XYZ-анализ. 
Управление запасами в цепях поставок

Понятие XYZ-анализа.

XYZ-анализ предусматривает деление запасов на три номенклатурные группы в зависимости от степени равномерности спроса и точности прогнозирования.

Принципиальное отличие метода XYZ от метода АВС состоит в том, что анализируются количественные показатели, представленные, как правило, в виде динамического ряда q_t для каждой i-й позиции номенклатуры.

К группе X относятся позиции номенклатуры, динамические ряды которых равномерны или незначительно колеблются. Это позволяет осуществить прогноз с высокой точностью.

К группе Y относятся позиции номенклатуры, у динамических рядов которых наблюдаются значительные колебания, поэтому точность прогноза ограничена.

Группа Z характеризуется нерегулярными (эпизодическими) отклонениями значений динамического ряда, что не позволяет получить точные и достоверные прогнозные оценки.

Деление на группы XYZ традиционно, как показано в большинстве источников, производится на основе статического коэффициента вариации:

Входящие в формулу (12.28) величины среднего значения динамического ряда q и среднего квадратического отклонения <5_q определяются по формулам:

При значениях N < 25 в формулу (12.30) рекомендуется подставить N — 1.

Процедура отнесения конкретной позиции номенклатуры к группе X, Y или Z сводится к сравнению статического коэффициента вариации v_c, вычисленного по (12.28), с нормативными значениями v_c, определяющими границы номенклатурных групп X, У и Z. Следует отметить, что разные специалисты предлагают использовать разные нормативные значения коэффициента вариации для определения границ этих номенклатурных групп. Это можно увидеть по табл. 12.10, анализ которой позволяет увидеть существенный разброс «нормативных» значений границ интервалов (почти 2 раза!). А это значит, что отнесение конкретной номенклатурной позиции к группам X, Yили Zбудет полностью зависеть от выбранных нормативных значений коэффициента вариации.

Таблица 12.10

Интервальные границы групп X, У, Z

Насколько корректные результаты дает использование формулы (12.28) для XYZ-анализа? Для ответа на данный вопрос необходимо вспомнить, зачем производится деление на группы.

Важно запомнить.

XFZ-анализ должен позволить классифицировать запасы по степени прогнозируемости спроса.

Используя рассмотренный подход к определению границ групп X, Y, Z, необходимо понимать, что он не дает глубокой статистической оценки динамических рядов. Расчет таких показателей, как среднее, СКО и «статический» коэффициент вариации (v₍.), не позволяет в полной мере оценить динамику протекающих процессов, а следовательно, не может давать правильной оценки точности прогноза изучаемых параметров.

Покажем это на примере. В первой строке табл. 12.11 приведены исходные данные за четыре квартала для одной из позиций номенклатуры; в остальных строках мы переставили эти же самые значения. Рассчитаем q = 150; о = 41,2 и v_c. = 27,4%. Согласно распространенному подходу к определению групп X, F, Z перестановка исходных данных не отразится на решении об отнесении товарной позиции к той или иной группе.

Обратимся к первой строке табл. 12.10. Согласно этим граничным значениям рассчитанная величина v_c превосходит нормативное значение v_c = 25%, а значит, данная позиция должна быть отнесена к группе Z для всех четырех вариантов динамических рядов, полученных при перемешивании исходных данных, которые приведены в табл. 12.11.

Таблица 12.11

Определение групп X, Y, Z на основе статического коэффициента вариации.

На рис. 12.5 приведены зависимости для указанных четырех вариантов, из которых видно, что коэффициент вариаций v_c не отражает динамики протекающих процессов.

Рис. 12.5. Варианты точечного и интервального прогноза по данным и вариантам а—г табл. 12.11:

• 1 — исходный ряд; 2 — уравнение тренда; 3 — точечный прогноз;
• 4 — интервальный прогноз

Для того чтобы ATZ-анализ соответствовал возложенной на него задаче классификации номенклатуры запасов по степени нрогнозируемости, он должен основываться на более глубоком анализе временных рядов, основанном на использовании методов прогнозирования и переходе к динамическому коэффициенту вариации.

• [1] Гаджинский А. М. Логистика: учебник. 13-е изд., перераб. и доп. М.: Дашков и К°, 2006.С. 126.
• [2] Сергеев В. И. Корпоративная логистика. 300 ответов на вопросы профессионалов /под общ. и науч. ред. В. И. Сергеева. М.: ИНФРА-М, 2004. С. 545.
• [3] Долгов Л. II., Комов В. К., Уваров С. А. Логистический менеджмент фирмы: концепции, методы и модели: учеб, пособие. СПб.: Бизнес-пресса, 2005. С. 276.
• [4] Стерлигова А. Я. Управление запасами в цепях поставок: учебник. М.: ИНФРА-М, 2008. С. 369.