एबीसी विश्लेषण पर निष्कर्ष. माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल में एबीसी विश्लेषण लागू करना
मुख्य व्यावसायिक संसाधनों को प्रमुख ग्राहकों पर केंद्रित करने के लिए, एबीसी एक्सवाईजेड विश्लेषण किया जाता है। यह दो दिशाओं में ग्राहक आधार का अध्ययन है: मात्रा (एबीसी) और खरीद की आवृत्ति (एक्सवाईजेड) द्वारा।
अक्षरों का क्या मतलब हैएबीसीएक्सवाईजेड:
समूह ए - सबसे बड़ी मात्रा में खरीदारी वाले ग्राहक
समूह बी - औसत खरीद वाले प्रतिपक्ष
ग्रुप सी - कम मात्रा में खरीदारी करने वाले ग्राहक
एबीसी एक्सवाईजेड विश्लेषण आपको समझने की अनुमति देता है:
- कौन आपको दूसरों की तुलना में अधिक से अधिक बार भुगतान करता है;
- आपके व्यवसाय में कितने लक्षित खरीदार हैं;
- आपको किन ग्राहकों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए?
एबीसी एक्सवाईजेड अध्ययन का मुख्य उद्देश्य कंपनी के प्राथमिकता वाले खरीदारों को दिखाना है ताकि एएक्स श्रेणी में आने वाले समकक्षों को आकर्षित करने और सेवा देने पर मुख्य प्रयासों पर ध्यान केंद्रित किया जा सके।
एबीसी XYZ विश्लेषण: उत्पाद लाइन अध्ययन
वर्तमान ग्राहक आधार का एबीसी XYZ विश्लेषण सिर्फ दृष्टिकोणों में से एक है। इसका उपयोग समान मानदंडों के अनुसार वर्गीकरण (इन्वेंट्री) के विश्लेषण के साथ किया जाना चाहिए।
उत्पाद लाइन का अध्ययन आपको वस्तुओं/सेवाओं के "महत्व" को रैंक करने की अनुमति देता है। परंपरागत रूप से, किसी उत्पाद का महत्व जितना अधिक होता है, 2 मानदंडों में उसका प्रदर्शन उतना ही अधिक होता है: लाभ और शिपमेंट मात्रा।
अध्ययन के उद्देश्यों के आधार पर, इन समूहों द्वारा उत्पादों का विभाजन अन्य मानदंडों के अनुसार किया जा सकता है।
2. सीमा को कम करना. यह खरीदारी की मात्रा और लाभप्रदता पर एक उत्कृष्ट अध्ययन है। परिणामस्वरूप, श्रेणी C या X में पाई जाने वाली वस्तुओं/सेवाओं को समाप्त कर दिया जाएगा। "नए उत्पादों" के अपवाद के साथ जिन्होंने अभी तक खुद को प्रदर्शित नहीं किया है।
3. गोदाम के रख-रखाव की लागत कम करना। माल को टर्नओवर अनुपात और कब्जे वाले गोदाम स्थान के आधार पर क्रमबद्ध किया जाता है।
एबीसी एक्सवाईजेड विश्लेषण: क्रेता प्रवासन
लेकिन केवल ABC XYZ विश्लेषण करना पर्याप्त नहीं है। इसके अलावा, ग्राहकों के एक श्रेणी से दूसरी श्रेणी में स्थानांतरण को नियंत्रित करना महत्वपूर्ण है। वे। आपको यह जानना होगा कि श्रेणी ए, बी, सी में आपके पास कितने खरीदार हैं, वे उनके बीच कैसे आते-जाते हैं। और यह भी कि वे XYZ अक्ष के साथ कैसे चलते हैं।
B2B सेगमेंट में माइग्रेशन को कैसे ट्रैक करें
श्रेणी "ए" में प्रवासन को प्रोत्साहित करने के लिए, आपको ग्राहक में हिस्सेदारी को मापने और फोन कॉल के माध्यम से 3 महत्वपूर्ण प्रश्नों पर एक सर्वेक्षण करने की आवश्यकता है:
- वे अब वही उत्पाद कितने मूल्य पर खरीद रहे हैं जो आपके पास अन्य कंपनियों में है;
- वे आपसे नहीं बल्कि अन्य कंपनियों से भिन्न प्रकार का उत्पाद कितना खरीदते हैं;
- वे दूसरों से और क्या खरीदते हैं जो वे आपसे खरीदना चाहेंगे।
ये 3 प्रश्न तुरंत आपको ग्राहक के रूप में अपना हिस्सा बढ़ाने के लिए एक बड़ा क्षेत्र प्रदान करते हैं। सभी प्रतिक्रियाओं को रिकॉर्ड करें और एबीसी एक्सवाईजेड विश्लेषण करते समय उन्हें ध्यान में रखें। इन खरीदारों में अपनी हिस्सेदारी की गणना करें और विश्लेषण करें कि आप इसे कैसे बढ़ा सकते हैं।
B2C सेगमेंट में माइग्रेशन को कैसे ट्रैक करें
यदि आपके पास बी2सी दर्शक हैं, तो आपके पास औसत वेतन के आधार पर किसी विशेष उत्पाद की खपत के मानदंड हैं।
आप एक डेटाबेस एकत्र कर सकते हैं, देख सकते हैं कि इस डेटा के संबंध में कितने खरीदार ऑर्डर करते हैं। इसके आधार पर, क्लाइंट में अपनी हिस्सेदारी की गणना करें और योजना बनाएं कि आप कितना जोड़ सकते हैं। और भविष्य में उन्हें और अधिक खरीदने के लिए प्रोत्साहित करना।
बी2सी सेगमेंट में, एबीसी एक्सवाईजेड विश्लेषण करना और उन लोगों को रैंक करना भी आवश्यक है जो अब से बेहतर खरीदारी करते थे। खरीदारी में कमी का कारण जानें.
एबीसी एक्सवाईजेड विश्लेषण: स्टॉक होल्डिंग
एबीसी XYZविश्लेषण: परिणामों को मापना
बी2बी सेगमेंट के लिए, एबीसी एक्सवाईजेड विश्लेषण करते समय, एक फ़ाइल भरना अनिवार्य है जिसमें प्रत्येक प्रतिपक्ष के लिए बिक्री योजनाओं के बारे में जानकारी हो। व्यक्तिगत योजनाएँ पहले की गई कॉल/बैठक/भेजे गए प्रस्तावों के आधार पर निर्धारित की जानी चाहिए। तब आपके सामने एक स्पष्ट तस्वीर होगी.
एबीसी XYZविश्लेषण: ग्राहक पोर्टफोलियो
ग्राहक पोर्टफोलियो की गुणवत्ता कुल द्रव्यमान में एक निश्चित श्रेणी के ग्राहकों का प्रतिशत है। शेयरों को विभिन्न श्रेणियों में ट्रैक करना महत्वपूर्ण है: दुकानों द्वारा, समूहों द्वारा, विभागों द्वारा, प्रबंधकों द्वारा।
आइए पोर्टफोलियो की बदलती गतिशीलता का एक उदाहरण दें।
आप अपने ग्राहकों से बस कुछ प्रश्न पूछ सकते हैं:
- 1 से 10 के पैमाने पर आप हमारे काम का मूल्यांकन कैसे करेंगे?
- अगली बार 10 अंक प्राप्त करने के लिए आपको क्या करने की आवश्यकता है।
पहले प्रश्न के उत्तर के आधार पर, ग्राहकों के 3 समूह प्रतिष्ठित हैं: प्रमोटर (9-10 अंक), तटस्थ (7-8 अंक) और आलोचक (1-6 अंक)।
यह संभव है कि तटस्थ ग्राहकों की श्रेणी के उत्तरदाताओं के दूसरे प्रश्न के उत्तर आपको कंपनी, सेवा और रखरखाव के भीतर प्रक्रियाओं में सुधार के लिए एक योजना बनाने में मदद करेंगे। यह, बदले में, एबीसी विश्लेषण प्रणाली के अनुसार ग्राहकों को अधिक लाभदायक श्रेणियों में स्थानांतरित करने की प्रक्रिया में मदद करेगा।
हमने एबीसी एक्सवाईजेड विश्लेषण के मुख्य बिंदुओं को कवर किया है, यह क्या परिणाम देता है, और इस डेटा के साथ कैसे काम करना है। अपनी कंपनी में ABC XYZ विश्लेषण करें और अपने सभी संसाधनों को AX ग्राहकों को आकर्षित करने और उनकी सेवा करने पर केंद्रित करें।
एबीसी विश्लेषण (एबीसी-विश्लेषण) एक ऐसी विधि है जो आपको सकल बिक्री और सकल लाभ के संदर्भ में किसी कंपनी के सबसे महत्वपूर्ण संसाधनों को निर्धारित करने की अनुमति देती है।
विपणन में, वर्गीकरण का एबीसी विश्लेषण सबसे लोकप्रिय है। यह एक व्यक्तिगत ब्रांड और समग्र रूप से कंपनी दोनों के लिए किया जाता है। यह विधि आपको लाभहीन या कम-लाभकारी उत्पाद समूहों की पहचान करने, समय पर वर्गीकरण पोर्टफोलियो में सुधार और अनुकूलन करने की अनुमति देती है।
विधि का वर्णन
एबीसी विश्लेषण का उद्देश्य लाभ या बिक्री में उनके योगदान के संदर्भ में किसी भी संसाधन की सरल, सुविधाजनक और दृश्य रैंकिंग है। इस रैंकिंग के लिए धन्यवाद, गतिविधियों को सही ढंग से प्राथमिकता देना, सीमित कंपनी संसाधनों (श्रम, समय, निवेश, आदि) के उपयोग पर ध्यान केंद्रित करना, संसाधनों के अत्यधिक उपयोग की पहचान करना और समय पर सुधारात्मक उपाय करना संभव है।
- एबीसी विश्लेषण आयोजित करने की आवृत्ति: वर्ष में कम से कम एक बार, रणनीतिक होने के लिए, त्रैमासिक आधार पर।
रणनीतिक रूप से सही निर्णय लेने के लिए, इस पद्धति के परिणामों को कई अवधियों में गतिशीलता में देखने की अनुशंसा की जाती है। मासिक विश्लेषण किया जा सकता है, लेकिन समय की यह अवधि लिए गए निर्णयों को लागू करने के लिए बहुत कम है और स्थिति की गतिशीलता को ट्रैक करने के लिए बहुत कम है।
- एबीसी-विश्लेषण के लाभ: बहुमुखी प्रतिभा, सरलता और दृश्यता।
- एबीसी विश्लेषण की सीमाएँ: विधि बहुत गणितीय है, कभी-कभी यह कंपनी के रणनीतिक लक्ष्यों को ध्यान में नहीं रखती है।
उदाहरण के लिए: उभरती श्रेणियां हमेशा "सी" श्रेणी में होंगी, क्योंकि अल्पावधि में कंपनी की बिक्री/मुनाफे में उनका योगदान न्यूनतम होगा।
क्या आप सिद्धांत जानते हैं और आपको केवल अभ्यास की आवश्यकता है?
प्रमुख समूह सीमाएँ
एबीसी विश्लेषण पद्धति "पेरेटो नियम" पर आधारित है, जो इस प्रकार है: 20% प्रयास 80% परिणाम प्रदान करते हैं।
यह विधि विश्लेषण किए गए संसाधनों को 3 समूहों ए, बी और सी में वर्गीकृत करने के सिद्धांत पर आधारित है:
- ए-समूह: बिक्री/मुनाफ़े का 80%, आमतौर पर सभी संसाधनों का 15-20% प्रदान करता है
- बी-समूह: बिक्री/लाभ का 15%, आमतौर पर सभी संसाधनों का 35-20% प्रदान करता है
- सी-ग्रुप: बिक्री/लाभ का 5%, आमतौर पर सभी संसाधनों का 50-60% प्रदान करता है
80%-15%-5% समूहों की सीमाएँ परिवर्तन के अधीन हैं और प्रत्येक कंपनी द्वारा व्यक्तिगत रूप से निर्धारित की जा सकती हैं।
एबीसी विश्लेषण के आधार के रूप में कौन सा संकेतक रखा जाए - लाभ या सकल बिक्री - यह भी विश्लेषण के निष्पादक पर निर्भर है। प्रत्येक व्यक्तिगत मामले में, सब कुछ विश्लेषण के लक्ष्यों पर निर्भर करता है।
उदाहरण के लिए, लक्ष्य इस प्रकार है - कंपनी को कम समय में लाभप्रदता बढ़ाने की आवश्यकता है। इस मामले में, कुल लाभ में प्रत्येक पद के योगदान के आधार पर विश्लेषण करने की सलाह दी जाती है।
एक अन्य लक्ष्य सबसे अधिक बिकने वाले उत्पादों पर बिक्री प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करना हो सकता है - इस मामले में, सकल बिक्री को चुनना अधिक उपयुक्त है।
एबीसी विश्लेषण के प्रकार
एबीसी विश्लेषण तकनीक अपनी बहुमुखी प्रतिभा के कारण विभिन्न उद्योगों और गतिविधियों में व्यापक रूप से उपयोग की जाती है। रणनीतिक और सामरिक प्रबंधन, योजना और बजट, लॉजिस्टिक्स और कंपनी इन्वेंट्री प्रबंधन में उपयोग किया जा सकता है। एबीसी विश्लेषण की किस्में:
- किसी विशेष ब्रांड या कंपनी की संपूर्ण श्रृंखला के उत्पादों का एबीसी विश्लेषण
- कंपनी के भंडार का एबीसी विश्लेषण
- कच्चे माल और किसी भी खरीदी गई सामग्री का एबीसी विश्लेषण
- ग्राहकों या उपभोक्ता समूहों का एबीसी विश्लेषण
- एबीसी आपूर्तिकर्ता विश्लेषण
- एबीसी-विभागों के प्रदर्शन का विश्लेषण और श्रम संसाधनों का विश्लेषण
- बजट का एबीसी-विश्लेषण। निवेश या कोई लागत
एबीसी विश्लेषण से क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है?
