[ОТВЕТИТЬ]
Опции темы
13.10.2010 15:17  
Закупщик56044
Добрый день, уважаемые коллеги! Подскажите пожалуйста, какой период брать для анализа xyz. Есть исходные данные за 3 года (фактические продажи), срок доставки товара 2 месяца. Пробовала брать периоды- год, два, пол года, с поквартальной, помесячной разбивкой. Результат - группы х нет вообще, порядка 90% номенклатурных позиций - группа z. Передо мной стоит задача выявить товары постоянного спроса для формирования по ним минимальных остатков на центральном складе.
 
14.10.2010 01:32  
RazVal
Цитата:
Сообщение от Анечка
Подскажите пожалуйста, какой период брать для анализа xyz. Есть исходные данные за 3 года (фактические продажи)
Вообще, желательно восстановить по ним историю спроса, и анализировать именно её, чтобы на отчёте не сказывались периоды отсутствия товаров на складах.

Цитата:
Сообщение от Анечка
срок доставки товара 2 месяца. Пробовала брать периоды- год, два, пол года, с поквартальной, помесячной разбивкой. Результат - группы х нет вообще, порядка 90% номенклатурных позиций - группа z. Передо мной стоит задача выявить товары постоянного спроса для формирования по ним минимальных остатков на центральном складе.
Можно брать помесячную разбивку, но делать не классический XYZ с отклонениями от среднего, а строить модель спроса с сезонной и трендовой составляющими. И строить XYZ уже по отклонениям фактического спроса от модели. Модели можно построить с помощью файлов Excel для прогнозирования продаж с учётом тренда и мультипликативной сезонности.
 
14.10.2010 02:35  
andrey_f
Цитата:
Сообщение от Анечка
Добрый день, уважаемые коллеги! Подскажите пожалуйста, какой период брать для анализа xyz. Есть исходные данные за 3 года (фактические продажи), срок доставки товара 2 месяца. Пробовала брать периоды- год, два, пол года, с поквартальной, помесячной разбивкой. Результат - группы х нет вообще, порядка 90% номенклатурных позиций - группа z. Передо мной стоит задача выявить товары постоянного спроса для формирования по ним минимальных остатков на центральном складе.
Анна, добрый день.
Насколько я понял, вам необходимо выделить товары, спрос по которым можно прогнозировать с достаточной точностью (с целью минимизации запаса). Исходя из этой цели можно сделать выводы, которые существенно облегчат решение задачи:
- вам необходимо выделить только группу Х, т.е. не нужно думать где находится граница между Y и Z.
- для минимизации запаса достаточно рассмотреть товары группы А (быть может еще В), а на С тратить время точно не стоит. Т.е. вам необходимо сначала провести АВС-анализ. А уже по его результатам из группы А выделить группу Х.

Для идентификации хорошо прогнозируемых позиций я вижу как минимум 2 способа:
- провести XYZ по коэффициенту вариации (от среднего или от тренда, можно еще от плана, но эта информация не всегда сохраняется) так, как посоветовал Валера. В данном случае логично в качестве периода для анализа взять шаг планирования (скорее всего вы планируете продажи на месяц? Кстати, в вашем случае горизонт планирования должен составлять 3 месяца, т.к. срок поставки у вас - 2 месяца.).
Какие подводные камни могут быть: отсутствие товара на остатке (в принципе, это решаемо - можно подкорректировать историю продаж в момент дефицита), разное количество календарных и рабочих дней в каждом месяце (вопрос решается делением месячных продаж на количество рабочих дней). Если для вас корректировка статистика затруднительна, то просто нужно понимать, что из всех товаров наименее нестабильные - это гр Х. Кстати, какие границы групп вы использовали? Можете выложить скрин кривой XYZ - анализа? Сделать его можно при помощи надстройки Inventor.



- второй способ намного проще, поэтому попробуйте сначала его, а вдруг он даст решение. Способ этот состоит в следующем: нужно провести АВС анализ не только по обороту, но и по количеству покупок (ну или хотя бы по количеству проданных единиц товара). Чем больше количество покупок, тем проще и точнее прогнозировать потребление данного товара и наоборот. Т.е. многофакторный АВС анализ при решении вашей задачи может быть более эффективным чем XYZ. В любом случае, рекомендую провести анализ по количеству покупок в не зависимости от того, будете ли вы просчитывать XYZ или нет.

