Ход работы по написанию статьи.

  Начал с XYZ-анализа, внёс конкретики. Больше внимания впоследствии уделю именно расчёту коэффициента вариации и минимизации влияния искажающих факторов. (Сезонности и тренда). Возможно, опишу более подробно программы ПК, способные проводить XYZ классификацию, сравню их недостатки и преимущества, посмотрю, какие программы используются в России, а какие на Западе. Склоняюсь к тому, что имеет смысл сузить рамки статьи и взять лишь XYZ метод.
К написанному планируется добавить:

  Анализ литературы по теме статьи. Обзор конкретных статей и публикаций различных авторов.
  Разобрать области применения данной классификации. Рассмотреть XYZ как инструмент решения различных задач в области управления запасами.
  Углубиться в вычисление коэффициента вариации. Попытаться свести все
необходимые предварительные операции по подготовке данных к XYZ-анализу в
единую формулу, или постараться вывести общий алгоритм обработки
данных с помощью конкретных операций и формул.
  Изучить и оценить возможности и перспективы автоматизации проведения анализа.
  Проанализировать имеющиеся программы ПК, позволяющие проводить классификацию.
Дать обобщённую оценку эффективности метода и его применимости на практике в России и за рубежом.

  Либо постараюсь придерживаться первоначального плана и не углубляться конкретно в этот метод.

5. XYZ-анализ. Критерий анализа. Коэффициент вариации и трудности его вычисления на практике, а не в «лабораторных» условиях. Сложность проведения анализа с математической т.з.

Ещё одним помощником в управлении запасами может являться XYZ-анализ при его грамотном применении. Однако многие специалисты и учёные считают метод XYZ-классификации лишь «теоретическим» и мало верят в его применимость на практике. Причём некоторые из них, в свою очередь, являются противниками этого метода, намекая своими работами и статьями на то, что XYZ-анализ вреден для фирмы, поскольку лишь запутывает руководителей, выдавая ложную информацию, которую менеджеры воспринимают как истинную, рассчитанную по всем известному методу.

  «Между тем, как показывает общение с руководителями и сотрудниками российских предприятий, а так же анализ опубликованной в последнее
время отечественной литературы, в нашей стране АВС и XYZ-классификации используются эпизодически.»[13] - пишет Стерлигова А.Н. в статье «Управление запасами широкой номенклатуры: с чего начать?».

   «В настоящее время методики проведения анализа АВС-XYZ широко освещаются в тематической литературе и на всевозможных форумах логистов, маркетологов и других специалистов, занятых в сфере продаж. Однако полученные на практике результаты зачастую ставят в тупик - и вам не остается ничего другого, кроме как экспериментировать, пытаясь приспособить данную методику к нуждам конкретной компании.»[16] – обращает внимание на сложность применения на практике XYZ-анализа Ольга Хамлова, старший аналитик ЗАО «Сантехкомплект-Урал» в журнале «Управление компанией».

    Но зачем тогда вообще создавался метод XYZ, если его возможно применять лишь в лабораторных условиях? Почему его, в таком случае, до сих пор преподают и развивают метод данного анализа? Неужели он и впрямь не несёт никакой практической пользы?

   «…рассмотрим причины, по которым "известный и популярный метод" не выходит за страницы учебников и раздаточных материалов всевозможных бизнес-курсов (по логистике, маркетингу и прочему). Может быть, я не был бы столько категоричен, если бы метод XYZ рассматривался только как теоретический подход и, так сказать, направление мысли. Однако его упоминание во множестве учебников и бизнес-курсов в качестве действующей и проверенной методологии вызывает рефлекс обманутого вкладчика. Не люблю, когда обманывают.»[17] – Таким абзацем начинается статья Езепова Дмитрия, в которой он  критикует метод XYZ.
Статья «XYZ-анализ – критика» Езепова Дмитрия выражает мысль, суть которой можно заключить в одной фразе, процитировав Милтона Фридмана: «Прогнозировать средние экономические показатели - все равно, что уверять, не умеющего плавать человека, что он спокойно перейдет реку вброд, потому что ее средняя глубина не больше четырех футов.»

  Рассмотрим метод проведения XYZ-классификации в его стандартном и самом простом виде.