सभी वस्तुओं को एबीसी समूहों में विभाजित करने के बाद, प्रत्येक उत्पाद समूह के लिए समाधान तैयार किए जाते हैं। एबीसी विश्लेषण के परिणामस्वरूप निकाले जा सकने वाले निष्कर्षों की मुख्य दिशाएँ:
1 ग्रुप ए- सबसे महत्वपूर्ण संसाधन, कंपनी के लोकोमोटिव, अधिकतम लाभ या बिक्री लाते हैं। संसाधनों के इस समूह की दक्षता में भारी कमी के साथ कंपनी को भारी नुकसान होगा, और इसलिए, समूह ए के संसाधनों को सख्ती से नियंत्रित किया जाना चाहिए, स्पष्ट रूप से भविष्यवाणी की जानी चाहिए, अक्सर निगरानी की जानी चाहिए, जितना संभव हो उतना प्रतिस्पर्धी होना चाहिए और अपनी ताकत नहीं खोनी चाहिए।
संसाधनों के इस समूह को अधिकतम निवेश, सर्वोत्तम संसाधन आवंटित किए जाने चाहिए। समूह ए की सफलताओं का विश्लेषण किया जाना चाहिए और यथासंभव अन्य श्रेणियों में प्रसारित किया जाना चाहिए।
2 ग्रुप बी- संसाधनों का एक समूह जो कंपनी को अच्छी स्थिर बिक्री/मुनाफ़ा प्रदान करता है। ये संसाधन कंपनी के लिए भी महत्वपूर्ण हैं, लेकिन इन्हें अधिक आरामदायक और मध्यम गति से संचालित किया जा सकता है।
ये संसाधन आमतौर पर अल्पावधि में अपेक्षाकृत स्थिर होते हैं। इस प्रकार की कंपनी के संसाधनों में निवेश महत्वपूर्ण नहीं है और केवल मौजूदा स्तर को बनाए रखने के लिए आवश्यक है।
3 समूह सीकंपनी में सबसे कम महत्वपूर्ण समूह है। आमतौर पर समूह सी के संसाधन कंपनी को नीचे ले जाते हैं या आय उत्पन्न नहीं करते हैं। इस समूह का विश्लेषण करते समय, आपको बहुत सावधान रहना चाहिए और सबसे पहले कम योगदान का कारण समझना चाहिए।
स्रोत का उपयोग करके तैयार किया गया: पी. गोपालकृष्णन, एम. सुंदरेसन सामग्री प्रबंधन: एक एकीकृत दृष्टिकोण, 2004
तैयार समाधान
हमारे पास एक तैयार टेम्पलेट है जिसके साथ आप इस लेख के सैद्धांतिक ज्ञान को आसानी से व्यवहार में लागू कर सकते हैं। आप अनुभाग में वर्गीकरण का एबीसी विश्लेषण करने के लिए एक उदाहरण डाउनलोड कर सकते हैं।
दिमित्री फूरियर
Neskuchnye Finansov में सलाहकार।
पेरेटो सिद्धांत के अनुसार, 80% व्यावसायिक लाभ 20% उत्पादों से आता है। यदि आपके पास एक ऑनलाइन स्टोर है, तो आप 20% वर्गीकरण पर 80% लाभ कमाते हैं। आइए एक ऐसी विधि के बारे में बात करें जो आपको उन्हीं 20% को जल्दी और सटीक रूप से पहचानने में मदद करेगी।
एबीसी विश्लेषण का सार
चलो एक स्टेशनरी की दुकान लेते हैं. चीजों को जटिल न बनाने के लिए, हम वर्गीकरण को 10 पदों तक सीमित रखेंगे।
हमें निम्नलिखित तालिका प्राप्त होती है।
एबीसी विश्लेषण के लिए स्टेशनरी स्टोर का वर्गीकरण
- हम सामान और उससे होने वाले लाभ को घटते क्रम में क्रमबद्ध करते हैं। आपको इसे मैन्युअल रूप से करने की आवश्यकता नहीं है - एक स्मार्ट इलेक्ट्रॉनिक प्लेट स्वयं इसे संभाल लेगी।
- हम व्यवसाय के कुल लाभ में प्रत्येक उत्पाद की हिस्सेदारी की गणना करते हैं - यह नीचे दी गई तालिका में कॉलम 3 "कुल लाभ में हिस्सेदारी" है।
- और अब सबसे दिलचस्प बात: उत्पाद से उत्पाद तक, हम लाभ में उनके कुल हिस्से को संचयी कुल मानते हैं। लाने के मामले में प्रथम स्थान प्राप्त करने वाले मार्करों की हिस्सेदारी - 33.78% है। दूसरे स्थान पर 28.41% लाभ के साथ फाउंटेन पेन हैं। ये दोनों सामान मिलकर व्यवसाय के मुनाफे का 66.29% उत्पन्न करते हैं। और इसी तरह। पूछें - क्यों, क्योंकि यह पहले से ही ज्ञात है कि अंत में आपको 100% मिलेगा? और सच तो यह है कि हम मध्यवर्ती मूल्यों में रुचि रखते हैं। आख़िरकार, हम जानना चाहते हैं कि मुनाफ़े का 80% हिस्सा किन उत्पादों से आता है और बाकी की क्या भूमिका है। इसका उत्तर हमें मिली तालिका में है। हम तीसरे कॉलम में व्यक्तिगत वस्तुओं का हिस्सा देखते हैं। लेकिन अपने आप में यह कुछ नहीं कहता. हम वस्तुओं को उनके कुल लाभ हिस्से के अनुसार समूहों में क्रमबद्ध करते हैं। यह स्मार्ट टैबलेट का कुल हिस्सा है और इसे चौथे कॉलम "कुल शेयर" में गिना जाता है।
- और अंत में, हम सामान को समूहों में क्रमबद्ध करते हैं। वह सब कुछ जो कुल मिलाकर 80% से कम या उसके बराबर है, समूह ए है। ये व्यवसाय के मुख्य "रोटी कमाने वाले" हैं। जैसे ही हम 80% की सीमा पर पहुँचे, पहला उत्पाद, जिसकी कुल हिस्सेदारी 80% से अधिक है, समूह बी से संबंधित है। हमारे उदाहरण में, ये चेकर नोटबुक हैं। वे कंपनी के कुल लाभ में हिस्सेदारी 75.76% से बढ़ाकर 84.28% कर देते हैं। जब अगला उत्पाद कुल लाभ हिस्सेदारी को 95% या अधिक तक बढ़ा देता है, तो यह पहले से ही समूह सी का पहला उत्पाद है। हमारे उदाहरण में, ये स्केचबुक हैं - उनके बाद, कुल लाभ हिस्सेदारी बढ़कर 96.59% हो जाती है। जो कुछ बचा है वह भी ग्रुप सी है।
एबीसी विश्लेषण का परिणाम ऐसा दिखता है। उत्पादों को तीन समूहों में विभाजित किया गया: नेता - ए, मध्यम किसान - बी, बाहरी लोग - सी
जैसा कि आप देख सकते हैं, स्टोर अपने मुनाफे का 75.76% मार्कर, पेन और पंक्तिबद्ध नोटबुक पर कमाता है। चेक की गई नोटबुक, सामान्य नोटबुक और नोटपैड व्यवसाय को 17.99% का लाभ दिलाते हैं। शेष चार पद - 6.25%।
एबीसी विश्लेषण के क्लासिक संस्करण में, समूह ए, बी और सी के बीच का अनुपात 80/15/5 है। व्यवसाय के अनुसार, लाभ का 20%, 80% वस्तुओं से प्राप्त होता है, जिसे एबीसी विश्लेषण - 15/5 में और विस्तृत किया गया है।
हमें एक अलग अनुपात मिला - 75.76 / 17.99 / 6.25। कोई बात नहीं। व्यवसाय की वास्तविकताएँ हमेशा क्लासिक्स में फिट नहीं होती हैं। मुख्य बात यह है कि कुल राशि 100% होनी चाहिए। यह एक आत्म परीक्षण है.
ए + बी + सी = 100%।
क्लासिक संस्करण में: ए = 80%, बी = 15%, सी = 5%। ए/बी/सी = 80/15/5.
हमारे उदाहरण में: ए = 75.76%, बी = 17.99%, सी = 6.25%।
75.76% + 17.99% + 6.25% = 100%। तो सब कुछ सही है.
