CC BY
2«шиишимм-лэишаи » ®2Ю5)), 2024 / ECONOMICS SCIENCES
41
ECONOMICS SCIENCES
УДК 519.874.2
Гурша О.В.,
д.е.н., доцент Клепшов В.В.,
магктрант
МиколаЧвський нацюнальний утверситет iMeHi В.О.Сухомлинського
Домбровська Л.В. к.е.н., доцент
МиколаЧвський iнститут розвитку людини Утверситету «Украта»
DOI: 10.24412/2520-6990-2024-2195-41 -45 МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕС1В ПЩТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ Р1ШЕНЬ В СИСТЕМ УПРАВЛ1ННЯ
ЗАПАСАМИ
Hurina O.V.,
Doctor of Economics, associate professor Klepikov V.V., graduate student
Mykolaiv National University named after V. O. Sukhomlynskyi
Dombrovska L. V. Doctor of Economics, associate professor Mykolaiv Institute of Human Development of the University " Ukraine "
SIMULATION OF DECISION SUPPORT PROCESSES IN THE INVENTORY MANAGEMENT
SYSTEM
Анотащя.
У статтi розглядаються основш аспекти моделювання процеЫв тдтримки прийняття рiшень в си-стемi управлiння запасами. Результати проведеного анал1зу ABC/XYZ можуть бути застосован на рiз-них тдприемствах для вирiшення подiбних завдань та тдвищення ефективностi управл^ькихрiшень з управлшня запасами. Abstract.
The article examines the key aspects of modeling decision support processes in inventory management systems. The results of the conducted ABC/XYZ analysis can be applied to any enterprises to address similar problems and enhance the efficiency of managerial decision-making regarding inventory management.
Ключовi слова: модель, моделювання, процес прийняття рiшень, управлшня, запаси. Keywords: model, simulation, decision making, management, reserves.
Ключовим аспектам управлшня запасами выводиться важлива роль в систем! управлшня поточ-ними активами пщприемства. Для сучасних щдпри-емств проблема прийняття оптимальних ршень з управлшня запасами е вельми актуальною. Впрова-дження ефективних стратегш управлшня запасами сприяе зниженню витрат пщприемства, шдви-щенню його функцюнальносп та максимвацц при-бутковост!
В основ! теорй управлшня запасами лежать два аспекти. Перший - умовно-ресурсний пщхщ -полягае в забезпеченш достатньо! кшькосп вироб-ничих запасгв на пщприемств1 у визначеш термши та в необидному мющ. Другий - умовно-витратний пов'язаний з витратами на утримання певного р1вня запасгв. Пщприемство регулюе ргвень матер1альних запасгв у виробництш, встановлюе термши та об-сяги замовлень (коли 1 скшьки замовляти) та розро-бляе модел1 для прийняття вщповщних ршень [1].
Дослдження процесгв управлшня запасами в умовах цифров1заци вимагае використання широкого спектру методв для виявлення тенденцшних
законом1рностей та проблемних напрям1в, як ви-значають к формування 1 реал1защю. Важливим аспектом управлшня складськими запасами е досяг-нення оптимальности витрат на товарно -матер1альш запаси та к забезпечення, що впливае на формування прибутку пщприемства. Застосування мето-дв моделювання для облжу та вщображення динамки кшькосп товарно-матер1альних запасгв е ключовим елементом цього процесу. Використання штегрованого АВС/XYZ анал1зу виробничими пщ-приемствами сприяе ефективному управлшню то-варним асортиментом, що в свою чергу прискорюе обертання товар1в, зменшуе надлишок, знижуе ри-зик списання та мшгшзаци сумарних затрат, пов'я-заних з запасами.
