24.09.2019

Модель авс анализа дает возможность. Применение ABC-анализа в Microsoft Excel


Несколько последних статей я посвятил теме группировки данных. Этот раздел в статистике занимает очень важное место, так как с помощью одних только группировок можно провести достаточно качественных анализ.

Статистические группировки можно проводить различными способами. Основные и часто используемые это разделение данных на одинаковые по размеру группы и равные интервалы, а также известный принцип Парето, который лежит в основе не менее известного ABC-анализа. Сегодня разговор об ABC-анализе .

С точки зрения строгой математической логики трудно найти более простой метод, чем АВС-анализ (средние величины и индексы не в счёт). Он действительно тривиален: проводим сортировку и разбиваем на три группы (80%. 15% и 5%, или около того). По этой причине АВС-анализ является одним из самых практических методов, и его уже миллионы раз "обкатали" на практике. В результате многократного применения метода в разных ситуациях были выявлены его сильные и слабые стороны. Вот сегодня и поговорим о преимуществах и недостатках АВС-анализа .

Преимущества ABC-анализа

В литературе в подавляющем большинстве случаев описание АВС-анализа сводится к перечислению его преимуществ. Не буду пока отклоняться от традиций. Начнём по порядку.

  1. Простота . Первое и главное преимущество – это простота использования. Чем проще метод, тем он надёжней – это аксиома. Из-за простоты его легко приспособить к различным ситуациям. Обучение также не требует много времени.
  2. Прозрачность . Это преимущество вытекает из простоты. Чем проще, тем надёжней, но также и понятней. Любой этап анализа можно проследить и, если нужно, подкорректировать. Интерпретация расчётов не вызывает проблем. Сложные статистические методы таким преимуществом не обладают.
  3. Универсальность . Еще одно важное преимущество – это почти полная универсальность. С помощью АВС-метода можно анализировать хоть товарооборот, хоть деньги, хоть урожай зерна, хоть что угодно, что можно разделить на составляющие элементы. Перед АВС-анализом все равны. Приоритетность (различие вклада в общий результат) наблюдается почти везде.
  4. Автоматизация . Когда не было компьютеров, все расчеты делались на бумаге и в уме, в лучшем случае на калькуляторе. Поэтому проведение любого анализа было сопряжено с трудоемкостью расчётов. Сейчас эта проблема потеряла свою актуальность. Для АВС-анализа это вообще не проблема, так как алгоритм достаточно строг. можно сделать с помощью нескольких нажатий клавиш. Существует также множество специализированных программ, макросов и приложений, которые сокращают количество нажатий до одного. Короче, АВС-анализ нынче делается быстро. Умножать и делить столбиком уметь не обязательно, про логарифмические линейки и счёты, наконец, можно забыть.
  5. Оптимизация ресурсов . Это фактически назначение метода. Успешное использование АВС-анализа позволяет сократить и высвободить огромное количество временных и трудовых ресурсов. Это достигается путем концентрации работы над наиболее важными элементами и, наоборот, экономия ресурсов на менее приоритетных составляющих.

Недостатки ABC-анализа

Теперь ложка дёгтя в бочку мёда. То, что метод полезный и широко известен, ещё не значит, что его можно вставлять везде, где ни попадя без включения мозгов. АВС-анализ, как и любой другой статистический метод, является инструментом в руках аналитика. Топор сам по себе не рубит, это делает плотник. Аналитическими методами также нужно уметь пользоваться, а не размахивать, круша всё вокруг. О преимуществах рассматриваемого метода можно прочитать на тысячах сайтов, а вот про недостатки и подводные камни надо ещё поискать . Ввиду наличия не всегда очевидных недостатков остановлюсь на них поподробнее.

Второй недостаток вытекает из первого и из способа его преодоления. Как я только что отметил, приоритетность элементов многомерного объекта следует рассматривать, используя сразу несколько показателей. Для этого определяют группы А, В и С сразу по нескольким переменным. В результате, если мы используем два показателя, то количество возможных групп будет девять. Максимальное число групп определяется количеством возможных сочетаний АВС групп по двум показателям (AA, AB, AC, BA, BB, BC, CA, CB, CC). Вот, как это выглядит схематично на картинке.

Каждая ячейка – это группа в двухмерном АВС-анализе. Если элемент попадает в группу СА, то это значит, что по первому признаку он соответствует группе С, по второму – группе А. Если элемент попадает в группу АВ, то по первому признаку – А, по второму – В и так далее. Как видно, всего может быть девять групп. Самые приоритетные позиции находится в группе АА, наименее приоритетные – в СС. Интерпретация всех групп и принимаемые в связи с этим решения целиком и полностью зависят от природы данных и целей анализа. Для трёх показателей количество групп достигает уже 27 (три в кубе равно двадцать семь).

Таким обозначением (особенно если групп 3 и более) пользоваться не всегда удобно, и тогда сочетание букв заменяют каким-либо одним (одномерным) рейтингом. Например, все группы, в которых присутствует буква А (AA, AB, AC, BA, CA) заменяют общим рейтингом А. Очевидно, что группы А по первому и второму признакам далеко не всегда будут полностью совпадать. Это значит, что в общую агрегированную группу А попадут уже не 20% пресловутых приоритетных наименований, которые дают 80% результата, а существенно больше. Например, в сводную группу А (состоящую из AA, AB, AC, BA, CA) может попасть 1/3 всех позиций. Это еще ничего. А вот если половина всех элементов? Как видим, правило 20/80 может превратиться в 50/80, что звучит уже не так радостно, а управлять 50% элементами уже не так легко, как 20%.