एबीसी विश्लेषण परिणाम
राजस्व या लाभ के आधार पर वर्गीकरण के एबीसी विश्लेषण के बाद, हम देखेंगे कि किन उत्पादों पर जोर दिया जाना चाहिए। हम उन वस्तुओं पर अधिकतम ध्यान देते हैं जो अच्छी तरह से बिकती हैं और व्यवसाय में मुख्य पैसा लाती हैं। बाकियों के साथ क्या किया जाए, विशेषकर बाहरी लोगों के साथ जो न्यूनतम राजस्व/लाभ लाते हैं, यह कठिन सोचने का कारण है।
हमने उत्पादों को तीन समूहों में क्रमबद्ध किया है:
- समूह ए नेता - बिक्री का 80%, संसाधनों का 20%।
- समूह बी. ठोस मध्यम किसान - बिक्री का 15%, संसाधनों का 20-35%।
- समूह सी. बाहरी लोग - बिक्री का 5%, संसाधनों का 50-60%।
यह जानकारी, कि उत्पाद किस समूह का है, निर्णय लेने का आधार है।
समूह ए के उत्पाद हमेशा स्टॉक में रहने चाहिए। समूह ए के सामान की कमी से राजस्व में कमी आती है। एबीसी विश्लेषण के परिणामस्वरूप, हमें ऐसे सामानों की एक तैयार सूची प्राप्त हुई। इस सूची की तुलना किसी भी समय वर्तमान स्थिति से की जा सकती है। और यदि आवश्यक हो तो छूटा हुआ सामान समय पर खरीद लें।
लेकिन समूह सी के माल के बड़े स्टॉक बनाने के लिए - केवल उनमें मुनाफा कम करने के लिए। आप समूह सी से माल को सुरक्षित रूप से मना कर सकते हैं या ऑर्डर पर आपूर्ति कर सकते हैं। मालिक तय करता है कि उसे समूह सी के उत्पाद की आवश्यकता है या नहीं।
जब कोई व्यवसाय स्वामी यह जानना चाहता है कि समूह ए के प्रत्येक उत्पाद का कितना हिस्सा स्टॉक में होना चाहिए, तो एबीसी विश्लेषण अब सहायक नहीं है। इसके लिए एक अलग टूल है जिसे XYZ विश्लेषण कहा जाता है। लेकिन यह एक अलग लेख का विषय है. किसी भी स्थिति में, एबीसी विश्लेषण से शुरुआत करना आवश्यक है।
दो संकेतकों - राजस्व और लाभ - के लिए अलग-अलग वर्गीकरण का एबीसी विश्लेषण करना और परिणामों की तुलना करना उपयोगी है। एक सामान्य मामला यह है कि राजस्व के आधार पर समूह ए का सामान समूह बी में या यहां तक कि लाभ के आधार पर सी में चला जाता है। लेकिन राजस्व के आधार पर समूह ए का सामान किसी भी मामले में कंपनी में धन का प्रवाह प्रदान करता है और इसके लिए महत्वपूर्ण है। जब मालिक ने ऐसे उत्पाद का खुलासा किया है, तो सोचने का कारण बनता है। शायद इसे और अधिक लाभदायक बनाने के तरीके हैं। और यदि आप लाभ के मामले में समूह सी के सामान को अस्वीकार करते हैं, तो समूह ए में राजस्व के मामले में उनमें से अंतिम चीज होगी।
यदि आप दोनों संकेतकों पर एबीसी विश्लेषण नहीं करते हैं, तो गलत पर ध्यान केंद्रित करने का खतरा है। या किसी ऐसे उत्पाद को मना कर दें जो रखने लायक हो।
एबीसी विश्लेषण के लिए अन्य उपयोग
एबीसी विश्लेषण न केवल वर्गीकरण पर लागू होता है। हमने हाल ही में एक परिवहन कंपनी के राजस्व पर ऐसा किया। मालिक एक लॉयल्टी कार्यक्रम विकसित कर रहा था और जानना चाहता था कि इसमें किसे शामिल किया जाए। ऐसा करने के लिए, हमें इस बारे में जानकारी की आवश्यकता थी कि प्रत्येक ग्राहक अपने राजस्व का कितना प्रतिशत लाता है और ग्राहकों को समूह ए, बी और सी के बीच कैसे वितरित किया जाता है।
इस मामले में, तालिका में सामान के स्थान पर ग्राहकों का कब्जा था और राजस्व जो उनमें से प्रत्येक व्यवसाय में लाता है। उदाहरण के लिए, ऐसी तालिका इस तरह दिखेगी (सभी नाम और संकेतक काल्पनिक हैं, वास्तविक के साथ संभावित संयोग यादृच्छिक हैं)।
कंपनी का नाम | राजस्व, रूबल |
OOO "यूराल ओपन स्पेस" | 300 000 |
एलएलसी "दक्षिणी यूराल लॉजिस्टिक्स" | 500 000 |
सीजेएससी विशेषज्ञ समाधान | 100 000 |
आईपी. इवानोव आई.आई. | 50 000 |
आईपी पेट्रोव पी.पी. | 70 000 |
आईपी सिदोरोव एस.एस. | 30 000 |
सीजेएससी "ताजा उत्पाद" | 200 000 |
कुल | 1 250 000 |
एबीसी विश्लेषण के बाद, तालिका इस तरह दिखेगी:
राजस्व द्वारा ग्राहक आधार के एबीसी विश्लेषण का परिणाम। समूह ए ठीक 80% राजस्व लाता है, बी - 13.6%, सी - 6.4%
अब मालिक को पता है कि वह किन ग्राहकों पर सबसे अधिक पैसा कमाता है, उनमें से कौन सा राजस्व के मामले में औसत है जो वह व्यवसाय में लाता है, और कौन सा बाहरी व्यक्ति है।
व्यवसाय स्वामी समूह ए से अपने ग्राहकों को वफादारी कार्यक्रम की पेशकश करेगा, जिनकी प्रतिधारण में वह सबसे अधिक रुचि रखता है। और एक वफादारी कार्यक्रम की मदद से, समूह बी के ग्राहकों को अधिक ऑर्डर करने और समूह ए में जाने के लिए प्रेरित किया जाएगा। वह समूह सी के ग्राहकों के साथ काम करना जारी रखता है। लेकिन उन्हें वफादारी कार्यक्रम में भागीदारी की पेशकश करने का कोई मतलब नहीं दिखता।
एबीसी विश्लेषण नियम
- एक संकेतक पर एबीसी विश्लेषण करना आवश्यक है जिसे पैसे में मापा जा सकता है। यह राजस्व, लाभ, खरीद की राशि, प्राप्य (वह सब कुछ जो व्यवसाय पर बकाया है) या देय खाते (वह सब कुछ जो व्यवसाय पर बकाया है) हो सकता है। एबीसी विश्लेषण के सभी उद्देश्य संख्याओं से बंधे होने चाहिए: प्रत्येक उत्पाद या ग्राहक कितना राजस्व या लाभ लाता है, व्यवसाय प्रत्येक आपूर्तिकर्ता से कितना कमाता है या हम प्रत्येक आपूर्तिकर्ता से कितना खरीदते हैं, प्रत्येक देनदार पर कितनी प्राप्य राशि लटकी हुई है, कितना व्यवसाय प्रत्येक लेनदार का ऋणी है।
- एबीसी विश्लेषण की वस्तुएं व्यक्तिगत सामान या सामान के समूह, ग्राहक आधार, आपूर्तिकर्ता आधार, देनदार आधार, लेनदार आधार हो सकती हैं।
- एबीसी विश्लेषण एक दिशा की सीमाओं के भीतर किया जाता है। जब कोई व्यवसाय एक ही समय में कार, पार्ट्स और मरम्मत कार बेचता है, तो ये तीन अलग-अलग दिशाएँ हैं। कारों और स्पेयर पार्ट्स को एक प्लेट में लाने का कोई मतलब नहीं है। ये विभिन्न मूल्य श्रेणियों और उपभोग की आवृत्ति के सामान हैं: हम हर कुछ वर्षों में कार बदलते हैं, और हम कारों के लिए स्पेयर पार्ट्स बहुत अधिक बार खरीदते हैं। एबीसी विश्लेषण की वस्तुओं में तुलनीय पैरामीटर होने चाहिए।
- आमतौर पर एबीसी विश्लेषण व्यवसाय को समायोजित करने के लिए किया जाता है। ऐसे मामलों में, इसे वर्ष में एक बार किया जाता है, और डेटा त्रैमासिक अद्यतन किया जाता है। लेकिन यदि लक्ष्य औसत जांच बढ़ाना है, तो आप महीने में एक बार एबीसी विश्लेषण लागू कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण आपको यह देखने की अनुमति देगा कि समूहों और श्रेणियों के बीच मुनाफे के वितरण में प्रबंधन निर्णय कैसे परिलक्षित होते हैं।
निष्कर्ष
एबीसी विश्लेषण एक उपकरण है जिसके साथ आप माल, ग्राहकों, देनदारों और लेनदारों को नेताओं, औसत और बाहरी लोगों में क्रमबद्ध कर सकते हैं। पता लगाएँ कि आप किस पर और किस चीज़ पर सबसे अधिक कमाते हैं, किस चीज़ पर और किसे आसानी से मना कर सकते हैं, किस पर सबसे अधिक कर्ज़दार हैं और आप किस पर कर्ज़दार हैं।
हम लेख को उपविषयों में विभाजित करते हैं:
यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि दूसरा और तीसरा चरण रचनात्मक है। आपको यह नहीं सोचना चाहिए कि मानक समाधान आपके कार्य के लिए सबसे उपयुक्त है। विभिन्न कारकों के अनुसार विभिन्न वस्तुओं का प्रयोग, विश्लेषण करना आवश्यक है, तभी एबीसी विश्लेषण निर्णय लेने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन जाएगा। उदाहरण के लिए, अधिकांश लोग, स्टॉक का प्रबंधन करते हुए, एक वस्तु (वर्गीकरण वस्तु) और एक कारक (बिक्री की मात्रा) के लिए एबीसी विश्लेषण करते हैं, जबकि हमारे उदाहरण में, विश्लेषण की कई वस्तुओं और कारकों का संकेत दिया जाता है। जाहिर है, बहुभिन्नरूपी विश्लेषण आपको अधिक सूचित निर्णय लेने की अनुमति देगा।
चौथा चरण विश्लेषण के लिए सूचना सरणी का निर्माण है। आधुनिक सूचना प्रणालियाँ सूचनाओं की आवश्यक सारणी को आसानी से बनाना संभव बनाती हैं और यहाँ तक कि सभी बाद की कार्रवाइयों को स्वचालित रूप से निष्पादित करना भी संभव बनाती हैं, बेशक, प्रोग्रामर की मदद के बिना नहीं। हालाँकि, इस स्तर पर भी, कठिनाइयों का सामना करना पड़ सकता है, उदाहरण के लिए: विश्लेषण के लिए डेटा के समय अंतराल का निर्धारण, मामलों की वास्तविक स्थिति के साथ डेटा असंगतता (उदाहरण के लिए, कमी के परिणामस्वरूप किसी स्थिति के लिए बिक्री की कमी), वगैरह।
पांचवें और छठे चरण में, समग्र परिणाम में प्रत्येक वस्तु के योगदान का आकलन किया जाता है, वस्तुओं को चयनित कारक के अवरोही क्रम में क्रमबद्ध किया जाता है, साथ ही कुल संख्या में वस्तुओं के हिस्से के संचयी कुल की गणना की जाती है। प्रतिशत (इसके बाद संक्षेप में डीओ - वस्तुओं का हिस्सा) और समग्र परिणाम में इन वस्तुओं का योगदान प्रतिशत के रूप में (इसके बाद बीपी के रूप में संदर्भित - परिणाम में योगदान)। ये सरल अंकगणितीय संक्रियाएँ हैं जिनमें कोई कठिनाई उत्पन्न नहीं हो सकती।
तालिका 1. समूहों के चयन के लिए प्रारंभिक डेटा
अगला कदम विश्लेषण की वस्तुओं को समूहों में विभाजित करना है। समूहों का चयन करने की कई विधियाँ हैं, उनमें से कुछ इस प्रकार हैं:
- अनुभवजन्य,
- योग विधि,
– विभेदक विधि,
– बहुभुज विधि,
– स्पर्शरेखा विधि,
- लूप विधि.
अनुभवजन्य विधि में पिछले अध्ययनों के औसत परिणामों के आधार पर वस्तुओं को समूहों में विभाजित करना शामिल है। सबसे आम विकल्प में निम्नलिखित सीमाएँ शामिल हैं: वीआरए - 80% और वीआरवी - 95%। फिर DOA और DOV के संगत मान पाए जाते हैं (तालिका 2)। हमारे उदाहरण में, समूह ए और बी की सीमा में बीपीए का मान है - 80.01%, डीओए - 17.33%; समूह बी और सी की सीमा पर वीआरवी का मान 95%, डोव - 43.26% है।
तालिका 2. अनुभवजन्य विधि
अनुभवजन्य पद्धति के अन्य वेरिएंट का उपयोग किया जा सकता है, जिसमें विश्लेषण की वस्तुओं की संख्या के आधार पर अधिक समूहों में विभाजन शामिल है (उदाहरण के लिए, वीआरए - 80%, वीआरवी - 95%, वीआरसी - 99%; वीआरए - 50%, वीआरवी - 80 %, वीआरसी - 95%, वीआरवी 99%, आदि)। विधि का लाभ इसकी सादगी में निहित है, और नुकसान यह है कि समूहों की पहचान करने के लिए उपयोग किए जाने वाले औसत मूल्य हमेशा एक विशिष्ट स्थिति के अनुरूप नहीं होते हैं। शास्त्रीय अनुपात के अनुसार, 20% वस्तुओं को 80% परिणाम प्रदान करना चाहिए। यह हमारे उदाहरण में नहीं देखा गया है. इस संबंध में निम्नलिखित विधि अधिक लचीली है।
योग विधि में डीओ और बीपी के योग के अनुसार समूहों का आवंटन शामिल है: समूह ए और बी की सीमा उस बिंदु पर स्थित होगी जहां डीओए और बीआरए का योग 100% के बराबर होगा; और समूह बी और सी की सीमा - जहां डीओवी और डब्लूआरटी का योग 145% (तालिका 3) के बराबर होगा। हमारे उदाहरण में, समूह ए और बी की सीमा में बीपीए का मान है - 81.37%, डीओए - 18.62%; समूह बी और सी की सीमा पर आरवीवी - 96.37%, डीओवी - 48.65% का मान है। अनुभवजन्य पद्धति की तुलना में इस पद्धति का लाभ इसका लचीलापन है, इसलिए इसके परिणाम विशिष्ट स्थिति को बेहतर ढंग से दर्शाते हैं।