Питання управлшня запасами акгуал1зувалися у працях багатьох впчизняних науковщв-економю-тгв: В. Бачинського, О. Бородина, А. Мазараю, Ф.Бутинця, С.Голова, А.Гршько, Ю.Вериги, В.Сфшенка, В.Завгороднього, О.Карпенко, М.Ку-жельного, Н.Голошубово!, Л.Нападовсько!, В.Лш-
economics sciences / «шишфулим-лишаи» ®2wi)), 2024
42
ника, В.Сопка, Н.Ткаченко, В.Костюченко, М.Чу-маченка, Л.Янчево! та захщних - Е. Брптона, К. Ва-терстоуна, Джерр1 Ж. Вейганта, К. Друр^ Дональда I. Юзо, Д. Мщдлтона, Г. Мюллера, Б. Нщлза, Т. Скоуна, Терр1 Д. Уорфшда, Дж. Фостера, Х.Т. Хор-нгрена, та шших
Проте у роботах бшьшоси науковщв управлшня запасами розглядаеться кр1зь призму облко-вих процедур та недостатньо уваги придляеться обгрунтуванню методолопчного шструментарто для дослщження моделювання процесш пщтримки прийняття ршень в систем1 управлшня запасами. Це свщчить про актуальн^ть обрано! теми та доводить доцшьшсть 11 вибору для дослщження як у на-уковому, так 1 в практичному аспектах
Анал1зуючи р1зноман1тн1 науков1 дослщження, як теоретичного, так 1 прикладного спрямування, ми визначили вщсуттстъ узагальненого методичного пщхэду до економжо -математичного моделювання процешв пщтримки прийняття ршень у систем! управлшня запасами. У зв'язку з цим набувае актуальности проведення дослщження процесу прийняття ршень на пщстав1 висновюв, отриманих 1з розроблених математичних моделей. Це дозволить знизити витраж на збершання запашв, пщви-щити рентабельность торговельно! дальности та, в кнцевому пщсумку, збшьшити доходи.
Метою статп е анал1з процешв шдфимки прийняття оптимальних ршень в систем! управлшня запасами на основ1 використання комплексу метода економжо-математичного моделювання.
1ерармчна структура системи управлшня запасами органзована на юлькох ршнях Перший рь вень включае в себе три блоки: обробку шформаци про запаси, ведення облжу запасш та зберкання ш-формаци про запаси. На другому ршш проводиться розробка механзмш прийняття ршень, як визнача-ють термши та обсяги замовлень для поповнення запасш. Третш ршень охэплюе моделювання системи управлшня запасами та розробку стратеги фь нансового забезпечення на майбутне.
Загальне виршення проблеми управлшня запасами не може бути реал1зоване лише на основ! одше! модели Тому важливо враховувати характер попиту при побудов1 модели Прост модел1 врахо-вують статичний або динам1чний характер попиту, тод як для ймов1ршсного характеру попиту вико-ристовуються бшьш складн модели У випадках ймов1рн1сного попиту часто застосовують шпа-цшщ модели
Якщо характеристики системи, зокрема попит, залишаються сталими протягом значного перюду, тод можна використовувати статичну детермшо-вану модель, а для розрахунку оптимального роз-м1ру замовлення застосовуеться формула «економь чного розм1ру замовлення». Важливо враховувати, що постшний попит спостеркаеться лише для об-межено! кшькосп товарш. Бшьшють товарш мае випадковий попит. У таких випадках необхщно до-слщжувати статичну детермшовану модель за умов випадкового попиту, якщо юнуе достатня статисти-чна шформащя про характеристики цього попиту [1].
Вищеназват моделi дозволяють розрахувати оптимальний po3MÍp постачань в умовах випадкового попиту, коли вiдомi статистичт характеристики попиту (узагальненi моделi статично! детермь новано! моделi в умовах випадкового попиту). Проте, якщо така шформащя невщома заздалепдь, щ моделi стають непридатними. У таких випадках варто розглядати розробку стратегш управлшня запасами, де шформащя про попит з попередтх перь одв планування використовуеться для розрахунюв оптимальних розмiрiв постачань у наступних перь одах (адаптивнi моделi). Ц моделi сприяють змен-шенню витрат на управлшня товарними запасами на пщприемств! що полшшуе фiнансовi показники.