   Данный анализ проводится в следующей последовательности:
1. Необходимо определить коэффициенты вариации для исследуемых признаков (коэффициент вариации характеризует отклонение значения того или иного признака от среднеарифметического значения этого признака за период).
2. Ранжировать объекты по возрастанию этих коэффициентов
3. Провести распределение по группам X, Y и Z
4. Для большей наглядности можно визуализировать результаты в графиках и диаграммах

В классическом подходе в группу X попадают объекты с коэффициентом вариации до 10% - это продукты, характеризующиеся стабильностью продаж и возможностью точного прогнозирования их потребления.

Группа Y – коэффициент вариации со значением от 10 до 25 % - продукты, потребление которых более сложно прогнозировать, но проявляются некоторые тенденции (сезонные колебания).

Группу Z формируют товары, не имеющие каких-либо тенденций в потреблении, потребляемые нерегулярно. Значения коэффициента вариации более 25 %.

   В большинстве учебной литературы приводится именно такое описание метода. При этом редко упоминается о том, что существует несколько факторов, которые могут существенно повлиять на данные анализа и, иногда, перевернуть результаты анализа «с ног на голову». Что может очень плачевно отразиться на организации, особенно учитывая то, что руководитель, действующий по такому алгоритму, будет уверен в правоте и объективности данного метода, и будет искать причину неудач в другом месте, ведь алгоритм проведения анализа он прочитал в литературе! Однако всю информацию нужно, как минимум, проверять, используя несколько источников. Не лишним будет поискать и критический материал по теме, который, зачастую, указывает на недостатки метода.
   В частности, Езепов Дмитрий и многие другие авторы не беспочвенно критикуют данный метод анализа, говоря о различных факторах, которые искажают результат. Главными факторами, искажающими реальную картину называют тренд и цикличность.
Полностью исключить их влияние не получится, а даже минимизация их влияния требует серьёзной подготовки для проведения классификации методом XYZ.
«Таким образом, XYZ-анализ больше подходит для грубой оценки данных или для определения направления анализа и действий, чем для практического ежедневного применения. Сам по себе XYZ-анализ в чистом виде можно использовать в условиях, приближенных к лабораторным, то есть при выполнении большого количества условностей. Ну, или при анализе очень маленького количества динамических рядов, когда есть возможность подумать над каждым. При большом ассортименте такой возможности, конечно, нет.» - заключает Езепов Дмитрий.

   Однако есть и противоположная точка зрения.
Для сравнения мнений, обобщения исследуемого материала и аргументации выводов о методике и особенностях проведения анализа, рассмотрим статью П.Л.Ваньяна «Применение XYZ-анализа»

Автор пишет:                                                                                           
                 «В российской логистической практике бытует мнение о неприменимости точных количественных методов анализа, излагаемых в литературе. Сторонники такой точки зрения обычно формально применяют какой либо метод в специфической ситуации, дающей очевидно абсурдные результаты. После чего делается вывод о полной непригодности теоретического метода для практического применения.» [3]
Этим абзацем автор даёт понять, что его мнение не совпадает с теми людьми, которые считают, что метод XYZ является исключительно теоретическим. Затем автор в своей статье наглядно демонстрирует, что при правильном проведении XYZ анализа результаты будут совпадать с реальным положением дел в компании.

Для оценки среднего и среднеквадратичного отклонения s по выборке из n значений xi в логистической литературе предлагается использовать следующие соотношения:
(5)  ,
(6)  .
Распределение вероятностей отклонений от прогноза во многих случаях может быть с хорошей точностью аппроксимировано нормальным распределением. Нормальное, или гауссовское, распределение величины x определяется двумя параметрами: средним значением и дисперсией s2. Плотность распределения вероятностей нормального распределения имеет вид
(8)  .

Во временных рядах, описывающих динамику того, или иного логистического процесса, кроме трендов, которые могут быть линейными или нелинейными, циклические компоненты также присутствуют, например, сезонный характер. Сезонный характер, как и тренд, не являются случайным. При проведении анализа XYZ-циклическая  компонента должна отделяться  от собственно случайной составляющей и рассматривается как часть изменяющегося во времени среднего.

Для вычисления коэффициента вариации следует немного усовершенствовать формулу (6):

  В ходе рассматриваемой статьи автор также корректирует некоторые формулы и рассуждает над особенностями проведения анализа. Данная статья серьёзно заявляет о применимости метода на практике и возможности совершенствования метода XYZ, в перспективе его унификации, составления конкретного алгоритма действий, который позволил бы наиболее точно дать прогноз, основываясь на имеющихся у компании данных. К сожалению, существующие в данный момент программы, позволяющие провести классификацию запасов методом XYZ, либо требуют большого вмешательства человеческого интеллекта и отнимают кучу времени, либо, действительно, переворачивают картину с ног на голову.