Давайте-ка я приведу пример, а то с этими абстракциями можно совсем загрустить. Имеется ассортимент товаров. Нужно, как обычно сократить стоимость запасов, да так, чтобы продажи не пострадали. Неумелый аналитик сразу проведет АВС-анализ по доходу и скажет, что группу В и С смело сокращаем, а группу А не трогаем. Так ему подсказал учебник. Однако реальность – коварная штука. Представим, что в магазине продаются и дорогие, часто спрашиваемые товары (из группы А), и дешевые, непопулярные (из группы С). Приходит покупатель за дорогим пальто (группа А) и к нему хочет купить запасные пуговицы, заплатку на будущее и новые красивые шнурки в кеды (группа С). Пальто, допустим, имеется в наличии (группа А всегда должна быть), а вот после советов нашего аналитика некоторые позиции из группы С выпали, так как по ним был сокращен запас. В итоге покупатель видит пальто, но не может купить пуговицы и шнурки. Ему теперь нужно ехать в другой магазин – это же огромное расстройство. Такая ситуация называется плохим обслуживанием клиентов, когда покупатель не может приобрести всё, что ему надо. Короче, он психует и уходит из магазина вообще без покупок. Зачем таскать с собой пальто, если его можно купить в другом месте, где будут и пуговицы, и шнурки? Вот и получается, что из-за отсутствия товаров группы С уменьшаются продажи группы А.

Для того, чтобы уменьшить количество подобных ситуаций, следует сделать так, чтобы наиболее часто спрашиваемые (не приносящие доход, а именно спрашиваемые) товары всегда были в наличии. Это увеличит качество обслуживания, то есть уровень удовлетворения спроса, и не будет в будущем отпугивать покупателей. В этих целях нужно провести АВС-анализ по частоте покупок (можно анализировать количество расходных накладных или чеков по товарам). Далее по известным алгоритмам отбираются группы А, В и С. В группу А попадут наиболее часто спрашиваемые позиции, они всегда должны быть в наличии. Далее останутся группы В и С, которые имеют меньший приоритет. Если сюда добавить АВС-анализ по доходу , то у нас получится многомерный АВС-анализ по двум показателям: по доходу и по частоте покупок. Для управления запасами можно будет использовать сочетание из двух букв, а можно и заменить общим рейтингом, как было показано выше. Тогда в сводную группу А попадут все товары, которые приносят максимальный доход и/или чаще всего спрашиваются. Поверьте на слово, количество значений в группе А будет существенно больше, чем 20%. Что делать дальше, дело третье. Но суть, надеюсь, понятна.

Третий недостаток – это разделение данных независимо от их качественной характеристики. Наверное, правильнее сказать, что это недостаток аналитика, а не метода, но, тем не менее, при наличии такой проблемы АВС-анализ также нужно использовать крайне осторожно. Представим, что мы анализируем продажи большого ассортимента, в который входят несколько торговых марок или разных по потребительским свойствам товаров (кеды, ручки, хлеб, двери, колёса и другое). Если всё это смешать и провести АВС-классификацию, то получится, что в каждой группе будут совсем несопоставимые между собой позиции, не имеющие ничего общего. В этом случае группировка не будет иметь практического смысла. Группы выделяются для того, чтобы ими можно было управлять, а как можно управлять совершенно разными по своим свойствам товарами? Поэтому перед проведением АВС-анализа неплохо бы разделить данные на более-менее похожие по своей природе группы. Здесь такую аналогию можно провести. Имеются 2 арбуза и 3 вишни. Если их сложить, то получится 5... чего? Да ничего. Складывать вишни и арбузы – это идиотизм. Так и в АВС-анализе. В группу А у неразумного аналитика могут попасть и огурцы, и зубная паста. Подобных перемешиваний нужно избегать – засмеют. Хотя для финансового анализа, чисто для определения локомотива, который дает основной оборот, можно и так анализировать. Все зависит от цели.

Четвёртый недостаток , который проявляется не всегда, но о нём стоит знать. Возвращаясь к примеру с ассортиментом, следует отметить, что среди товаров могут встречаться не только те, которые плохо продаются, но и те, которые не продаются вообще или которые продаются в убыток. То есть товары, которые наносят урон похуже группы С. Для этого часто добавляют еще одну группу – D. Получается ABCD-анализ. Или вот еще пример. В группу А вошли 40-50% ассортимента, что в абсолютном выражении может быть весьма много. Тогда из группы А можно выделить группу А+, куда войдут самые-самые позиции.

Три группы А, В и С не всегда способны качественно разделить данные, поэтому часто добавляют дополнительные группы, не предусмотренные классическим вариантом.

Пятый недостаток относится ко всем методам статистического анализа, так как он связан с качеством, достоверностью и актуальностью данных. Можно было бы и не отмечать этот пункт, но я все-таки остановлюсь и заострю внимание тех, кто при виде аббревиатуры АВС радостно хлопает в ладоши с криком "я знаю, что такое АВС-анализ". При всей простоте далеко не каждый отчётливо осознаёт взаимосвязь между исходными данными и выводами. Общих рекомендаций здесь не будет, так как по этому пункту все сугубо индивидуально. У всех данных могут быть свои проблемы. Но пару примеров об анализе ассортимента товаров и продаж приведу.