Товарнi запаси е значущим активом пщприем-ства i впливають на вс аспекти його економ!чно! дальности так як обсяг товарообшу, доходи, ви-трати, прибуток та рентабельность. Недостатнi запаси можуть спричинити збитки через просто!, не-задоволений попит та втрату прибутку, а також по-тенцiйних клiентiв. З шшого боку, надмiрнi запаси зв'язують оборотний капiтал, обмежуючи можливо-cri вигщного використання та уповшьнюючи общ що впливае на витрати виробництва та фiнанcовi результати пщприемства [4].
У вщсутносп науково обгрунтованого щдходу до розрахунюв обсягш товарних запасш на пщпри-емствах i наявноси менш ефективних методик управлшня ними, можна виявити тенденцю до необ-грунтованого збшьшення запасш на пщприемствах. Це може вести до непотрiбного зростання витрат на збершання, виведення вшьних грошових коштш з реального сектора економкн, зниження рентабельности торговельно! дiяльноcтi та, в юнцевому пщсу -мку, до зменшення прибутку.
Традицшт аналiтичнi моделi спираються на АВС-аналiз, який являе собою метод дослщження ресурсш i визначае продукщю за категорiями A, B i C, що складають вщповщно 80%, 15% i 5% вщ за-гального обсягу продажш Цей пщхщ пропонуе рь зш стратег!! управлiння цими категор1ями товарш
[5].
За допомогою АВС-анал!зу виконуеться тако ж анал!з XYZ, який спрямований на визначення сту-пеня вщхилення величини, що характеризуе об'ект досл!дження, в!д !! середнього значення i групу-вання об'ект1в вщповщно до величини коефщента вар!ац11. Псля проведення цього анал!зу форму-еться пщсумкова матриця, оц!нка яко! дозволяе оп-тим!зувати запас на склад!. Елементами ц!е! матриц! е р!зш позиц!! асортименту товар1в, яю потра-пляють в одну i ту ж групу за результатами як ABC, так i XYZ-аналiзу.
Суть методу ABC полягае в обранн! класиф!ка-ц!йно! ознаки в]дпов1дно до мети анал!зу. Дал! вщ-буваеться ранжування в порядку спадання ще! кла-сиф1кац1йно! ознаки. Позначення груп робиться на-ступним чином: до групи А включають найменування, починаючи з першого в списку, сума накопичених вартостей яких становить 70-80% в!д сумарно! вартост! вс!х реал!зованих товарш за певний перюд. Зазвичай до ще! групи входить
«шиитешим-лшшаи» #тши, тж / есошмгсз 8сшксе8
43
10-20% всього асортименту товаргв. Група В об'ед-нуе близько третини товаргв, сумарна вартють яких становить 15-20%. Група С включае вс залишен товарн позици, сумарна варттсть яких складае лише 5-10%. При цьому важливо враховувати «яю-рн позици», вщсутнкль яких може призвести до втрат продажш в груш А або В. Зазвичай так! позици штучно включаються до вщповщних груп за ма-совою часткою «зв'язаних» позицш [ 1].
Використання принципу Парето в управлшн товарними запасами передбачае подл вше! номен-клатури на групи зг1дно з критер1ем активност та
Таблиця 1
Розрахунок показнимв АВС-анал1зу за реаМзащсю асортиментних груп продукцл ПрАТ «Фрегат»
вартоси продажш. Група А, визначена як «най-бшьш активна», пщдаватиметься найретельншому контролю; грут товаргв В придляеться менше управлшсько! уваги, а група С обслуговуеться як «найменш активна» [4].
