Оптимальное планирование закупок при случайном спросе на товары

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 30 Мая 2012 в 21:09, курсовая работа

Краткое описание

Весовые коэффициенты коммерческой ценности товаров.
Конечное решение задачи определения весов товаров представляет собой вектор V, определяемый произведением матрицы H (20) на вектор G

Вложенные файлы: 1 файл

КП.doc

— 1.09 Мб (Скачать файл)

 

2.5. Деление товаров на категории и определение доли товаров группы А 

      Деление товаров на категории выполняется  аналитически и графически. Аналитический  расчет заключается в следующем:

1) Все товары с прибыльностью выше средней отнесём к категории А. По табл.6 все товары с Kj ≥ Kср (Kср=3,57) отнесём к категории А и по той же таблице найдём долю этой группы в общей прибыли WA 

Таблица 7

Деление товаров на категорию А

Товар Kj, Wk
%
1 Т21 9,87% 9,87%
2 Т3 8,30% 18,16%
3 Т22 8,20% 26,36%
4 Т4 8,13% 34,50%
5 Т10 7,12% 41,61%
6 Т19 6,28% 47,90%
7 Т2 5,35% 53,25%
8 Т18 4,78% 58,03%
9 Т25 4,53% 62,56%
10 Т20 3,73% 66,29%

 

доля  товаров категории A в общей прибыли составляетWA=66.29%

2) Подсчитаем количество товаров группы А - NA и соответствующая этой группе товаров прибыль в % по кумулятивному ряду WA. С учетом этих данных найдём среднюю прибыль по оставшейся номенклатуре товаров

3)К группе товаров категории В отнесём те товары, для которых выполняется правило

    Kср > Kj ≥ KBС      3,57%> Kj>1.87% 

Таблица 8

Деление товаров на категорию B

Товар Kj, Wk
11 Т24 3,44% 3,44%
12 Т26 2,97% 6,42%
Товар Kj, Wk
13 Т15 2,73% 9,15%
14 Т13 2,47% 11,62%
15 Т23 2,31% 13,93%
16 Т1 2,16% 16,09%
17 Т8 2,15% 18,24%
18 Т27 2,14% 20,39%
19 Т9 2,00% 22,39%
20 Т14 1,91% 24,30%

 

Остальные товары составляют группу С.

Таблица 9

Деление товаров на категорию C

Товар Kj, Wk
21 Т28 1,80% 1,80%
22 Т5 1,60% 3,40%
23 Т16 1,56% 4,95%
24 Т6 1,37% 6,33%
25 Т12 0,98% 7,31%
26 Т17 0,93% 8,24%
27 Т11 0,77% 9,00%
28 Т7 0,41% 9,41%
21 Т28 1,80% 1,80%
22 Т5 1,60% 3,40%

 

      Для графического способа деления товаров  на группы АВС воспользуемся средствами Excel для построения графика накопленной прибыли (кумулятивная кривая) W(k), соединив точки плавной выпуклой кривой (рис.1). Затем соединим прямой линией начальную и конечную точки (0-N). Касательная к выпуклой кривой накопленной прибыли W(k), параллельная  прямой (0-N), отсекает слева от точки касания группу товаров категории А. Если далее соединить прямой точку касания с конечной точкой и провести параллельно ей новую касательную к кумулятивной кривой прибыли, то новая точка касания разделит оставшиеся товары на группы В (слева) и С (справа). 

Рис. 1. Диаграмма Парето: АВС анализ номенклатуры товаров 

2.6. Расчет бюджета товаров группы А

      Бюджет  товаров группы А (наиболее прибыльные товары) определяется через общий бюджет В0  в условных единицах по формуле

                                            ,                            (5)     

где γА – доля затрат в %, приходящаяся на группу товаров категории А. Эта доля находится по формуле

                                            ,                            (6)       

в которой  SA – это суммарные затраты на товары группы А по табл.6.  

SA= 260986,

,

у.е. 

3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОДАЖ ТОВАРОВ ГРУППЫ А 

3.1. Расчет коэффициентов линейной модели тренда для товаров группы А

Первый способ, графический:

С помощью Ехcel построим точечные графики для каждого товара (см.рис.

Рис. 2 Линейная модель тренда для товара Т21 

Рис. 3 Линейная модель тренда для товара Т3 

Рис. 4 Линейная модель тренда для товара Т22

Рис. 5 Линейная модель тренда для товара Т4 

Рис. 6 Линейная модель тренда для товара Т10 

Рис. 7 Линейная модель тренда для товара Т19

Рис. 8 Линейная модель тренда для товара Т2 

Рис. 9 Линейная модель тренда для товара Т18 
 

Рис. 10 Линейная модель тренда для товара Т25

Рис. 11 Линейная модель тренда для товара Т20 

Второй  способ состоит в использовании  встроенных функций Excel:

Таблица 10

Расчетная форма параметров для прогнозирования

Товар Среднее значение 
аргумента t (мес.) 
Среднее значение 
аргумента t (мес.)
Коэффициент 
корреляции 
 
корреляции
Коэффициенты 
линейной модели 
тренда
Статистика  Стьюдента
Обозначения tср r a b tβ
Функция =СРЗНАЧ(t) =КОРРЕЛ(Q,t) =ОТРЕЗОК(Q,t) =НАКЛОН(Q,t) =СТЬЮДРАСПОБР(β,n-2)
Т21 4.00 -0,95 334,97 -3,79 4,77
Т3 4.00 0,91 243,10 7,53 4,77
Т22 4.00 0,93 261,34 2,67 4,77
Т4 4.00 -0,95 185,69 -4,92 4,77
Т10 4.00 -0,87 251,47 -3,45 4,77
Т19 4.00 0,86 256,52 1,98 4,77
Т2 4.00 0,93 142,28 8,63 4,77
Т18 4.00 -0,89 275,07 -3,59 4,77
Т25 4.00 0,95 107,09 4,89 4,77
Т20 4.00 -0,94 325,48 -3,14 4,77

Информация о работе Оптимальное планирование закупок при случайном спросе на товары