Главная Обратная связь

Дисциплины:

Архитектура (936)
Биология (6393)
География (744)
История (25)
Компьютеры (1497)
Кулинария (2184)
Культура (3938)
Литература (5778)
Математика (5918)
Медицина (9278)
Механика (2776)
Образование (13883)
Политика (26404)
Правоведение (321)
Психология (56518)
Религия (1833)
Социология (23400)
Спорт (2350)
Строительство (17942)
Технология (5741)
Транспорт (14634)
Физика (1043)
Философия (440)
Финансы (17336)
Химия (4931)
Экология (6055)
Экономика (9200)
Электроника (7621)






Указания по реализации в Excel



Постановка и план решения экономико-математической задачи по оптимизации структуры блюд на предприятии общественного питания из условия обеспечения максимальной прибыли.

Постановка задачи

Построить экономико-математическую модель определения структуры блюд на предприятии общественного питания, обеспечивающую максимальную прибыль на основе заданных нормативов в следующей таблице

 

Ресурсы Плановый фонд ресурсов Нормативы затрат ресурсов на 1 блюдо  
1-е блюдо 2-е мясные 2-е рыбные 2-е молочные 2-е прочие  
 
Мясо, кг 0,05 0,09 0,039  
Рыба, кг 0,12  
Овощи, кг 0,034 0,05 0,035 0,04  
Мука, крупа, макаронные изделия, кг 0,027 0,028 0,025 0,029  
Молоко, л 0,084  
Прибыль, руб. 1,4 2,5 2,0 0,4 1,9  

 

при условии, что количество первых блюд должно быть не меньше общего количества вторых блюд.

 

Экономико-математическая модель

Пусть – количество 1-х блюд, ­– количество 2-х мясных блюд, – количество 2-х рыбных блюд, – количество 2-х молочных блюд и –количество 2-х прочих блюд. Тогда прибыль от продажи блюд по плану структуры блюд составит:

руб.

Далее, с учетом нормативов затрат ресурсов по каждому из видов блюд необходимое количество:

Мяса: кг

Рыбы: кг

Овощей: кг

Муки, крупы, макаронных изделий:

кг

Молока: л.

С учетом планового фонда по каждому из ресурсов получим следующие ограничения неравенства:

Мясо:

Рыба:

Овощи:

Мука, крупа, макаронные изделия:

Молоко: .

Так как количество первых блюд должно быть не меньше общего количества вторых блюд:

.

Итак, получаем следующую экономико-математическую модель определения структуры блюд на предприятии общепита в виде задачи линейного программирования:

– целевая функция

 

 

Указания по реализации в Excel

Создаем таблицу с формулами, ограничениями и целевой функцией в виде экранной формы, изображенной на рисунке 1. Не забудьте установить в программе «Поиск решений» ограничения на диапазон переменных , что они целые числа.



 

Структура блюд    
    Ресурсы Плановый фонд ресурсов Фактический фонд ресурсов Нормативы затрат ресурсов на 1 блюдо
1-е блюдо 2-е мясные 2-е рыбные 2-е молочные 2-е прочие
Мясо, кг 0,05 0,09 0,039
Рыба, кг 0,12
Овощи, кг 0,034 0,05 0,035 0,04
Мука, крупа, макаронные изделия, кг 0,027 0,028 0,025 0,029
Молоко, л 0,084
Прибыль, руб. 1,4 2,5 0,4 1,9
Количество блюд
х1 х2 х3 х4 х5
         
 

 

22. АBC- и XYZ-анализ по оптимизации ассортимента блюд.

Успешная деятельность предприятий общественного питания по привлечению посетителей, их удовлетворенности и лояльности, от чего зависит финансовый результат, во многом определяется ассортиментом блюд. Поэтому предприятие общественного питания должно регулярно проводить анализ ассортимента с целью его оптимизации.

Одним из наиболее распространенных методов анализа ассортимента является АВС-анализ, основанный на оценке объемов продаж и выручки по каждой ассортиментной единицы, и позволяющий разделить ассортимент на укрупненные группы, в соответствии с принципом Парето (20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий — лишь 20% результата).



