De Joannes Vermorel, martie 2020

În gestionarea stocurilor, analiza ABC este o metodă de clasificare a inventarului utilizată ca mecanism brut de prioritizare pentru a concentra eforturile și resursele pe elementele care contează cel mai mult pentru companie. Această metodă se bazează pe observația empirică că o mică parte din articole sau SKU-uri reprezintă de obicei o mare parte din afacere. Înainte ca sistemele de inventariere perpetue să devină predominante, analiza ABC a fost utilizată pentru a reduce cantitatea de operațiuni clericale asociate cu gestionarea inventarului. Începând cu anii 2000, această metodă este utilizată în primul rând ca metodă de vizualizare a datelor și ca o modalitate de a acorda prioritate atenției practicienilor lanțului de aprovizionare, care trebuie să revizuiască în mod obișnuit setările de completare în cadrul sistemului lor de gestionare a inventarului, cum ar fi parametrii Min/Max sau nivelurile de serviciu .

inventar

Efectuarea unei analize ABC

Analiza ABC este o metodă de clasificare a inventarului care atribuie o clasă fiecărui articol - sau SKU sau produs - denumit în mod obișnuit A, B și C, unde A (resp. C) este clasa asociată cu cea mai mare (resp. Cel mai puțin ) obiecte vândute sau consumate frecvent. Pot exista mai mult de trei clase (de exemplu, D, E, F,), deși, de obicei, numărul de clase este menținut la o singură cifră.

Pentru a calcula clasele, practicantul în lanțul de aprovizionare trebuie să aleagă o serie de parametri care caracterizează analiza ABC:

  • numărul de clase
  • o unitate pentru a măsura „greutatea” oricărui articol
  • profunzimea istorică a măsurătorii
  • un procent utilizat ca prag pentru fiecare clasă.

Procentele sunt legate de unitatea aleasă pentru a măsura greutatea peste adâncimea istorică. Aceste procente sunt de obicei legate de cifra de afaceri măsurată în dolari sau unități vândute.

Deși pot fi oferite îndrumări cu privire la alegerea acestor parametri, aceștia rămân fundamental arbitrari. Deoarece analiza ABC se intenționează a fi accesibilă unui public divers din cadrul companiei, parametrii sunt de obicei aleși ca numere rotunde care sunt mai ușor de memorat.

De exemplu, managerul de inventar al unui comerț electronic de nișă care vinde un sortiment de 10.000 de tricouri pentru o cifră de afaceri anuală de 50 de milioane EUR decide să efectueze o analiză ABC cu următorii parametri:

  • 3 clase (A, B, C)
  • fiecare unitate vândută este „1”
  • se iau în considerare ultimele 3 luni de vânzări
  • pragurile sunt 60% (A), 30% (B) și 10% (C).

Folosind o foaie de calcul, managerul clasifică în ordine descrescătoare toate articolele în raport cu volumele lor de vânzări pe 3 luni - măsurate în unități vândute. Apoi, pragurile sunt utilizate împotriva ponderii cumulative a ponderilor articolului. Se așteaptă ca clasa A să aibă mult mai puține articole decât clasa C. În exemplul de mai jos, clasele A/B/C au respectiv 4/7/14 itemi.

Descărcați foaia de calcul Excel: abc-analysis.xlsx

Așa cum se ilustrează cu foaia de calcul Excel de mai sus, efectuarea unei analize ABC este simplă. Mai mult, multe software-uri de inventar prezintă analize ABC - și frecvent și variante - deoarece implementarea este o piesă relativ trivială de inginerie software.

Unitatea de măsură poate fi fiecare (adică unități vândute) dacă, așa cum se ilustrează în exemplul anterior, toate articolele vândute sau deservite tind să aibă prețuri similare. Cu toate acestea, dacă unele articole sunt considerabil mai scumpe decât altele, atunci este de obicei mai logic să le cântărești în raport cu prețurile lor de cumpărare sau cu prețurile lor de vânzare.

