Метод Activity-based costing,АВС (учет затрат по видам деятельности) разработан американскими учеными Р.Купером и Р. Капланом в конце 80-х годов и в настоящее время получил широкое распространение на Западе.
Метод АВС представляет собой технологию, которая выходит за рамки просто учета затрат и превращается в эффективную технологию управления затратами. Три основные причины, по которым предприятию необходима информация о затратах:
Выпуск какой продукции продолжать, а какой прекратить? Производить или покупать комплектующие изделия?
Значимость проблем, решаемых менеджерами, предъявляет требования к информации о затратах. Если система калькуляции затрат не обеспечивает достаточной точности получаемых оценок, расход ресурсов по отдельным видам продукции будет указан искаженно, и тогда менеджеры могут отказаться от производства выгодных продуктов или, наоборот, будут продолжать производство невыгодных.
Там, где стоимостная информация используется для установления цены продажи, недооценивание затрат на продукцию может привести к ведению неприбыльных видов деятельности, в то время как завышенное оценивание - к выпуску продукции с завышенными продажными ценами, на которую не находится соответствующего спроса, и к отказу от прибыльных видов деятельности.
В настоящий момент тяжело представить отрасль, в которой не произошло бы значительного сдвига от использования ручного труда к использованию механизмов и техники. В структуре затрат такое изменение выразилось в том, что затраты на труд уменьшились, а постоянные затраты возросли за счет увеличения амортизации оборудования.
Кроме того, работа современного производственного оборудования является более точной и оптимальной по сравнению с ручным трудом, т. е. количество отходов производства и, соответственно, количество расходуемых прямых материалов со временем уменьшается, что в свою очередь приводит к дальнейшему уменьшению величины прямых затрат.
В современных условиях наблюдается также постоянный рост затрат на обслуживание потребителей, маркетинг, общее управление, управление персоналом.
Таким образом, доля накладных затрат в составе общей суммы затрат возрастает, следовательно, любое изменение в методе, с помощью которого распределяются накладные затраты, может иметь значительное влияние при принятии решений.
Базовым принципом расчета себестоимости является разделение затрат на прямые и накладные1 и отнесение обоих видов затрат на продукцию (объект затрат).
Как правило, на практике с распределением прямых затрат проблем не возникает (могут быть напрямую отнесены на себестоимость конкретного объекта затрат).
С накладными затратами сложнее. Традиционно накладные затраты распределяются на отдельные продукты пропорционально размеру трудозатрат, машинному времени (показатели, характеризующие объем производства). Однако такой подход не учитывает разнообразие операций, при выполнении которых и образуются затраты. Например, при распределении непроизводственных накладных расходов традиционным методом можно использовать те же машино-часы, что использовались для распределения производственных накладных затрат. Преимуществом такого метода является простота, но недостаток состоит в том, что может наблюдаться значительная разница в потреблении ресурсов, необходимых для оказания услуг определенным потребителям. Затраты на обслуживание потребителей могут быть связаны с размером и частотой получаемых заказов, используемых каналов распределения, размером потребителя (крупные потребители требуют дополнительных услуг), географическим расположением потребителя (возможно, сложнее иметь дело с зарубежными покупателями, чем с отечественными). Метод АВС позволяет избежать подобных ошибок.
Особенностью метода АВС является то, что в каждом конкретном случае для распределения накладных затрат используются другие показатели (базы распределения), отличные от объема производства. АВС-подход определяет виды деятельности (процессы, операции), которые вызывают возникновение затрат, и исследует основные носители затрат для этих видов деятельности.
Носитель затрат (cost driver)
- это некий фактор, который наилучшим образом показывает, почему ресурсы потребляются в процессе определенного вида деятельности и, следовательно, почему данный вид деятельности приводит к затратам.
Когда виды деятельности и носители затрат определены, то эта информация используется для распределения накладных затрат на объекты затрат.
Пример.
Камнеобрабатывающий завод, специализируется на производстве изделий из гранита. Применяемая технология производства гранитных изделий предусматривает несколько этапов:
Производство слябов и плитки осуществляется в разных цехах на соответствующем оборудовании.
Длительность распиловки гранитного блока в среднем составляет 4,5 суток.
Распиловка блока осуществляется с использованием металлической дроби (вспомогательный материал). Неравномерный расход дроби по времени и количеству (технологические причины), подача раствора, содержащего дробь, на всю поверхность блока, соответственно, невозможность напрямую отнести затраты на дробь на единицу пиленых слябов обусловили их распределение.
Используя метод АВС устанавливаем носители затрат (индивидуальные базы распределения) для расхода дроби и некоторых других операций (табл. 1).
Естественно, что процесс определения основных видов деятельности и носителей затрат будет индивидуален для каждого предприятия, поскольку учет затрат по видам деятельности направлен на то, чтобы наилучшим образом описать поведение затрат.
Изложенный подход является синтезом методик АВС, предложенных и описанных различными специалистами. На практике подход дорабатывается (изменяется) с учетом специфики конкретного предприятия.
Шаг 1.
Определить основные виды деятельности (процессы, операции), связанные с производством
Пример.
На предприятии «О» можно выделить следующие виды деятельности, связанные с производством изделий из гранита: наладка оборудования, транспортировка сырья и материалов со склада в производственные цеха, проверка качества произведенной продукции (рисунок). В случае традиционного учета такие виды деятельности и затраты, связанные с ними, отнесли бы на конкретные подразделения предприятия (склад сырья и материалов, ОТК, ремонтный участок). Несмотря на то, что данные операции не связаны с объемом произведенной продукции, затраты по ним распределили бы на все продукты с использованием неподходящей для этого базы распределения (связанной с объемом производства). В результате возникли бы искажения и такая информация была бы бесполезной при принятии управленческих решений.
Шаг 2.
Определить затраты (пулы затрат) для каждого вида деятельности, определенного в шаге 1. Цель данного шага - определить, сколько предприятие тратит на каждый вид деятельности, определенный в шаге 1.
Пул затрат
- группирование/объединение отдельных статей затрат. Часть ресурсов может быть прямо отнесена на конкретные виды деятельности, другая часть (затраты на освещение и отопление - косвенные затраты) с использованием носителей затрат к нескольким видам деятельности. Чем больше количество затрат, распределенных на виды деятельности, тем более приблизительной и менее пригодной становится информация о затратах.
В нашем случае пулы затрат составили: для наладки оборудования - 10,0 тыс. грн., для транспортировки сырья и материалов со склада в производственные цеха - 35,0 тыс. грн., для проверки качества произведенной продукции - 15,0 тыс. грн.
В табл. 2 приведена информация о затратах, образующих пул затрат каждого из бизнес-направлений.
Схема учета затрат по видам деятельности
Табл. 1. Структура общих затрат
Шаг 3.
Определить носители затрат для каждого вида деятельности, определенного на 1-м шаге.
Шаг 3, а.
Выбрать пулы затрат и носители затрат, которые будут использованы в данной системе учета затрат.
Данный шаг отражает поиск некоторого компромисса при применении системы учета затрат по видам деятельности. Понимая, что метод АВС представляет собой несколько усложненный способ включения затрат в себестоимость и учитывая текущие временные ограничения на разнесение затрат методом АВС (в конкретный момент), в примере распределения затрат по бизнес-направлениям в качестве условной базы распределения затрат для определения средних затрат на 1 м2 гранитной плитки мы приняли объем производства (табл. 2).
Отметим, что результат процесса учета затрат всегда будет зависеть от выбора носителя затрат.
В примере с затратами обслуживающих подразделений (склад сырья и материалов, ОТК, ремонтный участок) определены следующие носители затрат: для наладки оборудования - количество наладок, для транспортировки сырья и материалов со склада в производственные цеха - количество транспортировок, для проверки качества произведенной продукции - количество проверок партий продукции (рисунок).
