Главная страница Случайная страница
КАТЕГОРИИ:
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
АВС- аналіз
|
|
АВС-аналіз – розподіл наявних ресурсів або можливостей підприємства на групи з виділенням показників, які за кількістю мають невелике значення, проте у вартісному обчисленні займають найбільшу питому частку у загальній сукупності.
Якщо в структурі собівартості матеріальні витрати займають вагому частку, то найбільше можливостей щодо виявлення резервів зниження собівартості можна знайти, аналізуючи елемент витрат “Матеріальні витрати”. Тому підприємствам доцільно проводити АВС-аналіз саме цього елемента витрат як у розрізі окремих постачальників, так і у розрізі окремих видів матеріалів.
Ван Хорн та інші[24] пропонують розподіляти витрати для здійснення АВС-аналізу на такі групи: група А – 15% загальної кількості запасів та 70% їх вартості; група В – 30% та 20% відповідно; група С – 55% та 10% відповідно. Згідно з Парето ці співвідношення такі: група А – на 20% найбільш цінних матеріалів припадає 80% вартості; група В – 30% та 15% відповідно; група С – 50% та 5 % відповідно. Зрозуміло, що найбільше резервів при найменших витратах часу можна виявити при аналізі запасів, які належать до групи А. Досить часто АВС-аналіз використовують з XYZ-аналізом, який використовують з метою нормування оборотних активів для створення виробничих запасів, де X – сировина, що рівномірно споживається у процесі виробництва; Y – сировина, що споживається з відчутними коливаннями (наприклад, залежність від сезонних робіт); Z – сировина, що споживається нерегулярно через значні коливання відповідної потреби. Надалі здійснюється прогнозування потреби в кожному з класів сировини, а також обчислюється оптимальне значення залишків. При цьому найбільш точним повинен бути прогноз запасів Х-класу.
Приклад 2.8 Припустимо, що підприємство з виробництва меблів має такі дані про матеріали (табл. 2.8.1).
Таблиця 2.8.1 – Вихідні дані про матеріали
| Назва матеріалу | Ціна, грн | Кількість, од. | Вартість, грн |
| Фурнітура Ф-1 | 10 | 10000 | 100000 |
| Тканина для оббивки меблів | 100 | 200 | 20000 |
| Шпон | 85 | 100 | 8500 |
| Шурупи Ш-12 | 3 | 5000 | 15000 |
| Шурупи Ш-9 | 4 | 1000 | 4000 |
| Синтипон | 10 | 6000 | 60000 |
| Дерев'яні бруси | 300 | 2 | 600 |
| ДВП | 100 | 20 | 2000 |
| Фанера | 60 | 50 | 3000 |
| Поролон | 20 | 70 | 1400 |
| Фурнітура Ф-10 | 30 | 3 | 90 |
Групування матеріалів згідно з методом АВС-аналізу наведено у табл. 2.8.2. Групуємо матеріали за зменшенням ціни матеріалів (колонка 2), потім визначаємо групи матеріалів за їх вартістю.
Таблиця 2.8.2 – Групування матеріалів
| Назва матеріалу | Ціна, грн | Кількість, од. | Вартість, грн | Наростаючим підсумком | |||
| грн | % | ||||||
| 1 Дерев’яні бруси | 300 | 2 | 600 | 600 | 0, 3 | 63, 3 | |
| 2 ДВП | 100 | 20 | 2000 | 2600 | 0, 9 | ||
| 3 Тканина для оббивки меблів | 100 | 200 | 20000 | 22600 | 9, 4 | ||
| 4 Шпон | 85 | 100 | 8500 | 31100 | 3, 9 | ||
| 5 Фанера | 60 | 50 | 3000 | 34100 | 1, 4 | ||
| 6 Фурнітура Ф-10 | 30 | 3 | 90 | 34190 | - | ||
| 7 Поролон | 20 | 70 | 1400 | 35590 | 0.7 | ||
| 8 Фурнітура Ф-1 | 10 | 10000 | 100000 | 135590 | 46, 7 | ||
| 9 Синтипон | 10 | 6000 | 60000 | 195190 | 27, 9 | 27, 9 | |
| 10 Шурупи Ш-9 | 4 | 1000 | 4000 | 199590 | 1, 9 | 8, 8 | |
| 11 Шурупи Ш-12 | 3 | 5000 | 15000 | 214590 | 6, 9 | ||
Бачимо, що на перші вісім позицій матеріалу припадає 63, 3% їх вартості, на позицію дев’ять – 27, 9 %, на останні дві позиції – 8, 8 %.