तालिका 3. योग विधि
विभेदक विधि सभी वस्तुओं के लिए कारक के औसत मूल्य पर आधारित है। वे वस्तुएँ जिनके लिए कारक का मान सभी वस्तुओं के लिए कारक के औसत मान से 6 गुना या अधिक है, समूह ए से संबंधित हैं। समूह सी में वे वस्तुएँ शामिल हैं जिनके लिए कारक का मान 2 या अधिक गुना कम है सभी वस्तुओं के लिए कारक के औसत मूल्य से अधिक। शेष वस्तुएँ समूह बी से संबंधित हैं। ये सबसे सामान्य गुणांक हैं, अन्य विकल्प भी हैं। व्यवहार में, विभेदक विधि एक बहुत छोटा समूह ए (बीपीए - 40-50% के भीतर, डीओए - 5% से कम) और एक बड़ा समूह सी देती है। हमारे उदाहरण में, कारक का औसत मूल्य 4998 है। परिणामस्वरूप , समूह ए और बी की सीमा में बीपीए का मान है - 46.97%, डीओए - 3.06%; समूह बी और सी की सीमा का मान डब्लूआरटी - 90.73%, डीओवी - 31.93% (तालिका 4) है। जाहिर है, परिणाम अन्य तरीकों से प्राप्त परिणामों से बहुत अलग हैं।
तालिका 4. विभेदक विधि
इस पद्धति का नुकसान गुणांक के चुनाव में अनिश्चितता है, जिसके कारण अक्सर गलत परिणाम आते हैं। ऐसे मामले हैं जब विश्लेषण की गई वस्तुओं में से समूह ए को अलग करना आम तौर पर असंभव होता है। विधि का लाभ सादगी है, हालांकि, कमियों की पृष्ठभूमि के खिलाफ, इसे न्यूनतम कर दिया गया है। इस संबंध में, व्यवहार में विभेदक पद्धति का अनुप्रयोग सीमित है।
बहुभुज विधि का सार इस प्रकार है। बहुभुज का एक हिस्सा एबीसी विश्लेषण वक्र (तालिका 1 के डीओ और वीआर - कॉलम ई और एफ के आधार पर) में अंकित किया गया है ताकि वक्र और बहुभुज के बीच का क्षेत्र न्यूनतम हो (चित्र 1)। इस विधि द्वारा दिए गए परिणाम विभेदक विधि के परिणामों के समान हैं: बहुत छोटा समूह ए और बड़ा समूह सी। इस संबंध में, और इसकी जटिलता के कारण, इस लेख में बहुभुज विधि पर अधिक विस्तार से विचार नहीं किया जाएगा।
बहुभुज विधि
स्पर्शरेखा विधि (वी.एस. लुकिंस्की द्वारा प्रस्तावित) में एबीसी विश्लेषण वक्र (छवि 2) के स्पर्शरेखा का उपयोग करके विश्लेषण की वस्तुओं को समूहों में विभाजित करना शामिल है। आइए चार्ट की शुरुआत और अंत को एक सीधी रेखा ओके से जोड़ें, फिर एबीसी-विश्लेषण वक्र पर ओके के समानांतर एक स्पर्शरेखा खींचें। स्पर्शरेखा बिंदु M, समूह A और B को अलग करता है। अब बिंदु M और K को जोड़ते हैं और MC के समानांतर ABC विश्लेषण वक्र पर एक स्पर्शरेखा खींचते हैं। संपर्क बिंदु N, समूह B और C को अलग करता है। हमारे उदाहरण में, समूह A और B की सीमा का मान BPA - 82.39%, DOA - 19.66% है; समूह B और C की सीमा का मान RTW 96.19%, DOV - 47.85% है। यदि आवश्यक हो, तो आप स्पर्शरेखाओं द्वारा विभाजन जारी रख सकते हैं और अधिक समूह प्राप्त कर सकते हैं। विधि का लाभ इसकी लचीलापन, सरलता और स्पष्टता है।
स्पर्शरेखा विधि
यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि स्पर्शरेखा विधि का उपयोग XYZ विश्लेषण में समूहों का चयन करने के लिए भी किया जा सकता है।
XYZ विश्लेषण में स्पर्शरेखा विधि
लूप विधि (गडज़िन्स्की ए.एम. द्वारा विकसित) में एबीसी विश्लेषण वक्र की वक्रता में तेज बदलाव के क्षेत्रों में समूहों की सीमाओं का निर्धारण करना शामिल है। एबीसी वक्र के प्रत्येक बिंदु पर एक निश्चित लंबाई के सामान्य जी (स्पर्शरेखा के लंबवत) को बहाल करना आवश्यक है (चित्र 4)। सामान्य को ABC वक्र के दाईं ओर इंगित करना चाहिए। सामान्य का अंत एक लूप को रेखांकित करेगा: जबकि स्पर्शरेखा वक्रता त्रिज्या (ग्राफ का प्रारंभिक भाग, समूह ए) के बड़े मूल्यों वाले क्षेत्र पर स्लाइड करती है, सामान्य का अंत ऊपर और ऊपर उठेगा सही; जिस समय स्पर्शरेखा वक्रता त्रिज्या के छोटे मानों के साथ ग्राफ के मध्य भाग में प्रवेश करती है, सामान्य के अंत की गति की दिशा विपरीत - नीचे और बाईं ओर बदल जाती है; स्पर्शरेखा एबीसी वक्र के अंतिम सीधे खंड तक पहुंचने के बाद, सामान्य का अंत फिर से गति की दिशा को विपरीत में बदल देता है। इस प्रकार, सामान्य का अंत एक लूप को रेखांकित करता है, और एबीसी विश्लेषण वक्र के बिंदु, सामान्य के अंत की गति की दिशा में परिवर्तन के क्षण के अनुरूप, वक्र को समूह ए, बी और सी में विभाजित करते हैं।
लूप विधि
पहली नज़र में, विधि का विवरण जटिल लग सकता है, लेकिन एक्सेल में इसे लागू करना बहुत आसान है (तालिका 5)।
तालिका 5. एक्सेल में लूप विधि का कार्यान्वयन
लूप का स्कैटर आरेख कॉलम I और J (चित्र 5) पर बनाया गया है। स्पर्शरेखा (स्तंभ एच) पर अभिलंब की लंबाई निर्धारित करने में कुछ कठिनाई हो सकती है। सामान्य मान OX स्केल की इकाइयों में निर्दिष्ट होता है (यह 20 से 200 तक होता है) और कई पुनरावृत्तियों द्वारा निर्धारित किया जाता है। यदि सामान्य की लंबाई बहुत बड़ी या बहुत छोटी है, तो ग्राफ़ पर कोई लूप नहीं होगा। सामान्य की लंबाई का चयन करने की प्रक्रिया में, उस अंतराल को ढूंढना आवश्यक है जिस पर समूह ए, बी और सी के बीच की सीमाएं नहीं बदलती हैं। सेल एच 3 में मान बदलकर, हम विभक्ति बिंदुओं के निर्देशांक पाते हैं कॉलम I और J और रंग के साथ इन मानों वाली कोशिकाओं का चयन करें, जैसे ही सामान्य की लंबाई बदलने पर विभक्ति बिंदुओं के निर्देशांक एक ही स्थान पर रहेंगे (रंग में हाइलाइट की गई कोशिकाओं में), समस्या हल हो गई है . सामान्य की लंबाई में और वृद्धि, अंततः इस तथ्य को जन्म देगी कि सीमाएं फिर से बदलना शुरू हो जाएंगी। इन मानों को समूह ए, बी और सी का चयन करने के लिए लिया जाना चाहिए। हमारे उदाहरण में, सामान्य की वांछित लंबाई 52 से 59 तक है। समूह ए और बी की सीमा में बीपीए का मान है - 75.03% , डीओए - 13.43%; समूह बी और सी की सीमा में आरआरडब्ल्यू - 93.23%, डीओवी - 37.80% का मान है। इस विधि का नुकसान सरल तरीकों की तुलना में इसकी जटिलता और अस्पष्टता है।
एबीसी विश्लेषण लूप
इस प्रकार, व्यावहारिक उपयोग के लिए स्पर्शरेखा विधि और योग विधि सबसे अधिक रुचिकर हैं, जिनमें से प्रत्येक के अपने फायदे हैं। सभी वस्तुओं को सभी चयनित कारकों के अनुसार समूहों में विभाजित करने के बाद, विश्लेषण के परिणामों की व्याख्या की जाती है और इसके आधार पर, पहले चरण में निर्धारित समस्या को हल करने के लिए कार्रवाई की जाती है।
बहुत से लोग सोचते हैं कि एबीसी विश्लेषण उनकी स्थिति के लिए काम नहीं करता है और ऊपर वर्णित विधि को विफल मानते हैं। कई नौसिखिया तर्कशास्त्री और प्रबंधक एक ही गलती करते हैं - वे एबीसी विश्लेषण को एक रणनीति के रूप में देखते हैं, न कि एक उपकरण के रूप में, नियंत्रण वस्तुओं को वर्गीकृत करने की एक विधि के रूप में। किसी उपकरण का उपयोग केवल सही समय पर, सही स्थान पर और किसी विशिष्ट उद्देश्य के लिए ही किया जा सकता है। कोई व्यक्ति कील ठोंकने या अखरोट तोड़ने के लिए हथौड़ा उठाता है, सिर्फ इसलिए नहीं कि यह एक अच्छी और जरूरी चीज है। उसी तरह, हम एबीसी विश्लेषण को अपनाते हैं जब हमें सैकड़ों या हजारों वस्तुओं (स्टॉक, ग्राहक, आपूर्तिकर्ता, वितरण चैनल इत्यादि) को ऐसे समूहों में विभाजित करने की आवश्यकता होती है जिन्हें सामान्य सिद्धांतों के अनुसार प्रबंधित किया जा सकता है। और वर्गीकरण के लिए आगे बढ़ने से पहले, हमें कई प्रश्नों का उत्तर देना होगा।
हम क्या विश्लेषण करते हैं?
सबसे पहले, विश्लेषण की वस्तुओं को परिभाषित करना बहुत महत्वपूर्ण है। एक सरल उदाहरण. कंपनी कपड़े बेचती है. इस रेंज में सूट, फैशन आइटम और ब्रांडेड आइटम शामिल हैं। वास्तव में, ये तीन अलग-अलग बाज़ार हैं। कंपनी के लिए कौन अधिक महत्वपूर्ण है? शायद मुख्य चीज़ वेशभूषा है, और बाकी सब कुछ "मात्रा के लिए" है? यह रणनीति का मामला है. लेकिन अगर हम सभी उत्पादों की लाभप्रदता का एक साथ विश्लेषण करें, तो यह स्पष्ट हो सकता है कि केवल ब्रांड ही समूह ए में होंगे। इसलिए, इस तरह के विश्लेषण के परिणामों के अनुसार, वर्गीकरण और इन्वेंट्री प्रबंधन में विषमता पर बहुत कम ध्यान दिया जाएगा। ऐसा होने से रोकने के लिए, जाहिर है, उत्पादों के पूरे द्रव्यमान को प्रकारों में विभाजित किया जाना चाहिए और प्रत्येक के लिए एबीसी अलग से किया जाना चाहिए। और फिर प्रत्येक बाज़ार के लिए तीन समूह ए होंगे। इसके अलावा, सूट सस्ते, महंगे और औसत हो सकते हैं - अगर कंपनी किसी एक सेगमेंट पर ध्यान केंद्रित करने की योजना बना रही है तो उन्हें संभवतः "एक टोकरी में" मिश्रित नहीं किया जाना चाहिए। और फिर प्रत्येक बाजार के प्रत्येक खंड में पहले से ही नौ समूह ए, बी और सी हैं।
वस्तुओं को समूहों में संयोजित करने के अनुसार सही विशेषताओं का चयन करना भी उतना ही महत्वपूर्ण है। ताकि यह उस तरह से काम न करे जैसा कि एक कंपनी में होता है (यह सेमिनार के प्रतिभागियों द्वारा भी बताया गया था): मासिक रूप से वे लागत के आधार पर माल का विश्लेषण करते हैं और, परिणामों के आधार पर ... उन्हें गोदाम में पुनर्व्यवस्थित करते हैं। शायद वहां स्वीकृति/शिपमेंट की तीव्रता कीमतों पर निर्भर करती है, मांग पर नहीं? या लोगों को समझ नहीं आता कि किस तरह का विश्लेषण किसलिए किया जाता है?
एक ही सामान के लिए, विभिन्न उद्देश्यों के लिए अलग-अलग विशेषताओं के अनुसार, एबीसी विश्लेषण को 4-5 बार करना अक्सर आवश्यक होता है। उदाहरण के लिए, एक वर्गीकरण का चयन करने के लिए - लागत के आधार पर, एक गोदाम में माल का प्रबंधन करने के लिए - बिक्री द्वारा (गोदाम लेखा इकाइयों या माप की इकाइयों में), वित्तपोषण प्राथमिकताओं को निर्धारित करने के लिए - माल की प्रति इकाई लाभ द्वारा, आदि। और एक ही समय में, एक ही उत्पाद विभिन्न विश्लेषणों के परिणामों के अनुसार विभिन्न वर्गों में हो सकता है।
क्या वे नये की खाल फाड़ देते हैं?
एक महत्वपूर्ण प्रश्न - एक नए उत्पाद को इन्वेंट्री प्रबंधन के किस वर्ग के लिए जिम्मेदार ठहराया जाना चाहिए, जिसे अभी बाजार में पेश किया जा रहा है? यदि आप इसे केवल सूची में जोड़ते हैं और सामान्य आधार पर बिक्री का विश्लेषण करते हैं। मान लीजिए कि आप यह विश्लेषण प्रत्येक माह की शुरुआत में करते हैं, और नया उत्पाद 20 तारीख को सामने आता है। निश्चित रूप से, बिक्री की संख्या के मामले में, यह इस महीने खो जाएगा और समूह सी में समाप्त हो जाएगा। तो, भविष्य में आप इस पर ज्यादा ध्यान नहीं देंगे, गोदाम में और ट्रेडिंग शेल्फ पर उपलब्धता की लगातार निगरानी करेंगे? सीधे शब्दों में कहें तो नए उत्पाद को भविष्य में खुद को साबित करने के मौके से वंचित कर दें। क्या फिर उन्होंने इसे बाज़ार में लाने की कोशिश की?