   И всё же автор пишет, что  хотел бы порекомендовать практикам больше внимания уделять аналитическим методам в логистике: лучшие результаты достигаются, если практический опыт подкрепляется объективными количественными технологиями.

Таким образом, можно говорить о том, что применение XYZ-анализа на практике возможно. То, что от использования этого метода отечественные компании зачастую отказываются, как и то, что этот метод носит исключительно «теоретический характер» и подходит лишь для использования в «лабораторных условиях» можно подвергать серьёзному сомнению. Отказ от применения этого метода на практике можно объяснить лишь тем, что далеко не каждый специалист способен грамотно оценить и взвесить все важные факторы, скорректировать первоначальные, исходные статистические данные, верно выбрать период, количество периодов, а также определить критерии проведения XYZ-анализа. Грамотно провести анализ сможет далеко не каждый специалист, тем более, если его изначально неверно обучили. Ведь данный метод с успехом применяется в практике зарубежных компаний, а значит, может применяться и у нас в стране.

Формулы и расчёты не получается вставить в сообщение, они не в текстовом формате. Криво прикрепил формулы 5, 6 и 8 в следующем сообщении.

Отредактировано Тихомиров Николай (2014-03-22 23:21:51)

«XYZ-анализ. Возможности применения на практике и автоматизации процесса. Альтернативный алгоритм проведения»

   Целью данной статьи является рассмотрение стандартного алгоритма проведения XYZ-анализа, анализ его применимости на практике, оценка перспективы автоматизации проведения, исследование программных продуктов, осуществляющих XYZ-анализ. Также, целью данной статьи было изучить проблемы проведения анализа, выяснить причины неточности результатов, исследовать теоретическую базу проведения анализа, и вывести  альтернативный алгоритм XYZ-классификации и вычисления коэффициента вариации в частности.

