Kaip apskaičiuoti atsargų dispersijos tikslumą
Mažos įmonės dažnai įvertina savo inventorių. Jei dirbate savo verslą remiantis netiksliais inventoriaus duomenimis, galite patirti atsargų išpardavimus - produktų, kurių klientai pageidauja, išsekimo. Kita problema yra ta, kad jūs galite atlikti per daug inventoriaus, taip sumažindami savo pelną. Išmatuokite savo atsargų dispersijos įvertinimų tikslumą, padidindami savo apatinę eilutę.
1.
Skaičiuokite savo inventorių. Tai vadinama skaičiavimo metodu. Naudodamiesi šiuo metodu suskaičiuojate visus inventoriaus elementus ir palyginkite juos su tuo, ką jūsų įrašai turi turėti. Iš mažesnio skaičiaus atimkite didesnį skaičių. Pavyzdys: Įrašai rodo 92 elementus ir iš tikrųjų turite 98. Jūs išjungėte 6 vienetus. Padalinkite atimties rezultatą tiksliu skaičiumi: 6 padalintas iš 98 yra lygus 0, 06. Padauginkite iš 100 ir pamatysite, kad jūsų dispersija yra 6 proc.
2.
Naudokite bendrąjį dolerio dispersijos metodą. Apskaičiuokite kiekvieną elementą ir įvertinkite, kiek tai kainuoja. Palyginkite tai su skaičiumi, kurį tikėjotės iš savo įrašų. Jei tikėjotės 100 elementų, kurių vertė yra 1 $ ir yra tik 99, turite 1 $ dispersijos netikslumą.
3.
Naudokite grynąjį dolerio dispersijos metodą. Apskaičiuokite savo inventorių ir įvertinkite jo kainą. Palyginkite tai su jūsų tikėtinu skaičiumi, įvertintu savikaina. Skirtumui priskirkite teigiamą arba neigiamą skaičių, o ne tik pažymėkite, kiek jūs išjungėte. Pavyzdys: jei radote 100 elementų, kurių vertė yra 1 $ ir tikimasi 99 elementų 1 $, jūsų inventorius yra viršytas $ 1 arba + 1 $. Jei tikėjotės 101 elemento, jūsų inventorius būtų mažesnis nei $ 1 arba - $ 1.
4.
Naudokite visus tris metodus, kad galėtumėte stebėti savo atsargų dispersijų tikslumą ir nustatyti netikslumų šaltinį. Skaičiavimo metodas, bendrojo dolerio vertės metodas ir grynosios vertės metodas suteikia skirtingą vaizdą apie tai, kaip saugomi inventorizacijos įrašai. Apskaičiuojant savo atsargų dispersijų tikslumą naudojant visus tris metodus, galite nustatyti, ar problema yra, pavyzdžiui, produkto rinkimas ar duomenų įvedimas.