Шаг 4.
Подсчитать конкретную ставку носителя затрат для каждого пула затрат.
Для этого можно воспользоваться следующей формулой, напоминающей формулу для расчета ставки накладных производственных расходов в случае традиционной системы учета затрат.
В рассмотренном примере распределения затрат по бизнес-направлениям (табл. 2) ставка носителя затрат по участку распила составила 81 грн. (122,0 тыс. грн. / 1500 м2).
Шаг 5.
Применить полученную ставку носителя затрат к производимым продуктам.
В случае наладки оборудования2 общая сумма затрат по участку распиловки блоков составит 299,3 тыс. грн. или 111 грн. на 1 м2 пиленых слябов.
Еще раз отметим, применение системы АВС оправдано при следующих условиях:
Информация, полученная методом АВС, может открыть возможности для увеличения прибыльности различными способами, многие из которых носят долгосрочный характер. Например, метод АВС часто выявляет, что мелкосерийные продукты являются относительно более дорогими при производстве и, следовательно, неприбыльными при текущем уровне цен. Такая сложившаяся ситуация может быть разрешена несколькими способами. Первый способ может рассматривать остановку производства мелкосерийной продукции и концентрацию усилий на предположительно более выгодных крупносерийных продуктах. Другой подход может быть направлен на то, чтобы исследовать, каким образом может быть организован производственный процесс, чтобы затраты на производство мелкосерийной продукции приблизились к затратам на производство крупносерийной продукции.
Следует отметить, что второй и третий этап являются творческими. Не следует думать, что стандартное решение подходит для вашей задачи лучше всего. Необходимо экспериментировать, анализировать различные объекты по всевозможным факторам, только тогда АВС-анализ станет мощным инструментом для принятия решений. Например, большинство людей, управляя запасами, проводят АВС-анализ по одному объекту (ассортиментная позиция) и одному фактору (объем продаж), в то время как в нашем примере обозначено множество объектов и факторов анализа. Очевидно, что многофакторный анализ позволит принять более взвешенное решение.
Четвертым этапом является формирование информационного массива для анализа. Современные информационные системы позволяют без проблем сформировать требуемый массив информации и даже выполнить все последующие действия автоматически, естественно, не без помощи программистов. Однако и на этом этапе можно столкнуться с трудностями, например: определение временного интервала данных для анализа, несоответствие данных реальному положению вещей (например, отсутствие продаж по позиции в результате дефицита) и т.п.
На пятом и шестом этапах производится оценка вклада каждого объекта в общий результат, ранжирование объектов в порядке убывания выделенного фактора, а также расчет нарастающего итога доли объектов в общем количестве в процентах (далее в сокращении ДО - доля объектов) и вклада этих объектов в общий результат в процентах (далее в сокращении ВР - вклад в результат). Это простые арифметические операции, с которыми не может возникнуть каких-либо затруднений.
Таблица 1. Исходные данные для выделения групп
Следующим этапом является разделение объектов анализа на группы. Существует множество методов выделения групп, вот некоторые из них:
– эмпирический,
– метод суммы,
– дифференциальный метод,
– метод многоугольника,
– метод касательных,
– метод петли.
Эмпирический метод заключается в разделении объектов на группы на основе усредненных результатов ранее проведенных исследований. Наиболее распространенный вариант предполагает следующие границы: ВРА - 80% и ВРВ - 95%. Затем находятся соответствующие значения ДОА и ДОВ (таблица 2). В нашем примере граница групп А и В имеет значение ВРА - 80,01%, ДОА - 17,33%; граница групп В и С имеет значение ВРВ 95%, ДОв - 43,26%.
Таблица 2. Эмпирический метод 
Могут быть использованы иные варианты эмпирического метода, в том числе, разделение на большее количество групп в зависимости от количества объектов анализа (например, ВРа - 80%, ВРв - 95%, ВРс - 99%; ВРа - 50%, ВРв - 80%, ВРс - 95%, ВРв 99% и др.). Преимущество метода заключается в его простоте, а недостаток - в том, что усредненные значения, используемые для выделения групп, далеко не всегда соответствуют конкретной ситуации. В соответствии с классической пропорцией 20% объектов должны обеспечивать 80% результата. В нашем примере этого не наблюдается. Следующий метод в этом отношении является более гибким.
Метод суммы предполагает выделение групп по сумме ДО и ВР: граница групп А и В будет находится в точке, где сумма ДОА и ВРА будет равна 100%; а граница групп В и С - где сумма ДОВ и ВРВ будет равна 145% (таблица 3). В нашем примере граница групп А и В имеет значение ВРА - 81,37%, ДОА - 18,62%; граница групп В и С имеет значение ВРВ - 96,37%, ДОВ - 48,65%. Преимущество данного метода перед эмпирическим в его гибкости, поэтому его результаты лучше отражают конкретную ситуацию.
Таблица 3. Метод суммы 
В основе дифференциального метода лежит среднее значение фактора по всем объектам. Те объекты, по которым значение фактора в 6 раз и более превышает среднее значение фактора по всем объектам, относятся к группе А. К группе С относятся те объекты, значение фактора по которым в 2 и более раза меньше среднего значения фактора по всем объектам. Остальные объекты относятся к группе В. Это наиболее распространенные коэффициенты, существуют и другие их варианты. На практике дифференциальный метод дает слишком маленькую группу А (ВРА - в пределах 40–50 %, ДОА - менее 5%) и большую группу С. В нашем примере среднее значение фактора равно 4998. В результате, граница групп А и В имеет значение ВРА - 46,97%, ДОА - 3,06%; граница групп В и С имеет значение ВРВ - 90,73%, ДОВ - 31,93% (таблица 4). Очевидно, что результаты очень сильно отличаются от результатов, полученных другими методами.
Таблица 4. Дифференциальный метод 
Недостаток данного метода в неопределенности выбора коэффициентов, зачастую приводящей к некорректным результатам. Бывают случаи, что из анализируемых объектов вообще невозможно выделить группу А. Преимуществом метода является простота, хотя, на фоне недостатков оно сводится к минимуму. В связи с этим применение дифференциального метода на практике ограничено.
Суть метода многоугольника заключается в следующем. В кривую АВС-анализа (строится на основе ДО и ВР - столбцов E и F таблицы 1) вписывается часть многоугольника таким образом, чтобы площадь между кривой и многоугольником была минимальной (рис. 1). Результаты, выдаваемые данным методом, схожи с результатами дифференциального метода: слишком маленькая группа А и большая группа С. В связи с этим, а также из-за своей сложности метод многоугольника в рамках данной статьи более подробно рассмотрен не будет.
Метод многоугольника 
Метод касательных (предложен Лукинским В.С.) заключается в разделении объектов анализа на группы при помощи касательных к кривой АВС-анализа (рис. 2). Соединим начало и конец графика прямой ОК, затем проведем касательную к кривой АВС-анализа, параллельную ОК. Точка касания М разделяет группы А и В. Теперь соединим точки М и К и проведем касательную к кривой АВС-анализа, параллельную МК. Точка касания N разделяет группы В и С. В нашем примере граница групп А и В имеет значение ВРА - 82,39%, ДОА - 19,66%; граница групп В и С имеет значение ВРВ 96,19%, ДОВ - 47,85%. При необходимости можно продолжить деление касательными и получить большее количество групп. Преимущество метода в его гибкости, простоте и наглядности.
Метод касательных 
Следует отметить, что метод касательных может быть применен и для выделения групп в XYZ-анализе.