जाहिर है, समूह बी या सी में वर्गीकरण की नई वस्तुएं नहीं होनी चाहिए। इसलिए, सबसे पहले उन्हें "सामान्य प्रतियोगिता" में भाग नहीं लेना चाहिए। प्रत्येक व्यवसाय के लिए बाजार में सामान लाने के लिए एक शब्द की अवधारणा होती है: कुछ एक महीने में काफी प्रसिद्ध हो जाते हैं, कुछ तीन में, और एक साल में तीसरा। और इस अवधि के लिए, उत्पाद के संबंध में, "सर्वाधिक पसंदीदा राष्ट्र नीति" लागू की जाती है। उसे, एक छोटे बच्चे की तरह, "हाथ से" उपभोक्ता के पास लाया जाना चाहिए। व्यवहार में, इसका मतलब यह है कि किसी नए उत्पाद को बाजार में लाने के लिए आवश्यक अवधि के लिए, इसके लिए एक स्थगन घोषित किया जाता है - यह स्वचालित रूप से समूह ए को सौंपा जाता है और "वे इससे अपनी आँखें नहीं हटाते हैं।" और केवल स्थापित अवधि के अंत में, नवीनता को विश्लेषण के लिए सामान्य सूचियों में शामिल किया जाता है।
एबीसी स्वचालित होने पर भी ऐसा करना आसान है। लेखांकन कार्यक्रम में, एक निश्चित इन्वेंट्री प्रबंधन वर्ग को एक आइटम को आवधिक विशेषता के रूप में सौंपा जाता है, अर्थात। दिनांक दर्ज किया गया है. इसकी तुलना विश्लेषण की तारीख से की जाती है, और यदि "दूरी" उत्पाद के बाजार में प्रवेश करने के समय से कम है, तो उत्पाद और उसकी सभी बिक्री को विश्लेषण से बाहर रखा जाता है। इस प्रकार, आप उत्पाद को जीवन का अधिकार देते हैं, टेकऑफ़ पर इसे शूट न करें।
हम विश्लेषण कब करते हैं?
यह बिल्कुल स्पष्ट है कि वस्तुओं का कोई भी विश्लेषण और समूहों में विभाजन केवल आंकड़ों के आधार पर ही संभव है। इस बाज़ार में बिक्री अनुभव के बिना व्यवसाय शुरू करने पर क्या यह तय करना संभव है कि आप किसमें अधिक सफल होंगे? आख़िरकार, एक ही उत्पाद एक कंपनी के लिए समूह ए में और दूसरी कंपनी के लिए सी में हो सकता है, अगर उसका फोकस अलग हो। एक कंपनी के पास अपने वर्गीकरण में 80% उपकरण और 20% स्पेयर पार्ट्स हैं, जबकि दूसरे के पास बिल्कुल विपरीत है, हालांकि एक बार उन्होंने उसी तरह काम करना शुरू कर दिया था। यह रणनीति और विशेषज्ञता का मामला है। और एबीसी करने से पहले, आपको यह समझने की ज़रूरत है कि कंपनी इन्वेंट्री, ग्राहकों, आपूर्तिकर्ताओं के साथ कैसा व्यवहार करती है, वह किन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करती है। प्रत्येक उत्पाद के लिए "खेल के नियम" इस पर निर्भर करते हैं।
लेकिन एक विकसित व्यवसाय में भी, आप उत्पादों को "जब आपके मन में आए" रेटिंग नहीं दे सकते। विशेष रूप से यदि बिक्री में समय-समय पर उतार-चढ़ाव, उछाल/गिरावट होती है - उदाहरण के लिए, मौसमी। उदाहरण के लिए, कुछ कंपनियाँ हर छह महीने में नियमित रूप से एबीसी विश्लेषण करती हैं। और वे पिछली छमाही के परिणामों के आधार पर अगली छमाही के लिए बिक्री की योजना बनाते हैं। और यह पता चला कि आइसक्रीम, जो सर्दियों में नहीं बेची जाती थी, हम गर्मियों में नहीं ले जाएंगे!
जाहिर है, पूरे चक्र के लिए बिक्री का विश्लेषण करना अधिक सही होगा - मान लीजिए, एक वर्ष, 1 जनवरी से 31 दिसंबर तक। या पिछले आंकड़ों के अनुसार ऑफ-सीज़न और सीज़न लें और बाहरी वातावरण में परिवर्तनों को ध्यान में रखते हुए, इस अनुपात (लेकिन पूर्ण मूल्य नहीं!) को भविष्य में स्थानांतरित करें।
और यदि एक वर्ष में दो शिखर (मौसम) हों, और पहले और दूसरे की अवधि अलग-अलग हो? फिर वर्ष के लिए विश्लेषण केवल सामान्य प्रवृत्ति की पहचान करने में मदद करेगा, और अधिक विस्तृत योजना के लिए इसे एक शिखर के लिए, दूसरे के लिए और ऑफ-सीजन में ले जाना आवश्यक है। और स्पष्ट रूप से समझें कि क्या एक उछाल का रुझान दूसरे के साथ मेल खाता है। उदाहरण के लिए, निर्माण व्यवसाय में, वसंत और शरद ऋतु में बिक्री में उल्लेखनीय वृद्धि होती है। लेकिन पहले मामले में, मुख्य रूप से ईंट और सीमेंट बेचे जाते हैं, और दूसरे में - परिष्करण सामग्री। जाहिर है, वसंत विश्लेषण के परिणामों के आधार पर शरद ऋतु अवधि के लिए कमोडिटी नीति विकसित करना एक गलती होगी।
और यह पता चला है कि एबीसी तब नहीं किया जाना चाहिए जब उन्होंने बस यह निर्णय लिया कि यह आवश्यक था, बल्कि पिछले अवधियों से एक सादृश्य लेने के लिए, यह महसूस करते हुए कि इतिहास को भविष्य में स्थानांतरित किया जाएगा।
सिर्फ आँकड़े नहीं
जैसे ही अवधि n समाप्त होती है, आप इसके परिणाम जोड़ते हैं, पिछली अवधि (n-1) की सादृश्यता लेते हैं और प्रवृत्ति में वृद्धि / कमी की दर निर्धारित करते हैं: t "= tn / tn-1। और अनुपात समायोजित करें इस संख्या (t") से दूसरे सीज़न का। इसके लिए धन्यवाद, आप अनुमान लगा सकते हैं कि उत्पाद अगले सीज़न में कैसा व्यवहार करेगा और तदनुसार अपने कार्यों को समायोजित कर सकता है।
यदि, उदाहरण के लिए, इस अवधि में कोई उत्पाद श्रेणी बी में था, लेकिन प्रवृत्ति रेखा तेजी से ऊपर जाती है (यानी, बिक्री तेजी से बढ़ रही है), तो शायद इस पर अधिक ध्यान देना उचित है? शायद आपके पास एक नया विक्रेता (दुकान) है जो इस उत्पाद को अच्छी तरह से बेचना जानता है। और यदि आप समय पर पुनः स्टॉक नहीं करते हैं, तो बिक्री नहीं बढ़ेगी और उत्पाद कभी भी शीर्ष श्रेणी में नहीं जाएगा। और केवल इसलिए कि खेल के नियम वास्तविक स्थिति को ध्यान में रखे बिना, पिछले मॉडल के अनुसार विकसित किए गए हैं।
समूहों के बीच माल का स्थानांतरण
हम एक बार फिर दोहराते हैं कि एबीसी विश्लेषण केवल एक वर्गीकरण पद्धति है जो आपको सक्रिय वर्गीकरण को समूहों में विभाजित करने की अनुमति देती है, जिनमें से प्रत्येक के लिए अपनी प्रबंधन रणनीति विकसित की जाती है। ये रणनीतियाँ, सबसे पहले, सेवा के स्तर में भिन्न होती हैं: श्रेणी ए के लिए यह 100% हो सकती है, बी के लिए - 95, और सी के लिए - उदाहरण के लिए, 90%। लेकिन यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि यह सक्रिय वर्गीकरण है जिसका विश्लेषण किया जाता है, जिसे सीधे लॉजिस्टिक्स द्वारा नियंत्रित किया जाता है। दरअसल, प्रत्येक कंपनी में तथाकथित कस्टम आइटम होते हैं जिन्हें हर समय गोदाम में नहीं रखा जाता है, बल्कि एक विशिष्ट ऑर्डर के तहत लाया जाता है। आपको उन्हें एबीसी विश्लेषण में शामिल नहीं करना चाहिए, क्योंकि एक यादृच्छिक बिक्री (यदि यह, मान लीजिए, एक बड़ा अनुबंध है) पूरी तस्वीर बदल सकती है। यह उत्पाद तुरंत समूह ए में फट जाएगा और बाकी सब कुछ कूड़ेदान में चला जाएगा। लेकिन क्या अगली अवधि में भी वैसी ही बिक्री होगी? ऐसी विकृतियों से बचने के लिए, समूह ए, बी और सी को छोड़कर, अतिरिक्त खंड में कस्टम स्थितियों को स्पष्ट रूप से अलग करना आवश्यक है, और विश्लेषण में उन्हें ध्यान में नहीं रखना चाहिए।
एक और विशेष खंड - "मृत" स्टॉक. ये या तो नैतिक रूप से अप्रचलित हैं और अब निर्माता द्वारा उत्पादित नहीं किए जाते हैं, या जिन्हें हम नहीं जानते कि सफलतापूर्वक कैसे बेचा जाए। वे एबीसी से भी बाहर हो जाते हैं क्योंकि वे बेचते नहीं हैं। हालांकि हकीकत में ये गोदाम में मौजूद हैं. "कब्रिस्तान में" क्या भेजना है यह रणनीति का विषय है। उदाहरण के लिए, कुछ बिंदु पर हम स्वयं निर्णय लेते हैं कि श्रेणी सी की अंतिम एन स्थिति, जिसकी बिक्री में गिरावट जारी है, "हमारे खातों से निकाल ली गई है" - हम आयात करना बंद कर देते हैं और केवल बाकी को बेचते हैं। "वन अर्दली" के रूप में, हम गिट्टी की अपनी सक्रिय सीमा को साफ़ करते हैं।
परिणामस्वरूप, हमारे पास वस्तुओं के पांच समूह हैं, जिनके बीच निरंतर प्रवासन होता है। एक नया उत्पाद पेश किया जाता है, जो "परीक्षण अवधि" के लिए स्वचालित रूप से समूह ए में शामिल हो जाता है। लेकिन इस समूह की कुछ निश्चित - वित्तीय या मात्रा - सीमाएँ हैं। इसका मतलब यह है कि जिस समय कोई नया उत्पाद (या उत्पाद) सामने आता है, कुछ अन्य उत्पाद (या उत्पाद) को बी में और क्रमिक रूप से सी में और कस्टम वाले में डाल दिया जाता है (यदि प्रबंधक इस निष्कर्ष पर पहुंचता है कि एक के लिए या वर्ष में दो बिक्री, यह गोदाम में निरंतर स्टॉक रखने के लायक नहीं है) या "मृत"।
लेकिन रिवर्स माइग्रेशन भी संभव है - कस्टम-निर्मित सामान से सक्रिय वर्गीकरण में जा सकते हैं। इसे रणनीति जैसे शब्द से भी परिभाषित किया जाता है: प्रबंधन यह निर्धारित करता है कि किस मात्रा और ऑर्डर की आवृत्ति पर स्टॉक बनाना और बनाए रखना उचित है - उदाहरण के लिए, यदि 20 ग्राहक प्रति माह 100 हजार रूबल की राशि में किसी उत्पाद में रुचि रखते हैं।
इस प्रकार, हमें सक्रिय प्रबंधन (चाहे ग्राहक, स्टॉक), प्रकृति में माल का संचलन: जन्म, विकास विकल्प, संभावनाएं और एक "कब्रिस्तान" की एक प्रणाली मिलती है। और इस प्रणाली को प्राकृतिक चयन के सिद्धांतों के अनुसार अद्यतन करने का हमेशा अवसर होता है - जो अधिक बढ़ गया है वह कमजोर को गोदाम से बाहर धकेल देता है, जबकि (सक्रिय) गोदाम में वृद्धि नहीं होती है। नया उत्पाद अप्रचलित उत्पाद को मृत या अतिरिक्त स्थिति में धकेल देता है, और सक्रिय पदों की संख्या वही रहती है।
यदि समूह ए, बी और सी को सख्ती से तय किया जाता है, तो "ताजा रक्त" का प्रवाह "कचरा" के पैरों के नीचे आने से बाधित होता है, और कोई भी विश्लेषण इस डंप में चीजों को व्यवस्थित करने में मदद नहीं करेगा।
संयोग का प्रभाव
उसी तरह, XYZ द्वारा कोई कठोर वर्गीकरण नहीं किया जा सकता है - किसी उत्पाद के व्यवहार को कम करके आंकने की संभावना बहुत अधिक है, इसे बिक्री समय श्रृंखला से "खींचना"।
सबसे पहले, मैं संकेतकों की स्थिरता का विश्लेषण करने के लिए संख्या 6 में लेख के लेखक द्वारा प्रस्तावित भिन्नता के गुणांक की गणना के लिए सूत्र पर लौटना चाहूंगा:
X i-वें अवधि के लिए मूल्यांकन की गई वस्तु के लिए पैरामीटर का मान है, xav विश्लेषण की मूल्यांकन की गई वस्तु के लिए पैरामीटर का औसत मूल्य है, n अवधि की संख्या है।
