説明
ABC分析は、企業内の多様な視聴者にアクセス可能であることを意図しているため、より単純な 在庫管理技術の一つと言えます。最初に登場した当初は、在庫に関連する事務処理の負荷を最小限に抑えることを目的としていました。しかし、低コストの永久在庫システムやバーコードリーダーの登場により、この実践は徐々に薄れてきました。そのため、純粋に報告の観点から見ると、ABC分析はまだ有用ですが、現在の計算能力を考えると、製品スコアリングなどのより単純な方法の方が優れています。
ABC分析は、最も単純な在庫の分類方法の一つです…アイテムをその認識された重要性に基づいてカテゴリに分けます。
この方法は、パレートの法則に基づいています。パレートの法則は、19世紀にビルフレド・パレートという人物が、イギリスの富の80%が人口の約20%に属していることを観察したことから始まった技術です。約50年後、この法則が基本的な経済以外のさまざまな事柄に適用できることがわかり、80/20の法則が生まれました！
では、なぜこの法則がサプライチェーンにとって興味深いのでしょうか？まず、スーパーマーケットの例を使って説明しましょう。ここでは、全体の消費の80%が店舗内のわずかな20%のアイテムから来ることが示されます。
よく考えてみると、これは確かに真実です…電池の棚がどれだけ小さく、毎日補充されるコーラの山と比べてどれだけ頻繁に補充されないかを考えてみてください！
もし店舗マネージャーなら、この事実は非常に重要です。なぜなら、総合的な製品提供のうちわずか20%が収益の約80%をもたらしているからです！…ですから、これらに焦点を当てる価値があるでしょう！
製品の重要性に応じてリソースを分割するという考え方が、ABC分析の真の利点です。では、店舗の例を続けて、店舗マネージャーがアイテムをレビューするために使用できるスペクトルを見てみましょう：
- まず最初に、私たちの「Aアイテム」があります。学校のA評価の生徒のように、トップパフォーマーです！これらは年間消費価値が最も高く、収益を生み出す商品です。
- スペクトルの反対側には、シンプルに「Cアイテム」と呼ぶことにしますが、動きが遅い商品があります。これは私たちの謙虚な電池が存在する場所です！
- スペクトルの中間には、消費価値が中程度のアイテムがあります。これはシャンプーのようなもので、店舗マネージャーは注意を払う必要がありますが、通常は高い日常的な需要を持つ商品ではありません。
ここで示したのはたった3つのオプションですが、ABC分析はこれら3つのカテゴリに限定されるものではありません。実際、ほとんどの企業はより詳細なレベルの粒度を使用しており、実際にはここで見ることのできるかなり美しい曲線のようなものです。
では、製品ごとのカテゴリがわかったとしても、実際の作業にどのような意味があるのでしょうか？
- まず、Aアイテムは管理が必要であり、そのためには厳密な在庫管理、より良い販売予測、おそらくはより安全で優先された保管エリアが必要です。
- ここでは、再注文は頻繁に行われ、週に1回、または1日に行われることがあります。目的は、ストックアウトを避けることです。
- 一方、Cアイテムの典型的な在庫ポリシーは、在庫を1単位しか持たず、実際の購入が行われた場合にのみ再注文することです。
- このアプローチはストックアウトの可能性がありますが、需要が低く、在庫コストのリスクが高いため、これは受け入れられると見なされています。
- したがって、Cアイテムについては、保管する単位数ではなく、このアイテムを保管するかどうかが問題ではありません。
理論的にはすべて素晴らしいですが、制約はどこにあるのでしょうか？ ABC分析の主な問題は、その利点にもかかわらず、すでに数十年前から存在していることです。組織化されていない人間が作業を優先するためにはかなりうまく機能しますが、個々のアイテムの特性をコンピュータが簡単に見ることができるため、コンピュータにとってはあまり役に立ちません。
以上がABC分析の概要です。ご質問がある場合は、お気軽にお問い合わせください。また次回お会いしましょう！
