансовой стойкости отдела сырья и топлива.
В данной работе мы рассмотрели подходы к управлению материальных потоков, а также воронкообразная модель.
Для отдела сырья и топлива были применимы АВС-анализ и XYZ-анализ.
Была рассмотрена финансовая отчетность предприятия, что дает возможность увидеть, как работает предприятие, какие проблемы в его деятельности надо решить и что можно улучшить.
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК
1. Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С. В. Математические методы и модели для менеджмента. – СПб.: Изд-во "Лань", 2000. – 480 с.
2. Современная логистика, 7-е издание: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. – 642с.: с ил. – Парал. тит. англ.
3. Ельдештейн Ю.М. Логистика. Учебник/ Ю.М. Ельдештейн. - Красноярск: КГАУ, 2006.
4. Методичні вказівки до виконання курсової роботи з дисципліни «Математичні моделі в менеджменті та маркетингу» (для студ. 5 курсу спец. 7.050102 «Економічна кібернетика» усіх форм навчання) / Укл. Л.П. Якимова. – Алчевськ: ДонДТУ, 2009. – 31 с.