हालाँकि, यह सूत्र कई पाठ्यपुस्तकों द्वारा प्रस्तुत किया गया है, हालांकि, यह निर्दिष्ट किए बिना कि यह केवल सामान्य आबादी के साथ काम करते समय ही पर्याप्त रूप से "आधिकारिक" है। लेकिन XYZ विश्लेषण आमतौर पर नमूना आधार पर किया जाता है। हमने उत्पाद को प्रवाह से बाहर निकाला और ठीक इसी समय अवधि में उसे औसत से जोड़ा। इसका मतलब यह है कि भिन्नता के गुणांक की गणना में शून्य से एक डिग्री की स्वतंत्रता दिखाई देनी चाहिए:
नमूने के साथ काम करते समय इस माइनस (अंश के हर में) की अनुपस्थिति से परिणाम में 3% से 6% तक उतार-चढ़ाव होता है। तो, उत्पाद गलत श्रेणी में आ सकता है।
हमें यह भी नहीं भूलना चाहिए कि, सांख्यिकी के बुनियादी नियमों के अनुसार, नमूने में कम से कम 30 मान होने चाहिए: जितने अधिक होंगे, पैटर्न का उतना ही बेहतर पता लगाया जा सकता है। साथ ही, जितनी अधिक अवधि आप लेते हैं, उतना अधिक आप पैटर्न का प्रभाव देते हैं, प्रवृत्ति रेखा पर ध्यान केंद्रित करते हैं, न कि औसत के आसपास उतार-चढ़ाव पर। यहां भी, आपको बैठकर सबसे अच्छा विकल्प n - 30 दिन, 160 या एक वर्ष चुनना होगा।
आइए लंबी अवधि में बिक्री में उतार-चढ़ाव के चार विकल्पों पर नजर डालें, उदाहरण के लिए, एक वर्ष के लिए (चित्र 1, 2, 3 और 4)। सहमत हूँ, अगर हम पूरे ग्राफ़ के डेटा का विश्लेषण करें, पहली और दूसरी बिंदीदार रेखाओं के बीच और पहली और तीसरी के बीच, तो बहुत अलग निष्कर्ष निकाले जा सकते हैं। और केवल पर्याप्त लंबे समय में परिवर्तनों पर विचार करके ही, कोई प्रवृत्ति को ट्रैक कर सकता है, अर्थात। बिक्री की मात्रा (स्टॉक, व्यय, आदि) में लगातार ऊपर या नीचे की ओर रुझान।
दुर्भाग्य से, जब XYZ विश्लेषण यांत्रिक रूप से, कम समय अवधि के डेटा पर किया जाता है, तो एक उत्पाद जिसकी बिक्री लगातार बढ़ रही है, वह Z श्रेणी में आ सकता है। दरअसल, चित्र में दिए गए ग्राफ़ के अनुसार। 1 और 4, भिन्नता का गुणांक दिखाएगा कि बिक्री अस्थिर है, निरंतर उतार-चढ़ाव (परिवर्तन) के अधीन है। लेकिन इन परिवर्तनों में स्वयं कुछ नियमितताएँ होती हैं। और इसका पता लगाने के लिए, आपको अतिरिक्त विश्लेषण मानदंड पेश करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, ऑटोसहसंबंध गुणांक, जो हमें यह पता लगाने की अनुमति देता है कि समय के साथ हमारा डेटा यादृच्छिक है, स्थिर है, या एक निश्चित प्रवृत्ति है।
यी - वर्तमान अवधि के लिए पैरामीटर मान,
यव - पैरामीटर का औसत मूल्य,
k - पारियों की संख्या।
यदि k=1, तो हम आज की बिक्री की तुलना पिछली अवधि से करते हैं, यदि k=2 - पिछले वर्ष से, इत्यादि।
एक सरल उदाहरण. एबीसी विश्लेषण करने से पहले, आपको यह जांचना चाहिए कि क्या किसी दिए गए उत्पाद की बिक्री में वृद्धि स्थिर है या यह एक बार की वृद्धि, एक अनुबंध है। कभी-कभी प्रबंधक शुरू से ही एकमुश्त बिक्री डेटा को अलग से ध्यान में रखने की कोशिश करते हैं, उदाहरण के लिए, संबंधित चालान में "टिक" लगाने के लिए। इस पद्धति को शायद ही विश्वसनीय कहा जा सकता है - यह मानवीय कारक पर बहुत अधिक निर्भर है: कोई अतिरिक्त चेकमार्क लगाएगा, जबकि कोई उनके बारे में पूरी तरह से भूल जाएगा। इसलिए, गणितीय तरीकों का उपयोग करना बेहतर है। वे आपको रुझान को लगभग सटीक रूप से ट्रैक करने की अनुमति देते हैं।
यदि, उदाहरण के लिए, k=1 के लिए, स्वसहसंबंध गुणांक एकता (~ 0.7–0.8) के करीब होगा, k=2 के लिए - 0.5 के करीब, k=3 - 0.3 के करीब होगा, और k=4 के लिए यह करीब आएगा शून्य, तो यह स्पष्ट रूप से कहा जा सकता है कि एक प्रवृत्ति घटक है - या तो कमी या वृद्धि, लेकिन नियमितता के अधीन। यादृच्छिक उछाल, यादृच्छिक बिक्री के लिए, यह मान तुरंत शून्य के बहुत करीब होगा, इसका नकारात्मक मूल्य भी हो सकता है। और हम तुरंत देखते हैं कि यह बिक्री यादृच्छिक है और इसे एबीसी विश्लेषण में शामिल करने का कोई मतलब नहीं है।
इसी प्रकार, ऋतु आने पर हम मौसमी का निर्धारण कर सकते हैं। समान स्वसहसंबंध गुणांक का उपयोग करना। किसी कारण से हर कोई उसके बारे में भूल जाता है।
बेशक, लंबे समय तक खुदरा खरीद और बड़े ऑर्डर के अलग-अलग रिकॉर्ड रखने, संबंधित आंकड़े बनाने और उनका विश्लेषण करने से समान परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं। बस एक ऐसे व्यक्ति को रखें जो हर चीज़ को ध्यान में रखे और उसका विश्लेषण करे। मेरे अनुभव के अनुसार, इसमें काफी समय लगता है - प्रत्येक आइटम के लिए लगभग 2 दिन। और यदि कंपनी के वर्गीकरण में उनमें से 10-15 हजार हैं, तो टिप्पणियाँ, जैसा कि वे कहते हैं, अतिश्योक्तिपूर्ण हैं। संभाव्य मॉडल का उपयोग करते समय, संबंधित गणना में 5-8 मिनट लगते हैं।
"प्रचलन हेतु भेजने" से पहले
लेकिन यह निर्धारित करने के बाद भी कि बिक्री में वृद्धि/कमी यादृच्छिक है या स्थायी, काम समाप्त नहीं माना जा सकता। यह देखा जाना बाकी है कि उत्पाद क्यों नहीं बेचा गया - क्या इसकी कोई मांग नहीं है या यह स्टॉक में ही नहीं था? यदि हमारे पास चित्र के समान बिक्री कार्यक्रम है। 4, तो यह स्पष्ट रूप से स्टॉक उपलब्धता अनुसूची के साथ तुलना करने लायक है। यदि बिक्री न होने की अवधि के दौरान उत्पाद उपलब्ध था, तो इसका मतलब है कि वास्तव में कोई मांग नहीं थी, और इस डेटा को विश्लेषण में ध्यान में रखा जा सकता है।
यदि सामान न हो तो कार्य और भी जटिल हो जाता है। ठीक है, यदि प्रबंधक कमी के आँकड़े रखते हैं और रिपोर्ट कर सकते हैं कि कितनी बार गायब वस्तु माँगी गई थी - तो आप बिक्री में शून्य को माँग से भर सकते हैं (यद्यपि माँग में देरी होने पर कुछ हद तक संदेह के साथ)। लेकिन अक्सर ऐसा कोई हिसाब-किताब नहीं होता और विश्लेषकों को पूर्वानुमान लगाना पड़ता है। इस "छेद" से गणना करना असंभव है: तथ्य यह है कि आपके स्टॉक विफल हो गए, यह उपभोग पैटर्न नहीं है, बल्कि इस पैटर्न पर आपके प्रभाव का परिणाम है।
इस प्रभाव की गहराई और ताकत की गणना गणितीय तरीकों से भी की जा सकती है। विशेष रूप से, सहसंबंध गुणांक का उपयोग करना, जिसका उपयोग विभिन्न विशेषताओं (हमारे मामले में, इन्वेंट्री और बिक्री) के बीच बातचीत की निकटता को मापने के लिए किया जाता है।
एक्स; य; - n वस्तुओं की विशेषताओं की अध्ययन की गई जोड़ी के मान (i = 1, 2, ..., n);
एक्सएसआर, यूएसआर। - x और y मानों की प्रत्येक श्रृंखला का अंकगणितीय माध्य।
Rxy मान -1 से 1 के बीच है। यह जितना बड़ा होगा, दोनों विशेषताओं के बीच संबंध उतना ही मजबूत होगा। यदि Rxy=0, तो कोई संबंध नहीं है, यदि नकारात्मक है - संकेतक विपरीत रूप से संबंधित हैं।
इन सभी गणनाओं के परिणामस्वरूप, यह पता चल सकता है कि सामान कम बेचा गया था, खरीदारों की गलती के कारण नहीं, जिन्होंने नहीं लिया, बल्कि विक्रेता की गलती के कारण, जिन्होंने बिक्री पर माल की उपलब्धता सुनिश्चित नहीं की। इसलिए, इससे पहले कि आप इसे अस्वीकार करें (इसे दूसरे या तीसरे स्थान पर ले जाएं), आपको यह पता लगाना चाहिए कि यदि यह उपलब्ध होता तो यह उत्पाद कैसे बेचा जाता - यानी। प्रवृत्ति घटक को ध्यान में रखते हुए एक उपयुक्त मॉडल बनाएं। आख़िरकार, भविष्य में उत्पाद का प्रबंधन करने के लिए एबीसी विश्लेषण किया जाता है। लॉजिस्टिक्स केवल वर्तमान घटनाओं का निर्धारण और विश्लेषण नहीं है, बल्कि पूर्वानुमान, पूर्वानुमान भी है।
क्या स्थिरता स्थिर है?
XYZ विश्लेषण करते समय कुछ शर्तों का भी पालन किया जाना चाहिए। विशेष रूप से, विवरण का स्तर यहां बहुत महत्वपूर्ण है: दिन, सप्ताह या महीने के अनुसार बिक्री की गणना करें। एक दुर्लभ वस्तु तीनों स्तरों पर श्रेणी X में आती है। उदाहरण के लिए, ब्रेड हर दिन बेची और खरीदी जाती है। यदि हम सप्ताहों के अनुसार इसकी बिक्री की स्थिरता का विश्लेषण करते हैं, तो यह एक्स श्रेणी में प्रवेश कर सकता है, और यदि दिनों के अनुसार, तो, सबसे अधिक संभावना है, वाई में, क्योंकि साप्ताहिक विस्फोट होते हैं, जब शुक्रवार से सभी के पास सप्ताहांत के लिए ओवरस्टॉक होता है, शनिवार को वे थोड़ा खरीदते हैं, और रविवार को शाम को वे अगले दिन के मार्जिन के साथ फिर से खरीदते हैं। महीनों के संदर्भ में, यह फिर से श्रेणी X हो सकता है।
विश्लेषण किस लिए है, इसके आधार पर विवरण का स्तर चुना जाता है। यदि इन्वेंट्री प्रबंधन के लिए, तो यह स्पष्ट है कि समय की ग्रैन्युलैरिटी ऑर्डर पूर्ति चक्र के बराबर होनी चाहिए। मान लीजिए कि अनुबंध के तहत डिलीवरी का समय एक महीना है - क्या इस मामले में दिन के हिसाब से XYZ विश्लेषण करना उचित है? - नहीं। लेकिन मासिक विवरण ग़लत हो सकता है.
सबसे अधिक संभावना है, यहां साप्ताहिक आधार पर बिक्री की स्थिरता का विश्लेषण करना आवश्यक है। यदि आदेश के निष्पादन में दो दिन लगते हैं, तो XYZ दिनों के संदर्भ में किया जाना चाहिए, यदि 3-4 महीने हैं, तो हम विवरण के मासिक स्तर पर जाते हैं।
लेकिन यह परिचालन प्रबंधन के लिए है. और यदि, उदाहरण के लिए, हमें डेटा की आवश्यकता है - तो क्या यहां दैनिक उतार-चढ़ाव इतना दिलचस्प है? वे। विभिन्न उद्देश्यों के लिए कई XYZ विश्लेषण भी हो सकते हैं।
एबीसी विश्लेषण का व्यावहारिक अनुप्रयोग
विश्लेषण वस्तुओं की पसंद से शुरू होना चाहिए, जिसका महत्व हम निर्धारित करना चाहते हैं, और वस्तुओं के वास्तविक पैरामीटर जिनके लिए हम विश्लेषण करेंगे।एक वस्तु एक उत्पाद, उत्पाद समूह, आपूर्तिकर्ता, ग्राहक, ऑर्डर आदि हो सकती है। एक पैरामीटर के रूप में, आप चुन सकते हैं: रूबल, टुकड़े, बक्से या पैलेट में औसत या वर्तमान सूची; अवधि के लिए बिक्री की मात्रा, उत्पाद लाभप्रदता, ग्राहक ऑर्डर की संख्या, आदि।
उदाहरण के लिए, पैलेटों में एक महीने की औसत इन्वेंट्री पर एक रिपोर्ट पर विचार करें। विश्लेषण की वस्तु वस्तुएँ हैं; वह पैरामीटर जिसके द्वारा विश्लेषण किया जाता है वह पैलेट में प्रति माह औसत सूची है (तालिका 1 देखें)।
एबीसी-विश्लेषण कैसे करें?