Profunzimea istoriei ar trebui să fie suficient de lungă pentru ca cantitățile medii să fie semnificative statistic. De obicei, clasele sunt mai stabile dacă se utilizează un multiplu de ciclicitate comună, cum ar fi un an, pentru a neutraliza efectul sezonalității sau un număr integral de săptămâni pentru a neutraliza efectele din ziua săptămânii atunci când adâncimea este scurtă.

Pragurile sunt de obicei ajustate astfel încât fiecare clasă să aibă cel puțin de 5 ori mai multe articole decât predecesorul său. Acest lucru asigură faptul că un număr mic de clase acoperă chiar și un catalog mare. Începând cu o clasă A de 100 de articole și presupunând creșteri de 5x, retailerul de tricouri introdus mai sus ar avea nevoie de 4 clase pentru a acoperi întregul catalog (100x5x5x5 = 12.500).

Principiul Pareto și legile puterii

Analiza ABC se bazează pe observația empirică, cunoscută sub numele de principiul Pareto sau regula 80/20, conform căreia primele 20% din articole reprezintă de obicei 80% din volumul vânzărilor, indiferent de unitatea de măsură aleasă. Astfel, în astfel de circumstanțe, are sens să segmentăm elementele de interes - articolele din inventar - în funcție de „amploarea” lor de importanță, adică clasele ABC.

Dintr-o perspectivă mai matematică, o analiză orientată pe magnitudine, precum analiza ABC, este atractivă ori de câte ori distribuția subiacentă (a probabilităților) are o „coadă de grăsime”, adică puncte care diferă foarte mult de media (1). Aceste situații se întâmplă frecvent atât în ​​fenomenele naturale, cât și în activitățile umane. De exemplu, următoarele distribuții sunt de obicei cu coadă grasă:

  • efectivele companiei într-o țară
  • biomasa (în tone) a speciei dintr-o zonă
  • venituri la box-office ale filmelor pentru un anumit an
  • reamintește (în unități) în industria auto
  • .

Există un întreg „bestiar” al distribuțiilor matematice despre care se știe că se potrivesc acestor situații. Cele mai utilizate distribuții sunt probabil legea puterii și distribuția Zipf. Aceste funcții matematice variază în mare parte în capacitatea lor de a pune „greutatea” pe coada distribuției, adică în capacitatea lor de a reflecta șansele apariției unor situații foarte rare.

În cazul specific al lanțurilor de aprovizionare, forțele economice simple sunt de obicei în joc pentru a limita în mod artificial magnitudinea valorilor aberante. De exemplu, cu articolele înapoi la inventar, se poate remarca faptul că cei mai slabi performanți sunt de obicei eliminați din sortiment. Astfel, articolele care s-ar vinde, să zicem, doar o dată pe an nu sunt observate, deoarece compania a încetat să mai vândă aceste articole cu mult înainte de a atinge acest nivel de vânzare.

În schimb, dacă un articol se vinde extrem de bine, atunci compania are un stimulent pentru a introduce variante - în culori, dimensiuni sau orice alt atribut tehnic - pentru a crește și mai mult volumul său global de vânzări. Din nou, articolele care ar vinde zeci de milioane de unități nu pot fi niciodată observate, deoarece până când articolul ar fi atins acest volum, au fost introduse variante care canibalizează vânzările articolului original.

Practici comune bazate pe analiza ABC

Analiza ABC este utilizată pentru a sprijini deciziile mondene legate de inventar, cum ar fi transmiterea comenzilor de cumpărare către furnizori. Deși este discutabil dacă practicile bazate pe analiza ABC pot fi considerate ca fiind bune practici (a se vedea secțiunea de mai jos despre limitele analizei ABC), anumite practici sunt răspândite, cum ar fi:

  • atribuirea nivelurilor de serviciu pe baza clasei de articole - primele clase au cele mai mari ținte, în timp ce ultimele clase au cele mai mici.
  • atribuirea forței de muncă uniformă (atenție) fiecărei clase - de ex. practicantul lanțului de aprovizionare petrece 1 oră examinând clasa A (100 de articole), apoi 1 oră examinând clasa D (10.000 de articole).
  • segmentarea tuturor KPI-urilor pe clasă și segmentarea similară a tuturor tablourilor de bord sau a rapoartelor în funcție de clasa de interes.
  • stabilirea analizelor de performanță - pentru echipele din lanțul de aprovizionare - pe baza regulilor care depind de clasele ABC în sine.