   Помощником в управлении запасами может являться XYZ-анализ при его грамотном применении. Однако многие специалисты и учёные считают метод XYZ-классификации лишь «теоретическим» и мало верят в его применимость на практике. Причём некоторые из них, в свою очередь, являются противниками этого метода, намекая своими работами и статьями на то, что XYZ-анализ вреден для фирмы, поскольку лишь запутывает руководителей, выдавая ложную информацию, которую менеджеры воспринимают как истинную, рассчитанную по всем известному методу.
  «Между тем, как показывает общение с руководителями и сотрудниками российских предприятий, а так же анализ опубликованной в последнее
время отечественной литературы, в нашей стране АВС и XYZ-классификации используются эпизодически.»[13] - пишет Стерлигова А.Н. в статье «Управление запасами широкой номенклатуры: с чего начать?».
   «В настоящее время методики проведения анализа АВС-XYZ широко освещаются в тематической литературе и на всевозможных форумах логистов, маркетологов и других специалистов, занятых в сфере продаж. Однако полученные на практике результаты зачастую ставят в тупик - и вам не остается ничего другого, кроме как экспериментировать, пытаясь приспособить данную методику к нуждам конкретной компании.»[16] – обращает внимание на сложность применения на практике XYZ-анализа Ольга Хамлова, старший аналитик ЗАО «Сантехкомплект-Урал» в журнале «Управление компанией».
    Но зачем тогда вообще создавался метод XYZ, если его возможно применять лишь в лабораторных условиях? Почему его, в таком случае, до сих пор преподают и развивают метод данного анализа? Неужели он и впрямь не несёт никакой практической пользы?
   «…рассмотрим причины, по которым "известный и популярный метод" не выходит за страницы учебников и раздаточных материалов всевозможных бизнес-курсов (по логистике, маркетингу и прочему). Может быть, я не был бы столько категоричен, если бы метод XYZ рассматривался только как теоретический подход и, так сказать, направление мысли. Однако его упоминание во множестве учебников и бизнес-курсов в качестве действующей и проверенной методологии вызывает рефлекс обманутого вкладчика. Не люблю, когда обманывают.»[17] – Таким абзацем начинается статья Езепова Дмитрия, в которой он  критикует метод XYZ.
Статья «XYZ-анализ – критика» Езепова Дмитрия выражает мысль, суть которой можно заключить в одной фразе, процитировав Милтона Фридмана: «Прогнозировать средние экономические показатели - все равно, что уверять, не умеющего плавать человека, что он спокойно перейдет реку вброд, потому что ее средняя глубина не больше четырех футов.»
  Рассмотрим метод проведения XYZ-классификации в его стандартном и самом простом виде.
   Данный анализ проводится в следующей последовательности:
1. Необходимо определить коэффициенты вариации для исследуемых признаков (коэффициент вариации характеризует отклонение значения того или иного признака от среднеарифметического значения этого признака за период).
2. Ранжировать объекты по возрастанию этих коэффициентов
3. Провести распределение по группам X, Y и Z
4. Для большей наглядности можно визуализировать результаты в графиках и диаграммах
В классическом подходе в группу X попадают объекты с коэффициентом вариации до 10% - это продукты, характеризующиеся стабильностью продаж и возможностью точного прогнозирования их потребления.
Группа Y – коэффициент вариации со значением от 10 до 25 % - продукты, потребление которых более сложно прогнозировать, но проявляются некоторые тенденции (сезонные колебания).
Группу Z формируют товары, не имеющие каких-либо тенденций в потреблении, потребляемые нерегулярно. Значения коэффициента вариации более 25 %.
   В большинстве учебной литературы приводится именно такое описание метода. При этом редко упоминается о том, что существует несколько факторов, которые могут существенно повлиять на данные анализа и, иногда, перевернуть результаты анализа «с ног на голову». Что может очень плачевно отразиться на организации, особенно учитывая то, что руководитель, действующий по такому алгоритму, будет уверен в правоте и объективности данного метода, и будет искать причину неудач в другом месте, ведь алгоритм проведения анализа он прочитал в литературе! Однако всю информацию нужно, как минимум, проверять, используя несколько источников. Не лишним будет поискать и критический материал по теме, который, зачастую, указывает на недостатки метода.
   В частности, Езепов Дмитрий и многие другие авторы не беспочвенно критикуют данный метод анализа, говоря о различных факторах, которые искажают результат. Главными факторами, искажающими реальную картину, называют тренд и цикличность.
Полностью исключить их влияние не получится, а даже минимизация их влияния требует серьёзной подготовки для проведения классификации методом XYZ.
«Таким образом, XYZ-анализ больше подходит для грубой оценки данных или для определения направления анализа и действий, чем для практического ежедневного применения. Сам по себе XYZ-анализ в чистом виде можно использовать в условиях, приближенных к лабораторным, то есть при выполнении большого количества условностей. Ну, или при анализе очень маленького количества динамических рядов, когда есть возможность подумать над каждым. При большом ассортименте такой возможности, конечно, нет.» - заключает Езепов Дмитрий.
   Однако есть и противоположная точка зрения.
Для сравнения мнений, обобщения исследуемого материала и аргументации выводов о методике и особенностях проведения анализа, рассмотрим статью П.Л.Ваньяна «Применение XYZ-анализа»
Автор пишет:                                                                                           
                 «В российской логистической практике бытует мнение о неприменимости точных количественных методов анализа, излагаемых в литературе. Сторонники такой точки зрения обычно формально применяют какой либо метод в специфической ситуации, дающей очевидно абсурдные результаты. После чего делается вывод о полной непригодности теоретического метода для практического применения.» [3]
Этим абзацем автор даёт понять, что его мнение не совпадает с теми людьми, которые считают, что метод XYZ является исключительно теоретическим. Затем автор в своей статье наглядно демонстрирует, что при правильном проведении XYZ анализа результаты будут совпадать с реальным положением дел в компании.
Для оценки среднего и среднеквадратичного отклонения s по выборке из n значений xi в логистической литературе предлагается использовать следующие соотношения:
(5)  ,
(6)  .
Распределение вероятностей отклонений от прогноза во многих случаях может быть с хорошей точностью аппроксимировано нормальным распределением. Нормальное, или гауссовское, распределение величины x определяется двумя параметрами: средним значением и дисперсией s2. Плотность распределения вероятностей нормального распределения имеет вид
(8)  .
Во временных рядах, описывающих динамику того, или иного логистического процесса, кроме трендов, которые могут быть линейными или нелинейными, циклические компоненты также присутствуют, например, сезонный характер. Сезонный характер, как и тренд, не являются случайным. При проведении анализа XYZ-циклическая  компонента должна отделяться  от собственно случайной составляющей и рассматривается как часть изменяющегося во времени среднего.
Для вычисления коэффициента вариации следует немного усовершенствовать формулу (6):
  В ходе рассматриваемой статьи автор также корректирует некоторые формулы и рассуждает над особенностями проведения анализа. Данная статья серьёзно заявляет о применимости метода на практике и возможности совершенствования метода XYZ, в перспективе его унификации, составления конкретного алгоритма действий, который позволил бы наиболее точно дать прогноз, основываясь на имеющихся у компании данных. К сожалению, существующие в данный момент программы, позволяющие провести классификацию запасов методом XYZ, либо требуют большого вмешательства человеческого интеллекта и отнимают кучу времени, либо, действительно, переворачивают картину с ног на голову.
   И всё же автор пишет, что  хотел бы порекомендовать практикам больше внимания уделять аналитическим методам в логистике: лучшие результаты достигаются, если практический опыт подкрепляется объективными количественными технологиями.