विश्लेषण के लिए एमएस एक्सेल या किसी अन्य समान संपादक का उपयोग करना बहुत सुविधाजनक है। प्रक्रिया निम्नलिखित है.
1. विश्लेषण की वस्तुओं को पैरामीटर मान के अवरोही क्रम में क्रमबद्ध करें।
2. चयनित वस्तुओं के मापदंडों के कुल योग से पैरामीटर के हिस्से की गणना करें (यह समग्र परिणाम में प्रत्येक वस्तु के "योगदान" का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है)।
3. इस शेयर की गणना संचयी कुल के साथ करें (यह ऑपरेशन तकनीकी प्रकृति का है और एबीसी समूहों के लिए सीमाओं को और अधिक परिभाषित करने की सुविधा के लिए कार्य करता है)।
4. चयनित वस्तुओं को समूह मान निर्दिष्ट करें।
प्रश्नों की सबसे बड़ी संख्या एबीसी विश्लेषण के दौरान सीमाओं की परिभाषा के कारण होती है। लेखक ने अपने अभ्यास में शुरू में "संचयी कुल के साथ साझा करें" संकेतक के अनुसार तीन समूहों में विभाजन का उपयोग किया: ए - 50% तक, बी - 50-80% और सी - 80-100%। यह वितरण किसी थोक कंपनी या खुदरा नेटवर्क के गोदाम के कार्यों से पूरी तरह मेल खाता है।
उत्पाद विनिमेय है, और, तदनुसार, संपूर्ण "वर्गीकरण पूंछ" समूह सी में आती है। लेकिन किसी विनिर्माण कंपनी के गोदाम या डिस्काउंट स्टोर की श्रृंखला में स्टॉक का विश्लेषण करने के मामले में, जिसमें माल की अदला-बदली नहीं हो सकती है, समूह सी को विभाजित करना आवश्यक हो गया, जिसमें संपूर्ण वर्गीकरण का 80% शामिल है। दो छोटे समूह.
समूह ए - वस्तुएं, संचयी कुल वाले शेयरों का योग पैरामीटर की कुल राशि का पहला 50% है;
समूह बी - समूह ए के बाद की वस्तुएं - 50 से 80% तक;
समूह सी - 80 से 95% तक;
समूह डी - शेष वस्तुएं, संचयी कुल वाले शेयरों का योग पैरामीटर की कुल राशि का 95% से 100% तक है।
विश्लेषण के परिणामस्वरूप, हमें वस्तुओं के चार समूह प्राप्त हुए (तालिका 2):
समूह ए - वर्गीकरण का 20% और इन्वेंट्री का 49% बनाता है;
समूह बी - वर्गीकरण का 30% और इन्वेंट्री का 30%;
समूह सी - वर्गीकरण का 20% और कमोडिटी स्टॉक का 13%;
समूह डी - वर्गीकरण का 30% और इन्वेंट्री का 8%।
मान लीजिए कि किसी कंपनी को औसत इन्वेंट्री को कम करने के कार्य का सामना करना पड़ता है। ऐसे में यह समझना जरूरी है कि ग्रुप ए का सामान इतनी बड़ी मात्रा में गोदाम में क्यों है. इस समूह के केवल दो उत्पादों के स्टॉक में मामूली कमी भी कमोडिटी स्टॉक की कुल मात्रा को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करेगी।
मुख्य स्टॉक
* वर्तमान अवधि के लिए बिक्री योजना के अनुसार शिपमेंट सुनिश्चित करने के लिए कार्यशील इन्वेंट्री आवश्यक है।
* सुरक्षा सूची जो आपको अनियोजित शिपमेंट वृद्धि और उत्पादन में रुकावट या आपूर्तिकर्ता के पास माल की उपलब्धता से जुड़ी अप्रत्याशित डिलीवरी देरी की भरपाई करने की अनुमति देती है।
अस्थायी स्टॉक
* मौसमी सूची। बिक्री में मौसमी वृद्धि शुरू होने से पहले अतिरिक्त इन्वेंट्री का निर्माण हुआ।
* विपणन सूची. विपणन प्रचार, विज्ञापन अभियान आदि की अवधि के लिए गठित अतिरिक्त स्टॉक।
* कमोडिटी स्टॉक. बाज़ार में प्रतिस्पर्धी स्थिति के प्रभाव में निर्मित अतिरिक्त स्टॉक।
बाज़ार में स्टॉक बनाने के कारण हो सकते हैं: आपूर्तिकर्ताओं से एकमुश्त छूट, आपूर्तिकर्ताओं से माल की अनुमानित या कृत्रिम रूप से निर्मित कमी, आदि।
जबरन रिजर्व
* शादी। एक उत्पाद जिसने अपने उपभोक्ता गुण खो दिए हैं और इसका उपयोग अपने इच्छित उद्देश्य के लिए नहीं किया जा सकता है।
* इलिक्विड या बेचने में मुश्किल इन्वेंट्री। अक्सर यह उत्पाद बिक्री और क्रय विभागों के बीच "रचनात्मक बातचीत" के परिणामस्वरूप प्रकट होता है: उन्होंने एक मात्रा भेजने की योजना बनाई, लेकिन वास्तविक मांग 10 गुना कम निकली; उन्होंने एक आपूर्तिकर्ता को दूसरे के साथ बदल दिया, और बाकी को बेचना "भूल गए", आदि।
एबीसी विश्लेषण के परिणामों का उपयोग विभिन्न तरीकों से किया जाना चाहिए। एक ही वस्तु के अन्य मापदंडों के साथ एक पैरामीटर के विश्लेषण के परिणामों की तुलना करके बहुत सी अतिरिक्त जानकारी प्राप्त की जा सकती है, उदाहरण के लिए, एक निश्चित अवधि के लिए माल का शिपमेंट और उसी अवधि के लिए दोषपूर्ण माल की मात्रा (तालिका 3) ).
दो समूह ए उत्पाद, जो शिपमेंट का 14% हिस्सा हैं, इन्वेंट्री का 49% हिस्सा हैं। वहीं, ग्रुप सी के दो उत्पाद शिपमेंट का समान 14% हिस्सा बनाते हैं, लेकिन वे स्टॉक का केवल 13% हिस्सा बनाते हैं। इसलिए, यदि समूह सी का सामान 19 पैलेटों की औसत सूची के साथ भेजा जा सकता है, तो यह संभव है कि समूह ए के सामान के लिए भी यही संभावना मौजूद हो।
उत्पाद को एक पैरामीटर के आधार पर समूहीकृत करने के बाद, परिणाम की तुलना अन्य मापदंडों से करें। ग्रुप डी 5% राजस्व, 50% इन्वेंट्री और 70% गोदाम स्थान उत्पन्न कर सकता है।
आय के आधार पर वस्तुओं का एबीसी विश्लेषण दिखाएगा कि पैसा कहां बनाया गया है, लागत के समान विश्लेषण आपको यह समझने में मदद करेगा कि वे किस पर खर्च किए गए हैं।
यदि आप किसी थोक कंपनी या खुदरा स्टोर में बिक्री की मात्रा के आधार पर माल का एबीसी विश्लेषण करते हैं, और फिर मूल्यांकन करते हैं कि वर्गीकरण समूहों में कौन से सामान शामिल हैं, तो आप यह निर्धारित कर सकते हैं कि इनमें से किस समूह को विस्तार की आवश्यकता है और किसे कम करने की आवश्यकता है।
आप शिप की गई इकाइयों की संख्या (या उनके लिए ऑर्डर की संख्या) के आधार पर उत्पादों का विश्लेषण कर सकते हैं और परिणामस्वरूप 80% ग्राहकों द्वारा खरीदे गए सामान का 20% प्राप्त कर सकते हैं, जो ग्राहक के लिए उत्पाद के आकर्षण का निर्धारण करता है। उसी परिणाम का उपयोग किसी गोदाम में या किसी स्टोर के ट्रेडिंग फ्लोर पर "गर्म" और "ठंडे" क्षेत्रों में सामान रखने की योजना बनाते समय किया जा सकता है।
एबीसी वर्गीकरण विश्लेषण
एबीसी विश्लेषण सबसे आम है, जो खुदरा क्षेत्र में वर्गीकरण के अनुकूलन में योगदान देता है। बिक्री में वृद्धि और वर्गीकरण की दक्षता में वृद्धि सीधे तौर पर प्रत्येक वस्तु वस्तु की लाभप्रदता के सही आकलन, "बासी माल" की अनुपस्थिति और उन सामानों पर निर्भर करती है जो भुगतान नहीं करते हैं।ट्रेडिंग रेंज के गठन के संबंध में, इसका मतलब है कि 20% सामान 80% आय लाता है, और इसके विपरीत, शेष चार-पांचवां सामान केवल 20% आय लाता है। एबीसी विश्लेषण का परिणाम सबसे अधिक लाभदायक 20% वस्तुओं को निर्धारित करने की क्षमता है।
इस नियम को कच्चे माल, घटकों, औद्योगिक उद्यमों या किसी व्यापारिक कंपनी के सामान पर लागू करके, आप लॉजिस्टिक्स को लागू करने के लिए एक बहुत ही सरल कदम उठा सकते हैं।
उन वस्तुओं (तैयार उत्पादों) की सूची निर्धारित करें जो मिलकर आपको 80% आय या लाभ देती हैं। इस सूची में लगभग निश्चित रूप से वस्तुओं के लगभग 20% नाम (समूह) शामिल होंगे। इस सूची को नाम दें A. इसके बाद, उन वस्तुओं की सूची निर्धारित करें जो आपको अतिरिक्त 15% आय दिलाती हैं। आमतौर पर लगभग 30% आइटम होते हैं। आइए इस सूची को बी कहते हैं। शेष सामान समूह सी को सौंपा जाएगा।
इसी तरह, आप कच्चे माल, घटकों के साथ भी कर सकते हैं। बेशक, बाद वाले को आय के आधार पर नहीं, बल्कि खरीद और भंडारण की लागत के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है।
ये सब क्यों जरूरी है? अलग-अलग स्टॉक को अलग-अलग तरीके से प्रबंधित करने के लिए। उदाहरण के लिए, समूह ए के महंगे शेयरों को छोटे बैचों में खरीदा जाना चाहिए ताकि पूंजी कम न हो, साथ ही उनकी इन्वेंट्री को अधिक बार और अधिक सटीक रूप से पूरा किया जा सके। इसके विपरीत, समूह सी के स्टॉक बड़ी मात्रा में खरीदे जाते हैं, और इन्वेंट्री "आंख से" की जाती है।
कई कंपनियाँ इस प्रकार का विश्लेषण करती हैं, बिना यह जाने कि वे एबीसी विश्लेषण कर रही हैं।
ऐसी गणना करने के बाद, सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि कठोर निर्णय न लें, चरम सीमा तक जल्दबाजी न करें।
स्टोर के मालिक ने अपने सामान में समूह सी की पहचान की, जिससे कम आय होती थी, उसने इसे खरीदना बंद कर दिया। राजस्व में गिरावट आई, पेरेटो कानून द्वारा सुझाए गए 5% से कहीं अधिक। जब इस स्थिति पर चर्चा की गई, तो वे निम्नलिखित निष्कर्ष पर पहुंचे: सबसे पहले, एबीसी अनुपात शेष वस्तुओं में स्थानांतरित हो गया; दूसरे, खरीदार के पास विकल्प होना महत्वपूर्ण है, यह महत्वपूर्ण है कि उसकी आँखें खुली रहें, वह हमेशा एक ही चीज़ खरीदता है, लेकिन वह खराब वर्गीकरण वाले स्टोर में प्रवेश करने के लिए कम इच्छुक होता है। मुझे ग्रुप सी को स्टोर में वापस करना पड़ा।
अक्सर कंपनियों के लिए केवल एक संकेतक (आय, लाभ, टर्नओवर, आदि) के आधार पर रैंक करना पर्याप्त नहीं होता है। कुछ भी जटिल नहीं. केवल धीरे-धीरे आगे बढ़ना आवश्यक है - एक संकेतक, फिर दो, फिर तीन, आदि, और तुरंत एक दर्जन नहीं - डूबने का खतरा है। मान लीजिए कि आपने "आय" के संदर्भ में उत्पादों का एबीसी विश्लेषण किया है। स्वाभाविक रूप से, प्रत्येक प्रकार के उत्पाद के लाभ का मूल्यांकन करने की इच्छा होती है। एक अन्य एबीसी विश्लेषण "लाभ" संकेतक के संदर्भ में किया जाता है, निम्नलिखित मैट्रिक्स प्राप्त होता है:
तीन समूह नहीं हैं: ए, बी और सी, बल्कि नौ हैं। तालिका उत्पाद वस्तुओं की संख्या के अनुरूप प्रतिशत दिखाती है। यदि कंपनी इतनी मात्रा में जानकारी का सामना करने में सक्षम है, तो आप अगला संकेतक जोड़ सकते हैं, उदाहरण के लिए, टर्नओवर, आदि। एक्सेल में ऐसा विश्लेषण करना मुश्किल नहीं है, लेकिन आप तथाकथित OLAP (ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग) सिस्टम का भी उपयोग कर सकते हैं - इस तरह के बहुआयामी विश्लेषण के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए सॉफ़्टवेयर उत्पाद।
समूह ए में उत्पाद नाम शामिल हैं जो बिक्री में सबसे बड़ा योगदान देते हैं (50% से अधिक), समूह बी - कुल बिक्री में औसत योगदान वाले उत्पाद नाम (30%), और समूह सी - कुल बिक्री में एक छोटा योगदान (20%) या कम)।
एबीसी विश्लेषण का उपयोग करके निष्कर्ष निकाले जा सकते हैं:
लागत के दृष्टिकोण से, विपणन के लिए कम संख्या में उत्पादों पर ध्यान केंद्रित करना वांछनीय हो सकता है। हालाँकि, इससे बाज़ार में फर्म की स्थिरता कम हो सकती है और वर्तमान में लाभहीन उत्पादों में निहित संभावित विकास क्षमता को ध्यान में नहीं रखा जाता है।
समूह सी में आने वाले उत्पाद कंपनी के लिए समस्याग्रस्त हैं, जिसके लिए यह निर्णय लेना आवश्यक है कि क्या उन्हें उत्पाद श्रेणी से बाहर रखा जाए यदि वे अन्य उत्पादों के अतिरिक्त नहीं हैं।
उत्पादन कार्यक्रम से उत्पादों को हटाते समय, निश्चित और परिवर्तनीय लागतों को कवर करने में इन उत्पादों के योगदान को ध्यान में रखना आवश्यक है।
एबीसी विश्लेषण उदाहरण
आइए यह दिखाने के लिए एक उदाहरण का उपयोग करें कि एबीसी विश्लेषण तकनीक कैसे काम करती है। आइए 30 सशर्त वस्तुओं का वर्गीकरण लें।1. विश्लेषण का उद्देश्य वर्गीकरण अनुकूलन है।
2. विश्लेषण का उद्देश्य माल है।
3. वह पैरामीटर जिसके द्वारा हम समूहों में विभाजित होंगे - .
