Економічні науки/ 10. Економіка підприємства

 

 

К.е.н. Гончар Л.А.

Дніпропетровський університет імені Альфреда Нобеля

 

НЕЧІТКА ЛОГІКА У СТРУКТУРУВАННІ АСОРТИМЕНТУ ПІДПРИЄМСТВА ТОРГІВЛІ

 

 

Не зважаючи на суттєві доробки економістів, залишаються недостатньо дослідженими питання щодо структурування асортименту у торговельних підприємствах за результатами поєднаного аналізу, а також розгляд концептуальної можливості використання сучасних інструментів аналізу, зокрема, на базі нечіткої логіки.

Найбільш розповсюдженим є метод АВС-аналізу, який дозволяє визначити пріоритетні позиції в асортименті, виділити «зірок» (група А), «претендентів» (група В) і аутсайдерів (група С) та встановити базовий асортимент. За правилом Парето, товари групи А відносяться до найважливіших, оскільки забезпечують перші 50% результату; товари групи В – до середніх (забезпечують 30% результату), а товари групи С – до проблемних, (забезпечують 20% результату). Виділення найбільш значущих товарних категорій рибних товарів дозволяє оптимізувати товарний асортимент. Проте, для усунення певної суб’єктивності, доцільно паралельно провести XYZ-аналіз, який дозволяє ранжувати і групувати товарні категорії за ступенем прогнозування попиту і оборотністю товарів [1].

Порівняння товарних категорій за АВС і XYZ аналізом дозволяє визначити ступінь впливу на кінцевий результат (АВС) і стабільність цього результату (XYZ). Тому поєднання результатів АВС і XYZ аналізу більш повно характеризує асортимент та стає підставою для прийняття рішення щодо управління тими чи іншими товарними категоріями; підвищення ефективності управління товарними запасами і закупівлями товарів; розробки оптимальної закупівельної політики за визначеними товарами-«зірками» і товарами-«аутсайдерами», а також шляхів оптимізації асортименту.

Відповідно до проведеного поєднання АВС і XYZ аналізу асортименту рибних товарів у досліджуваному торговельному підприємстві побудована матриця

 

 
за двома критеріями – частка товарної категорії у товарообороті (АВС) та стабільністю продажів (XYZ).

Побудована матриця доводить, що асортимент торговельного підприємства не стабільний, оскільки всі стовбці Х не заповнені. Група СY є достатньо великою, вона складається з п’яти товарних категорій (солона риба нарізана, жива риба, в’ялена риба без упаковки, в’ялена риба в вакуумній упаковці, копчена риба нарізана), проте вона не представляє особливої цінності для підприємства. У групу CZ потрапили дві товарні категорії (солона риба без упаковки і копчена риба в вакуумній упаковці), які відносяться до проблемних, оскільки вносять незначний внесок у прибуток і мають значні коливання продажів. Подпись: Внесок товару в товарообігЦі товарні категорії є першими претендентами на виключення з асортименту.

Для структурування асортименту, перш за все, слід приділяти увагу товарним категоріям груп А і В, оскільки вони забезпечують основний товарооборот торговельного підприємства, та товарним категоріям групи Х, що забезпечують стабільність продажів.

Оцінка критерію «частка продажів-стабільність продажів» як інтегрального показника при аналізі асортименту проводилася нами за допомогою FIS-структури нечіткого висновку (системи нечіткого виводу), яка є базовим поняттям модуля нечіткої логіки Fuzzy Logic Toolbox. Інтегрований критерій «частка продажів-стабільність продажів» (ABC-XYZ) нами розглядається як сукупність критерію «частка товарної категорії у товарообігу» (ABC) та критерію «стабільність продажів» (XYZ).

Критерій «частка товарної категорії у товарообігу» (ABC) оцінюємо за 100-бальною шкалою (приймаємо 0-70 балів (%) – висока частка у товарообігу (за накопичувальним підсумком) (А), 70-90 балів (%) – середня частка у товарообігу (В), 90-100 балів (%) – низька частка у товарообігу (С).

Критерій «стабільність продажів» (XYZ) оцінюємо за 100-бальною шкалою (приймаємо 0-10 балів (%) – незначне коливання продажів (X), 10-30 балів (%) – середнє коливання продажів (Y), 30-100 балів (%) – суттєві коливання продажів (Z).

Побудуємо систему, використовуючи алгоритм висновку Мамдані (правила логічного висновку) у своїх консеквентах (у правій частині) містять нечіткі значення (функції приналежності). Функції належності термів зображені на рис. 2.

Рис. 2. Графіки функцій приналежності для термів вихідної лінгвістичної змінної в моделі Мамдані

 

Нечітке моделювання в середовищі MatLab здійснювалося з використанням пакету розширення Fuzzy Logic Toolbox [2, 3].

Оцінка інноваційного критерію «частка продажів-стабільність продажів» за нечітким висновком Мамдані за допомогою агрегування нечітких правил при двох вхідних змінних x1, x2 представлена на рис. 3 (логічний добуток (оператор min), агрегування імплікацій, що стосуються правил, проводиться з використанням логічної суми (оператор max)).

Якщо ми введемо вхідні дані для групи товарів «Рибні консерви» і внесемо їх для розрахунку у запропоновану модель, то отримуємо значення критерію «частка продажів-стабільність продажів» у 0,138 (з максимальних 0,200) (рис. 3). Таким чином, ми отримуємо при аналізі асортименту новий інтегрований кількісний критерій. 

 

Рис. 3. Реалізація нечіткого висновку Мамдані в пакеті MatLab для оцінки критерію «частка продажів-стабільність продажів»

 

З урахуванням того, що кожне правило моделі Мамдані має певну ступінь виконання, зроблені обчислення дозволяють при декількох елементах області визначення з максимальним значенням ступеня приналежності вибрати усереднене значення максимумів («mean of maxima», МОМ):

                                                               (4)

Побудована модель нечіткого висновку дозволяє, задаючи значення за результатами ABC та XYZ аналізів, оцінювати рівень кількісного критерію «частка продажів-стабільність продажів». Підтвердженням залежності вихідної змінної («частка продажів-стабільність продажів») і вхідних змінних служить множина його значень у вигляді поверхні відгуку, побудованої за допомогою Serface Viever (рис. 4).

Рис. 4. Залежність критерію «частка продажів-стабільність продажів» від вхідних змінних (ABC та XYZ)

 

Таким чином, з викладеного випливає, що розроблена нечітко-логічна модель кількісної оцінки критерію «частка продажів-стабільність продажів» дозволяє враховувати не тільки кількісні, але і якісні характеристики економічного об’єкту, які складно або неможливо задати кількісно. Вона дозволяє теоретично для оцінки критерію «частка продажів-стабільність продажів» «підключати» безліч показників. На практиці вибір показників повинен бути обґрунтований, з одного боку, їх вагомістю, а з іншого – трудомісткістю збору потрібної інформації для проведення аналізу.

 

Література:

1. Бузукова Е.А. Закупки и поставщики. Курс управления ассортиментом в рознице / под ред. С. Сысоевой. – СПб.: Питер, 2010. – 432 с.

2. Романчук Е.С. ABC-анализ с использованием аппарата нечеткой логики / Е. С. Романчук // Молодой ученый. – 2012. – № 6. – С. 74-76.

3. Леоненков А.В. Нечёткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А.В. Леоненков. – СПб.: БХВ-Петербург. – 2005. – 736 с.