ABC-analys: Nyckeln till optimerad lagerhantering 

Att hantera lager på ett smidigt sätt med ABC-analys 

Inom lagerhantering och supply chain är det en utmaning att hantera tusentals artiklar från olika leverantörer och att leverera dessa till en stor kundbas. För att hantera denna komplexitet kan företag använda modeller för att prioritera lagerhanteringen. En sådan modell är ABC-analys, även kallad ABC-klassificering, som hjälper företag att kontrollera och optimera sina lager på ett effektivt sätt. 

Vad är ABC-analys? 

ABC-analys är en metod för att dela in lagerartiklar i tre kategorier – A, B och C – baserat på deras betydelse och värde för verksamheten. Genom att använda ABC-analys kan företag fokusera sina resurser och insatser på de mest betydelsefulla artiklarna, vilket leder till bättre lagerstyrning och optimerade policys för lagerkontroll. 

• A-artiklar: Dessa är mycket viktiga för verksamheten och står ofta för en stor del av försäljningen. De har hög efterfrågan och kräver noggrann övervakning och frekventa analyser. 

• B-artiklar: Dessa är viktiga, men inte lika kritiska som A-artiklar. De har medelhögt värde och en balanserad beställningsfrekvens. 

• C-artiklar: Dessa har låg efterfrågan och är ofta dyra att lagerhålla. De lagerhålls i liten mängd eller inte alls för att minimera kostnader. 

ABC-analys och Pareto-principen 

ABC-analys följer ofta Pareto-principen, även känd som 80/20-regeln. Den innebär att 20 % av artiklarna står för 80 % av försäljningsintäkterna. Den vanligaste uppdelningen blir då att A-artiklarna står för 80 % av försäljningen, B för 15 %, och C för resterande 5 %. Genom att identifiera dessa nyckelartiklar kan företag fokusera på att optimera lagerhanteringen för dessa produkter. 

Diagrammet nedan visar hur ABC-klassificering överensstämmer med Paretoprincipen. Du kan se att 80% av den totala årliga användningen (VAU), för artiklarna kommer från ett litet antal A-kategoriartiklar. De återstående 20% består av ett stort antal B-, C- och D-artiklar.  

I detta exempel har vi även inkluderat D-kategoriartiklar, eftersom vissa företag kan vilja klassificera sina lager bortom A, B och C. 

Andra typer kriterier för ABC-analys 

Även om ABC-analys vanligtvis använder användningsvärde, är det inte det enda sättet att klassificera lager. Du kan välja att gruppera lagerartiklar baserat på andra kriterier, inklusive: 

• Risk för lagerbrist – hur sannolikt det är att artiklar tar slut 

• Konsekvenser av lagerbrist – detta kan baseras på produktionsförseningar eller kundservice 

• Osäkerhet i leveransen – artiklar med oregelbunden efterfrågan kan kräva mer uppmärksamhet 

• Risk för att artiklar blir föråldrade – artiklar som riskerar att bli inaktuella och så småningom inkuranta kan behöva extra övervakning 

Fördelarna med ABC-analys 

ABC-analys erbjuder flera fördelar som bidrar till effektiv lagerhantering och kostnadsbesparingar: 

1. Förbättrad lagerhanteringsprocess 

Genom att fokusera på viktiga artiklar kan inköpare och lagerplanerare arbeta mer strategiskt och minska manuella uppgifter. Genom förbättringar på värdefulla artiklar kan det få stort genomslag på verksamheten om tillgängligheten och ombeställningspunkter är optimerade.  

2. Lageroptimering 

Att veta vilka produkter som har hög efterfrågan gör det möjligt att investera i rätt artiklar och prioritera lagringsutrymme för dessa. 

3. Förbättrade leverantörsrelationer 

Genom att förstå vilka artiklar som är mest värdefulla kan företag utveckla bättre relationer med leverantörerna för dessa. 