Метод касательных в XYZ-анализе 
Метод петли (разработан Гаджинским А.М.) заключается в определении границ групп на участках резкого изменения кривизны кривой АВС-анализа. Необходимо восстановить нормаль Г (перпендикуляр к касательной) определенной длины в каждой точке кривой АВС (рис. 4). Нормаль должна быть обращена вправо от кривой АВС. Конец нормали будет очерчивать петлю: пока касательная скользит по участку с большими значениями радиуса кривизны (начальная часть графика, группа А), конец нормали будет подниматься вверх и вправо; в момент выхода касательной на срединный участок графика с малыми значениями радиуса кривизны направление движения конца нормали меняется на противоположное - вниз и влево; после выхода касательной на конечный спрямленный участок кривой АВС конец нормали вновь меняет направление движения на противоположное. Таким образом, конец нормали очерчивает петлю, а точки кривой АВС-анализа, соответствующие моменту изменения направления движения конца нормали, делят кривую на группы А, В и С.
Метод петли 
На первый взгляд, описание метода может показаться сложным, но он очень просто реализовывается в Excel (таблица 5).
Таблица 5. Реализация метода петли в Excel
Точечная диаграмма петли строится по столбцам I и J (рис. 5). Некоторую сложность может составить определение длины нормали к касательной (столбец Н). Величина нормали задается в единицах шкалы ОХ (находится в пределах от 20 до 200) и определяется путем нескольких итераций. Если длина нормали слишком большая или маленькая, то петли на графике не будет. В процессе подбора длины нормали необходимо найти интервал, на котором не меняются границы между группами А, В и С. Изменяя значение в ячейке Н3 находим координаты точек перегиба в столбце I и J и выделяем ячейки с этими значениями цветом, как только координаты точек перегиба при изменении длины нормали будут оставаться на одном месте (в выделенных цветом ячейках) задача решена. Дальнейшее увеличение длины нормали, в конце концов, приведет к тому, что границы опять начнут меняться. Данные значения следует принять для выделения групп А, В и С. В нашем примере нужная длина нормали находится на интервале от 52 до 59. Граница групп А и В имеет значение ВРА - 75,03%, ДОА - 13,43%; граница групп В и С имеет значение ВРВ - 93,23%, ДОВ - 37,80%. Недостатком данного метода можно назвать его сложность и неоднозначность относительно более простых методов.
Петля АВС-анализа 
Таким образом, наибольший интерес для практического использования представляют метод касательной и метод суммы, каждый из которых имеет свои преимущества. После того, как на группы разбиты все объекты по всем выделенным факторам, результаты анализа интерпретируются и на основе этого предпринимаются действия, направленные на решение поставленной на первом этапе задачи.
Многие считают, что применительно к их ситуации АВС-анализ не работает и считают описанный выше метод несостоявшимся. Многие начинающие логисты и управленцы делают одну и ту же ошибку воспринимают АВС-анализ как стратегию, а не как инструмент, метод классификации объектов управления. А инструмент можно использовать только в нужное время, в нужном месте и с определенной целью. Человек берет в руки молоток для того, чтобы забить гвоздь или расколоть орех, а не просто потому, что это хорошая и нужная штука. Точно так же мы берем на вооружение АВС-анализ, когда надо разделить сотни или тысячи наименований объектов (запасов, клиентов, поставщиков, каналов сбыта и т.д.) на группы, которыми можно управлять по общим принципам. И прежде, чем приступать к классификации, должны ответить на ряд вопросов.
Что анализируем?
Прежде всего, очень важно определиться с объектами анализа. Простой пример. Фирма торгует одеждой. В ассортименте - костюмы, модные вещи и брендовые. Практически это три различных рынка. Какой более важен для компании? Возможно, главное - костюмы, а все остальное - «для количества»? Это вопрос стратегии. Но если анализировать прибыльность всех товаров вместе, то вполне может оказаться, что в группе А окажутся только бренды. Отсюда перекос в ассортименте и управлении запасами, ведь костюмам, согласно результатам такого анализа, будет уделяться гораздо меньше внимания. Чтобы этого не произошло, очевидно, всю массу продукции стоит разбить на виды и проводить АВС отдельно по каждому. И тогда появится три группы А - для каждого из рынков. Кроме того, костюмы могут быть дешевые, дорогие и средние - их тоже, вероятно, не стоит смешивать «в одной корзине», если компания планирует делать упор на один из сегментов. И тогда групп А, В и С уже становится по девять - в каждом из сегментов каждого из рынков.
Не менее важно верно выбрать и признаки, по которым объекты объединяются в группы. Чтобы не получалось так, как в одной компании (это тоже рассказывали слушатели семинаров): ежемесячно проводят анализ товаров по стоимости и в зависимости от результатов... переставляют их в складе. Может быть, там интенсивность приемки/отгрузки зависит от цен, а не от спроса? Или люди не понимают, какой анализ для чего делается?
Для одних и тех же товаров нередко приходится проводить АВС-анализ 4–5 раз - по разным признакам для разных целей. Например, для выбора ассортимента - по себестоимости, для управления товаром в складе - по продажам (в единицах складского учета либо единицах измерения), для определения приоритетов финансирования - по прибыли на единицу товара и т.д. И при этом один и тот же товар может быть в разных классах по результатам разных анализов.
Дерут ли с новенького шкурку?
Немаловажный вопрос - к какому классу управления запасами отнести новый товар, который только выводится на рынок? Если просто внести его в список и анализировать продажи на общем основании. Допустим, вы проводите такой анализ в начале каждого месяца, а новинка появилась двадцатого числа. Наверняка по количеству продаж она в этом месяце проиграет и окажется в группе С. Значит, в дальнейшем вы не станете уделять ей большого внимания, постоянно контролировать наличие на складе и торговой полке? Попросту говоря, лишите новый товар шансов проявить себя в будущем. Затем ли его на рынок пытались вывести?
Очевидно, новые позиции ассортимента в группе В или С оказываться не должны. А значит, не должны поначалу участвовать в «общем конкурсе». Для каждого бизнеса есть понятие срока вывода товара на рынок: какой-то становится достаточно известным за месяц, другой - за три, третий - за год. И на этот период по отношению к товару проводится «политика наибольшего благоприятствования». Его, как малое дитя, надо вывести к потребителю «за ручку». Практически это означает, что на срок, необходимый для того, чтобы вывести новый товар на рынок, для него объявляется мораторий - его автоматически причисляют к группе А и «глаз с него не сводят». И только по окончании установленного срока включают новинку в общие списки для анализа.
Это легко сделать даже в том случае, когда проведение АВС автоматизировано. В учетной программе определенный класс управления запасами присваивается товару как периодический реквизит, т.е. вводится дата. Она сравнивается с датой проведения анализа, и если «расстояние» оказывается меньше, чем срок выхода товара на рынок, сам товар и все его продажи из анализа исключаются. Тем самым вы товару даете право на жизнь, не пристреливаете его на взлете.
Когда анализируем?
Вполне очевидно, что любой анализ и деление товаров на группы возможны только на основе статистики. Начиная бизнес, не имея опыта продаж на данном рынке, можно ли определиться, в чем вы будете более успешны? Ведь один и тот же товар может быть в группе А у одной компании и в С у другой, если у нее иная направленность. У одной фирмы в ассортименте 80% техники и 20% запчастей, а у другой - строго наоборот, хотя когда-то они начинали работать одинаково. Это вопрос стратегии и специализации. И прежде, чем делать АВС, надо понимать, как ведет себя фирма с товарными запасами, клиентами, поставщиками, на каких сегментах акцентирует внимание. От этого зависят «правила игры» для каждого товара.
Но и в развитом бизнесе нельзя выставлять оценки товарам «когда в голову взбредет». Особенно если имеют место периодические колебания, всплески/падения продаж - допустим, сезонные. Например, некоторые фирмы проводят АВС-анализ регулярно, каждые полгода. И планируют продажи следующего полугодия по итогам предыдущего. И получается, что мороженое, которое зимой не продавалось, летом мы возить не будем!