   Вникая в причины получения ошибочных, некорректных, а порой противоречащих результатов при проведении XYZ-анализа, можно сделать вывод о том, что первичной, и самой распространённой причиной является игнорирование влияния таких факторов, как сезонность и тренд. Перед проведением XYZ-классификации необходимо, ещё раз подчеркну, необходимо проводить предварительную корректировку первоначальных данных. Раз мы говорим о том, что XYZ-классификация позволяет нам разбить товар на группы по признаку «предсказуемости» спроса, то вычисление коэффициента вариации мы должны вести не от первоначальных данных. Современные программы позволяют сгладить влияние сезонности и тренда. И чтобы получить достоверные данные, необходимо сглаживать влияние данных факторов, ведь мы можем их предвидеть. А значит, вычислять  коэффициент вариации следует относительно откорректированных данных.

   Откорректировать первоначальные данные вручную возможно. В статьях, углубляющихся в тему XYZ-анализа, есть формулы, которые помогут вам в этом. Взять ту же статью П.Л.Ваньяна «Применение XYZ-анализа». Однако не будет же специалист вручную пересчитывать данные для каждой номенклатурной позиции? Конечно, нет. Программное обеспечение не стоит на месте, и сегодня есть множество программ, которые научились при составлении прогноза учитывать побочные факторы, о которых я уже не раз упоминал. Программ для составления прогноза продаж действительно существует немало, и они способны несколькими способами корректировать данные для составления прогнозов на будущий период.  Но беспочвенно говорить не имеет смысла, нужен хотя бы один реальный пример. Возьмём, к примеру, программу Forecast AC4PRO. Она не такая дорогая, по сравнению со своими конкурентами, однако имеет под собой приблизительно такую же теоретическую базу, как и более именитые и дорогие аналоги.  И при прогнозе данных она действительно учитывает и сезонность и тренд. Однако! Большинство программ рассчитывает коэффициент вариации для проведения XYZ-анализа без корректировки данных. Фактически, тоже самое может проделать и специалист, используя EXEL и функцию «=СТАНДОТКЛОН». Но именно поэтому и получаются странные результаты анализа. Смысл специализированных программ именно в том, чтобы грамотно учесть сезонность и тренд при проведении XYZ-анализа, что научились делать далеко не многие программы. Причиной этого может являться не совсем правильная формулировка принципа и цели проведения классификации.

    Обобщая проанализированную мной литературу, почерпнув достаточно теории из учебников статистики и теории вероятности и привнося своё видение в вопрос проведения XYZ-классификации, я могу предложить следующий алгоритм проведения разбираемой методики анализа, который, на мой взгляд, наиболее  точно отвечает своим целям, то есть способен показать, насколько точно мы можем спрогнозировать спрос на различные товары.
   
