Объекты анализа (товарные группы) будут разбиты на три группы «X», «Y», «Z» со значениями коэффициента вариации от 0 до 10% в категорию X, от 10 до 25% – в категорию Y, остальные – в категорию Z.

Доля групп XYZ в общем числе товарных групп представлена на рисунке 1.

Рисунок 1. Доля групп XYZ в общем числе товарных групп

Поскольку доля товарных групп с сильным отклонением спроса преобладающая (группа Z – 82,35%), можно сделать вывод о том, что эффективное управлении закупками для данных товарных групп может значительно увеличить прибыльность компании.

Таблица 1 - Рекомендации по управлению запасами XYZ-классификации

Рекомендации по выбору подходов к управлению товарными запасами групп XYZ-анализа представлены в таблице 1.

Совмещенные результаты АВС (АiВiСi) и XYZ анализов представлены в матрице АВС-XYZ (Таблица 2).

Таблица 2 – ABC- XYZ анализ по товарным группам

Общее число товарных групп по результат двух анализов ABC(AiBiCi)-XYZ представлено на рисунке 2.

Рисунок 2. Количество товарных групп по результатам совмещенного анализа ABC(AiBiCi)-XYZ

Выделив товарные группы по признаку стабильности спроса в запасе, можно спрогнозировать спрос в анализ для групп AAiX, AAiY,BAiX, BAiY, CAiY . Для групп Z прогнозирование неэффективно. Плановую потребность по месяцам для данных товарных групп можно принять равной потребности.

Для групп Х c характерным стабильным спросом и низкими отклонением от среднего значения, где отсутствует сезонный характер и четко выраженный тренд, будем использовать метод экспоненциального сглаживания с учетом последних данных ряда, поскольку информация имеет свойство устаревания, причем, чем ближе данные к интервалу прогноза, тем их значимость должна быть больше.

При прогнозировании по методу экспоненциального сглаживания с одним параметром прогнозируемое значение в момент времени t+1 представляет сумму фактического значения показателя и прогнозируемого значения в момент времени t. Другими словами,

, (1)

где:

α (от 0 до 1) – параметр сглаживания, определяющий значение веса (значимости), которое имеет самое последнее наблюдение при вычислении прогноза на один шаг.

Спрос на товар группы Y отклоняется значительно, его труднее спрогнозировать, чем товар групп Х, но он более поддается прогнозированию, чем товар группы Z, где прогноз не эффективен.

Товар группы Y имеет выраженный тренд и сезонность, спрос увеличивается весной и падает в середине осени. В теории прогнозирования разработаны несколько способов учета сезонности. Для данных групп будем использовать метод мультипликативной сезонности. Для товаров Y структура сезонных колебаний повторяется каждый 12 месяцев.

Далее необходимо оценить тренд. Excel позволяет определить тренд используя функцию ТЕНДЕНЦИЯ. Оценив тренд, необходимо определить сезонную компоненту. В мультипликативной модели она рассчитывается как отношение фактических значений показателя к расчетным, определенным по трендовой модели. Если расчетные значения (тренд) умножить на коэффициент сезонности, то получим прогнозные данные.

В таблице 3 представлены товарные группы с расчетами прогнозов спроса в запасе на год.

Таблица 3 – Товарные группы с расчетами прогнозов спроса в запасе на год

Полученные результаты прогноза спроса для товарных групп, где применялось экспоненциальное сглаживание (товарные группы под номерами 10, 11, 19) были скорректированы с учетом указанной ранее положительной тенденции роста спроса.

Скорректированный план продаж по своим значениям приближается к фактическим значениям. Точное прогнозирование для групп X,Y анализа XYZ позволяет достаточно точно составить план спроса, план продаж, план закупок товара для пополнения запаса, сокращая годовой уровень запаса в целом.

В таблице 5представлено изменение запаса за год по товарным группам, с учетом применения прогнозирования.

Таблица 5 – Влияние прогнозирования на снижение уровня запасов

Спрогнозировав потребность в запасе по товарным группа на год с наиболее стабильным спросом и высокой стоимостью закупки удалось сократить стоимость запасов на 5,52%. По остальным группам прогнозирование затруднено, поскольку отклонение от среднего значения значительные. Потребность в запасе (товаре) для остальных товарных групп установим с учетом фактически отгруженного запаса (стоимость реализации товара) в 2015 году, квалификационной группы анализа ABC(AiBiCi) – XYZ, показателей оборачиваемости. При этом необходимо учесть, что ранее мы спрогнозировали общую потребность в запасе в размере 2 233 912,76 руб.

Спрогнозированный и скорректированный спрос в товаре для товарных групп X,Y позволил компании сократить уровень запасов на 5,52%.

Общие рекомендации по закупкам товарных групп с учетом классификации АВС (AiBiCi), выбор подходов к управлению запасами товарных групп X, Y и Z групп, с учетом оборачиваемости товарного запаса и уровня обслуживания могут быть объединены для выбора конкретных решений в области закупок товара для пополнения запаса каждой товарной группы.

Оптимизационными мерами, воздействующими на состояние запасов и позволяющими сократить затраты на закупку, в том числе благодаря оптовым скидкам, является определение оптимального размера заказа и время поставки, а также к направлениям, способствующим повышению эффективности использования трудовых ресурсов, в первую очередь, относится повышение технического уровня производства, совершенствование организации труда и производства, изменение структуры производства, повышение качества человеческого потенциала, мотивации к труду, т.е. повышение эффективности использования трудовых ресурсов может быть обеспечено, прежде всего, посредством модернизации действующих предприятий и производств [1].