Как известно, анализ продаж производится за некоторый период. Результаты и выводы переносятся на будущее с предположением, что закономерности и структура продаж не изменятся. В большинстве случаев так и происходит. Однако бывает и так, что в динамике продаж наступают резкие изменения, связанные, например, с сезонностью. Допустим, мы провели АВС-анализ продаж за 1-й квартал года. Получили некоторый результат. В группу С попали товары, которые зимой продаются плохо, но летом наступает всплеск. Если об этом не думать, то по результатам проведенного анализа группа С будет иметь минимальный товарный запас (таковы правила эффективного управления запасами), а когда наступят тёплые деньки, остатки быстро обнулятся. Получается, что данные АВС-анализа за зимний период не будут соответствовать летней АВС-группировке. Ситуация бывает и обратной. Набрали на склад плавок и кремов для загара, а их почему-то зимой никто не хочет покупать. Мораль такова, что структура продаж может быть не постоянна и при проведении АВС-анализа ассортимента этот факт стоит учитывать.

Другой пример с продажами. Часто бывает, что некоторые позиции выпадают из продаж. Это происходит по разным причинам: нет у поставщика, ошибка в закупках и прочее. Тогда получается, что в течение некоторого времени товар не продавался и общий объём продаж будет ниже потенциально возможного. Если это позиция из группы А, то по результатам расчёта она легко может попасть в группу В или даже С. Последствия от подобной ошибки могут быть весьма чувствительны. Проблема решается путём устранения из расчётов тех периодов, когда товар отсутствовал. Это не сложно сделать, перейдя от суммарных продаж к средним продажам за более мелкий период (от годовых продаж к месячным, или от месячных к недельным и тому подобное), не изменяя общую длину анализируемого периода. Тогда периоды с аут-оф-стоком (дефицитом) можно просто убрать из расчёта, оставив только то время, когда товар был на складе и продавался. Структура продаж станет более правдоподобна.

В общем, прежде чем проводить анализ, неплохо бы просто задуматься, насколько данные хорошо отражают анализируемый процесс или явление. Этот момент можно смело распространить на все статистические методы.

Скорее всего, можно было бы и ещё найти слабые стороны АВС-анализа, но вот то, что мне пока вспомнилось.

Таким образом, АВС-анализ обладает большими преимуществами, которые выражаются в простоте, универсальности и легкой реализации.

Из отрицательных моментов нужно отметить в первую очередь то, что АВС-группировка по одному показателю далеко не всегда корректно расставляет приоритеты. При использовании многомерного ABC-анализа количество элементов в группе А может быть существенно больше 20%. ABC-анализ не умеет распознавать качество и природу данных, это должен делать аналитик перед проведением расчётов.

Вот, пожалуй, и всё, что я хотел рассказать по обозначенной тематике.

Перепечатка и перепостинг статьи вместе с этим текстом, указанием автора, и ссылки на - приветствуются!

ВВЕДЕНИЕ

Управление в логистике характеризуется, как правило, наличием большого количества однородных объектов управления, по-разному влияющих на результат деятельности предприятия. Например, управляя запасами предприятий в сферах производства и обращения, иногда приходится принимать решение по десяткам тысяч позиций ассортимента. При этом разные позиции ассортимента заслуживают разного внимания, так как с точки зрения вклада в тот или иной результат торговой или производственной деятельности они не являются равноценными.

В связи с этим практически во всех компаниях регулярно возникает задача анализа товарного запаса на складах. Одним из наиболее известных методов его проведения является АВС-анализ.

АВС-анализ является простым и в то же время мощным инструментом анализа, позволяющим выявить объекты, требующие первостепенного внимания, что особенно актуально при дефиците управленческих ресурсов.

Главной целью данного реферата является исследование основ проведения АВС-анализа. Реализация поставленной цели потребовала решения следующих исследовательских задач:

1. Исследование сущности и последовательности проведения анализа АВС.

2. Рассмотрение основных методов определения границ номенклатурных групп А, В и С.

3. Изучение практических аспектов управления номенклатурными группами А, В и С.

Для достижения поставленной цели и решения задач были проанализированы работы таких авторов как: Гаджинский А. М. ., Лукинский В. С., Сергеев В. И., а так же материалы периодических изданий «Логистика и управление» и «Логистик».

АНАЛИЗ АВС

Сущность анализа АВС

товар номенклатурная группа анализ

Анализ АВС - это способ формирования и контроля за состоянием запасов, заключающийся в разбиении номенклатуры N реализуемых товарно-материальных ценностей на три неравномощных подмножества А, В и С на основании некоторого формального алгоритма.

Идея анализа ABC состоит в том, чтобы из всего множества однотипных объектов выделить наиболее значимые с точки зрения обозначенной цели. Таких объектов, как правило, немного, и именно на них необходимо сосредоточить основное внимание и силы.

