ABC-анализ. Как и зачем его применять в аптеке

У аптеки довольно серьезный ассортимент, насчитывает до 15000 наименований и более. При этом по основной массе позиций мы имеем товары от разных производителей, часто с разными наименованиями, но обладающими идентичными целебными свойствами. При формировании заказа на поставку при работе с большим ассортиментом сложно уделить внимание всем позициям и не упустить какую-то ключевую позицию. Когда заявку на поставку формирует человек, то ошибки неизбежны – без влияния человеческого фактора здесь не обойтись. При столь существенном ассортименте всегда возникают казусы и недоразумения с наличием и определением объема запаса всегда. Так, например, упустили позицию к заказу или случайно заказали больше, чем это необходимо. Эти ситуации типичны при работе с запасами, если отсутствует автоматизированная система управления запасами. Один из инструментов, который призван нам помочь систематизировать и оптимизировать работы по управлению запасами, является АВС-анализ.

Что такое АВС-анализ? Это инструмент, который позволяет нам разделить объекты исследования на группы в зависимости от важности влияния на результат. АВС-анализ основан на правиле Парето (так же это правило называют 20 на 80), которое звучит следующим образом:

« 80 процентов капитала аккумулируются у 20 процентов населения».

Эту закономерность итальянский социолог Парето выявил, исследуя социальные процессы Италии, но эта же закономерность распространяется и на другие процессы.

Так, например: «80 процентов всего поступающего брака приходится на 20 процентов поставщиков».

Или: « 80 процентов затрат связано с 20 процентами поставщиков».

Или (и для нас этот пример, пожалуй, самый актуальный): «20 процентов товара обеспечивает нам 80 процентов прибыли».

И в данном случае нам как раз необходимо найти эту небольшую часть товаров, которая и обеспечивает нам основную прибыль. Разделив товары на группы по степени важности, мы для себя определяем степень внимания к каждому товару. Например, если на полке не окажется товара, который нам дает 0,006 % от общей прибыли, то это не будет критично. С другой стороны, если на полке не будет товара, который нам обеспечивает 7,6 % прибыли, то такой ситуации допускать не стоит. А если мы все-таки имеем дефицит, то он должен быть минимальным.

После проведения анализа мы весь массив данных, который у нас есть по определенному признаку,  разделим на три группы:

Группа А – очень важные объекты
Группа В – объекты средней степени важности
Группа С – наименее важные объекты.

При этом необходимо учитывать, что закономерность «80 на 20» является приблизительным и у каждого объекта исследования эта закономерность своя. Может быть и «76 на 30» или «83 на 34» и так далее.
Как результат проведения анализа, мы сформулируем для каждой группы определенную политику по управлению.

Далее мы рассмотрим алгоритм проведения АВС-анализа. За массив данных мы примем товары.

Первым этапом при проведении АВС-анализа является определение цели и задачи, которые мы перед ним ставим. От этого зависит, какие параметры мы будем выбирать и что дальше делать с результатом. Если целью является сокращение ассортимента, то параметры будут:

— объем продаж в натуральном выражении;
— прибыль.

А если цель стоит – выявление и сокращение затрат на поддержание запасов, то параметры могут быть:

— объем неликвидов;
— занимаемая складская мощность;
— коэффициент оборачиваемости.

Ну а если задача – повысить рентабельность, то выбираемые параметры будут:

— Коэффициент оборачиваемости
— Уровень рентабельности.

Примеров можно приводить массу, так как анализ достаточно прост в исполнении и универсален. Но почему мы заостряем на этом этапе внимание? Иногда некоторые логисты задают вопрос: «Анализ провел, а дальше что делать?». Так вот, сначала надо определиться с тем, что должно быть в результате, а затем выбирать параметры для анализа.

Теперь мы должны определиться с количеством параметров. Выше по тексту в качестве примеров приводились случаи применения по двум параметрам. Можно использовать и большее количество параметров, но никак не меньше.

