Аннотация 2
Введение 3
1 Запас как элемент логистических процессов предприятия 5
1.1 Понятие и классификация запасов 5
1.2 Состав запаса 10
1.3 Управление запасами 19
1.3.1 АВС-XYZ анализ в управлении запасами 19
1.3.2 Рекомендации по управлению группами запаса АВС-классификации
запасов 30
1.3.3 Системы управления запасами 38
1.4. Оборачиваемость запасов 43
1.5. Эффект хлыста 45
1.5.1 Причины и последствия эффекта хлыста 46
1.5.2 Пример эффекта хлыста 49
1.5.3 Анализ и исследования эффекта хлыста 51
1.5.4 Имитационное моделирование эффекта хлыста (игра «Пиво») 52
1.5.5 Меры по предотвращению эффекта хлыста 53
2 Аномальный спрос и его влияние на логистические процессы предприятия55
2.1 Выявление аномального спроса 55
2.2 АВС-XYZ анализ с учётом аномального спроса 66
2.3 Расчёт оборачиваемости с учётом аномального спроса 74
3 Оптимизация логистических процессов торгового предприятия г.
Прокопьевска 75
3.1 АВС-XYZ анализ продаж 75
3.2 Расчёт оборота с учётом аномальных значений 83
Заключение 87
Список литературы 89
Приложение - моделирование. 101
Проблема анализа и прогнозирования спроса является одной из ключевых в логистике и управлении цепями поставок, поскольку позволяет организовать всю цепочку поставок так, чтобы уровень запаса в ней был минимальным. Качество прогнозирования напрямую влияет на оптимальность параметров систем управления запасами и на вероятность возникновения эффекта хлыста. При этом аномальные значения наблюдаемого спроса, возникающие, например, в праздничные дни, зачастую негативно влияют на прогнозные значения.
В данной работе будут предложены модификации широко используемых методов логистики и управления цепями поставок на случай аномального спроса, а именно: АВС-XYZ анализ и методы расчета оборачиваемости.
Предложенные методики будут апробироваться на реальных данных об объемах продаж, выручке и стоимости оборотных средств торгового предприятия г. Прокопьевска в целях оптимизации логистических процессов организации.
Предприятию будут даны рекомендации по группировке товаров, расчёту оборота и параметров управления запасами.
Проблема: Аномальный спрос вызывает завышенную оценку многих показателей в логистике, приводит к возникновению эффект хлыста, неверным расчетам параметров системами управления запасами, что в итоге приводит к дополнительным затратам и неоптимальному управлению.
Актуальность: Анализ товарного запаса и его оборачиваемости
актуален, т.к. он позволяет оптимизировать подходы к выбору системы управления запасами, а, следовательно, минимизировать совокупные затраты предприятия на обслуживание запасов и оптимизировать логистические процессы на предприятии.
Цель исследования: Разработка и применение на практике методов учёта аномального спроса при проведении ABC-XYZ анализа и расчете оборачиваемости оборотных средств предприятия.
Задачи исследования:
1. Изучение методов обнаружения аномального спроса.
2. Изучение классических методов анализа товарного ассортимента и расчета оборачиваемости оборотных средств.
3. Модификация классических методов анализа товарного ассортимента и расчета оборачиваемости оборотных средств с учетом аномального спроса.
4. Применение новых методик на практике.
5. Разработка рекомендаций по управлению оборотными средствами с учетом аномального спроса для предприятия розничной торговли.
Новизна: Разработаны новые методы, позволяющие предприятию оптимально подобрать системы управления запасами с учетом аномального спроса.
Практическая значимость: Новые методы позволяют предприятию избежать эффекта хлыста и минимизировать издержки за счет более качественного подхода при анализе товарного ассортимента с учетом аномального спроса.
Методы исследования: Статистическое моделирование, классификация, ABC-XYZ анализ.
Объект исследования: Логистические процессы предприятия,
в частности, процессы закупок и хранения запасов.
Предмет исследования: Товарный ассортимент предприятия розничной торговли г. Прокопьевска.
Управление запасами и прогнозирование потребности в нем является неотъемлемой частью оптимизации логистических процессов любого предприятия. От качества расчётов зависит уровень затрат во всей цепочке поставок.
В данной работе рассматривалась задача поиска и исключения аномальных значений спроса (выбросов) из таблиц данных ABC-XYZ анализа. Для проверки статистической гипотезы о наличии выброса был использован критерий Граббса. При перерасчете выручки использовалось урезанное среднее, которое также, наряду с урезанным среднеквадратическим отклонением, применялось при расчете коэффициента вариации для осуществления группировки методом модифицированного ABC-XYZ анализа.
Новый метод был применен к смоделированным и реальным данным и помог доказать наличие аномальных значений спроса. После удаления выбросов результаты классификации отличались от классических, что требует пересмотра системы пополнения запасов, пересчета значений страховых запасов, точки заказа и т. д. по крайней мере для тех товаров, в продажах которых наблюдались выбросы, что в итоге позволит снизить совокупные логистические затраты компании.
Модифицированный подход позволяет избежать эффекта «хлыста», который может появиться в случае возникновения однократно сильно меняющихся наблюдений. Предлагаемый метод прост и может быть реализован с использованием обычного программного обеспечения, что может иметь решающее значение для малого и среднего бизнеса, не заинтересованного в дорогостоящих профессиональных статистических пакетах.
Также в работе осуществлен расчет показателей оборачиваемости запасов с учётом аномальных значений. Показано, что исключение выбросов приводит к несколько иным, нежели классические, результатам.
Предлагаемые методики применялись для анализа логистической деятельности торгового предприятия г. Прокопьевска. Были выявлены аномально высокие значения спроса, после исключения которых предприятию было рекомендовано изменить систему управления запасами по крайней мере для двух товаров, поменявших своих позиции в группах А и В. Также были проанализированы показатели оборачиваемости запасами данного предприятия, выявлены аномальные значения, после исключения которых с помощью бутстреп-моделирования для них получены доверительные интервалы. Благодаря этому менеджеры компании смогли по - новому оценить качество управления запасами.