     Для начала необходимо посчитать значения экспоненциально сглаженного ряда. Для каждого периода, на основании предыдущих данных, высчитать коэффициент сезонности, и уровень тренда. Затем сделать предварительный прогноз, на основании полученных результатов. Полученные данные и будут нашими откорректированными данными. Фактически, это почти прогноз. Почему так, спросите Вы? Всё просто. Заглянем ещё раз в определение XYZ-анализа. Метод анализа, позволяющий разбить товары на группы в зависимости от предсказуемости спроса. Но если ряд данных у нас динамический и имеет сезонность и тренд, то и рассчитывать отклонение прогноза от действительных данных мы должны не от среднего значения, а для каждого временного периода отдельно, и лишь потом рассчитывать коэффициент вариации. Проще говоря, для начала, мы делаем своеобразный «прогноз в прошлом», учитывая побочные факторы, а потом считаем получившиеся расхождения реальной картины, с этим прогнозом. Это и будет искомая варьирующаяся величина, от которой и будет зависеть, насколько точно можно предсказать спрос на товар. Т.е. мы берем данные по месяцам, к примеру, за 2006, 2007, 2009 и 2010 годы, сглаживаем влияния побочных факторов, и как бы делаем прогноз на 2011 год. Затем берём данные по месяцам за 2011 год и смотрим расхождение. Грубо говоря, в январе ошиблись на 5%, в феврале на 3%, в марте на 6%, в апреле на 3 и т.д. Ведь именно так можно узнать, насколько мы ошибаемся при прогнозировании. И следуя именно такой последовательности действий можно выяснить, насколько предсказуем спрос на товар. Сделать всё это можно даже в EXEL, но в EXEL не получится данный процесс автоматизировать, к чему стремиться каждая организация.

   На рисунке выше я привёл расчёт коэффициента вариации в EXEL для определённого абстрактно взятого товара. В столбце, выделенном зелёным цветом, находятся реальные данные за 2009 год. В следующем столбце представлены данные экспоненциально сглаженного ряда. В следующем, значение тренда, определённое для каждого месяца года, на основании данных за предыдущие годы. Затем идёт столбец, в котором мы вычислили коэффициент сезонности, основываясь, также, на данных предыдущего периода. В жёлтом столбце представлен расчёт скорректированных данных для вычисления коэффициента вариации за 2009 год по данному товару. Повторюсь. Для расчёта коэффициента вариации я считаю отклонение скорректированных данных не от среднего значения величины за год, а отклонение рассчитанного значения за определённый месяц от реального значения за этот же месяц. А затем подсчитываю среднее значение коэффициента вариации за год. В приведённом примере эта величина составила 7,79%, т.е. спрос на товар можно достаточно точно спрогнозировать, если учитывать в прогнозе влияние побочных факторов. Можно оставить эту величину для каждого месяца отдельно, а можно разбить, например, на кварталы, и подсчитать это значение для каждого квартала. Но это мы получили коэффициент вариации только лишь для одного товара. Поэтому так важно этот процесс автоматизировать. Соответственно, после вычисления коэффициентов вариации для каждого товара, товары распределяются по группам, в зависимости от его величины. 0-10% - группа X,
10-25% - группа Y, >25% - Z; Однако и тут стоит отметить, что это лишь формальные рамки, которые ЛПР в праве двигать, в зависимости от цели анализа, специфики деятельности организации, и других факторов.

   Подводя итог изложенному в статье материалу, можно заключить следующее.
Проведение XYZ-классификации никогда не ограничивается одним, определённым для всех товаров, алгоритмом. Важно учитывать все побочные факторы и индивидуально подходить к каждому товару. Важно, чтобы специалист, проводящий анализ, чётко и ясно понимал, с какой целью он его проводит, какие данные он рассчитывает получить, и о чём ему эти данные могут рассказать. Также важно отметить, что результаты анализа будут тем точнее, чем больше у нас первоначальных статистических данных за предыдущие периоды.

В данной статье мы разобрали применение XYZ-анализа на практике и привели свой взгляд на методику его проведения. В частности, предложили немного иной алгоритм проведения анализа, который, на наш взгляд, позволяет получить более точные и правдоподобные данные. Что касается автоматизации проведения анализа, то на данный момент существует очень небольшое количество программ, которые способны действительно верно и грамотно провести классификацию товаров в зависимости от предсказуемости спроса. Но такие программы есть. Важно, чтобы при выборе программы, лицо, принимающее решение, ясно представляло, какая теоретическая база лежит в основе проведения программы, и какой алгоритм используется, как происходит обработка данных и вычисление результатов.