Рассмотрим такой пример. Цель – сократить ассортимент. Проводим анализ по параметру «Объем получаемой выручки». Значит, из ассортимента мы будем исключать товары, которые нам не обеспечивают выручку в интересующем нас объеме. Претендентами на исключение из ассортиментной матрицы будут товары, которые попали в группу С. Но сюда попадут и такие товары, у которых низкая цена, но объем продаж может быть существенным. То есть товар востребован, и именно такой товар нам обеспечивает постоянных клиентов. Следовательно, если мы такой товар не будем предлагать нашим клиентам, то недовольство их будет только расти. Последствия понятны – отток клиентов из нашей аптеки.

Если мы при сохранении цели анализа за основу возьмем другой параметр «Объем продаж в натуральном выражении», то в группе С у нас окажутся дорогостоящие медикаменты, которые обеспечивают нам высокую прибыль, но продаются  не так часто. А товары с небольшой прибылью обеспечивают массовые продажи.

То есть при выборе только одного параметра для анализа мы не получим полной информации. Такой подход при проведении АВС-анализа часто встречается в автоматизированных системах. Так в одной компании товары с минимальной долей (так называемый ассортиментный хвост) автоматически исключались из ассортимента. При следующем проведении анализа мы опять исключим ряд позиций, а следовательно, доли участия каждой позиции изменятся. При таком подходе со временем мы останемся с ассортиментом, который не будет удовлетворять наших клиентов. Если мы планируем автоматизировать проведение анализа, мы должны иметь в виду, что количество параметров не должно быть меньше двух.

В нашем случае задача анализа – оптимизация запасов. Параметры:

— «Прибыль»
— «Объем продаж в натуральном выражении».

Анализ объема продаж, объема дефицита или неликвидов, целесообразно проводить в натуральном выражении, так как если анализировать в денежном выражении, мы получаем некорректные данные. Во-первых ситуация будет искажаться при изменении цен, а во-вторых дешевые товары попадут в группу С, но при этом они могут быть весьма популярные.

Следующий этап – непосредственно проведение анализа. Здесь у нас должен быть следующий алгоритм:

1. Составляется массив данных.
2. Определяется сумма параметров (Рисунок 1)

3. Отсортировывается массив данных по убыванию по столбцу: Доля в общем объеме. (Рисунок 3)
Рисунок 3 – Отсортированный массив данных по убыванию

1. Определяются группы ABC. То есть нам необходимо определить границы групп.

1. Как это можно сделать? Очень часто специалисты опираются на рекомендации в прессе по определению групп.

   Так, в публикациях встречается следующий вариант определения групп:

   • Группа А –  до 50% результата
   • Группа В – 50 до 80 % результата
   • Группа С – 80 до 100% результата.

    При достижении накопительной доли 50%, 80% и 100% присваиваем соответственно группы А, В, С.

    Или:

   • Группа А –  до 80% результата
   • Группа В – 80 до 90 % результата
   • Группа С – 90 до 100% результата.

                Но насколько это разграничение подходит для нашего случая (или для Вашего массива данных)? Используя первый вариант распределения, первый товар будет относиться к группе А, со второго по третий позиции – группа В, все остальные позиции – группа С.

   Но если мы внимательно посмотрим на столбец доля в общем объеме, можно увидеть, что позиции 1, 2, 3 имеют близкие по значению параметры «доля в общем объеме». А соответственно этим товарам мы должны уделять одинаковое внимание. А значит, есть при определении групп необходимо найти пороги по параметру «доля в общем объеме», при котором это параметр серьезно изменяется. Но, если пороги в нашем примере определить довольно просто (так как позиций немного), то в реальной ситуации, с многотысячной номенклатурой такой подход невозможно реализовать. Это связано с тем, что доля каждого товара в общем объеме будет незначительна, а соответственно порог (или серьезный перепад) определить будет сложно.