ABC-анализ базируется на принципе Парето (правило 80/20), согласно которому контроль относительно небольшого количества элементов позволяет контролировать ситуацию в целом. Согласно правилу Парето множество управляемых объектов делится на две неодинаковые части (80% и 20%). Применительно к сфере управления запасами правило 80/20 можно сформулировать различными способами:

· надежный контроль 20% номенклатурных позиций позволяет на 80% контролировать систему в целом;

· 20% номенклатурных позиций товарно-материальных ценностей в запасах требуют 80% выделенных для закупки средств;

· 20% закупаемых позиций берут на себя 80% издержек на доставку, приходящихея на весь план закупки и т.д.

Анализ ABC предусматривает более глубокое разделение -- на три части. Суть данного метода заключается в том, что вся номенклатура материальных ресурсов располагается в порядке убывания суммарной стоимости всех позиций на складе, далее классифицируется по признаку относительной важности этих позиций, и далее для каждой выделенной категории формируется методика управления запасами. Для того чтобы АВС-анализ стал возможен, в компании необходимо наличие единого классификатора материально-технических ресурсов, в котором заложен учет их прихода, расхода и складских запасов.

Классический анализ АВС предполагает трехступенчатое ранжирование номенклатурных позиций: на классы A, B и C.

Позиции номенклатуры, отнесенные к группе А - немногочисленны, но на них приходится преобладающая часть денежных средств, вложенных в запасы (сумма стоимостей составляет 75-80% суммарной стоимости всего запаса). Это особая группа с точки зрения определения величины заказа по каждой позиции номенклатуры, контроля текущего запаса, затрат на доставку и хранение.

К группе В относятся позиции номенклатуры, занимающие среднее положение в формировании запасов склада (сумма стоимостей составляет 10-15% суммарной стоимости всего запаса). По сравнению с позициями номенклатуры группы А, они требуют меньшего внимания, за ними производится обычный контроль текущего запаса на складе и своевременностью заказа.

Группа С включает позиции номенклатуры, составляющие большую часть запасов: на них приходится незначительная часть финансовых средств, вложенных в запасы (сумма стоимостей составляет 5-10% суммарной стоимости всего запаса). Как правило, за позициями группы С не ведется текущий учет, а проверка наличия осуществляется периодически.

Анализ АВС имеет широкий спектр применения:

1. Снижение влияния субъективного фактора, при принятии решения об организации снабжения по отдельным группам, что очень важно для руководства, собственников и контролирующих подразделений.

2. Определения подходов к планированию потребности в материально-технических ресурсах, выбору поставщиков, управлению запасами.

3. Исследование значимости отдельных продуктов предприятия, с точки зрения результата (сбыта, прибыли). Это делается для оптимизации структуры сбытовой программы и очистки программы от невыгодных продуктов.

АВС-анализ полезно использовать компаниям, работающим с разнородной номенклатурой. Данный метод может также служить основой для классификации номенклатуры с точки зрения определения методов работы с клиентами, способов дистрибьюции, управления запасами в розничных точках и на оптовых складах.

Решающее преимущество ABC-анализа заключается в простоте применения. Данный метод позволяет быстро сделать выводы, способствующие уменьшению перегрузки менеджера деталями и обеспечивающие лучший обзор проблемной области. С помощью ABC-анализа реализуется возможность последовательной ориентации на принцип Парето, концентрирующий деятельность на важнейших аспектах проблемы. В результате появляется возможность целенаправленного снижения затрат на остальные сферы.

При многочисленных плюсах метода АВС-анализа существуют ограничения в применении данного анализа:

· АВС-анализ не позволяет оценивать сезонные колебания продаж;

· АВС-анализ по товарным позициям не работает там, где происходит ежемесячное обновление ассортимента (в бутиках модной одежды или подарков).

· АВС-анализ может давать неправильные результаты, если данных для анализа мало;

· АВС-анализ будет неправильным там, где учет товаров ведется с постоянными изменениями в товарной номенклатуре - например, один и тот же товар приходуется под различными кодами или наименованиями;

· АВС-анализ будет ненужным, если товарная номенклатура состоит из слишком малого числа позиций - менее 10-ти. В таком случае оценивать вклад каждого товара можно и без применения математических методов.

Таким образом, применение ABC анализа является эффективным инструментом выделения из множества влияющих факторов и элементов тех, которые имеют особое значение для достижения поставленных целей предприятия, установления приоритетов и оптимизации ассортиментной политики.

Одним из ключевых методов менеджмента и логистики является ABC-анализ. С его помощью можно классифицировать ресурсы предприятия, товары, клиентов и т.д. по степени важности. При этом по уровню важности каждой вышеперечисленной единице присваивается одна из трех категорий: A, B или C. Программа Excel имеет в своем багаже инструменты, которые позволяют облегчить проведение такого рода анализа. Давайте разберемся, как ими пользоваться, и что же собой представляет ABC-анализ.

ABC-анализ является своего рода усовершенствованным и приспособленным к современным условиям вариантом принципа Парето. Согласно методике его проведения, все элементы анализа разбиваются на три категории по степени важности:

  • Категория A – элементы, имеющие в совокупности более 80% удельного веса;
  • Категория B – элементы, совокупность которых составляет от 5% до 15% удельного веса;
  • Категория C – оставшиеся элементы, общая совокупность которых составляет 5% и менее удельного веса.

Отдельные компании применяют более продвинутые методики и разбивают элементы не на 3, а на 4 или 5 групп, но мы будем опираться на классическую схему ABC-анализа.

