CN110020689B

CN110020689B - 一种基于二维矩阵模型的abc分类法

Info

Publication number: CN110020689B
Application number: CN201910286546.0A
Authority: CN
Inventors: 徐冽
Original assignee: Nanjing Institute of Railway Technology
Current assignee: Nanjing Institute of Railway Technology
Priority date: 2019-04-10
Filing date: 2019-04-10
Publication date: 2022-09-16
Anticipated expiration: 2039-04-10
Also published as: CN110020689A

Abstract

本发明涉及一种基于二维矩阵模型的ABC分类法，搜集所有货品价值数据，分别编制货品价值ABC分析表及库存周转率ABC分析表，并确定货品价值分界点M、N及库存周转率分界点P、Q，分界点M、N将横轴的货品价值分为三个区限Ai、Bi和Ci，分界点P、Q将纵轴的库存周转率分为三个区限Aj、Bj和Cj，此时构建的二维矩阵分类模型共被分为9个区限，将AiAj、AiBj和BiAj区限内的货品归属为A类货，将BiBj、CiAj和AiCj区限内的货品归属为B类货，将CiCj、CiBj和BiCj区限内的货品归属为C类货。本发明不再以货品价值作为唯一分类标准，而是以货品价值和库存周转率两项指标作为分类标准，从而满足管理中对仓储时效性的高要求，避免现有分类法中单一性的问题。

Description

一种基于二维矩阵模型的ABC分类法

技术领域

本发明涉及货品管理分类技术领域，特别涉及一种基于二维矩阵模型的 ABC分类法。

背景技术

ABC分类法(Activity Based Classification)，全称应为ABC分类库存控制法，又称帕累托分析法或巴雷托分析法、柏拉图分析、主次因分析法、 ABC分析法、分类管理法、物资重点管理法、ABC管理法、abc管理、巴雷特分析法，平常我们也称之为“80对20”规则，EMBA、MBA等主流商管教育均对ABC分类法对企业管理的启示及对管理者组织决策的影响有所介绍。

专利号为201810572534.X的发明专利中，提到了一种适于储粮数字监管的ABC策略方法，是通过新的硬件***直接利用粮仓的粮温数据实现对粮仓的粮情监管，其参照数据仅为粮温，同时ABC分类法对于货品的分类，也是以货品价值为分类考核标准，标准单一，在ABC分类法创建的时代背景中，仓储活动的周转率不高，货品价值是进行库存管理的重要且唯一标准，而现代社会对仓储时效性的要求相当高，不能再以货品价值作为唯一分类标准，因此本发明研制了一种基于二维矩阵模型的ABC分类法，以解决现有技术中存在的问题，经检索，未发现与本发明相同或相似的技术方案。

发明内容

本发明目的是：提供一种基于二维矩阵模型的ABC分类法，以解决现有技术中货品分类参考标准单一的问题。

本发明的技术方案是：一种基于二维矩阵模型的ABC分类法，所述分类法具体步骤如下：

(1)确定货品，搜集所有货品价值数据，编制货品价值ABC分析表，确定Ai类货物、Bi类货物及Ci类货物，并同时确定Ai类货物、Bi类货物及C i类货物的分界点M、N；

(2)搜集所有货品库存周转率数据，编制库存周转率ABC分析表，确定Aj类货物、Bj类货物及Cj类货物，并同时确定Aj类货物、Bj类货物及 Cj类货物的分界点P、Q；

(3)以货品价值和库存周转率为维度，构建二维矩阵分类模型,绘制二维坐标图,以横轴代表货品价值,纵轴代表库存周转率,将分界点M、N标注在横轴上,将分界点P、Q标注在纵轴上；

(4)分界点M、N将横轴的货品价值分为三个区限Ai、Bi和Ci，分界点P、Q将纵轴的库存周转率分为三个区限Aj、Bj和Cj，此时构建的二维矩阵分类模型共被分为9个区限，分别为AiAj、AiBj、AiCj、BiAj、BiBj、BiCj、 CiAj、CiBj、CiCj；