Для шюстраци теоретичних аспекпв та 1х-нього перенесення у практичну сферу, був проведений перехресний АВС/Х^7-анал1з на приклад1 ПрАТ «Фрегат». Здшснено розрахунок показниюв АВС-анал1зу за реал1защею асортиментних груп продукци ПрАТ «Фрегат» (Табл. 1).
Частка в сумар- Накопичена ча- Група асорти-
№ Асортиментна група продукци ному обсяз1 реаль стка в обсяз1 менту в АВС-
зацп реалваци аналт
Група1
1. Гарячекатаний рулон/лист 1,8-1,9 мм 37,11 37,11 А
2. Холоднокатаний рулон/лист 0,5-2 мм 15,66 52,77 А
3. Стр1чка холоднокатана 13,96 66,73 А
4. Чавун ливарний 9,37 76,1 А
5. Чавун переробний 8,23 84,33 В
6. Тов арш сляби 6,44 90,77 В
7. Виливниця середня глуходонна 4,95 95,72 С
8. Пщдон чавунний двомюний 4,28 100,00 С
Група2
1. Прес-форми для пневматичних шин 29,95 29,95 А
2. Прес-форми для широкопрофшьних шин 14,58 44,53 А
3. Прес-форми для бандажних шин 13,12 57,65 А
4. Двотавров1 балки 12,85 70,5 А
5. Бур ов1 насоси основш 11,62 82,12 В
6. Бур ов1 насоси допом1жщ 10,57 92,69 В
7. Крюкоблоки 5,53 98,22 С
8. Кроноблоки 1,78 100,00 С
ХУ7-анал1з дозволяе класифкувати товарний асортимент, який був розглянутий при проведены АВС-анал1зу, в залежноси вщ характеру кнх продажш 1 точност прогнозування змш у 1хнш потреби Групування товарного асортименту в рамках XYZ -анал1зу вщбуваеться в порядку зростання коефщента вар1аци.
Категор1я X включае ресурси, що вщзнача-ються стабшьним обсягом продажу, невеликими коливаннями в обсягах продажш 1 високою точ-шстю прогнозу (закупгвля вщбуваеться синхронно з процесом продажу товар1в). Категор1я Y вщобра-жае ресурси, продаж1 яких характеризуються вщо-
мими тенденц1ями (наприклад, сезонними коливаннями) 1 середшми можливостями прогнозування (необхщне створення запасгв товаргв для продажу). Товари, як вщносяться до категори Z, продаються нерегулярно, точтсть 1хнього прогнозування неви-сока (вимагають шдивщуальних замовлень по за-куп1вл1 товаргв на перепродаж). При поргвнянш вар1ацшних рядв використовуеться коефщент вар1аци. Розподл коефщента вар1аци по групах та-кий: V = 0-10% - група X; V = 10-25% -група ^ V > 25% - група Z.
В табл. 2 наведет розрахунки статистично! обробки динам1чних рядв по асортиментним гру-пам ПрАТ «Фрегат».