Способ 1: анализ при помощи сортировки

В Экселе ABC-анализ выполняется при помощи сортировки. Все элементы отсортировываются от большего к меньшему. Затем подсчитывается накопительный удельный вес каждого элемента, на основании чего ему присваивается определенная категория. Давайте на конкретном примере выясним, как указанная методика применяется на практике.

У нас имеется таблица с перечнем товаров, которые предприятие реализует, и соответствующим количеством выручки от их продажи за определенный период времени. Внизу таблицы подбит итог выручки в целом по всем наименованиям товаров. Стоит задача, используя ABC-анализ, разбить эти товары на группы по их важности для предприятия.

  1. Выделяем таблицу с данными курсором, зажав левую кнопку мышки, исключая шапку и итоговую строку. Переходим во вкладку «Данные» . Производим щелчок по кнопке «Сортировка» «Сортировка и фильтр» на ленте.

    Можно также поступить по-другому. Выделяем указанный выше диапазон таблицы, затем перемещаемся во вкладку «Главная» и выполняем щелчок по кнопке «Сортировка и фильтр» , расположенной в блоке инструментов «Редактирование» на ленте. Активируется список, в котором выбираем в нем позицию «Настраиваемая сортировка» .

  2. При применении любого из вышеуказанных действий запускается окно настройки сортировки. Смотрим, чтобы около параметра «Мои данные содержат заголовки» была установлена галочка. В случае её отсутствия, устанавливаем.

    В поле «Столбец» указываем наименование той колонки, в которой содержатся данные по выручке.

    В поле «Сортировка» нужно указать, по какому конкретному критерию будет выполняться сортировка. Оставляем предустановленные настройки – «Значения» .

    В поле «Порядок» выставляем позицию «По убыванию» .

    После произведения указанных настроек нажимаем на кнопку «OK» в нижней части окна.

  3. После выполнения указанного действия все элементы были отсортированы по выручке от большего к меньшему.
  4. Теперь нам следует рассчитать удельный вес каждого из элементов для общего итога. Создаем для этих целей дополнительный столбец, который так и назовем «Удельный вес» . В первой ячейке данной колонки ставим знак «=» , после чего указываем ссылку на ячейку, в которой находится сумма выручки от реализации соответствующего товара. Далее устанавливаем знак деления («/» ). После этого указываем координаты ячейки, в которой содержится итоговая сумма реализации товаров по всему предприятию.

    Учитывая тот факт, что указанную формулу мы будем копировать в другие ячейки столбца «Удельный вес» посредством маркера заполнения, то адрес ссылки на элемент, содержащий итоговую величину выручки по предприятию, нам нужно зафиксировать. Для этого делаем ссылку абсолютной. Выделяем координаты указанной ячейки в формуле и жмем на клавишу F4 . Перед координатами, как мы видим, появился знак доллара, что свидетельствует о том, что ссылка стала абсолютной. При этом нужно учесть, что ссылка на величину выручки первого в списке товара (Товар 3 ) должна оставаться относительной.

    Затем, чтобы произвести вычисления, жмем на кнопку Enter .

  5. Как видим, удельный вес выручки от первого товара, указанного в списке, отобразился в целевой ячейке. Чтобы произвести копирование формулы в диапазон ниже, ставим курсор в правый нижний угол ячейки. Происходит его трансформация в маркер заполнения, имеющий вид небольшого крестика. Жмем левую кнопку мыши и перетягиваем маркер заполнения вниз до конца колонки.
  6. Как видим, весь столбец заполнен данными, характеризующими удельный вес выручки от реализации каждого товара. Но величина удельного веса отображается в числовом формате, а нам нужно трансформировать его в процентный. Для этого выделяем содержимое столбца «Удельный вес» . Затем перемещаемся во вкладку «Главная» . На ленте в группе настроек «Число» имеется поле отображающее формат данных. По умолчанию, если вы не производили дополнительных манипуляций, там должен быть установлен формат «Общий» . Щелкаем по пиктограмме в виде треугольника, расположенной справа от этого поля. В открывшемся списке форматов выбираем позицию «Процентный» .
  7. Как видим, все значения столбца были преобразованы в процентные величины. Как и положено, в строке «Итого» указано 100% . Удельный вес товаров ожидаемо располагается в столбце от большего к меньшему.
  8. Теперь нам следует создать столбец, в котором бы отображалась накопленная доля с нарастающим итогом. То есть, в каждой строке к индивидуальному удельному весу конкретного товара будет прибавляться удельный вес всех тех товаров, которые расположены в перечне выше. Для первого товара в списке (Товар 3 ) индивидуальный удельный вес и накопленная доля будут равными, а вот у всех последующих к индивидуальному показателю нужно будет прибавить накопленную долю предыдущего элемента списка.

    Итак, в первой строке переносим в столбец «Накопленная доля» показатель из колонки «Удельный вес» .

  9. Далее устанавливаем курсор во вторую ячейку столбца «Накопленная доля» . Тут нам придется применить формулу. Ставим знак «равно» и складываем содержимое ячейки «Удельный вес» этой же строки и содержимое ячейки «Накопленная доля» из строки выше. Все ссылки оставляем относительными, то есть, не производим с ними никаких манипуляций. После этого выполняем щелчок по кнопке Enter для вывода итогового результата.
  10. Теперь нужно скопировать данную формулу в ячейки данного столбца, которые размещены ниже. Для этого применяем маркер заполнения, к которому мы уже прибегали при копировании формулы в столбце «Удельный вес» . При этом, строку «Итого» захватывать не нужно, так как накопленный результат в 100% будет отображаться на последнем товаре из списка. Как видим, все элементы нашего столбца после этого были заполнены.
  11. После этого создаем столбец «Группа» . Нам нужно будет сгруппировать товары по категориям A , B и C согласно указанной накопленной доле. Как мы помним, все элементы распределяются по группам по следующей схеме:
    • A – до 80% ;
    • B – следующие 15% ;
    • С – оставшиеся 5% .

