仓储库存分析法大全:ABC分析法、区域合并法、替代产品法.docx
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1、仓储库存分析法大全:ABC分析法、区域合并法、替代产品法导读国内有庞大的仓储物流从业人员队伍,很多人想深入了解仓库应该如何管理、如何优化。此文,详细解析库存的分析方法,包括ABC分析法、区域合并法、替代产品法.话说库存仓库有多大,库存就有多少;仓库越大,死得越快。对商贸企业而言,库存就是指存储在仓库中,可使用或销售的所有商品。在仓库员工看来,库存就是那一堆货;而对于财务部门,库存却是代表着一叠叠的钞票。常规的企业除了人工费,钱主要有两个去处:要么花在固定资产上,要么花在库存上。统计数据显示,库存成本能占到公司运营成本的60%以上。企业库存一般分为3种。周转库存安全库存多余库存待发送的成品包装材
2、料 需求不稳定 供应不稳定 对有货率的高要求 预测失败 订单取消 最小订货量 经济批量 策略库存根源:周转时间根源:不确认性根源:组织行为周转库存,是企业正常经营所需,无可厚非。安全库存,则主要是不确定性造成的,为防止断货而不得不备的库存。只有减少不确定因素,才能从根本上降低安全库存量。多余库存的根源则主要是因为人的行为,比如计划失败、大批量采购以获取价格优惠等。所以,控制多余库存必须从组织行为上着手,如促进供应链上的信息共享,推动协同计划、预测与补货(CPFR,Co11aborativeP1anningForecastingandRep1enishment),以及提高决策水平等。苛刻一点来说
3、,库存是需求与供应不匹配的结果,源自计划上的先天不足和执行上的拖泥带水。经常地: 采购部门最怕听到的一句话:库存积压了! 仓储部门最怕听到的一句话:库存不对了! 销售部门最怕听到的一句话:(您要的商品)没有库存了!库存过大,会造成持有成本过高、占用大量资金;滞销品出现,商品积压;随市场价格下降,商品贬值;商品过期、损毁、报废等。库存过小又会导致断货,丧失销售机会;降低客户满意度;客户失去信心,不愿意继续合作等。每一个企业都希望库存刚刚好,所以说库存是否合理,只有更好,没有最好为实现库存合理化的梦想,就必须不断地进行库存分析,即采用适宜的工具、方法,对库存结构、总量等进行分析、权衡,以提出相应策
4、略,保证库存合理。分为两个方向: 销售方向:通过促销及其他策略消化库存,使其结构趋于合理,并不断提高库存周转率。 采购方向:通过库存分析制定合理的采购策略,保证订货准确,既不增加积压库存,又不造成断货。库存分析的主要内容是(采购三要素):订什么、何时订、订多少。就是通过不断地库存分析,实现精确订货,使库存保持在合理的范围内。大牛说过:众人之所以为众人,因为他们代表平均水平,以他们做参照系,最多也只能达到平均水平。王二想超越平均水平,所以无聊的时候,也顺便分析下库存,给采购部门提点意见,开会的时候显示一下水平,顺便借老大哥的话,狐假虎威地责令业务部门帮助处理些滞销商品,为仓库腾出点空间。附件:库
5、存成本计算方式先进先出法。假定先收到的存货先发出或先收到的存货先耗用,收入存货时逐笔登记数量、单价和金额;发出存货时按照先进先出的原则,逐笔登记发出成本和结存金额。这种方法可以随时结转存货发出成本,但较繁琐;如果存货收发业务量大、且存货单价不稳定时其工作量较大。物价持续上升时,期末存货成本接近于市价,而发出成本偏低,会高估企业当期利润和库存存货价值;反之会低估企业存货价值和当期利润。 加权平均法。根据期初存货结余和本期收入存货的数量及进价成本,期末一次计算存货的本月加权平均单价,作为计算本期发出存货成本和期末结存价值的单价。 移动加权平均法。每次收货后立即根据库存数量和总成本,计算出新的平均单
6、价或成本。这种方法能够使企业及时了解存货的结存情况,计算的平均单位成本以及发出和结存的存货成本比较客观。但由于每次收货都要计算一次平均单价,工作量较大,对收发货较频繁的企业不适用。 个别计价法。以每次(批)收入存货的实际成本作为计算该次(批)发出存货成本。这种方法把每一种存货的实际成本作为计算发出存货成本和期末存货成本的基础。成本计算准确,但在存货收发频繁时,发出成本分辨工作量较大。适用于一般不能替代使用的存货、为特定项目专门购入或制造的存货以及提供的劳务,及珠宝、名画等贵重物品。历史销售数据分析为支持采购部门分析库存,科学订货,王二整理了常用的分析方法,包括以下七种。历史销售数据分析,是假定
7、销售趋势没有大的波动,根据公司历年的销售明细,预测后续一段时间的需求量。有以下4个步骤:1、数据整理和格式清理从公司ERP中按分析时间段导出销售明细数据(若报表体系比较完善,直接使用系统报表可以大幅减少数据量),存为EXCE1格式即可。然后,删除文件中的无效字段,清除文件格式,以便减小文件体积,更容易进行操作。2、数据清洗将多余、重复的数据筛选清除,将缺失的数据补充完整,将错误的数据纠正或删除。对生产系统而言,指去除异常数据的影响,包括促销与市场活动影响的销售数据、季节性产品销售数据、产品原材料价格波动影响的销售数据、公司政策调整影响的销售数据等。具体方法,可以参考黄成明先生的大作数据化管理。
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