(5)将AiAj、AiBj和BiAj区限内的货品归属为A类货，将BiBj、CiAj 和AiCj区限内的货品归属为B类货，将CiCj、CiBj和BiCj区限内的货品归属为C类货。

优选的，所述步骤(1)中编制的货品价值ABC分析表，将所有货品中各类货品的价格占库存总金额的比率由大到小依次排序，并将累计比率在 0％～60％之间的归为Ai类货物，累计比率在60％～85％之间的归为Bi类货物，累计比率在85％～100％之间的归为Ci类货物。

优选的，所述分界点M为Ai类货物与Bi类货物分界的货品价格，所述分界点N为Bi类货物和Ci类货物分界的货品价格。

优选的，所述步骤(2)中编制的库存周转率ABC分析表，将所有货品中各类货品的库存周转率由大到小依次排序，并将累计比率在0％～60％之间的归为Aj类货物，累计比率在60％～85％之间的归为Bj类货物，累计比率在 85％～100％之间的归为Cj类货物。

优选的，所述分界点P为Aj类货物与Bj类货物分界的库存周转率，所述分界点Q为Bj类货物与Cj类货物分界的库存周转率。

与现有技术相比，本发明的优点是：

本发明不再以货品价值作为唯一分类标准，而是以货品价值和库存周转率两项指标作为分类标准，从而满足管理中对仓储时效性的高要求，避免现有分类法中单一性的问题。

附图说明

下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：

图1为本发明所述的二维矩阵模型；

具体实施方式

下面结合具体实施例，对本发明的内容做进一步的详细说明：

一种基于二维矩阵模型的ABC分类法，分类法具体步骤如下：

(1)确定货品，搜集所有货品价值数据，编制货品价值ABC分析表，确定Ai类货物、Bi类货物及Ci类货物，编制时主要将所有货品中各类货品的价格占库存总金额的比率由大到小依次排序，并将累计比率在0％～60％之间的归为Ai类货物，累计比率在60％～85％之间的归为Bi类货物，累计比率在85％～100％之间的归为Ci类货物；

货品价值ABC分析表具体如下：

(2)确定Ai类货物、Bi类货物及Ci类货物的分界点M、N，分界点M 为Ai类货物与Bi类货物分界的货品价格，分界点N为Bi类货物和Ci类货物分界的货品价格；

(3)搜集所有货品库存周转率数据，编制库存周转率ABC分析表，确定Aj类货物、Bj类货物及Cj类货物，编制时主要将所有货品中各类货品的库存周转率由大到小依次排序，并将累计比率在0％～60％之间的归为Aj类货物，累计比率在60％～85％之间的归为Bj类货物，累计比率在85％～100％之间的归为Cj类货物；

库存周转率ABC分析表具体如下：

(4)确定Aj类货物、Bj类货物及Cj类货物的分界点P、Q，分界点P 为Aj类货物与Bj类货物分界的库存周转率，所述分界点Q为Bj类货物与 Cj类货物分界的库存周转率；

(5)以货品价值和库存周转率为维度，构建二维矩阵分类模型,绘制二维坐标图,以横轴代表货品价值,纵轴代表库存周转率,将分界点M、N标注在横轴上,将分界点P、Q标注在纵轴上；

(6)分界点M、N将横轴的货品价值分为三个区限Ai、Bi和Ci，分界点P、Q将纵轴的库存周转率分为三个区限Aj、Bj和Cj，此时构建的二维矩阵分类模型共被分为9个区限，分别为AiAj、AiBj、AiCj、BiAj、BiBj、BiCj、 CiAj、CiBj、CiCj；