    Таким образом, всем товарам, накопленная доля удельного веса которых входит в границу до 80% , присваиваем категорию A . Товарам с накопленным удельным весом от 80% до 95% присваиваем категорию B . Оставшейся группе товаров со значением более 95% накопленного удельного веса присваиваем категорию C .

  12. Для наглядности можно произвести заливку указанных групп разными цветами. Но это уже по желанию.

Таким образом, мы разбили элементы на группы по уровню важности, используя при этом ABC-анализ. При использовании некоторых других методик, о чем говорилось уже выше, применяют разбиение на большее количество групп, но сам принцип разбиения при этом остается практически неизменным.

Способ 2: использование сложной формулы

Безусловно, применение сортировки – это наиболее распространенный способ проведения ABC-анализа в Экселе. Но в некоторых случаях требуется провести данный анализ без перестановки строк местами в исходной таблице. В этом случае на помощь придет сложная формула. Для примера будем использовать ту же исходную таблицу, что и в первом случае.

  1. Добавляем к исходной таблице, содержащей наименование товаров и выручку от продажи каждого из них, колонку «Группа» . Как видим, в данном случае мы можем не добавлять столбцы с расчетом индивидуальных и накопительных долей.
  2. Производим выделение первой ячейки в столбце «Группа» , после чего выполняем щелчок по кнопке «Вставить функцию» , расположенной возле строки формул.
  3. Производится активация Мастера функций . Перемещаемся в категорию «Ссылки и массивы» . Выбираем функцию «ВЫБОР» . Делаем щелчок по кнопке «OK» .
  4. Активируется окно аргументов функции ВЫБОР . Синтаксис её представлен следующим образом:

    ВЫБОР(Номер_индекса;Значение1;Значение2;…)

    Задачей данной функции является вывод одного из указанных значений, в зависимости от номера индекса. Количество значений может достигать 254, но нам понадобится всего три наименования, которые соответствуют категориям ABC-анализа: A , B , С . Можем сразу вводить в поле «Значение1» символ «A» , в поле «Значение2» «B» , в поле «Значение3» «C» .

  5. А вот с аргументом «Номер индекса» придется основательно повозиться, встроив в него несколько дополнительных операторов. Устанавливаем курсор в поле «Номер индекса» . Далее жмем по пиктограмме, имеющей вид треугольника, слева от кнопки «Вставить функцию» . Открывается список недавно используемых операторов. Нам нужна функция ПОИСКПОЗ . Так как в списке её нет, то жмем по надписи «Другие функции…» .
  6. Снова производится запуск окна Мастера функций . Опять переходим в категорию «Ссылки и массивы» . Находим там позицию «ПОИСКПОЗ» , выделяем её и делаем щелчок по кнопке «OK» .
  7. ПОИСКПОЗ . Синтаксис его имеет следующий вид:

    ПОИСКПОЗ(Искомое_значение;Просматриваемый_массив;Тип_сопоставления)

    Предназначение данной функции – это определение номера позиции указанного элемента. То есть, как раз то, что нам нужно для поля «Номер индекса» функции ВЫБОР .

    В поле «Просматриваемый массив» сразу можно задать следующее выражение:

    Оно должно быть именно в фигурных скобках, как формула массива. Не трудно догадаться, что эти числа (0 ; 0,8 ; 0,95 ) обозначают границы накопленной доли между группами.

    Поле «Тип сопоставления» не обязательное и в данном случае мы его заполнять не будем.

    В поле «Искомое значение» устанавливаем курсор. Далее снова через описанную выше пиктограмму в виде треугольника перемещаемся в Мастер функций .

  8. На этот раз в Мастере функций производим перемещение в категорию «Математические» . Выбираем наименование «СУММЕСЛИ» и жмем на кнопку «OK» .
  9. Запускается окно аргументов функции СУММЕСЛИ . Указанный оператор суммирует ячейки, отвечающие определенному условию. Его синтаксис такой:

    СУММЕСЛИ(диапазон;критерий;диапазон_суммирования)

    В поле «Диапазон» вводим адрес колонки «Выручка» . Для этих целей устанавливаем курсор в поле, а затем, произведя зажим левой кнопки мыши, выделяем все ячейки соответствующего столбца, исключая значение «Итого» . Как видим, адрес тут же отобразился в поле. Кроме того, нам нужно сделать данную ссылку абсолютной. Для этого производим её выделение и жмем на клавишу F4 . Адрес выделился знаками доллара.

    В поле «Критерий» нам нужно задать условие. Вписываем следующее выражение:

    Затем сразу же после него заносим адрес первой ячейки столбца «Выручка» . Делаем координаты по горизонтали в данном адресе абсолютными, дописав перед буквой знак доллара с клавиатуры. Координаты по вертикали оставляем относительными, то есть, перед цифрой никакого знака быть не должно.