Управленцы и люди творческих профессий знают, что 20% результатов (первые и последние 10%) отнимают 80% времени и сил. Принцип Парето можно применить практически к любой сфере бизнеса:

80% материальных благ приходятся на 20% населения (соответственно, остальные 80% людей довольствуются 1/5 частью материальных богатств, имеющихся у человечества),

за 20% рабочего времени делается 80% работы,

20% клиентов приносят компании 80% дохода,

80% товарных запасов поставляются 20% поставщиков,

20% товарных запасов занимают 80% склада,

20% дефектов вызывают 80% проблем,

80% объема продаж обеспечивается 20% продавцов,

и так далее.

Важно, что данное правило является эмпирическим – конкретная пропорция может оказаться иной – не 80/20, а, например, 90/10 или 67,48/32,52. Правило Парето указывает именно на значительное отклонение от пропорции 50/50 в различных системах, а не конкретную величину отклонения.

По сути, АВС-анализ – это ранжирование ассортимента по разным параметрам. Ранжировать таким образом можно поставщиков, складские запасы, покупателей, длительные периоды продаж – все, что имеет достаточное количество статистических данных.

В рамках общего рейтингового списка выделяют три группы объектов – А, В и С, которые отличаются по своей значимости и вкладу в оборот или прибыль предприятия.

Практика показывает, что 10% позиций ассортимента (группа А) дают 50-80% товарооборота; 15% позиций ассортимента (группа В) дают 15-30% товарооборота; 75% позиций ассортимента (группа С) дают 5-20% товарооборота. Учитывая это, весь ассортимент предприятия общепита можно разделить на группы по степени важности:

· Группа А – очень важные товары, которые всегда должны присутствовать в ассортименте. Если в качестве параметра в анализе использовался объем продаж, то в данную группу входят лидеры продаж по количеству. Если в качестве параметра в анализе использовалась торговая наценка, то в данную группу входят наиболее прибыльные товары.

· Группа В – товары средней степени важности.

· Группа С – наименее важные товары, это претенденты на исключение из ассортимента и товары-новинки.

XYZ–анализ – это инструмент, позволяющий разделить продукцию по степени стабильности продаж и уровня колебаний потребления. Метод данного анализа заключается в расчете по каждой товарной позиции коэффициента вариации.

Коэффициент вариации – это отношение среднего квадратического отклонения к среднеарифметическому значению измеряемых параметров

 

×100% ,

где хiзначение параметра по оцениваемому объекту за i-й период;

– среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа;

nчисло периодов.

Этот коэффициент показывает отклонение параметра от среднего значения и выражается в процентах. Среднее квадратическое отклонения есть не что иное, как стандартное отклонение вариационного ряда. Чем больше значение стандартного отклонения, тем дальше от среднеарифметического значения находятся анализируемые значения. Если стандартное отклонение при анализе продаж одного товара равно 15, а у другого товара – 30, это значит, что ежемесячные продажи в первом случае ближе к среднемесячному значению и они более стабильны, чем во втором. Если стандартное отклонение равно 20, то при среднеарифметических значениях 100 и 100000 это будет иметь разный смысл. Поэтому при сравнении вариационных рядов между собой используют коэффициент вариации. Коэффициенты вариации 20 и 0,2% позволяют понять, что во втором случае значения анализируемых параметров значительно меньше отличаются от среднеарифметического значения.

В качестве параметра могут быть: количество продаж, сумма продаж, сумма реализованной торговой наценки. Результатом XYZ –анализа является группировка товаров по трем категориям, исходя из стабильности их поведения:

· Группа Х, в которую попадают товары с колебанием продаж до 15%. Это товары, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования.

· Группа Y, в которую попадают товары с колебанием продаж от 15% до 50%. Это товары, характеризующиеся сезонными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования.

· Группа Z, в которую попадают товары с колебанием продаж от 50% и выше. Это товары с нерегулярным потреблением и непредсказуемыми колебаниями, поэтому, спрогнозировать их спрос невозможно.

