Методы анализа логистических рисков

Анализ лог рисков на предприятии позволяет выявить проблемы и разработать варианты их решения. Задачи при управлении рисками, при организации движения МП связаны с оценкой Р. И при управлении ими для повышения эффективности деятельности службы логистики на предприятии. Общая последовательность анализа рисков включает в себя след этапы:

1. Выявление их источников и причин возникновения;
2. Идентификация всех возможных рисков,
3. Оценка уровня отдельных рисков,
4. Определение допустимого уровня логистических рисков,
5. Разработка мероприятий по их снижению.

В соответствии с приведенной последовательностью можно разделить качественную (этап 1, 2, 5) и количественную (тап 3, 4) оценку рисков.

Задачи качественной оценки – идентификация возможных рисков и их источников.

Результатом качественной оценки явл. Основа для осуществления количественного анализа, которая предполагает расчет числовых значений вероятности наступления событий, предполагаемый ущерб от наступления и определение допустимого уровня риска для конкретных ситуаций.

Для количественной оценки необходима база данных, на основе которой строится статистические и фин. показатели.

Особенностью методов анализа рисков является использование вероятностных значений и статистического анализа, что является весьм трудоемким процессом и требует поиска и привлечения большого объема инфо.

При анализе лог рисков м.б. использованы статистич. И эксперные методы. При этом учитываются управляемые и неуправл факторы. Примером управл фактора м.б. уровень логистических затрат: затраты на транспортировку и складирование на предприятии.

Неуправляемый фактор – уровень логистических издержек, потери при транспортировке в ЦП в результате стихийных бедствий.

В качестве статистического метода исследования влияния факторов на результат лог деятельности можно использовать метод сравнения динамических рядов. Тренд характеризует основную закономерность осуществления процессов во времени, а под тенденциями понимается общее направления развития событий.

Использование статистических методов при анализе риска м.б. затруднено отсутствием стат данных или малым размером выборки по некоторым параметрам, что условлено уникальностью процессов движения МП на каждом предприятии.

Кроме того, с помощью этих методов нельзя предсказать изменения параметров, вызванные изменениями внешних условий, т.к. предпосылкой использования стат методов является неизменность внешних условий. Следовательно, мат – эконом модели в настоящее время не могут обеспечить точность, которая будет превышать метод экспертных оценок.

Экспертные методы используются для выявления вероятности возникновения рисков и уровня возможных потерь. Этот метод более эффективный для анализа рисков конкретных организаций и его точность будет зависеть от квалификации экспертной комиссии. В качестве экспертов м.б. работники предприятия и приглашенные специалисты кот определят уровень потерь при выполнении логистических операций.

При использовании экспертного метода составляется номенклатура рисков, затем в опросники вносятся виды рисков.

Эксперты в опросниках определяют вероятность возникновения того или иного риска и возможную величину ущерба. Вероятность наступления риска определется в %-ом соотношении с учетом опыта эксперта и данных предприятия.

При проведении исследования учитываются скрытые затраты предприятия в рмках концепции общих затрат.

Разновидностью экспертного подхода является метод анализа иерархий.

Альтернативным способом учета неопределенности при анализе рисков явл минимаксный подход: формируется ожидаемый сценарий развития событий в лог процессе.из этих сценариев выбирается 2 правильных – с минимал и максимал риском.

138. ипользование АВС – XYZ КЛАССИФИКАЦИИ при анализе лог рисков

Основная идея АВС-классификации - из всей номенклатуры товаров выделить наиболее значимые позиции.

АВС-анализ строился на основе принципа Парето: за большинство возможных результатов (80%) отвечает относительно небольшое число причин (20%), т.е. 80% объема продаж обеспечивают 20% ассортимента.

Группа А включает ограниченное количество наиболее ценных видов позиций, которые требуют тщательного планирования, постоянного (возможно, даже ежедневного) и скрупулезного учета и контроля. Товарные позиции этой группы – основные в работе компании.

Группа В составлена из того ассортимента, который в меньшей степени важен для компании, чем категории А, и требуют обычного контроля, налаженного учета (возможно, ежемесячного).

Группа С включает широкий ассортимент оставшихся малоценных позиций, характеризующихся упрощенными методами планирования, учета и контроля.

В качестве исходных данных для проведения XYZ – классификации используются продажи товаров по периодам.

Метод XYZ – анализа – классификация ресурсов фирмы, рассмотренных при проведении АВС – анализа, в зависимости от характера их потребления и точности прогнозирования изменений в их потребности.

Группировка ресурсов при проведении XYZ-анализа осуществлялась в порядке возрастания коэффициента вариации (v), показывающего (в процентах) степень отклонения данных от среднего значения:

Предполагалось, что данные имеют нормальный закон распределения: зная среднее значение и дисперсию, мы можем найти рациональный баланс между уровнем сервиса и затратами на его поддержание.

Группа X – объекты, коэффициент вариации значений по которым не превышает 10%, т.е. с вероятностью 99% можно утверждать, что прогноз на данную группу товаров будет отличаться от среднего значения на + (-) 10%.

Группа Y – объекты, коэффициент вариации по которым составляет 10% – 25%, т.е. прогноз будет отличаться от среднего значения не более чем на 25%.

Группа Z – объекты, коэффициент вариации по которым превышает 25%, т.е. отклонения от среднего значения превышают 25%.

Результат XYZ – анализа – группировка ресурсов по трем категориям:

Категория X – ресурсы характеризуются стабильной величиной потребления, незначительными колебаниями в их расходе и высокой точностью прогноза.колебание продаж от 5-15%

Категория Y – ресурсы характеризуются известными тенденциями определения потребности в них (например, сезонными колебаниями) и средними возможностями их прогнозирования. Колебания продаж от 15 до 50%. Вероятность неликвида или дифицита

Категория Z – потребление ресурсов нерегулярно, какие-либо тенденции отсутствуют, точность прогнозирования невысокая. Колебания продаж от 50% и выше

Путем наложения результатов анализа XYZ на данные ABC-метода образовалось 9 групп ассортимента, для каждой из которых необходимо разработать свои технологии управления, при этом каждая из групп имеет две характеристики: количество запасов и точность прогнозирования потребности в них.

Преимущества:

Упрощает работу при планировании и формировании ассортимента на различных уровнях ЛС, в производственных системах, также системах сбыта и снабжения.

Способствует снижению количества упущенных продаж, снижения излишек товаров, минимизации суммарных затрат, связанных с запасами.

Товары групп А и В составляют основной товарооборот компании, поэтому необходимо обеспечить постоянно их наличие. По продукции группы А создается избыточный страховой запас, В –достаточный (оптимальный).

XYZ – позволяет разработать более точную ассортиментную политику, что позволяет снизить суммарный товарный запас.