44__ECONOMICS SCIENCES / «шишмццм-лшшиан» #2(195), 2024
Таблиця 2
Результата статистичноТ обробки хронологiчних рн.ив щоквартальних чистих доходiв по асорти-_ментним групам ПрАТ «Фрегат»_
Група 1
Параметр статистично! обробки характеристик хро-нолопчного ряду Гарячекатаний рулон/лист 1,8-1,9 мм Холоднокатаний рулон/лист 0,5-2 мм Стрiчка холоднокатана Чавун ливарний Чавун переробний Товарш сляби Виливниця середня глуходонна Пвддон чавунний дво-мюний
Середне значення ряду, грн. 17324 27797 41820 17536 16978 25229 18978 25448
Середне квадратичне вщхи-лення ряду, грн. 4589 6821 6063 3533 6072 4054 6672 4023
Мшмум значень ряду 12000 12596 34445 11245 4526 17925 4520 17562
Максимум значень ряду 27885 37458 56625 22354 24885 31458 24558 31787
Варiацiя ряду, % 26,5 24,5 14,5 20,0 35,8 16,0 35,0 15,8
Юльксть значень ряду 12 12 12 12 12 12 12 12
Група2
Параметр статистично! обробки характеристик хроно-лопчного ряду Прес-форми для пневматичних шин Прес-форми для широкопрофшьних шин Прес-форми для бандажних шин Двотавровi балки Буровi насоси основш Буровi насоси допомiжнi Крюкоблоки Кроноблоки
Середне значення ряду, грн. 16978 25229 33380 27797 33560 17324 33692 15324
Середне квадратичне вщхи-лення ряду, грн. 6672 4054 9609 6821 9526 4589 9569 4458
Мшмум значень ряду 4526 17925 21558 12596 21554 12325 22356 12457
Максимум значень ряду 24885 31458 51558 37458 51224 26558 52364 28546
Варiацiя ряду, % 39,3 16,1 28,8 24,5 28,4 26,5 28,4 29,0
Кшьюсть значень ряду 12 12 12 12 12 12 12 12
Накладення результатов XYZ-аналiзу на даш ABC-аналiзу формуе 9 груп ресурсш, для кожно! з яких необхщно розробити власну стратегию управ-лшня. Кожна з цих груп характеризуется двома ос-новними параметрами - вартютю запасiв i точнiстю прогнозування потреби в них Результатом спшь-ного проведення АВС i XYZ аналiзу е визначення ключових, найбшьш важливих ресурсiв i встанов-
лення на цiй основi прiоритетiв у структуризаци бь знес-процес1в. Такий пщхщ дозволяе ефективно управляти рiзними категорiями товарiв, врахову-ючи як !хню вартiсть, так i характер !хнього попиту.
На рис. 1 та 2 наведет результата спшьного АВС/XYZ аналiзу для ПрАТ «Фрегат» за результатами продажу продукцй в основних асортиментних трупах 1 та 2.
Катего-р1я Х Y Z
A AX AY О^чка холоднокатана Холоднокатаний рулон/лист Чавун ливарний A Z Гарячекатаний рулон/лист
B ВX BY Товарш сляби BZ Чавун переробний
C СX CY Пщдон чавунний CZ Виливниця середня
двомюний глуходонна
Рис. 1 Результати АВС/XYZ анал1зу для ПрАТ «Фрегат» (група 1)
«шиишимм-лэишаи » #2Ш9ШЪ, 2024 / ECONOMICS SCIENCES
45
Категория Х Y Z
A Прес-форми для широко -профшьних шин Двотавровi балки Прес-форми
AX AY AZ для пневматичних шин Прес-форми для бандажних шин
B BX BY BZ Буровi насоси основнi Буровi насоси допомiжнi
C СX CY СZ Крюкоблоки Кроноблоки
Рис. 2 Результати АВС/XYZ анал1зу для ПрАТ «Фрегат» (група 2)
Вщповщно до анал1зу результатов ПрАТ «Фрегат», група 1 вщзначаеться тим, що значна частина продукци вщноситься до категори AY, в той час як по одному виду товар1в виявлено присутшсть у категориях AZ, BY, BZ, CY та CZ. За групою 2 розпо-дл е дещо бшьш р1вном1рним, з розмщенням по два види товаргв у кожнш з категорш AY, AZ, BZ та CZ.
Особлива увага менеджер1в з управлшня запасами ПрАТ «Фрегат» мае бути спрямована на групу товаргв AY, яка вимагае систему постачання за за-питами з обов'язковим розрахунком розм1ру страхового запасу. Для групи товаргв AZ характерш висок! обсяги продажгв, але прогнозувати попит майже не можливо. Дана група товаргв також вимагае найбшьшо! уваги, 1 для них необхщне Грунтовне планування потреби, нормування витрат, ретель-ний (щоденний) облк 1 контроль, постшний анал1з вщхилень вщ запланованих показниюв. Забезпе-чення постшно! наявност! товаргв ще! групи можна забезпечити шляхом створення надлишкового страхового запасу, але недолком цього е зростання су-марного товарного запасу пщприемства. Тому, на нашу думку, доцшьно перейти, за можливютю, на приватт поставки, працювати з бшьш надшними постачальниками та ретельнше контролювати рух товаргв дано! групи.