    После этого не жмем на кнопку «OK» , а кликаем по наименованию функции ПОИСКПОЗ в строке формул.

  10. Затем мы возвращаемся в окно аргументов функции ПОИСКПОЗ . Как видим, в поле «Искомое значение» появились данные заданные оператором СУММЕСЛИ . Но это ещё не все. Переходим в это поле и уже к имеющимся данным добавляем знак «+» без кавычек. Затем вносим адрес первой ячейки столбца «Выручка» . И опять делаем координаты по горизонтали данной ссылки абсолютными, а по вертикали оставляем относительными.
  11. Как и в прошлый раз в запустившемся Мастере функций ищем нужный оператор в категории «Математические» . На этот раз искомая функция называется «СУММ» . Выделяем её и жмем на кнопку «OK» .
  12. Открывается окно аргументов оператора СУММ . Его главное предназначение – это суммирование данных в ячейках. Синтаксис этого оператора довольно прост:

    СУММ(Число1;Число2;…)

    Для наших целей понадобится только поле «Число1» . Вводим в него координаты диапазона столбца «Выручка» , исключая ячейку, которая содержит итоги. Подобную операцию мы уже проводили в поле «Диапазон» функции СУММЕСЛИ . Как и в тот раз, координаты диапазона делаем абсолютные, выделив их, и нажав на клавишу F4 .

    После этого жмем по клавише «OK» внизу окна.

  13. Как видим, комплекс введенных функций произвел вычисление и выдал результат в первую ячейку столбца «Группа» . Первому товару была присвоена группа «A» . Полная формула, примененная нами для данного вычисления, выглядит следующим образом:

    ВЫБОР(ПОИСКПОЗ((СУММЕСЛИ($B$2:$B$27;">"&$B2)+$B2)/СУММ($B$2:$B$27);{0:0,8:0,95});"A";"B";"C")

    Но, конечно, в каждом конкретном случае координаты в данной формуле будут отличаться. Поэтому её нельзя считать универсальной. Но, используя то руководство, которое было приведено выше, можно вставить координаты любой таблицы и с успехом применять данный способ в любой ситуации.

  14. Впрочем, это ещё не все. Мы произвели расчет только для первой строки таблицы. Для того, чтобы полностью заполнить данными столбец «Группа» , нужно скопировать эту формулу в диапазон ниже (исключая ячейку строки «Итого» ) с помощью маркера заполнения, как мы уже делали не раз. После того, как данные будут внесены, ABC-анализ можно считать выполненным.

Как видим, результаты, полученные при помощи варианта с применением сложной формулы, ничуть не отличаются от тех результатов, которые мы проводили путем сортировки. Всем товарам присвоены те же самые категории, только при этом строки не изменили своего начального положения.

Программа Excel способна значительно облегчить проведение ABC-анализа для пользователя. Это достигается использованием такого инструмента, как сортировка. После этого производится подсчет индивидуального удельного веса, накопленной доли и, собственно, разбиение на группы. В тех случаях, когда изменение первоначального положения строк в таблице не допускается, можно применить метод с использованием сложной формулы.

Идея системы Activity-based costing принадлежала Дж. Стаубсу (1971 г.). В целостную систему управленческого учета она была развернута в середине 1980-х гг. в работах Р. Купера и Р. Каплана . В 1990-х гг. модуль ABC был введен в ряд автоматизированных систем управления бизнесом стандарта ERP-2 (в частности, в продукт R3 компании SAP).

Внедрение процессного подхода к управлению обусловлено требованиями стандартов ISO серии 9000:2000. Согласно стандартам все бизнес-процессы организации делят на три основных вида:

    основные бизнес-процессы, связанные с созданием конкурентных преимуществ или преодолением таких преимуществ конкурента, которые непосредственно влияют на количество и качество создаваемой для потребителя ценности и составляют основу конкурентоспособности компании. Примерами операционных бизнес-процессов являются снабжение, производство, маркетинг и продажи;

    управленческие бизнес-процессы, которые обеспечивают ведение основных процессов и гарантируют общую удовлетворенность потребителей контактами с компанией. Если какой-либо из управленческих процессов осуществляется неудовлетворительно, то деловая репутация компании упадет, хотя продукт или услуга вполне удовлетворяет потребителя. Управленческие процессы не создают ценности для потребителя, но могут разрушить ценность, созданную основными бизнес-процессами. Управленческие процессы составляют единое целое с общей способностью компании создавать качественные и экономически выгодные продукты для потребителей. Примерами управляющего процесса могут служить корпоративное управление или стратегический менеджмент;

    вспомогательные бизнес-процессы, которые представляют собой управление персоналом, информационные технологии, исследования и разработки, удовлетворение требований некоммерческих контрагентов, которые непосредственно для потребителя ценности не создают. Например, бухгалтерский учет, подбор персонала, техническая поддержка и т.д.

Технология функционально-стоимостного калькулирования - ABC выходит за рамки калькулирования и собственно учетных технологий. Она обеспечивает накопление и систематизацию информации о различных финансовых показателях (затратах, доходах, активах, обязательствах), вовлеченных в деятельность предприятия, в разрезе основных бизнес-процессов и операций. В отличие от традиционного подхода, полагавшего, что причиной возникновения затрат служит производство продукции, в основу новой системы была положена идея об опосредованной связи между финансовыми показателями и объектами учета через операции. Операция как основа технологического, сбытового или управленческого процесса требует привлечения ресурсов всех видов. А это, в свою очередь, позволяет связывать операции с активами, необходимыми для их осуществления, затратами, понесенными при их выполнении, обязательствами по поводу привлечения активов.