Очевидно, более корректно было бы анализировать продажи за полный цикл - допустим, год, с 1 января по 31 декабря. Либо брать межсезонье и сезон по прошлым данным и эту пропорцию (но не абсолютное значение!) переносить на будущее, учитывая изменения внешней среды.
А если в год два пика (сезона), причем продолжительность первого и второго разные? Тогда анализ за год поможет выявить только общую тенденцию, а для более детального планирования необходимо проводить его для одного пика, для второго и в межсезонье. И четко понимать, совпадают ли тенденции одного всплеска и другого. Например, в строительном бизнесе есть значительный рост продаж весной и осенью. Но в первом случае продаются в основном кирпич и цемент, а во втором - отделочные материалы. Очевидно, будет ошибкой разрабатывать товарную политику на осенний период по результатам анализа весеннего.
И получается, что АВС следует делать не тогда, когда просто решили, что это надо, а брать аналогию из прошлых периодов, понимая, что история перенесется на будущее.
Не просто статистика
Как только период n заканчивается, вы подбиваете его результаты, берете аналогию прошлого периода (n-1) и определяете темп роста/понижения тренда: t" = tn/tn-1. И на это число (t") корректируете пропорцию второго сезона. Благодаря этому вы можете предположить, как товар будет вести себя в следующем сезоне, и соответственно корректировать свои действия.
Если, к примеру, товар в этом периоде был в категории В, но линия тренда уходит резко вверх (т.е. продажи быстро растут), возможно, стоит уделить ему больше внимания? Возможно, у вас появился новый продавец (магазин), который умеет этот продукт хорошо продавать. А если вы не будете пополнять запас вовремя, продажи не вырастут и товар никогда не уйдет в высшую категорию. И только из-за того, что правила игры разработаны по прошлому образцу, без учета реального положения вещей.
Миграция товаров между группами
Еще раз повторимся, что АВС-анализ является лишь методом классификации, который позволяет разбить активный ассортимент на группы, в отношении каждой из которых разрабатывается своя стратегия управления. Эти стратегии различаются, прежде всего, уровнем сервиса: для категории А он может быть 100%, для В - 95, а для С - например, 90%. Но важно помнить, что анализируется именно активный ассортимент, тот, которым непосредственно управляет логистика. Ведь в каждой фирме есть так называемые заказные позиции, которые не держат в складе постоянно, а привозят под конкретный заказ. Включать их в АВС-анализ не стоит, потому что одна случайная продажа (если это, допустим, большой контракт) способна изменить всю картину. Этот товар сразу рванет в группу А и сдвинет все остальное в мусор. Но будет ли такая же продажа в следующем периоде? Чтобы избежать таких перекосов, надо четко выделять заказные позиции в дополнительный сегмент, кроме групп А, В и С, и не учитывать их при анализе.
Еще один особый сегмент - «мертвых» запасов. Это либо устаревшие морально и уже не выпускающиеся производителем товары, либо те, которые мы просто не умеем успешно продавать. Они также выпадают из АВС, потому что по ним нет продаж. Хотя реально в складе они существуют. Что отправлять «на кладбище» - вопрос стратегии. Например, в какой-то момент мы решаем для себя, что последние n позиций категории С, продажи которых продолжают падать, «снимаем со счетов» - перестаем завозить и только дораспродаем остатки. Как «санитары леса», очищаем свой активный ассортимент от балласта.
В результате мы имеем пять групп товаров, между которыми происходит постоянная миграция. Вводится новый товар, который на «испытательный срок» автоматически включается в группу А. Но эта группа имеет определенные - финансовые либо объемные - рамки. А значит, в момент появления новинки какой-то другой продукт (или продукты) вытесняется в В и последовательно - в С и в заказные (если менеджер приходит к выводу, что ради одной-двух продаж в год не стоит держать на складе постоянный запас) либо в «мертвые».
Но возможна и обратная миграция - из заказных товар может перейти в активный ассортимент. Это тоже определяется таким словом, как стратегия: менеджмент определяет, при каких объемах и частоте заказов стоит создавать и поддерживать запас - к примеру, если товаром интересуется 20 клиентов в месяц на сумму 100 тыс. руб.
Таким образом у нас получается система активного управления (клиентами ли, запасами), круговорот товара в природе: рождение, варианты развития, шансы и «кладбище». И всегда есть возможность эту систему обновлять по принципам естественного отбора - кто больше вырос, выталкивает слабого со склада, а склад (активный) при этом не увеличивается. Новый товар выталкивает устаревший в мертвые либо в запасные, а количество активных позиций остается прежним.
Если же группы А, В и С жестко зафиксированы, приток «свежей крови» затруднен путающимся под ногами «мусором», и никакой анализ не поможет навести порядок на этой свалке.
Влияние случайности
Точно так же не может быть жесткой классификация по XYZ - слишком велики шансы недооценить поведение товара, «выдернув» его из временного ряда продаж.
Во-первых, хотелось бы вернуться к формуле для вычисления коэффициента вариации, предложенной автором статьи в № 6 для анализа стабильности показателей:
X - значение параметра по оцениваемому объекту за i-тый период, хср - среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа, n - число периодов.
Эту формулу предлагают многие учебники, не уточняя, однако, что она достаточно «правомочна» лишь при работе с генеральной совокупностью. Но XYZ-анализ обычно проводится на основе выборки. Мы выдернули товар из потока и привязали к среднему именно в этом временном периоде. А значит, в расчетах коэффициента вариации должна появляться минус одна степень свободы:
Отсутствие этого минуса (в знаменателе числителя) при работе с выборкой приводит к колебанию результата от 3% до 6%. А значит, товар может попасть не в ту категорию.
Не следует также забывать, что, согласно основным законам статистики, в выборке должно быть не меньше 30 значений: чем их больше, тем лучше прослеживается закономерность. В то же время, чем больше вы берете периодов, тем больше даете влияния закономерности, акцентируете внимание на линию тренда, а не на флуктуации вокруг среднего. Здесь тоже надо садиться и подбирать оптимальный вариант n - 30 дней, 160 либо год.
Давайте рассмотрим четыре варианта колебания объемов продаж в длительных периодах, допустим, за год (рис. 1, 2, 3 и 4). Согласитесь, очень разные выводы можно сделать, если анализировать данные всего графика, между первым и вторым пунктирами и между первым и третьим. И только рассматривая изменения в течение достаточно долгого времени, можно отследить тренд, т.е. стойкую тенденцию к росту или снижению объемов продаж (запасов, расходов и т.д.).
К сожалению, когда XYZ-анализ проводится механически, на данных небольшого временного промежутка, в категорию Z вполне может попасть товар, продажи которого постоянно растут. Ведь по графикам на рис. 1 и 4 коэффициент вариации покажет, что продажи нестабильны, подвержены постоянным флуктуациям (изменениям). Но эти изменения сами по себе имеют определенную закономерности. И чтобы это обнаружить, нужно вводить дополнительные критерии анализа. Например, коэффициент автокорреляции, который позволяет выяснить, являются ли наши данные во времени случайными, постоянными или имеют определенный тренд.
Yi - значение параметра за текущий период,
Yср - среднее значение параметра,
k - количество сдвигов.
Если k=1, мы сравниваем сегодняшние продажи с прошлым периодом, если к=2 - с позапрошлым и т.д.
Простой пример. Прежде, чем проводить АВС-анализ, следует проверить, является ли рост продаж данного товара постоянным или это разовый всплеск, контракт. Иногда руководители пытаются данные разовых продаж изначально учитывать отдельно, например, ставить «галочки» в соответствующих накладных. Этот способ трудно назвать надежным - слишком уж он зависим от человеческого фактора: кто-то наставит лишних «галочек», а кто-то вообще о них забудет. Поэтому лучше использовать математические методы. Они позволяют практически безошибочно отследить тренд.