Товари групи BY, при достатньо високих обся-гах продаж1в, мають недостатню стабшьтсть. З огляду на це група BY та BZ вимагае систему постачання авансовими партиями з урахуванням прогнозу попиту та обов'язковим розрахунком розм1ру страхового запасу.
Для товаргв категори CY 1 CZ застосовуються загальт методи планування. Можливо також перейти на систему з постшним обсягом замовлень, але при цьому слщ формувати страховий запас вра-ховуючи ф1нансов1 можливосп пщприемства. Також, вважаемо, що по можливосп, товари групи CZ слщ вивести з асортименту (у випадку якщо не реа-л1зоваш залишки, або якщо товар бшьше не вироб-ляеться), оскльки саме вони можуть створювати непотр1бн1 товарш запаси.
Таким чином, в статт знайшов свое вщобра-ження анал1з процесгв пщтримки прийняття ршень
в CTCTeMÍ управлiння запасами на ochobí викорис-тання методв eKOHOMÍKO-математичного моделю-вання. 1нструменти економжо-математичного мо-делювання можуть бути використаннi на кожнш з фаз прийняття управлшських ршень.
Науковi розробки запропонованого ршення поставленоï проблеми представлено у вигляд результатов АВС/XYZ аналiзу, який дозволяе бшьш глибоко дослщжувати стан управлшня запасами на пiдприемствi. Практичний результат представлений методичними рекомендащями щодо моделю-вання ефективност процешв пiдIримки прийняття рiшень в системi управлiння запасами на прикладi ПрАТ «Фрегат».
Список використаних джерел:
1. Тюленева Ю.В., Майстренко Н.В. Застосу-вання методу ABC-XYZ-аналiзу пщ час управлшня лопстичними процесами аграрного пщприемства. Глобальнi та нацiональнi проблеми економжи. 2017. № 20. С. 598-603. URL: http://global-national. in.ua/archive/20-2017/122.pdf
2. Бюро бiзнес iнжинiрингу. Як провести АВС-аналiз клiентськоï бази. URL: http://www.bbe.kiev.ua/db_ method/abc_how_to.html
3. Shim J. K., Siegel J. G. The Vest Pocket CFO. 2nd ed. Hoboken, NJ: Wiley, 2005. URL: https://books.google.com.ua/books?id=Yi-zNm04XgC&pg=PA402&lp
g=PA402&dq=abc+analysis+group+d&source=b l&ots=2fiMJ_vRnT&sig=ACfU3U030Jhxa1_00NrG 0XM4USEZ_XJ8 Vg&hl=en&s a=X&ved=2ahUKEwi P50Xer8rwAhVn D GM BHQXeAXgQ6A EwEno -ECBAQAw#v=onepage&q=abc%20analy-sis%20group%
4. Абаркн П.С. Використання АВС-аналiзу для оптимiзацiï асортименту пщприемств роз^б-ноï торгiвлi Украши / П.С. Абаркн, С.Р. Красиль-ников // Збiрник наукових праць Вшськового шсти-туту Ки1вського национального унiверситету iменi Тараса Шевченка. 2015. Вип. 50. С. 152-160. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Znpviknu_2015_50_27
5. Бузукова Е.А. Аналiз асортименту i стабь льностi продажгв з використанням ABC-аналiзу та XYZ-аналiзу. URL: http://zakup.vl.ru/files/avs_i_huz_analizi.pdf
6. Simchi-Levi D., Chen X., Bramel J. Logic of Logistics: Theory, Algorithms, and Applications for Logistics Management Springer, 2017. 454 p.