Активы, обязательства и затраты, локализованные в первичном учете по местам их возникновения и центрам ответственности, далее группируются по операциям, а затем распределяются на объекты учета (носителей затрат). При этом совокупность операций компании объединяется в иерархию по уровням их осуществления и видам первичной и вторичной деятельности, а каждый из объектов калькулирования относится к одному из трех сегментов: производственному (продукты, работы, услуги), сбытовому (клиенты, клиентские сегменты, регионы обслуживания) или управленческому (центры ответственности).

Последовательность распределения затрат, сгруппированных по операциям, на объекты учета достаточно сложна. Во-первых, будут ли затраты операции соответствующего уровня иерархии распределены на конкретный объект учета, зависит от наличия причинно-следственных связей между ними. Например, затраты на поддержку отношений с клиентами будут распределяться между объектами сбытового сегмента, но не будут включаться в себестоимость продуктов.

Во-вторых, базой распределения затрат, отнесенных на операцию, между объектами учета выступает фактор затрат (cost driver), под которым понимается количественно измеримый результат операции, используемый объектами учета. Изначально Р. Каплан предлагал использовать три типа факторов затрат: трансакционные (количество выполненных заказов, тонны перевезенных грузов и т.д.), временные (машино-часы, человеко-часы, тонно-километры и т.д.), интенсивные (комплексные индексы, учитывающие неоднородность фактора по времени и качеству).

Применение метода ABC-калькулирования себестоимости продукции в учетной практике призвано сделать возможным принятие обоснованных решений в отношении:

    Снижения издержек - реальная картина издержек дает возможность точнее определить виды затрат, которые необходимо оптимизировать; способствует точному процессу калькулирования себестоимости полуфабрикатов и готовой продукции, так как соответствует принципу максимальной локализации производственных затрат, что означает отнесение затрат на соответствующие продукты, стадии производства, места возникновения;

    Ценовой политики - точное отнесение издержек на каждую из плодово-ягодных культур позволяет определить нижнюю границу цен, дальнейшее снижение которых приведет к убыточности при их реализации;

    Товарно-ассортиментной политики - реальная себестоимость культур позволяет разработать программу действий по отношению к тому или иному виду продукции - оптимизировать издержки или поддерживать на текущем уровне.

Таким образом, применение подобного инструментария управленческого учета в практической работе позволит своевременно идентифицировать процессы, требующие вмешательства со стороны руководителя, для их последующей оптимизации, что в итоге будет способствовать реализации разработанной модели развития без существенных ограничений .

В то же время использование данной калькуляционной системы в практической работе учетно-аналитических служб организаций может вызвать следующие трудности :

    метод ABC разрушает традиционные представления о наборе затрат, разбивая процесс производства культур на малые разнородные группы, у каждой из которых должен быть свой уникальный драйвер действия. В то же время разнородные группы издержек и их драйверы могут иметь сходные характеристики и необходимо учитывать различия. Если при связывании действия с объектом издержек используется неподходящий драйвер, то распределение дает искаженные результаты;

    сложно разработать единый классификатор видов действий на предприятии;

    необходимо формировать и утверждать новые требования к первичной документации, т.е. обеспечивать формирование отчетов по тем видам деятельности, которые представлены в реестре.

В заключение необходимо отметить, что грамотный подход к проведению подготовительных мероприятий при внедрении новой модели исчисления себестоимости позволит получить сравнительно больший объем информации для принятия управленческих решений и управления качеством, непрерывного совершенствования производства и сбыта, бизнес-процессов, а также даст возможность управлять накладными расходами.

На основе этого можно сделать вывод о том, что использование свободных подсистем счетов в рамках концепции ABC-костинг позволит получить более точную информацию об издержках, что обеспечит руководителям возможность принимать более обоснованные решения и добиваться конкурентного превосходства на рынке сельскохозяйственной продукции.

Список литературы:

  1. Бережной В.И., Лесняк В.В., Крохичева Г.Е. Бухгалтерский управленческий учет. М.: Инфра-М, 2014.
  2. Вахрушина М.А. Бухгалтерский управленческий учет: Учебник. М.: Национальное образование, 2012.
  3. Герасимова Л. Управленческий учет, теория и практика. М.: Феникс, 2011.
  4. Костюкова Е.И. Бухгалтерский управленческий учет: Учеб. пособие. М.: КноРус, 2014.
  5. Хоружий Л.И. Проблемы, теории, методологии, методики и организации управленческого учета в сельском хозяйстве. М.: Финансы и статистика, 2010.
  6. Kaplan R.S. Cost and Effect: Using Integrated Cost System to Drive Profitability and Performance. President and Fellows of Harvard College, USA, 1998.
  7. Хорнгрен Ч.Т. Бухгалтерский учет: управленческий аспект / Пер. с англ. / Под ред. Я.В. Соколова. М.: Финансы и статистика, 2000.
  8. Ивашкевич В.Б. Бухгалтерский управленческий учет: Учеб. для вузов. М.: Экономистъ, 2006.

© 2024
reaestate.ru - Недвижимость - юридический справочник