11.2.5. АВС-аналіз та XYZ-аналіз


Повернутися на початок книги
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 
15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 
30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 
45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 
60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 
75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 
90 91 92 

Загрузка...

АВС-аналіз полягає у виявленні та оцінці незначного числа кількісних величин, які є найціннішими та мають найбільшу пи-тому вагу у загальній сукупності вартісних показників. Згідно з цим методом досліджувана сукупність, наприклад, запаси сиро-вини та матеріалів, ділиться на три частини:

• група А – запаси, які є найціннішими з погляду їх вартості, однак можуть використовуватися підприємством у незначній кі-лькості в натуральному виразі;

•          група В – середні за величиною запаси як у кількісному, так і в грошовому виразі;

•          група С – запаси з найбільшою часткою у натуральному ви-разі, однак незначні з погляду їх вартості.

Основна увага в процесі управління товарно-матеріальними запасами приділяється запасам, віднесеним до групи А, меншою мірою – групи В та С. Концентрація уваги на найпріоритетніших напрямах управління запасами та дебіторською заборгованістю, зниження собівартості продукції, найреальніших шляхах збільшення обсягів реалізації дозволяє підвищити ефективність управління фінансами підприємства в цілому. Так, концентрація зусиль на пошуку резервів зниження затрат, які займають найбільшу пито-му вагу в структурі собівартості продукції, принесе відчутніші результати, ніж у разі пошуку резервів зниження тих затрат, які займають невелику частку. В структурі собівартості продукції більшості вітчизняних підприємств значнішу питому вагу за-ймають витрати на сировину та матеріали. Це означає, що суб’єктам підприємництва доцільно проводити АВС-аналіз дано-го елемента затрат.

Аналіз можна здійснювати у розрізі окремих постачальників або окремих видів сировини і матеріалів. В останньому випадку в ході аналізу відбираються види сировини (матеріалів, комплек-туючих), на які у вартісному виразі припадає найбільша питома вага у структурі собівартості за даним елементом затрат. З метою проведення ефективного АВС-аналізу сировини та матеріалів у зарубіжній практиці рекомендується застосовувати таку класифі-кацію окремих їх видів:

1)         А-сировина – види сировини (матеріалів), на які припадає понад 50 % затрат у загальній структурі;

2)         В-сировина – види сировини (матеріалів), питома вага яких у загальній структурі закупок перевищує 25 %;

3)         С-сировина – інші, незначні види сировини (матеріалів).

Зрозуміло, що найбільші резерви зниження затрат за елемен-том «сировина та матеріали» можуть бути виявлені при аналізі А-сировини. Для встановлення цих резервів підбирається відповід-ний каталог заходів:

•          детальніша оцінка втрат сировини (матеріалів) на кожній стадії виробництва;

•          мінімізація втрати якості сировини (матеріалів);

•          обрахунок норм витрат за методом нуль-базис бюджетування;

•          підбір економічніших технологій;

•          оптимізація запасів;

•          переговори з постачальниками на предмет зниження закупі-вельних цін;

•          пошук альтернативних постачальників;

•          більш жорсткий контроль за збереженням сировини (матері-алів).

З метою оптимізації запасів на практиці досить часто АВС-аналіз комбінують з іншим методом контролінгу – XYZ-аналізом, який характеризує рівномірність запуску окремих видів сировини (матеріалів) у виробництво. Цей метод широко використовується у процесі нормування обігових коштів для створення виробничих запасів. У ході XYZ-аналізу найвживаніші види сировини (мате-ріалів) групуються залежно від рівня їх споживання у три класи:

1)         Х-сировина – види сировини (матеріалів), які рівномірно споживаються у виробництві без суттєвих коливань;

2)         Y-сировина – види сировини (матеріалів), рівень споживан-ня яких суттєво коливається, наприклад, залежно від виробничо-го циклу чи сезонності виробництва;

3)         Z-сировина – сировина та матеріали, які споживаються не-регулярно і характеризуються високим рівнем коливання в їх по-требі.

Залежно від класу, до якого віднесена сировина, визначається точність прогнозування її потреби для виробництва, а отже, ве-личина запасів. Зрозуміло, що потреба у Х-сировині характеризу-ється найвищим рівнем точності прогнозування та нормування, Y-сировині – середнім рівнем точності. Потребу в Z-сировині дуже важко спрогнозувати. Виходячи з цього, можна дійти ви-сновків щодо рекомендованої величини запасів (обсягу обігових коштів, які заморожуються в них): у першому випадку обсяги запасів є мінімальними; у другому – в певні періоди запаси по-винні бути високими; у третьому – постійні запаси створювати взагалі недоцільно.

Результати ABC- і XYZ-аналізу можна комбінувати. Якщо об’єднати дані про співвідношення кількості і вартості ABC-аналізу з даними про співвідношення кількості і структури спо-живання XYZ-аналізу, то одержимо інструменти планування, ко-нтролю і управління для системи забезпечення матеріальними ресурсами.

Комбінація ABC- і XYZ-аналізу дозволяє одержувати додат-кову інформацію про матеріали, що використовуються на підп-риємстві (табл. 11.2).

Таблиця 11.2

Комбінація ABC- і XYZ-аналізу

Показник        А-сировина   В-сировина   С-сировина

Х-матеріал     Висока споживна вартість   Середня спожив-на вартість           Низька споживна вартість

 

            Високий ступінь на-дійності прогнозу споживання        Високий ступінь надійності про-гнозу споживання   Високий ступінь надійності прогно-зу споживання

Y-матеріал     Висока споживна вартість   Середня спожив-на вартість           Низька споживна вартість

 

            Середній ступінь на-дійності прогнозу споживання       Середній ступінь надійності про-гнозу споживання   Середній ступінь надійності прогно-зу споживання

Z-матеріал      Висока споживна вартість   Середня спожив-на вартість           Низька споживна вартість

 

            Низький ступінь на-дійності прогнозу споживання        Низький ступінь надійності про-гнозу споживання   Низький ступінь надійності прогно-зу споживання