Совмещенный ABC-XYZ-анализ позволяет разбить данные по продажам на 9 групп в зависимости от вклада в выручку компании (АВС) и регулярности покупок (XYZ):

 

AX BX CX
AY BY CY
AZ BZ CZ

 

Такая классификация упрощает работу при планировании и формировании ассортимента. Сочетание АВС и XYZ анализов выявляет безусловных лидеров (группа АХ) и аутсайдеров (СZ). Оба метода хорошо дополняют друг друга. Если АВС-анализ позволяет оценить вклад каждого продукта в структуру сбыта, то XYZ–анализ позволяет оценить скачки сбыта и его нестабильность. Рекомендуется делать совмещенный анализ, где в АВС-анализе используются два параметра – объем продаж и прибыль. Всего при проведении такого многомерного совмещенного анализа получается 27 групп товаров. Результаты такого анализа можно использовать для оптимизации ассортимента, оценки рентабельности товарных групп, оценки логистики, оценки клиентов оптовой компании.

Таким образом, товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этой группы стабилен и хорошо прогнозируется.

Товары группы AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обеспечить постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.

Товары группы AZ и BZ при высоком товарообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантированное наличие по всем товарам данной группы только за счет избыточного страхового товарного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увеличиться. По товарам данной группы следует пересмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с постоянной суммой (объемом) заказа, по части товаров необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположенных близко к вашему складу (и снизить тем самым сумму страхового товарного запаса), повысить периодичность контроля, поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру компании и т. п.

Товары группы С составляют до 80% ассортимента компании. Применение XYZ-анализа позволяет сильно сократить время, которое менеджер тратит на управление и контроль над товарами данной группы

По товарам группы СХ можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас.

По товарам группы CY можно перейти на систему с постоянной суммой (объемом) заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у предприятия финансовых возможностей.

В группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ и т. п. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно контролировать, так как именно из товаров этой группы возникают труднореализуемые товары, от которых компания несет потери.

 

Постановка задачи

Требуется АBC- и XYZ-анализом проанализировать ассортимент пригородного кафе с товарооборотом каждой товарной категории (таблица 1).

 

Таблица 1 – Товарооборот категорий блюд за год

Наименование категории Товарооборот, руб.
1 квартал 2 квартал 3 квартал 4 квартал год
1. Салаты
2. Супы
3. Горячие блюда
4. Закуски
5. Блюда мангала
6. Гарниры
7. Роллы
8. Десерты
ИТОГО 6 083 377

 

Реализация метода в Excel

Из таблицы 1 товарооборота категорий блюд, можно наглядно увидеть какие категории блюд увеличиваются либо снижаются в объеме продаж, и в какие кварталы. Стадии АВС-анализа прослеживаются по таблице 2, выполненной в среде Excel. Для ранжирования блюд по товарообороту следует воспользоваться функцией «Сортировка». Вычисляется процент товарооборота для отдельных блюд и процент нарастающим итогом.

Из полученных данных в «Группу А» вошли блюда мангала – «хит продаж» кафе. Эти блюда изменять нельзя, это то, что любят постоянные клиенты, ради чего они посещают кафе. Предприятие делает акцент на качество и приемлемость цены блюд с мангала, так как они формируют основные продажи. Из «группы B» можно выводить любое блюдо, но при условии замены его новым предложением. Одновременная и резкая замена всех или большинства блюд из группы В может привести к падению объемов продаж. «Группу С» составили практически все салаты, ростбиф, риззото, роллы, пельмени и т.д. Управляющий должен знать технологию приготовления блюд, и соответственно потребность потребителей, чтобы грамотно управлять прибылью кухни.