Вот мои соображения. Будут вопросы - пишите.
 
14.10.2010 03:42  
VVY
Цитата:
Сообщение от Анечка
Добрый день, уважаемые коллеги! Подскажите пожалуйста, какой период брать для анализа xyz. Есть исходные данные за 3 года (фактические продажи), срок доставки товара 2 месяца. Пробовала брать периоды- год, два, пол года, с поквартальной, помесячной разбивкой. Результат - группы х нет вообще, порядка 90% номенклатурных позиций - группа z. Передо мной стоит задача выявить товары постоянного спроса для формирования по ним минимальных остатков на центральном складе.

Добрый день, Анна.
1. Необходимо корректировать статистику от дней, когда товара небыло на остатке. После этого только проводить XYZ анализ. Я обходил это именно так (см. тему АBC анализ).
2. Необходимо иметь показатель "был на остатке дней" и "дней продаж" для:
*определения в % дней наличия от всего периода анализа.
*определения в % дней продаж от дней наличия.

Возможно поможет :).
 
14.10.2010 18:02  
Закупщик56044
[quote=RazVal]
Цитата:
Сообщение от Анечка
Подскажите пожалуйста, какой период брать для анализа xyz. Есть исходные данные за 3 года (фактические продажи)
Вообще, желательно восстановить по ним историю спроса, и анализировать именно её, чтобы на отчёте не сказывались периоды отсутствия товаров на складах.

Цитата:
Сообщение от "Анечка":1g7pikvc
срок доставки товара 2 месяца. Пробовала брать периоды- год, два, пол года, с поквартальной, помесячной разбивкой. Результат - группы х нет вообще, порядка 90% номенклатурных позиций - группа z. Передо мной стоит задача выявить товары постоянного спроса для формирования по ним минимальных остатков на центральном складе.
Можно брать помесячную разбивку, но делать не классический XYZ с отклонениями от среднего, а строить модель спроса с сезонной и трендовой составляющими. И строить XYZ уже по отклонениям фактического спроса от модели. Модели можно построить с помощью файлов Excel для прогнозирования продаж с учётом тренда и мультипликативной сезонности.[/quote:1g7pikvc]
Спасибо за методику! Возникает вопрос, какие значения необходимо подставить, когда отгрузок не было вследствие отсутствия товара на складе? В файле, к которому Вы рекомендуете обратиться ( как я поняла не тот, который про зависимость от температуры) не могу разобраться... :oops: Кликаю Enter на ячейку в графе спрос - меняется значение
 
15.10.2010 00:36  
RazVal
Цитата:
Сообщение от Анечка
Возникает вопрос, какие значения необходимо подставить, когда отгрузок не было вследствие отсутствия товара на складе?
Очень хороший вопрос. Если товара не было на остатках 20 дней из 30 дней месяца, то можно те продажи, которые были за имеющиеся 10 дней, - умножить на 3, и получить как бы то количество продаж, которое должно было быть, если бы товар лежал весь месяц. Сложнее, когда товара не было весь месяц - но такие данные можно спрогнозировать по предыдущим продажам и подставить прогнозное значение спроса за этот месяц вместо фактического. Совсем плохо, когда нет данных за несколько месяцев подряд - в таком случае иногда лучше отбросить историю спроса, которая была до этого момента, нежели пытаться восстановить её - но тут уже надо смотреть в каждом случае - индивидуально.

Цитата:
Сообщение от Анечка
Спасибо за методику! В файле, к которому Вы рекомендуете обратиться ( как я поняла не тот, который про зависимость от температуры) не могу разобраться... Кликаю Enter на ячейку в графе спрос - меняется значение
Там для демонстрации работы методики есть данные спроса - это набор значений похожих на спрос с трендом, сезонностью и случайной компонентой - соответственно эта случайная компонента и меняется каждый раз при нажатии Enter, а моделька тут же пересчитывается. Этот спрос надо заменить на ваш набор данных по спросу, и алгоритм тут же пересчитается уже по вашим данным.
 
 
Опции темы



Часовой пояс GMT +3, время: 05:03.

Все в прочитанное - Календарь - RSS - - Карта - Вверх 👫 Яндекс.Метрика
Форум сделан на основе vBulletin®
Copyright ©2000 - 2016, Jelsoft Enterprises Ltd. Перевод: zCarot и OlegON
В случае заимствования информации гипертекстовая индексируемая ссылка на Форум обязательна.