Într-adevăr, întrucât clasele ABC sunt ușor de produs și întreținut, aceste clase tind să se amestece cu practicile lanțului de aprovizionare ale companiei, deoarece există de obicei puțină rezistență împotriva a ceea ce pare a fi un mod intuitiv de a rafina o analiză legată de inventar.

Perspectiva istorică a managementului materialelor

Din punct de vedere istoric, analiza ABC a apărut dintr-o perspectivă de gestionare a materialelor care a fost menită să reducă la minimum cheltuielile administrative asociate cu inventarul. Fiecare clasă de articole ar avea propriul set specific de procese:

  • „Elemente A” cu control foarte strict și înregistrări precise,
  • „Articolele B” cu înregistrări mai puțin strâns controlate și precise,
  • „Elemente C” cu cele mai simple controale posibile și înregistrări minime.

Într-adevăr, înainte de anii 70, înregistrările de inventar trebuiau scrise manual în cărți de către clerci, ceea ce era atât lent, cât și costisitor. Astfel, în cele mai multe situații, a fost mai eficient să se adopte metode de gestionare a stocurilor care nu au necesitat nicio înregistrare de niciun fel, precum Kanban.

Cu toate acestea, odată cu apariția sistemelor de inventar perpetu cu costuri reduse și a cititoarelor de coduri de bare, această practică a dispărut treptat. Într-adevăr, riscurile asociate cu mișcarea stocului lipsită de înregistrări (digitale), cum ar fi contracția, depășesc acum în mare măsură costurile clericale ale păstrării acestor înregistrări. Astfel, toate articolele beneficiază de un control strict și de înregistrări exacte, adică tratamentul produsului A, indiferent de importanța lor.

Cu toate acestea, să subliniem că majoritatea companiilor diferă în continuare inventar - articole care sunt procesate și vândute - care trebuie urmărite - din consumabile generale (de exemplu, birou) care nu sunt.

În mod fascinant, multe surse indică în continuare această perspectivă istorică drept motivația de bază a analizei ABC, în timp ce această practică a dispărut în esență din procesele majorității companiilor mijlocii și mari de la începutul anilor 2000.

Limitele analizei ABC

Analiza ABC este o metodă brută de categorizare a inventarului și prezintă multe limitări. Aceste limite tind să exacerbeze multe probleme preexistente ale lanțului de aprovizionare, cum ar fi stocurile, stocurile excesive, fiabilitatea și productivitatea scăzută.

Instabilitate. Atunci când se utilizează parametri „rezonabili”, precum cei dați în exemplul de mai sus, analiza ABC are ca rezultat frecvent ca între un sfert și jumătate din articole să își schimbe categoria în fiecare trimestru în numeroase verticale. Mai rău, deoarece evaluarea stabilității analizei ABC este mai complicată decât efectuarea analizei ABC în sine, majoritatea companiilor nici măcar nu sunt conștiente de această problemă. Aceste instabilități pun în pericol o mare parte din măsurile corective, determinate de clasificarea ABC, care ajung să fie livrate către articolele greșite.

Doar staționar. Analiza ABC este în contradicție cu modelele de bază ale cererii, cum ar fi lansarea produselor: un articol nou introdus are un volum redus prin proiectare, deoarece volumul său de vânzări este încă să fie respectat. Deși este posibil să se atenueze efectul de noutate, alte tipare, cum ar fi sezonalitatea, complică procesul. De exemplu, în octombrie, jucăriile introduse cu 6 luni înainte sunt clasificate ca articole C, în timp ce vânzările de Crăciun se apropie. Analiza ABC este o staționar perspectivă asupra cererii și, astfel, va genera ineficiențe ale inventarului ori de câte ori cererea nu este .