Если, допустим, для k=1 коэффициент автокорреляции будет близок к единице (~ 0,7–0,8), для k=2 - близок к 0,5, k=3 - к 0,3 и для k=4 приблизится к нулю, тогда можно четко утверждать, что есть трендовая составляющая - либо убывание, либо возрастание, но подверженное закономерности. Для случайного всплеска, случайных продаж эта величина будет сразу же очень близка к нулю, даже может иметь отрицательное значение. И мы сразу видим, что данная продажа является случайной и ее нет смысла включать в АВС-анализ.
Точно так же мы можем определить и сезонность, когда наступает сезон. С помощью того же коэффициента автокорреляции. Про него почему-то все забывают.
Конечно, тех же результатов можно достичь, длительное время проводя раздельный учет розничных покупок и крупных заказов, создавая и анализируя соответствующую статистику. Просто посадить человека, который будет все учитывать и анализировать. Это требует много времени, по моему опыту - около 2 дней на каждую из товарных позиций. А если в ассортименте компании их 10–15 тысяч, комментарии, как говорится, излишни. При использовании же вероятностных моделей соответствующий расчет занимает 5–8 минут.
Прежде, чем «отправлять в тираж»
Но и после того, как мы определили, является ли рост/падение продаж случайным или постоянным, работу нельзя считать законченной. Предстоит еще выяснить, почему не продавался товар - на него нет спроса или его просто не было на складе? Если мы имеем график продаж, похожий на рис. 4, то его, очевидно, стоит сравнить с графиком наличия запасов на складе. Если в период отсутствия продаж товар был в наличии - значит, действительно не было спроса, и эти данные можно учитывать в анализе.
Если же товара не было, задача усложняется. Хорошо, если менеджеры ведут статистику дефицита и могут сообщить, сколько раз отсутствующий товар спрашивали - тогда можно пустоту в продажах заполнить спросом (хотя и с известной долей скептицизма, если спрос является отсроченным). Но чаще всего такого учета нет, и аналитикам приходится заняться прогнозированием. Просто посчитать с этой «ямой» нельзя: то, что вы провалили запасы, является не закономерностью расхода, а следствием вашего влияния на эту закономерность.
Глубину и силу этого влияния также можно вычислить математическими методами. В частности, используя коэффициент корреляции, который применяется для измерения тесноты взаимодействия между различными признаками (в нашем случае - наличием запасов и продажами).
Х; у; - значения изучаемой пары признаков n объектов (i = 1, 2, ..., n);
хср, уср. - среднее арифметическое каждого ряда значений х и у.
Значение Rxy находится в промежутке от -1 до 1. Чем оно больше, тем сильнее взаимосвязь двух признаков. Если Rxy=0, связь отсутствует, если отрицательное - показатели находятся в обратной зависимости.
В результате всех этих расчетов может оказаться, что товар мало продавался не по вине покупателей, которые не брали, а по вине продавца, который не обеспечил наличие товара в продаже. А значит, прежде чем отказываться от него (загонять на вторые или третьи позиции) стоит разобраться, как бы этот товар продавался, если бы был в наличии - т.е. построить соответствующую модель с учетом трендовой составляющей. Ведь АВС-анализ проводится для того, чтобы управлять товаром в будущем. Логистика - это не просто фиксация и анализ текущих событий, но еще и прогнозирование, предсказание.
Стабильна ли стабильность?
Определенные условия надо соблюдать и при проведении XYZ-анализа. В частности, здесь огромное значение имеет уровень детализации: просчитывать продажи в разрезе дня, недели или месяца. Редкий товар попадает в категорию Х при всех трех уровнях. Например, хлеб продаетсяпокупается каждый день. Если анализировать стабильность его продаж по неделям, он может войти в категорию Х, а если по дням, то, скорее всего, в Y, потому что есть еженедельные всплески, когда с пятницы все затовариваются на выходные, в субботу покупают мало, а в воскресенье вечером опять покупают с запасом на следующий день. В разрезе месяцев это опять может быть категория Х.
Выбирается уровень детализации исходя из того, для чего проводится анализ. Если для управления запасами, то понятно, что временная детализация должна быть сопоставима с циклом выполнения заказа. Допустим, срок поставки по контракту месяц - стоит ли в таком случае делать XYZ-анализ по дням? - Нет. Но и месячная детализация может оказаться некорректной.
Скорее всего, здесь надо анализировать стабильность продаж понедельно. Если же выполнение заказа занимает два дня, XYZ надо делать в разрезе дней, если 3–4 месяца - переходим на месячный уровень детализации.
Но это - для оперативного управления. А если, допустим, нужны данные для - так ли здесь интересны ежедневные колебания? Т.е. XYZ-анализов тоже может быть несколько для разных целей.
Объектом может быть товар, товарная группа, поставщик, клиент, заказ и т. д. В качестве параметра можно выбрать: средний или текущий товарный запас в рублях, штуках, коробках или паллетах; объем продаж за период, доходность товара, количество заказов клиентов и т. п.
Для примера рассмотрим отчет о среднем товарном запасе за месяц в паллетах. Объектом анализа являются товары; параметром, по которому проводится анализ, - средний товарный запас за месяц в паллетах (см. таблицу 1).
Как выполнять АВС - анализ?
Для проведения анализа очень удобно использовать MS Excel или любой другой аналогичный редактор. Порядок действий следующий.
1. Отсортировать объекты анализа в порядке убывания значения параметра.
2. Рассчитать долю параметра от общей суммы параметров выбранных объектов (это делается для того, чтобы оценить «вклад» каждого объекта в общий результат).
3. Рассчитать эту долю с накопительным итогом (эта операция носит технический характер и служит для удобства дальнейшего определения границ для групп ABC).
4. Присвоить значения групп выбранным объектам.
Наибольшее число вопросов вызывает определение границ при проведении АВС-анализа. Автор в своей практике изначально использовал деление на три группы по показателю «доля с накопительным итогом»: А - до 50%, В - 50-80% и С - 80-100%. Данное распределение полностью отвечает задачам склада оптовой компании или розничной сети.
Товар - взаимозаменяемый, и соответственно в группу С попадает весь «ассортиментный хвост». Но в случае анализа запаса на складе производственной компании или сети магазинов - дискаунтеров, в которых взаимозаменяемость товаров может отсутствовать, появилась необходимость разделить группу С, куда попадает 80% всего ассортимента, на две менее крупные группы.
Группа А - объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет первые 50% от общей суммы параметров;
группа В - следующие за группой А объекты - от 50 до 80%;
группа С - от 80 до 95%;
группа D - оставшиеся объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет от 95% до 100% от общей суммы параметров.
В результате проведенного анализа мы получили четыре группы объектов (таблица 2):
Группа А - составляет 20% ассортимента и 49% товарного запаса;
группа В - 30% ассортимента и 30% товарного запаса;
группа С - 20% ассортимента и 13% товарного запаса;
группа D - 30% ассортимента и 8% товарного запаса.
Допустим, перед компанией стоит задача снизить средний товарный запас. В этом случае необходимо разобраться, по какой причине товары группы А находятся на складе в таком большом количестве. Даже незначительное снижение запаса только по двум товарам из этой группы заметно скажется на общем объеме товарного запаса.
Основной запас
* Рабочий товарный запас, необходимый для обеспечения отгрузки в соответствии с планом продаж на текущий период.
* Страховой товарный запас, который позволяет компенсировать незапланированный рост отгрузки и непредвиденные задержки в доставке, связанные с перебоями в производстве или наличии товара у поставщика.
Временный запас
* Сезонный товарный запас. Избыточный запас, создаваемый до начала сезонного роста продаж.