4. Bättre hantering av produktlivscykeln 

Genom att övervaka artiklarnas rörelser mellan kategorier kan företag justera efterfrågeprognoser och bibehålla höga servicenivåer. 

Begränsningar med ABC-analys 

Trots sina många fördelar har ABC-analys vissa begränsningar. Analysen är enkel och baserar sig ofta på en variabel, såsom försäljningsvärde. Detta innebär att andra viktiga faktorer som efterfrågevariation och plockfrekvens kan förbises.  

Det tar även tid att manuellt löpande utvärdera A-, B- och C-artiklar och leta efter tecken på rörelse mellan klasserna. Detta riskerar att din ABC-klassificering snabbt blir inaktuell och att inköpsavdelningen blir att spendera mer tid på att klassificera sina artiklar än att agera på resultatens implikationer och åtgärder. 

Inkludera efterfrågevariabiliteten i ABC-analysen 

Du kan ta ABC-analysen till nästa nivå genom att inkludera efterfrågevariabiliteten för dina artiklar. Detta gör att du kan klassificera produkter baserat på deras värde och förutsägbarhet, dvs hur sannolikt det är att efterfrågan varierar från prognosen. 

Till exempel kommer vissa produkter att ha en regelbunden efterfrågan, medan andra kommer att ha intermittent efterfrågan. Denna ytterligare insikt hjälper dig att fatta välgrundade beslut om vilka produkter du ska lagra och motsvarande säkerhetslagernivåer. 

I sin enklaste form är detta känt som XYZ-analys och lägger till ytterligare kategorier: 

• X-artiklar – regelbunden efterfrågan 

• Y-artiklar – stark variabilitet i efterfrågan 

• Z-artiklar – efterfrågan är mycket oregelbunden och svår att förutsäga 

Du kan också korskontrollera användningsvärde med plockfrekvens eller antalet gånger en artikel säljs. Detta kan förhindra överlager av relativt högvärdiga, långsamt rörliga artiklar som inte säljer snabbt. Det säkerställer också att lågkostnadsartiklar som säljs regelbundet identifieras som viktiga att övervaka. Dessa kan vara lika viktiga, eftersom ibland dessa lågkostnadsartiklar har höga marginaler. 

Automatisera ABC-analysen 

För att övervinna dessa begränsningar och använda ABC-analys effektivt kan företag dra nytta av mjukvara för lageroptimering. Dessa verktyg använder flera viktiga faktorer för att dynamiskt klassificera lagerartiklar och fastställa servicegradsmål för varje kategori. 

Många företag använder sig av funktionalitet i affärssystemet eller gör beräkningar i kalkylark för att underlätta sina påfyllnadsrutiner. Det kan fungera väl när produktutbudet är litet och komplexiteten låg, men i takt med att produktutbudet växer upptäcker många att de beställer för mycket eller för lite till följd av dålig precision. 

Med en mjukvara för lageroptimering så klassificeras lagerartiklar dynamiskt med hjälp av flera viktiga faktorer, bland annat efterfrågetyp, värdet på den årliga användningen (VAU), plockfrekvens och efterfrågans volatilitet. Artiklarna grupperas sedan automatiskt i matriser och servicegradsmålen (lagertillgängligheten) bestäms för varje grupp.  

Resultatet? En betydligt mer detaljerad lagerhantering – automatiserad för maximal effektivitet. 

Med analysen är det hårda arbetet gjort för dig, kan du sedan hantera genom undantag (manage-by -exception) och fokusera på de kategorier eller till och med SKU:er som EazyStock föreslår behöver din uppmärksamhet. 

I vår bloggpost EazyStock vs ditt affärssystem – vem vinner slaget? kan du läsa mer om hur EazyStock kompletterar affärssystemet och ersätter kalkylblad.  

Kontakta oss för en demo om du vill veta mer om hur EazyStock kan hjälpa dig nå dina mål med förbättrad ABC-klassificering.