Таким образом, можно говорить о том, что применение XYZ-анализа на практике возможно. То, что от использования этого метода отечественные компании зачастую отказываются, как и то, что этот метод носит исключительно «теоретический характер» и подходит лишь для использования в «лабораторных условиях» можно подвергать серьёзному сомнению. Отказ от применения этого метода на практике можно объяснить лишь тем, что далеко не каждый специалист способен грамотно оценить и взвесить все важные факторы, скорректировать первоначальные, исходные статистические данные, верно выбрать период, количество периодов, а также определить критерии проведения XYZ-анализа. Грамотно провести анализ сможет далеко не каждый специалист, тем более, если его изначально неверно обучили. Ведь данный метод с успехом применяется в практике зарубежных компаний, а значит, может применяться и у нас в стране.

1. ЖУРНАЛ «ЛОГИСТИКА» освещает актуальные проблемы и опыт оптимальной организации, управления материальными, а также информационными, финансовыми и сервисными потоками ресурсов.
Периодичность выпуска – ежемесячно.
Издается с 1997 г.
ISSN 2219-7222
Формат – А4.
Тираж – 6 тысяч экземпляров.
http://www.logistika-prim.ru
Требования к статьям - здесь: http://www.logistika-prim.ru/about/specifications

2.Научно-аналитический журнал"Логистика и управление цепями поставок"
Требования : http://lscm.ru/node/25

3. "Логинфо" http://loginfo.ru/ ведущий российский ежемесячный журнал о логистике в бизнесе. Издается с 1998 года. Периодичность: ежемесячно, 10 номеров в год
Формат: 200 x 280
Цвет: Полноцветный
Объем: 80+4 полосы
Распространение: РФ, страны СНГ и Европы

4. Международный научно-исследовательский журнал   http://research-journal.org/1.
Рекомендуемый объем материалов
– от 4 500 знаков (включая пробелы) 40 000 знаков (включая пробелы). Если Ваша статья больше, рекомендуется разбить ее на несколько статей.
2. Материалы предоставляются в следующем виде:
- в редакторе Microsoft Office Word
- шрифт “Times New Roman”
- основной текст – кегль 14
- интервал 1,5
- верхнее и нижнее поля –2,5 см; левое поле –3 см, правое поле –1,5 см
- отступ (абзац) –1,25 см.
- выравнивание по ширине.
3. Порядок расположения (структура) текста:
- фамилия и инициалы автора (жирным шрифтом, по центру). Если несколько авторов, указывать следующим образом: Зимовец И.А.1, Филатов Д.О.2;
- сведения об авторе (ученое звание без сокращений, ученая степень без сокращений, место работы /учебы полностью в Именительном падеже). Если несколько авторов, указывать следующим образом: 1Аспирант; 2кандидат физико-математических наук, доцент, Уральский федеральный университет;
- название статьи (заглавными буквами, жирным шрифтом, по центру);
- аннотация (описание целей и задач проведенного исследования, а также возможности его практического применения);
- ключевые слова (3-5 слов) на русском;
- фамилия и инициалы автора латиницей (жирным шрифтом, по центру). Если несколько авторов, указывать следующим образом: Zimovets I.A.1, Filatov D.O.2;
- сведения об авторе (ученое звание без сокращений, ученая степень без сокращений, место работы /учебы полностью в Именительном падеже) на английском языке. Если несколько авторов, указывать следующим образом: 1Postgraduate stuent; 2PhD in Physics and mathematics, assosiate professor, Ural State University;
- название статьи на английском (заглавными буквами, жирным шрифтом, по центру);
- аннотация на английском (описание целей и задач проведенного исследования, а также возможности его практического применения);
- ключевые слова на английском (3-5 слов);
- основной текст статьи;
- литература (материал должен быть снабжен как минимум одним источником). Список литературы оформляется строго по ГОСТу.
4. Графические материалы, использованные в статье печатаются черно-белыми.
5. Если материал снабжен формулами, они должны быть оформлены при помощи средств Microsoft Word 2003, 2007 для вставки формул либо программой MathType.  Смотреть инструкцию.
6 Статьи публикуются в авторской редакции
Статьи публикуются без исправлений. Перед отправкой текста статьи в издательство, Автор принимает на себя обязательства в том, что текст статьи является окончательным вариантом, содержит достоверные сведения, касающиеся результатов исследования и не требует доработок.
Следующий номер
Следующий номер: Международный научно-исследовательский журнал № 5(24)  Май 2014.
Статьи для следующего номера принимаются до 31.05.2014.
Выход следующего номера журнала запланирован на 12.06.2014.