Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

ВПО «Череповецкое государственное учреждение»

Инженерно-экономический институт

Кафедра: Менеджмента

Дисциплина: Логистика

Отчёт по практическому занятию №6

«Методы оптимизации материальных потоков»

Выполнила: студентка

гр. 5МО-31 Широких И.П.

Проверил преподаватель:

Неробова В.А..

Отметка о зачете:

­­­­­­­­ ____________________

Череповец, 2011

Цель работы: выработать рекомендации по контролю и регулированию запасов в зависимости от класса материалов.

Задача 6.1.

В таблице 6.3 приведены данные, характеризующие вес и стоимость реализованной продукции мясокомбината. Проведите АВС-анализ. Проинтерпретируйте результаты графически, построив кривую Лоренца*.

Таблица 6.3

Ассортиментная группа	Вес реализованной продукции, кг	Стоимость реализованной продукции, руб.
2002 г.	2003 г.	2004 г.	2002 г.	2003 г.	2004 г.
Вареные колбасы
Полукопченые колбасы
Паштеты и ливерная продукция
Варенокопченые колбасы
Сырокопченые колбасы
Полуфабрикаты
Сосиски и сардельки
Общий итог

Решение:

Сначала в качестве критерия классификации выберем вес продукции, реализованной за 3 года. Для АВС-анализа просуммируем количество реализованной продукции за 3 года и отсортируем полученный результат от большего к меньшему (таблица 6.31, столбец «Итого»).

Таблица 6.31

№	Ассортиментная группа	Вес реализованной продукции, кг	Итого	Доля позиции %	Доля с нарас-танием %	Группа
2002 г.	2003 г.	2004 г.
	Вареные колбасы	2 315 513	2 527 482	2 365 280	7 208 275	66,49	66,49	А
	Полукопченые колбасы	637 191	803 641	844 160	2 284 992	21,08	87,57	В
	Сосиски и сардельки			781 994	781 994	7,21	94,78	В
	Паштеты и ливерная продукция	100 628	84 250	108 286	293 164	2,70	97,49	С
	Сырокопченые колбасы	3 223	99 735	82 692	185 650	1,71	99,20	С
	Варенокопченые колбасы	4 833		66 897	71 730	0,66	99,86	С
	Полуфабрикаты			14 966	14 970	0,14	100,00	С
	Общий итог	3 061 388	3 515 112	4 264 275	10 840 775	100,00

На основании данных таблицы построим кривую Лоренца (рис. 1).

Рис. 1. АВС-анализ по весу реализованной продукции

Затем в качестве критерия классификации выберем стоимость продукции, реализованной за 3 года (таблица 6.32) и построим кривую Лоренца (рис. 2).

Таблица 6.32

№	Ассортиментная группа	Стоимость реализованной продукции, руб	Итого, руб	Доля позиции, %	Доля с нараста-нием, %	Группа
2002 г.	2003 г.	2004 г.
	Вареные колбасы	114 570 340	142 632 206	161 861 789	419 064 335	61,74	61,74	А
	Полукопченые колбасы	38 954 235	51 713 197	65 692 814	156 360 246	23,04	84,77	В
	Сосиски и сардельки			47 787 406	47 787 406	7,04	91,81	В
	Сырокопченые колбасы	404 975	16 009 037	16 329 103	32 743 115	4,82	96,64	С
	Паштеты и ливерная продукция	3 990 528	2 829 688	4 411 171	11 231 387	1,65	98,29	С
	Варенокопченые колбасы	604 037		9 175 133	9 779 170	1,44	99,73	С
	Полуфабрикаты			1 824 118	1 824 424	0,27	100,00	С
	Общий итог	158 524 115	213 184 434	307 081 534	678 790 083	100,00

Рис. 2. АВС-анализ по стоимости реализованной продукции

Ответ: На основании проведенного АВС-анализа можно сделать вывод, что наиболее выгодной продукцией для мясокомбината являются вареные колбасы - как по весу, так и по стоимости реализованной продукции.

Задача 6.2.

Задание 1. Проведите XYZ-анализ по данным о продажах товара за полугодие:

Решение:

1. По каждому товару найдем средние продажи за месяц. В Microsoft Excel, нажав кнопку " ", вызвала окно "Мастер функций - шаг 1 из 2"; в окне "Функция" выбрала функцию СРЗНАЧ.В появившемся окне “СРЗНАЧ”, ввела в строку “Число 1” нужный диапазон ячеек (объем продаж, штук).

2. Стандартное отклонение можно найти, зайдя в “Мастер функций- шаг 1 из 2”, по формуле СТАНДОТКЛОНПА. Вычисляет стандартное отклонение по генеральной совокупности с учетом логических и текстовых значений. В появившемся окне “СТАНДОТКЛОНПА”, ввела в строку “Значение 1” нужный диапазон ячеек (объем продаж, штук).

3. Коэффициент вариации найдем по формуле:

V= δ/ *100%, где

V-коэффициент вариации

δ- стандартное отклонение

- средняя величина, в нашем случае средние продажи за месяц.

4. Найдя коэффициент вариации, можно заполнить последний столбец, т.е. присвоение группы каждому товару.

В группу X попадают товары с коэффициентом вариации менее 10%.

В группу Y - товары с коэффициентом вариации от 10% до 25%.

В группу Z - товары с коэффициентом вариации более 25%.