Таблица 2 – АВС-анализ

Наименование категории Товарооборот за год, руб. (сортировка) % % нарастающим итогом Группа  
 
Блюда мангала 57,855341 57,85534121 А  
Супы 9,2593999 67,11474108 B  
Горячие блюда 9,2401816 76,35492268 B  
Закуски 8,6024326 84,95735533 В  
Гарниры 6,3320378 91,28939312 В  
Салаты 5,3928967 96,6822898 С  
Десерты 2,7250612 99,40735105 С  
Роллы 0,592649 С  
ИТОГО 34 966 737      

 

Проведем XYZ – анализ по категориям блюд, где за объект исследования принимаются категорию блюд, а за критерий анализа – товарооборот.

В таблице 3 представлены данные по расчету коэффициентов вариации и распределение товарных категорий по группам X, Y и Z. Распределение по группам происходит следующим образом:

- группа X – позиции ассортимента, значение коэффициента вариации по которым не превышает 15%. Это блюда, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования;

- группа Y – позиции ассортимента, коэффициент вариации для которых определяется диапазоном от 15% до 50%. Это блюда, характеризующиеся сезонными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования;

- группа Z – позиции ассортимента, для которых коэффициент вариации превосходит 50%. Это блюда с нерегулярным потреблением и непредсказуемыми колебаниями, поэтому, спрогнозировать их спрос невозможно.

 

Таблица 3 – Расчет коэффициентов вариации и распределение товаров по группам X, Y, Z

Наименование категории Среднее значение Среднее квадратическое отклонение Коэффициент вариации, % Группа
1. Салаты 40909,13223 X
2. Супы 809427,5 116594,5823
3. Горячие блюда 807747,5 112236,3364
4. Закуски 751997,5 209621,8155 Y
5. Блюда мангала 1561201,225
6. Гарниры 553526,8 266524,6985
7. Роллы 51807,5 31259,80916 Z
8. Десерты 238216,3 148467,1914

 

Группа X, в которую по итогам анализа вошли: салаты, супы, горячие блюда, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокими возможностями прогнозирования.

Группа Y, в которую вошли: блюда мангала, закуски, гарниры – группы блюд, характеризующиеся известными сезонными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования.

Группа Z, к которой относятся: роллы, десерты – группы товаров с нерегулярным потреблением, какие-либо тенденции отсутствуют, точность прогнозирования невысокая.

После проведения анализа получилась ассортиментная матрица блюд следующего вида (таблица 4).

 

Таблица 4 – Ассортиментная матрица блюд

АХ AY блюда мангала AZ
ВХ супы, горячие блюда BY гарниры, закуски BZ
СХ салаты CY CZ десерты, роллы

 

К группе ВХ относятся супы и горячие блюда. Они должны быть всегда в наличии, но для этого не нужно создавать страховой запас. Они вносят достаточный вклад в выручку компании, и характеризуются высокой степенью надёжности прогноза вследствие стабильности потребления.

Блюда группы АY составили блюда мангала. Они вносят наибольший вклад в выручку, но характеризуются средней степенью надёжности прогноза, что свидетельствует о необходимости формирования страхового запаса. Отсутствие этих блюд в ассортименте может привести к потере клиента.

Блюда группы СZ составили десерты и роллы, которые вносят наименьший вклад в продажи, а также характеризуются низкой степенью надёжности прогноза. Эти блюда не являются самыми популярными, спрос на них не стабилен, поэтому поддержание большого страхового запаса для обеспечения их наличия может оказаться нерентабельным для предприятия.

Таким образом, представленный анализ ассортимента позволяет рационально распределить усилия компании, и за счет снижения затрат, связанных с запасами, повысить прибыльность предприятия. Следует отметить, что оптимизация ассортимента также должна учитывать предпочтения клиента. Важно гибко реагировать на запросы клиентов, предлагать широкий ассортимент блюд, в рамках которого должны быть представлены не только популярные блюда, но и новинки, сезонные блюда, меню для отдельных групп потребителей (дети, аллергики, диабетики и т.п.).

В заключение следует отметить, что исследования методом ABC- и XYZ-анализов приносят максимальный эффект, когда проводятся регулярно.

 

 


Эта страница нарушает авторские права

allrefrs.ru - 2019 год. Все права принадлежат их авторам!