(7)将AiAj、AiBj和BiAj区限内的货品归属为A类货，AiAj象限货品价值高，库存周转率也高，这类货品通常被称为战略类，能否做好这类货品的仓储服务，对仓储企业的服务能力、服务水平影响巨大，AiAj象限货品必属于A类货，AiBj象限货品价值高，库存周转率一般，从价值角度，应归属于A类货，BiAj象限货品价值一般，但库存周转率非常高，从提升仓储管理效率角度，也归属于A类货；

(8)将BiBj、CiAj和AiCj区限内的货品归属为B类货，BiBj象限货品价值，库存周转率都一般，属于B类货，CiAj象限的货品价值不高，但库存周转率高，如果对这类货物忽视管理会影响整个仓库的周转率，所以归入 B类货，AiCj象限的货品价值高，但库存周转率不高，占用仓储空间时间长，可被称为瓶颈类货品，进行适当关注；

(9)将CiCj、CiBj和BiCj区限内的货品归属为C类货，这三个区限内的货物分别是货品价值和周转率至少有一项很低，这三类货品在仓库管理中被称为常规类货品，主要是一些通用化的货品和损耗性的货品，通常这类货品供应商众多，种类也繁多；

如上表所示，对各货品进行分类，主要如下：

货品a在AiAj区限内，归属为A类货；

货品b在AiAj区限内，归属为A类货；

货品c在AiCj区限内,归属为B类货；

货品d在BiCj区限内,归属为C类货；

货品e在BiCj区限内,归属为C类货；

货品f在CiCj区限内,归属为C类货；

货品g在CiCj区限内,归属为C类货；

货品h在CiBj区限内,归属为C类货；

货品i在CiBj区限内,归属为C类货；

货品j在CiAj区限内,归属为B类货；

上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明，因此无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims

1.一种基于二维矩阵模型的ABC分类法，其特征在于：所述分类法具体步骤如下：

(2)搜集所有货品库存周转率数据，编制库存周转率ABC分析表，确定Aj类货物、Bj类货物及Cj类货物，并同时确定Aj类货物、Bj类货物及Cj类货物的分界点P、Q；

(4)分界点M、N将横轴的货品价值分为三个区限Ai、B i和Ci，分界点P、Q将纵轴的库存周转率分为三个区限Aj、Bj和Cj，此时构建的二维矩阵分类模型共被分为9个区限，分别为AiAj、AiBj、AiCj、BiAj、BiBj、Bi Cj、C iAj、CiBj、C iCj；

(5)将AiAj、AiBj和BiAj区限内的货品归属为A类货，将BiBj、CiAj和AiCj区限内的货品归属为B类货，将CiCj、CiBj和B iCj区限内的货品归属为C类货。

2.根据权利要求1所述的一种基于二维矩阵模型的ABC分类法，其特征在于：所述步骤(1)中编制的货品价值ABC分析表，将所有货品中各类货品的价格占库存总金额的比率由大到小依次排序，并将累计比率在0％～60％之间的归为Ai类货物，累计比率在60％～85％之间的归为Bi类货物，累计比率在85％～100％之间的归为C i类货物。

3.根据权利要求2所述的一种基于二维矩阵模型的ABC分类法，其特征在于：所述分界点M为Ai类货物与Bi类货物分界的货品价格，所述分界点N为Bi类货物和Ci类货物分界的货品价格。

4.根据权利要求1所述的一种基于二维矩阵模型的ABC分类法，其特征在于：所述步骤(2)中编制的库存周转率ABC分析表，将所有货品中各类货品的库存周转率由大到小依次排序，并将累计比率在0％～60％之间的归为Aj类货物，累计比率在60％～85％之间的归为Bj类货物，累计比率在85％～100％之间的归为Cj类货物。

5.根据权利要求4所述的一种基于二维矩阵模型的ABC分类法，其特征在于：所述分界点P为Aj类货物与Bj类货物分界的库存周转率，所述分界点Q为Bj类货物与Cj类货物分界的库存周转率。