Итоговая таблица:

Задание 2

Выделите сезонную компоненту на основе данных о фактических продажах товара

Решение:

1. По товару 1 за 2005, 2002, 2003 и 2004 года найдем средние продажи за месяц. В Microsoft Excel, нажав кнопку " ", вызвала окно "Мастер функций - шаг 1 из 2"; в окне "Функция" выбрала функцию СРЗНАЧ.В появившемся окне “СРЗНАЧ”, ввела в строку “Число 1” нужный диапазон ячеек (объем продаж, штук).

2. Стандартное отклонение можно найти, зайдя в “Мастер функций- шаг 1 из 2”, по формуле СТАНДОТКЛОНПА. Вычисляет стандартное отклонение по генеральной совокупности с учетом логических и текстовых значений. В появившемся окне “СТАНДОТКЛОНПА”, ввела в строку “Значение 1” нужный диапазон ячеек (объем продаж, штук).

3. Коэффициент вариации найдем по формуле:

V= δ/ *100%, где

V-коэффициент вариации

δ- стандартное отклонение

- средняя величина, в нашем случае средние продажи за месяц.

4. Расчетный сезонный тренд - это значение прогноза продаж на данный месяц. Если про­гнозирование не применяется, то надо брать среднее значение продаж в этом месяце за три предыдущих года. В Microsoft Excel, нажав кнопку " ", вызвала окно "Мастер функций - шаг 1 из 2"; в окне "Функция" выбрала функцию СРЗНАЧ. В появившемся окне “СРЗНАЧ”, ввела в строку “Число 1” нужный диапазон ячеек (объем продаж за 2002-2004 год по месяцам соответственно). Для этого тренда находим средние продажи за месяц (среднее значение сезонного тренда), стандартное отклонение и коэффициент вариации.

5. Сезонный коэффициент ра­вен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда. Также для него найдем среднее значение, стандартное отклонение и коэффициент вариации.

6. Значение продаж без учета сезон­ных колебаний получается путем деления фак­тических данных за месяц на сезонный коэф­фициент этого месяца. Найдем также среднее значение, стандартное отклонение и коэффициент вариации.

Итоговая таблица:

Из итоговой таблицы видно, что после исключения сезонного фактора из продаж товара 1 коэффициент вариации снизился до 11,68%.

Задание 3. Выделите сезонную компоненту на основе данных о фактических продажах товара.

Решение:

1. По товару 7 за 2005 год найдем средние продажи за месяц, стандартное отклонение и коэффициент вариации.

2. Для расчетного сезонного тренда находим средние продажи за месяц (среднее значение сезонного тренда), стандартное отклонение и коэффициент вариации.

3. Сезонный коэффициент ра­вен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда. Также для него найдем среднее значение, стандартное отклонение и коэффициент вариации.

4. Значение продаж без учета сезон­ных колебаний получается путем деления фак­тических данных за месяц на сезонный коэф­фициент этого месяца. Найдем также среднее значение, стандартное отклонение и коэффициент вариации.

Итоговая таблица:

Из итоговой таблицы видно, что после исключения сезонного фактора из продаж товара 7 коэффициент вариации снизился до 1,94%.

Задача 6.3.

Разбить номенклатуру запасных частей на группы X, У, Z.

12 вариант – столбец 2 и 5.

В группу X попадают товары с коэффициентом вариации менее 10%.

В группу Y - товары с коэффициентом вариации от 10% до 25%.

В группу Z - товары с коэффициентом вариации более 25%.

№ п/п	Наименование запасной части	Коэффициент вариации, %	X, Y, Z
	Вкладыш коленчатого вала		Z
	Фильтр масляный		Z
	Головка блока цилиндров		Z
	Шатун		Z
	Клапан выпускной		Z
	Фильтр		Z
	Блок цилиндров		Z
	Гаситель вибрации коленчатого вала		Z
	Поршень		Z
	Генератор		Z
	Рулевая тяга		Z
	Аккумулятор		Z
	Диск сцепления		Z
	Колодки тормозные		Z
	Предохранитель		Z
	Ремень зубчатый		Z
	Привод левый		Z
	Кольца поршневые		Z
	Амортизатор		Z
	Привод правый		Z
	Ремни вентилятора		Z
	Поршень		Z
	Вал первичный		Z
	Реле стеклоочистителя		Z
	Рампа		Z
	Гильза		Y
	Коленчатый вал		Y
	Вкладыш коренной		Y
	Прокладка		Y
	Топливный фильтр		Y
	Распределительный вал		Y
	Клапан		Y
	Шестерня		Y
	Тормозной шланг		Y
	Хомут		Y
	Звёздочка		Y
	Гильза		Y
	Втулка		Y
	Штуцер		Y
	Палец поршня		X
	Шкив рулевого вала		X
	Насос		X
	Заглушка		X
	Дренажная трубка		X
	Болт		X
	Подшипник		X
	Шайба		X
	Гайка		X
	Сальник коленчатого вала		X
	Шпилька		X

Вывод: в результате выполнения данной работы мы научились проводить АВС и XYZ анализы; выработали рекомендации по контролю и регулированию запасов в зависимости от класса материалов.

Список литературы

1. Бодряков Р. АВС и XYZ: составление и анализ итоговой матрицы // Логистик & система. 2005. № 2. С. 60-63.

2. Логистика в примерах и задачах: Учеб. пособие / В.С. Лукинский, В.И. Бережной, Е.В. Бережная. М.: Финансы и статистика, 2007. С. 3-56.

3. Швец А., Швец М. Анализ ассортиментной политики предприятия // Маркетинг. 2007. № 2. С. 50-60.

Дата добавления: 2015-08-29