   Поэтому целесообразно использовать так называемый «графический метод». Для этого необходимо построить график, на котором отражается графа «Доля нарастающим итогом» (Рисунок 5). Ось Х — номер позиции из массива данных. Ось Y – доля нарастающим итогом.

    Рисунок 5– Доля нарастающим итогом.

Для того, чтобы определить границы групп необходимо соединить крайние точки графика прямой линией. Затем провести касательную (Рисунок 6). Точка, к которой мы проводим касательную линию, является границей группы А.

Для того, чтобы определить границу группы В, мы соединяем с крайней точкой графика, точку, которая  образует границу группы А (Рисунок 7). И тоже проводим касательную линию. Так же как и в первом случае, точка, которую получили, будет являться границей группы. Только уже границы группы В.

 Рисунок 6 – Определение границы группы А.

Итак, в нашем примере граница группы А – это четвертая позиция, а группы В – девятая (Рисунок 8).

То есть:

• Группа А –   25% вклада обеспечивают  87% результата
• Группа В – еще 31,25% вклада обеспечивают 9 % результата
• Группа С – еще 43,75% вклада обеспечивают 4% результата.

 Стоит заметить, что операция по графическому методу определения границ групп стоит делать при большем масштабе графика, поскольку это повысит точность результатов.

 Рисунок 8 — Распределение товаров по группам:

По данным сводной таблицы (рисунок 9) необходимо выработать управленческие решения по двум основным вопросам:

1. В каких группах допускается дефицит и в каком объеме?
2. Какое внимание какой группе товаров мы планируем уделять?

 Относительно уровня допустимого дефицита, мы должны для каждой группы определить свой уровень бездефицитности, то есть уровень доступности товаров. Так, при уровне доступности товаров 98 процентов мы предполагаем, что допускаем дефицит 2 процента.

Определение уровня доступности товаров является вопросом стратегии компании. Так, например, есть компании, которые стремятся к сто процентному уровню доступности. Но в таком случае, поддержание запаса очень дорого обходятся компании. Поэтому этот уровень определяется исходя из рыночной ситуации, и в настоящий момент в среднем составляет 95 – 98 процентов.

На этапе АВС-анализа мы уровень доступности определяем для каждой группы товаров в зависимости от важности товара для успеха аптеки. Основные характеристики групп представлены на рисунке 10.

Рисунок 10 – Основные характеристики групп и пример требований к ним.

Следующий пункт, который стоит учесть, это периодичность проведения АВС-анализа. Поскольку основные товары в аптечной сфере с довольно длительным жизненным циклом, то нет необходимости проводить анализ каждый месяц. Но стоит учитывать сезонность. Если в аптеке есть препараты сезонного потребления, то необходимо проводить анализ в сезон и вне сезона, пересматривая группы при помощи графического метода. Для аптеки целесообразно проводить анализ один раз в квартал.

Изменяя уровень доступности товара, у аптеки есть возможность сократить затраты на поддержание запасов и самое главное – сумма денежных средств, необходимых для поддержания запасов.

Если мы ставим перед собой задачу сократить ассортиментный портфель, то претендентом на эту операцию является группа товаров СС – минимум дохода, минимум объема продаж. При этом необходимо учитывать тот факт, что в группу СС попадают товары новинки, которые себя еще никак не зарекомендовали. Также в эту группу попадают товары, которые нельзя исключать из ассортимента, так как благодаря этим товарам покупатели делают другие покупки в аптеке.

 Кроме анализа товаров, можно контролировать поставщиков, выбирая параметры:

— Количество брака

— Объем затрат при работе с поставщиком

— Кредитная политика

— Точность поставок, и другие параметры.

 При наличии сетей аптек, каждая аптека должна проводить АВС-анализ самостоятельно, поскольку покупатели могут быть разные и другими потребностями. А при анализе общей ситуации и планировании поставок централизовано проводить и общий анализ с целью определения общей эффективности, рентабельности или оборачиваемости.