* Маркетинговый товарный запас. Дополнительный запас, формируемый на время проведения маркетинговых акций, рекламных кампаний и т. д
* товарный запас. Избыточный запас, создаваемый под воздействием конкурентной ситуации на рынке.
Причинами создания конъюнктурного запаса могут: разовые скидки поставщиков, прогнозируемый или искусственно создаваемый дефицит товара у поставщиков и т. п.
Вынужденный запас
* Брак. Товар, который потерял потребительские свойства и не может быть в дальнейшем использован по назначению.
* Неликвидный или труднореализуемый запас. Часто этот товар появляется в результате «творческого взаимодействия» отдела продаж и отдела закупок: запланировали отгружать одно количество, а фактический спрос оказался в 10 раз меньше; заменили одного поставщика на другого, а реализовать остатки «забыли» и т. д.
Результаты АВС-анализа следует использовать разносторонне. Много дополнительной информации можно получить, если сопоставить результаты анализа по одному параметру с другими параметрами одного и того же объекта, например отгрузку товара за некий период и сумму брака по товару за этот же период (таблица 3).
Два товара группы А, на которые приходятся 14% отгрузки, составляют 49% товарного запаса. При этом на два товара группы С приходятся те же 14% отгрузки, но они составляют только 13% запаса. Значит, если по товарам группы С удается обеспечить отгрузку со средним товарным запасом в 19 паллет, то не исключено, что и в отношении товаров группы А существует такая же возможность.
Сгруппировав товар по одному параметру, сопоставьте полученный результат с другими параметрами. Группа D может приносить 5% дохода, составлять 50% товарного запаса и занимать 70% площади склада.
ABC-анализ товаров по доходу покажет, на чем зарабатываются деньги, аналогичный анализ по затратам позволит понять, на что они тратятся.
Если в оптовой компании или розничном магазине провести ABC-анализ товаров по объему продаж, а потом оценить, из каких товаров состоят ассортиментные группы, то можно определить, какие из этих групп требуют расширения, а какие - сокращения.
Можно проанализировать товары по количеству отгруженных единиц (или количеству заказов по ним) и в результате получить 20% товаров, покупаемых 80% клиентов, определив привлекательность товара для клиента. Этот же результат можно использовать при планировании размещения товара в «горячих» и «холодных» зонах на складе или в торговом зале магазина.
Применительно к формированию торгового ассортимента это значит, что 20% товаров приносят 80% дохода, и наоборот оставшиеся четыре пятых товаров приносят дохода всего 20%. Результатом АВС анализа является возможность определения наиболее доходных 20% товаров.
Применяя это правило к сырью, комплектующим, промышленного предприятия или к товарам торговой компании, можно сделать очень простой шаг по внедрению логистики.
Определите перечень товаров (готовой продукции), которые в совокупности дают Вам 80% дохода или прибыли. В этом списке почти наверняка окажется около 20% наименований (групп) товаров. Назовите этот список А. Далее определите перечень товаров, приносящих Вам ещё 15% дохода. Обычно здесь оказывается около 30% наименований. Назовём данный список В. Оставшиеся товары отнесём в группу С.
Аналогично можно поступить с сырьём, комплектующими. Только последние, конечно же, классифицируют не по доходу, а по стоимости закупки и хранения.
Зачем всё это надо? Для того, чтобы по-разному управлять разными запасами. Например, дорогие запасы группы А закупать более мелкими партиями, чтобы не омертвлять капитал, а также чаще и точнее проводить их инвентаризацию. Наоборот, запасы группы С закупать большими партиями, а инвентаризацию проводить «на глаз».
Многие компании делают подобный анализ, даже не зная, что они проводят именно АВС-анализ.
После проведения подобных расчётов, самое важное, не принимать резких решений, не бросаться в крайности.
Владелец магазина, определив среди своего товара группу С, приносившую мизерный доход, перестал её закупать. Доходы резко упали, гораздо больше, чем на предполагаемые по закону Парето 5%. Когда обсуждалась данная ситуация, то пришли к следующим выводам: во-первых, АВС-пропорция сместилась на оставшиеся товары; во-вторых, покупателю важна возможность выбора, важно, чтобы глаза разбегались, приобретает-то он всегда одно и то же, но в магазины с бедным ассортиментом заходит менее охотно. Пришлось вернуть в магазин группу С.
Часто компаниям бывает недостаточно ранжирования только по одному показателю (доход, прибыль, оборачиваемость и т д.). Ничего сложного. Надо только двигаться постепенно – один показатель, потом два, потом три и т.д., а не сразу десяток – есть опасность захлебнуться. Допустим, Вы сделали АВС-анализ продукции по показателю «доход». Естественно, возникает желание оценить ещё и прибыль каждого вида продукции. Делается ещё один АВС-анализ по показателю «прибыль», получается следующая матрица:
Возникает не три группы: А, В и С, а девять. В таблице указаны проценты, соответствующие количеству наименований продукции. Если компания в состоянии справиться с таким объёмом информации, то можно подключать следующий показатель, например, оборачиваемость, и т.д. Делать подобный анализ несложно и в Excel но можно применять и, так называемые, OLAP (Online Analytical Processing)-системы – программные продукты, специально предназначенные для подобного рода многомерного анализа.
В группу А входят наименования продукта, которые вносят наибольший вклад в объем продаж (более 50%), в группу В – наименований продуктов со средним вкладом в общий сбыт (30%), а в группу С – с небольшим вкладом в общий сбыт (20% и менее).
Выводы, которые можно сделать с помощью АВС-анализа:
С точки зрения затрат может быть желательно, чтобы сбыт был сконцентрирован на малом числе продуктов. Однако это может снизить устойчивость фирмы на рынке и не учитывает возможного потенциала роста, заложенного в не прибыльных на настоящий момент продуктах.
Продукты, попавшие в группу С, являются проблемными для фирмы, по которым необходимо решать вопрос об исключении их из товарного ассортимента, если они не являются дополнением к другим продуктам.
При изъятии продуктов из производственной программы необходимо учитывать вклад этих продуктов в покрытие постоянных и переменных затрат.
1. Цель анализа - оптимизация ассортимента.
2. Объект анализа - товары.
3. Параметр, по которому будем производить разбиение на группы - .
4. Список товаров отсортировали в порядке убывания выручки.
5. Подсчитали общую сумму выручки по всем товарам.
6. Вычислили долю выручки по каждому товару в общей сумме выручки.
7. Вычислили для каждого товара долю нарастающим итогом.
8. Нашли товар, для которого доля нарастающим итогом ближе всего к 80%. Это нижняя граница группы A. Верхняя граница группы A – первая позиция в списке.
9. Нашли товар, для которого доля нарастающим итогом ближе всего к 95% (80%+15%) . Это нижняя граница группы B.
10. Все, что ниже - группа C.
11. Подсчитали количество наименований товаров в каждой группе. A - 7, B - 10, C - 13.
12. Общее количество товаров в нашем примере 30.
13. Подсчитали долю количества наименований товаров в каждой группе. A - 23.3%, B - 33.3%, C - 43.3%.
Группа A - 80% выручки, 20% наименований
Группа B - 15% выручки, 30% наименований
Группа C - 5% выручки, 50% наименований
Для списка товаров из нашего примера:
Группа A - 79% выручки, 23.3% наименований
Группа B - 16% выручки, 33.3% наименований
Группа C - 5% выручки, 43.3% наименований
Надо отметить, что, зная выручку по каждому товару, можно получить еще кучу полезной информации, а не только разбиение на 3 группы. Как это можно сделать смотрите в таблице указанной ниже.
Метод данного анализа заключается в расчете каждой товарной позиции коэффициента вариации или колебания расхода. Этот коэффициент показывает отклонение расхода от среднего значения и выражается в процентах.