Semnificație scăzută. În ceea ce privește indicatorii statistici, cantitatea de informații extrase din istoricul cererii și împachetate prin clasele ABC este extrem de redusă. De exemplu, chiar și un indicator banal, cum ar fi „unitățile totale vândute anul trecut”, tinde să conțină mai multe informații despre un anumit articol decât clasa sa ABC. Mai mult, orice model statistic care efectuează orice fel de sarcină pe baza datelor istorice ale inventarului poate re-implementa intern o analiză ABC dacă se dovedește utilă - deși, în practică, acest lucru nu este cazul.

Bikeshedding. Analiza ABC implică o alegere arbitrară a parametrilor. Deoarece analiza ABC are deficiențe evidente, cum ar fi lansarea produsului (a se vedea mai sus), sunt introduși, de obicei, mai mulți parametri pentru a atenua aceste deficiențe. Apoi, deoarece analiza ABC este ușor de înțeles, o mulțime de oameni vor simți invariabil nevoia de a fi implicați în alegerea tuturor acestor parametri și/sau de a solicita variante proprii. Ca urmare, sub masca unei metode rapide și ușoare, analiza ABC se transformă de obicei într-o întreprindere birocratică consumatoare de resurse care nu oferă rezultate tangibile.

Orbire. Frecvența nu echivalează cu importanța economică. Atributele analizei ABC importanţă unui produs pe baza frecvenței sale de utilizare sau a veniturilor. Cu toate acestea, în multe cazuri, indisponibilitatea unui obiect care nu este frecvent consumat sau valoros poate avea cele mai devastatoare consecințe și ar trebui să i se acorde un nivel ridicat al stocului și importanță acestui articol. Un exemplu din comerțul cu amănuntul ar putea fi efectul de marfă în care sunt plasate articole strălucitoare în fereastră, care sunt rareori vândute, dar cruciale pentru a atrage clienți. În industria manufacturieră sau aeronautică, o parte specifică care poate fi utilizată rar și care are o valoare redusă din perspectiva achiziției poate duce la faptul că o aeronavă comercială nu poate ridica.

Luarea lui Lokad asupra analizei ABC

Analiza ABC a fost introdusă la începutul secolului al XX-lea, într-o lume în care cititorii de coduri de bare nu existau și în care metodele de urmărire a inventarului erau atât scumpe, cât și nesigure. În mod surprinzător, această metodă a rămas larg răspândită, în timp ce majoritatea problemelor pe care această metodă încearcă să le rezolve au dispărut de mult. Perspectiva noastră generală asupra analizei ABC este următoarea: orice poate face analiza ABC, chiar și metodele mai simple funcționează mai bine, cum ar fi punctarea articolelor, mai degrabă decât clasificarea articolelor. Bineînțeles, toate acestea mai simplu metodele necesită executarea computerelor, astfel ceea ce poate fi considerat „simplu” depinde într-o oarecare măsură de contextul mai larg.

Pentru o perspectivă de raportare pură, analiza ABC ar putea fi acceptabilă. Clasele ABC vă pot ajuta să obțineți informații rapide despre categoriile de produse, de exemplu, raportând fracțiile respective ale articolelor A/B/C din cadrul categoriei. Cu toate acestea, așa cum s-a subliniat mai sus, analiza ABC este predispusă la biciclete. Astfel, sugerăm să evităm cu atenție indicatorii de inginerie și indicatorii de performanță superiori la clasele de A/B/C, deoarece acele inițiative nu oferă aproape niciodată beneficiile dorite inițial.

Note

(1) O distribuție cu coadă de grăsime este o distribuție de probabilitate care prezintă o asimetrie sau kurtoză mare, relativă la cea a unei distribuții normale sau a unei distribuții exponențiale. Intuitiv, este o distribuție care nu urmează curba obișnuită în formă de clopot asociată, de exemplu, cu dimensiunile (în cm) ale populației umane.