4. माल की सूची राजस्व के घटते क्रम में क्रमबद्ध की गई थी।
5. सभी उत्पादों के लिए राजस्व की कुल राशि की गणना करें।
6. कुल राजस्व में प्रत्येक उत्पाद के राजस्व के हिस्से की गणना करें।
7. प्रत्येक उत्पाद के लिए संचयी कुल के हिस्से की गणना करें।
8. एक ऐसा उत्पाद मिला जिसका संचयी हिस्सा 80% के करीब है। यह समूह ए की निचली सीमा है। समूह ए की ऊपरी सीमा सूची में पहला स्थान है।
9. हमें एक ऐसा उत्पाद मिला जिसकी संचयी हिस्सेदारी 95% (80% + 15%) के सबसे करीब है। यह समूह बी की निचली सीमा है।
10. नीचे कुछ भी समूह सी है।
11. प्रत्येक समूह में वस्तुओं की संख्या गिनाई। ए - 7, बी - 10, सी - 13.
12. हमारे उदाहरण में उत्पादों की कुल संख्या 30 है।
13. प्रत्येक समूह में वस्तुओं की संख्या के अनुपात की गणना करें। ए - 23.3%, बी - 33.3%, सी - 43.3%।
समूह ए - राजस्व का 80%, वस्तुओं का 20%
समूह बी - राजस्व का 15%, वस्तुओं का 30%
समूह सी - राजस्व का 5%, वस्तुओं का 50%
हमारे उदाहरण से उत्पादों की सूची के लिए:
समूह ए - राजस्व का 79%, वस्तुओं का 23.3%
समूह बी - राजस्व का 16%, वस्तुओं का 33.3%
समूह सी - राजस्व का 5%, वस्तुओं का 43.3%
यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि, प्रत्येक उत्पाद के राजस्व को जानकर, आप बहुत सारी उपयोगी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं, न कि केवल 3 समूहों में विभाजन। इसे कैसे करें, इसके लिए नीचे दी गई तालिका देखें।
संयुक्त एबीसी/एक्सवाईजेड विश्लेषण
XYZ-विश्लेषण एक उपकरण है जो आपको बिक्री स्थिरता की डिग्री और उपभोग में उतार-चढ़ाव के स्तर के अनुसार उत्पादों को अलग करने की अनुमति देता है।इस विश्लेषण की विधि प्रत्येक वस्तु वस्तु के लिए भिन्नता या प्रवाह में उतार-चढ़ाव के गुणांक की गणना करना है। यह गुणांक औसत मूल्य से प्रवाह के विचलन को दर्शाता है और प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है।
एक पैरामीटर के रूप में, ये हो सकते हैं: बिक्री की मात्रा (मात्रा), बिक्री की मात्रा, प्राप्त व्यापार मार्जिन की मात्रा। XYZ-विश्लेषण का परिणाम वस्तुओं को उनके व्यवहार की स्थिरता के आधार पर तीन श्रेणियों में समूहित करना है:
श्रेणी X, जिसमें 5% से 15% तक बिक्री में उतार-चढ़ाव वाले उत्पाद शामिल हैं। ये ऐसे सामान हैं जिनकी विशेषता स्थिर उपभोग मूल्य और उच्च स्तर का पूर्वानुमान है।
श्रेणी Y, जिसमें 15% से 50% तक बिक्री में उतार-चढ़ाव वाले उत्पाद शामिल हैं। ये मौसमी उतार-चढ़ाव और उनके पूर्वानुमान की औसत संभावनाओं की विशेषता वाले सामान हैं।
श्रेणी Z, जिसमें 50% या अधिक की बिक्री में उतार-चढ़ाव वाले उत्पाद शामिल हैं। ये अनियमित खपत और अप्रत्याशित उतार-चढ़ाव वाले सामान हैं, इसलिए इनकी मांग का अनुमान लगाना असंभव है।
संयुक्त एबीसी/एक्सवाईजेड विश्लेषण
एबीसी और एक्सवाईजेड विश्लेषण के संयोजन से निर्विवाद नेताओं (एएक्स समूह) और बाहरी लोगों (सीजेड) का पता चलता है। दोनों विधियाँ एक दूसरे की अच्छी तरह पूरक हैं। यदि एबीसी विश्लेषण आपको बिक्री संरचना में प्रत्येक उत्पाद के योगदान का मूल्यांकन करने की अनुमति देता है, तो एक्सवाईजेड विश्लेषण आपको बिक्री में उछाल और इसकी अस्थिरता का मूल्यांकन करने की अनुमति देता है। एक संयुक्त विश्लेषण करने की अनुशंसा की जाती है, जहां एबीसी विश्लेषण दो मापदंडों का उपयोग करता है - बिक्री की मात्रा और लाभ।
कुल मिलाकर, इस तरह के बहुभिन्नरूपी संयुक्त विश्लेषण का संचालन करते समय, 27 उत्पाद समूह प्राप्त होते हैं। इस तरह के विश्लेषण के परिणामों का उपयोग वर्गीकरण को अनुकूलित करने, उत्पाद समूहों की लाभप्रदता का मूल्यांकन करने, लॉजिस्टिक्स का मूल्यांकन करने और थोक कंपनी के ग्राहकों का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है।
संयुक्त एबीसी और एक्सवाईजेड विश्लेषण के लाभ
संयुक्त एबीसी और एक्सवाईजेड विश्लेषण के उपयोग के कई महत्वपूर्ण फायदे हैं, जिनमें निम्नलिखित शामिल हैं:
वस्तु संसाधन प्रबंधन प्रणाली की दक्षता में सुधार;
- वर्गीकरण नीति के सिद्धांतों का उल्लंघन किए बिना अत्यधिक लाभदायक वस्तुओं की हिस्सेदारी बढ़ाना;
- गोदाम में संग्रहीत माल की मात्रा को प्रभावित करने वाले प्रमुख सामानों और कारणों की पहचान;
- योग्यता और अनुभव के आधार पर कार्मिक प्रयासों का पुनर्वितरण।
एबीसी- और एक्सवाईजेड-विश्लेषण के संकेतकों का गठन
एबीसी- और एक्सवाईजेड-विश्लेषण के संकेतकों को संयोजित करने से पहले, प्राप्त आय की मात्रा या एक निश्चित लेखांकन अवधि के लिए बेचे गए उत्पादों की संख्या के आधार पर माल का एबीसी-विश्लेषण करना आवश्यक है, उदाहरण के लिए, एक वर्ष के लिए। फिर उसी अवधि के लिए इन सामानों का XYZ विश्लेषण किया जाता है, उदाहरण के लिए, प्रति वर्ष मासिक बिक्री की संख्या के आधार पर। उसके बाद, परिणाम संयुक्त होते हैं। संयुक्त होने पर, वस्तुओं के नौ समूह परिभाषित होते हैं:
संयुक्त एबीसी और एक्सवाईजेड विश्लेषण में माल के नौ समूहों की पहचान
1) समूह ए और बी के सामान कंपनी का मुख्य कारोबार प्रदान करते हैं, इसलिए उनकी निरंतर उपलब्धता सुनिश्चित करना आवश्यक है। एक नियम के रूप में, समूह ए के सामानों के लिए अतिरिक्त सुरक्षा स्टॉक बनाया जाता है, और समूह बी के सामानों के लिए पर्याप्त सुरक्षा स्टॉक बनाया जाता है। XYZ-विश्लेषण का उपयोग आपको इन्वेंट्री प्रबंधन प्रणाली को ठीक करने और इस तरह कुल इन्वेंट्री को कम करने की अनुमति देता है।
2) AX और BX समूहों के सामान उच्च टर्नओवर और स्थिरता द्वारा प्रतिष्ठित हैं। माल की निरंतर उपलब्धता सुनिश्चित करना आवश्यक है, लेकिन इसके लिए अतिरिक्त सुरक्षा स्टॉक बनाना आवश्यक नहीं है। इस समूह में वस्तुओं की खपत स्थिर और अच्छी तरह से अनुमानित है।
3) उच्च टर्नओवर वाले AY और BY समूहों के सामानों में अपर्याप्त खपत स्थिरता होती है, और परिणामस्वरूप, निरंतर उपलब्धता सुनिश्चित करने के लिए, सुरक्षा स्टॉक को बढ़ाना आवश्यक है।
4) उच्च टर्नओवर वाले AZ और BZ समूहों के सामान की खपत की कम भविष्यवाणी की विशेषता होती है। अकेले अतिरिक्त सुरक्षा स्टॉक के साथ किसी दिए गए समूह में सभी उत्पादों के लिए गारंटीकृत उपलब्धता सुनिश्चित करने का प्रयास करने से कंपनी के औसत स्टॉक में उल्लेखनीय वृद्धि होगी।
इसलिए, इस समूह के सामान के लिए ऑर्डरिंग प्रणाली की समीक्षा की जानी चाहिए:
ऑर्डर की स्थिर राशि (मात्रा) के साथ माल का हिस्सा ऑर्डर सिस्टम में स्थानांतरित करें;
- माल की अधिक लगातार डिलीवरी सुनिश्चित करना;
- गोदाम के नजदीक स्थित आपूर्तिकर्ताओं को चुनें, जिससे बीमा सूची की मात्रा कम हो जाएगी;
- नियंत्रण की आवृत्ति बढ़ाएँ;
- माल के इस समूह का काम कंपनी के सबसे अनुभवी प्रबंधक को सौंपें, आदि।
5) कंपनी के वर्गीकरण में ग्रुप सी उत्पादों का हिस्सा 80% तक है। XYZ-विश्लेषण का उपयोग उस समय को काफी कम कर सकता है जो प्रबंधक इस समूह के सामानों के प्रबंधन और नियंत्रण पर खर्च करता है
6) सीएक्स समूह के सामानों के लिए, आप निरंतर आवृत्ति के साथ ऑर्डर की प्रणाली का उपयोग कर सकते हैं और बीमा सूची को कम कर सकते हैं।
7) सीवाई समूह के सामानों के लिए, आप ऑर्डर की एक स्थिर राशि (मात्रा) के साथ एक सिस्टम पर स्विच कर सकते हैं, लेकिन साथ ही कंपनी की वित्तीय क्षमताओं के आधार पर एक बीमा स्टॉक भी बना सकते हैं।
8) सीजेड उत्पाद समूह में सभी नए उत्पाद, ऑर्डर पर आपूर्ति की गई सहज मांग के सामान आदि शामिल हैं। इनमें से कुछ उत्पादों को दर्द रहित तरीके से वर्गीकरण से हटाया जा सकता है, और दूसरे भाग की नियमित रूप से निगरानी की जानी चाहिए, क्योंकि यह इसी के उत्पादों में से है। वह समूह जिसमें अतरल या बेचने में कठिन उत्पाद उत्पन्न होते हैं। ऐसी सूची जिससे कंपनी को घाटा होता है। ऑर्डर पर लिए गए या अब उत्पादित नहीं किए गए माल के अवशेषों को वर्गीकरण से वापस लेना आवश्यक है, यानी वे सामान जो आमतौर पर स्टॉक की श्रेणी से संबंधित होते हैं।
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