В качестве параметра могут быть: объем продаж (количество), сумма продаж, сумма реализованной торговой наценки. Результатом XYZ –анализа является группировка товаров по трем категориям, исходя из стабильности их поведения:
Категория Х, в которую попадают товары с колебанием продаж от 5% до 15%. Это товары, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования.
Категория Y, в которую попадают товары с колебанием продаж от 15% до 50%. Это товары, характеризующиеся сезонными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования.
Категория Z, в которую попадают товары с колебанием продаж от 50% и выше. Это товары с нерегулярным потреблением и непредсказуемыми колебаниями, поэтому, спрогнозировать их спрос невозможно.
Совмещенный АВС/XYZ анализ
Сочетание АВС и XYZ анализов выявляет безусловных лидеров (группа АХ) и аутсайдеров (СZ). Оба метода хорошо дополняют друг друга. Если АВС-анализ позволяет оценить вклад каждого продукта в структуру сбыта, то XYZ–анализ позволяет оценить скачки сбыта и его нестабильность. Рекомендуется делать совмещенный анализ, где в АВС-анализе используются два параметра - объем продаж и прибыль.
Всего при проведении такого многомерного совмещенного анализа получается 27 групп товаров. Результаты такого анализа можно использовать для оптимизации ассортимента, оценки рентабельности товарных групп, оценки логистики, оценки клиентов оптовой компании.
Преимущества совмещенного АВС и XYZ – анализов
Использование совмещенного АВС и XYZ-анализов имеет ряд значительных преимуществ, к которым можно отнести следующие:
Повышение эффективности системы управления товарными ресурсами;
- повышение доли высокоприбыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики;
- выявление ключевых товаров и причин, влияющих на количество товаров, хранящихся на складе;
- перераспределение усилий персонала в зависимости от квалификации и имеющегося опыта.
Формирование показателей ABC- И XYZ-анализов
Перед тем как совместить показатели ABC- И XYZ-анализов, необходимо провести ABC-анализ товаров по сумме полученного дохода или по количеству реализованной продукции за определенный учетный период, например, за год. Затем осуществляется XYZ-анализ этих товаров за этот же период, например, по количеству ежемесячной реализации за год. После этого результаты совмещаются. При совмещении определяется девять групп товаров:
Выделение девяти групп товаров при совмещенном АВС и XYZ-анализе
1) Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании, поэтому необходимо обеспечивать постоянное их наличие. Как правило, по товарам группы А создается избыточный страховой запас, а по товарам группы В - достаточный. Использование XYZ-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными ресурсами и за счет этого снизить суммарный товарный запас.
2) Товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этой группы стабилен и хорошо прогнозируется.
3) Товары группы AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обеспечить постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.
4) Товары группы AZ и BZ при высоком товарообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантированное наличие по всем товарам данной группы только за счет избыточного страхового товарного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увеличится.
Поэтому по товарам данной группы следует пересмотреть систему заказов:
Перевести часть товаров на систему заказов с постоянной суммой (объемом) заказа;
- обеспечить по части товаров более частые поставки;
- выбрать поставщиков, расположенных близко к складу, тем самым снизив сумму страхового товарного запаса;
- повысить периодичность контроля;
- поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру компании и т. п.
5) Товары группы С составляют до 80% ассортимента компании. Применение XYZ-анализа позволяет сильно сократить время, которое менеджер тратит на управление и контроль над товарами данной группы
6) По товарам группы СХ можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас.
7) По товарам группы CY можно перейти на систему с постоянной суммой (объемом) заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании финансовых возможностей.
8) В группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ и т. п. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно контролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или труднореализуемые товарные запасы, от которых компания несет потери. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, то есть товаров, обычно относящихся к категории стоков.
Назад | |
Применяется для получения информации о затратах и нефинансовой информации о деятельности организации, необходимой при принятии решений. Метод ABC - инструмент совершенствования деятельности организации.
Идентификация, определение и учет затрат по видам деятельности организации для установления ее финансового состояния.
Метод АВС (Activity Based Costing) - особая форма функционального анализа затрат (Function Cost Analysis), обеспечивающая современное понимание и более точное описание затрат и отображающая финансовое состояние организации лучше, чем традиционные методы бухгалтерского учета.
В основе метода АВС лежит предположение, что "деятельность потребляет ресурсы, а продукция потребляет деятельность". Другими словами, продукция - результат деятельности, связанной с потреблением ресурсов, учет затрат по которым ведется на соответствующих счетах.
Концептуальная схема АВС
Потребительская цепочка. Каждый процесс является потребителем для другого процесса и, в свою очередь, имеет своих собственных потребителей. Все вместе они образуют цепочку, работающую в целях создания потребительной стоимости.
Выражение "следующий процесс - потребитель твоего процесса" впервые ввел в употребление К. Исикава в 1950 г.
Ресурсы - это экономические элементы, необходимые для осуществления деятельности, источник затрат.
Фактор ресурса - показатель потребления ресурса, используемый для определения доли от общих затрат ресурсов, присваиваемой каждому виду деятельности, использующему данный ресурс.
Фактор деятельности - показатель, характеризующий результат деятельности. У каждого вида деятельности есть свой фактор деятельности, позволяющий переносить его затраты (распределения ресурсов на этот вид деятельности) на объекты затрат.
Объект затрат (калькулирования) - результат деятельности.
Фактор затрат - характеристика, определяющая рабочую нагрузку и усилия, требуемые для осуществления деятельности, а также необходимые ресурсы.
Характеристика эффективности (производительности) - показатель, оценивающий результаты деятельности.
Дополнительная информация:
Метод АВС позволяет разрабатывать эффективную стратегию выбора изделий и потребителей, а также стратегию совершенствования конструкции изделий и производственного процесса по сравнению с традиционными методами.
Повышение эффективности деятельности организации благодаря получению и использованию более точной АВС-информации о затратах, видах деятельности и объектах.
Метод ABC - это способ определения и учета затрат по видам деятельности организации, способ процессного (пооперационного) определения и учета затрат. В организации устанавливают все виды деятельности и определяют средние затраты по каждому виду деятельности. Затраты по каждому виду деятельности , необходимые для изготовления продукции, определяют как произведение средних затрат в единицу времени по данному виду деятельности на продолжительность данного вида деятельности. Совокупные затраты на продукцию состоят из суммы затрат по всем видам деятельности, необходимым для разработки, производства, поддержания в рабочем состоянии и изъятия данной продукции из обращения.
Помимо недостатков стандарт-костинга в распределении затрат на ассортимент выпускаемой продукции, появлению ABC предшествовало осознание управленцами изменений во внешней среде - сокращения жизненного цикла товара и необходимости выбирать, что производить, а также рост конкуренции в целом.
Создание ABC было вызвано и необходимостью учитывать все затраты предприятия на выпуск определенного вида продукции. Традиционный учет (при определении себестоимости продукции) не принимал во внимание такие затраты, как расходы на дистрибуцию, бухгалтерию и другие накладные расходы. Они учитывались за пределами чистого дохода от реализации продукции. Но поскольку целью любого предприятия является производство и получение прибыли, все службы и отделы предприятия участвуют в создании стоимости. Следовательно, накладные расходы, пусть даже опосредованно, должны быть учтены в себестоимости продукции. Игнорирование определенных статей расходов или неправильное распределение затрат на виды выпускаемой продукции приводят к искажению рентабельности того или иного продукта. И как следствие, снижается эффективность и прибыльность предприятия в целом. Применение ABC позволяет наиболее оптимально определить и распределить все расходы предприятия на ассортимент выпускаемой продукции.
Основная задача ABC - наиболее точное определение и учет всех затрат, связанных с производством того или иного продукта. Если определение величины прямых затрат на производство конкретного продукта представляется относительно простой задачей, то принципиально важным является распределение накладных затрат (издержек) на себестоимость отдельных видов продукции, выпускаемой предприятием. Это связано прежде всего с тем, что определение фактической доли накладных затрат при производстве конкретного продукта довольно проблематично. В настоящее время подход к распределению накладных затрат, основанный на ABC, считается одним из наиболее справедливых методов определения полной себестоимости продукта.
ABC - система учета и распределения затрат , первоначально построенная на следующем предположении: источник затрат компании - процесс, обуславливающий их необходимость. Так как ресурсы (в том числе в части накладных расходов) потребляют процессы, а продукты (получаемые в результате выполнения процессов) требуют выполнения данных процессов, то стоимость продуктов связана со стоимостью ресурсов. Из этого предположения вытекает следующее: необходимо идентифицировать по производимым продуктам процессы, протекающие внутри компании, а по процессам - затрачиваемые ресурсы.
В основе ABC-метода лежит процессный подход, в котором сначала определяется стоимость отдельных процессов, выполняемых при разработке, изготовлении и сбыте продукции, а затем для каждого процесса подбирается соответствующая база распределения, с помощью которой в итоге вычисляется стоимость конечной продукции.
Является популярным методом структурного анализа, который применяется при решении задач логистики (например, управление товарными запасами). В основу метода положен предложенный В. Парето принцип «80:20», в соответствии с которым «20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий - лишь 20% результата» .
Классический метод АВС-анализа основывается на предположении, что закон Парето действует в сфере бизнеса и, в частности, проявляется в статистике движения запасов. Однако давно известно, что популярное соотношение 80:20 не является объективной взаимосвязью качественных характеристик и номенклатурных позиций запаса и, следовательно, не может использоваться автоматически при проведении АВС-анализа в управлении запасами [Стерлигова, 2003].
Вид диаграммы Парето можно считать постоянным только на сравнительно небольших временных отрезках. В действительности вид диаграммы динамично изменяется и зависит от множества факторов, чувствительно реагируя на их изменения. Вследствие этого пороги групп А, В и С не могут быть фиксированными и требуют регулярного пересмотра. В противном случае результаты анализа могут привести к принятию неудачных решений.
Одним из возможных решений указанной проблемы может быть метод анализа по касательным. Особенностью данного метода является отсутствие фиксированных границ групп, благодаря чему отпадает необходимость в регулярном пересмотре пороговых значений АВС-групп.
Графический метод АВС-анализа по касательным [Лукинский, 2008] включает в себя следующие шаги:
Примечание . объекты и факторы, используемые в приведённых ниже примерах, являются, по сути, абстракциями. В реальных задачах АВС-анализа объектом может быть наименование товара, товарная группа или подгруппа, клиент, поставщик и т.д. В качестве фактора, как правило, выступает выручка, количество продаж и др.
Результатом анализа будет разделение объектов по АВС-группам (рисунок 1).
Ниже представлен аналитический способ АВС-анализа по касательным. Данный сценарий представлен в банке сценариев . Метод включает в себя следующие шаги:
Примечание . полученные значения $F_i$ являются координатами точек кривой Парето по оси ординат.
Пусть дана выборка (множество) $X$ из $N$ объектов, каждый объект в которой имеет свой вес $x$, равный значению фактора, по которому проводится анализ. В результате упорядочивания этих объектов по убыванию веса $x$ присвоим каждому объекту его порядковый номер $i$.
Представим полученный набор данных в виде отрезка (рисунок 2), поделенного на пронумерованные участки (номер участка $i \in $), длина которых будет зависеть от величины $x_i$. Тогда выражение \[ P_i = \frac {x_i}{\sum_{x \in X}{x}} \] определяет вероятность того, что случайная точка, выбранная на большом отрезке, будет принадлежат отрезку, соответствующему $i$-ому объекту. Например, если мы исследуем продажи некоторых товаров, то $P_i$ – это вероятность того, что случайно выбранный рубль из общего дохода был заработан за счет продажи товара $x_i$.
В данном случае $P_1 \ge P_2 \ge P_3 \ge P_4 \ge \dots \ge P_{N-2} \ge P_{N-1} \ge P_N$.
В случае, когда $P_1=P_2=...=P_N$ отрезок разделяется объектами на равные части (рисунок 3).
Заметим, что в методе касательных $F_i$ – это выборочная оценка значений функции распределения вероятностей $P_i$.
На основании рассчитанных значений построим график зависимости значений $F_i$ от $i$ (рисунок 4).
Построим на графике отрезок ОК, который соответствует графику функции равномерного распределения вероятностей.
Перейдём от анализа функции распределения вероятностей к анализу функции вероятностей, для чего построим соответствующий график (рисунок 5).
Как видно из рисунка 5, в группу А попадают объекты, для которых значение $P_i$ превышает значение функции равномерного распределения вероятностей для анализируемого набора.
В результате набор будет поделён на две группы объектов: объекты группы А и объекты групп В и С.
Для определения объектов групп В и С достаточно повторить расчет функции равномерного распределения вероятностей для объектов, не попавших в группу А, после чего сравнить с ним значения $P_i$. Точка, разделяющая группы B и C, на рисунке 5 находится на пересечении фиолетовых пунктирных линий и графика выборочных оценок функции вероятностей.
Таким образом, процедура разделения на группы выглядит следующим образом.
Процедура PARTITION
Вход : $X$ – выборка из $N$ объектов.
Выход : $X_1$, $X_2$ – результирующие непересекающиеся подвыборки объектов.
Псевдокод получения выборок объектов по методу касательных.
ABC-анализ методом касательных
Вход : $X$ – выборка объектов.
Выход :$A$, $B$, $C$ – подвыборки объектов для групп A, B и С соответственно.
Обратим внимание, что при необходимости любое из полученных множеств $A$, $B$ или $C$ можно разделить на подмножества, применив к нему процедуру PARTITION.
Для получения корректных результатов АВС-анализа требуется осуществить подготовку входного набора данных.
Источник данных (база данных, файл и др.) может иметь множество полей, поэтому для получения корректного результата АВС-анализа необходимо грамотно определить срез данных.
После определения среза необходимо осуществить агрегацию данных и приведение их к формату, указанному в таблице 1.
Таблица 1 – Требования к входным данным
Рассмотренный метод АВС-анализа по касательным обладает рядом достоинств, благодаря которым его можно рассматривать как пригодный в практическом использовании.
К преимуществам данного метода можно отнести следующие:
Однако, стоит заметить, что получаемое разделение объектов нельзя назвать единственно правильным. Если вид кривой Парето в какой-то момент времени сильно изменился, возможно полезнее будет выяснить причины произошедшего, а не полагаться на метод, который легко «подстраивается» под произошедшие изменения. Поэтому при использовании метода касательных крайне важно не забывать, для каких целей проводится ABC-анализ, и регулярно интерпретировать полученные результаты.
Подводя итог, следует заметить, что универсального метода АВС-анализа не существует. Имеется большое количество «подводных камней», которые не позволяют однозначно выделить один из методов, как наиболее оптимальный. Отсюда следует, что выбор того или иного метода АВС-анализа ложится на плечи аналитика.
В сложившейся ситуации наиболее разумным шагом, предшествующим выбору метода АВС-анализа, будет являться предварительное построение кривой Парето и качественная её оценка. В частности, необходима оценка характера кривой т.к. существуют такие виды распределения, для которых АВС-анализ не применим в принципе (например, описанная выше ситуация кривой Парето, близкой к линейной). Только после оценки характера кривой Парето (желательно даже за несколько периодов) следует принимать решение об использовании того или иного метода. Данный подход позволит максимально эффективно применять на практике тот или иной метод АВС-анализа.
Литература
