Sirvides Autor "Tilk, Erki" järgi

Näitamisel1 - 1 1-st
  • Pisipilt
    NimetusEmbargo
    Ettevõtte varude juhtimise meetodid ja parendusettepanekud ettevõtte näitel
    (Tallinna Tehnikakõrgkool, 2028-01-06) Tilk, Erki; Popell, Janek
    Lõputöös anti ülevaade ettevõtte varudest ja analüüsiti, kas ettevõtte varude juhtimine vastab ettevõtte seatud eesmärkidele ja tegelikele vajadustele ning tuvastati seisvate varude olemasolu. Lõputöö autor uuris ettevõtte varude tegelikku vajadust, kuna on näha riiulite üle koormamisi ja mingi osa varudest aegub, ega suudeta realiseerida õigeaegselt. Lõputöö autor kasutas oma lõputöös nelja erinevat analüüsimudelit, et hinnata ettevõtte varude juhtimise protsesse, rakendades neid ettevõtte majandustarkvarast saadud andmetega. Lõputöösse on uuritavast ettevõttes ladustatavatest artiklitest koostatud valim lihtsustamaks erinevate analüüsimeetodite rakendamist ning hõlbustamaks täpsemate varude juhtimise otsuste tegemist. ABC analüüsi mudel tõi välja ettevõttes enim käivet toovad varude artiklid. Analüüsis selgus, et varud, mis toovad suurema osa käibest, on ligikaudu 14%. Sellele osale varudest peaks ettevõtte pöörama tähelepanu võtmes, et selle rühma varud oleksid laos pidevalt olemas õiges koguses. Samas selle analüüsi viimases osas olevatele toodetele tuleb samuti tähelepanu pöörata, et neid varusid oleks laos võimalikult vähe, sest on oht, et need varud jäävad lattu seisma. Teise analüüsina rakendas autor lõputöös XYZ analüüsi, et välja selgitada artiklite nõudluse sagedust. Selle analüüsiga on võimalik mõista, miks mõned varud on jäänud lattu seisma suuremates kogustes. Analüüsi tulemustes selgus, et 90,1% varudest kuulub Z - rühma ehk selle rühma varude nõudlust on raske ennustada. Kolmandaks rakendas töö autor analüüsi, kus on kokku liidetud ABC analüüs ja XYZ analüüs. Neid analüüside kombineerides saab maatriksi, mille tulemustest selgus, et väga paljud varud on vähese osakaaluga käibest ja nende tellimise sagedus on raskesti ette ennustatav. CZ - rühma (väikese osakaaluga käibest ja suure nõudluse kõikumisega) kuulub 184 toodet kogu valimist ehk 405 tootest. Ainult 2 toodet kuuluvad AX - rühma, mis on suure osakaalu ja stabiilse nõudlusega. Väga oluline on DIO ehk Days Inventory Outstanding analüüs, mille tulemustest selgus, et üle 90% artiklite valmist vastab ettevõtte poolt määratud 90 päeva nõude vahemikule. Sellest saab järeldada, et varude käibekiirus on hea, see tähendab, et enamik varudest uuenevad kiiremini, kui ette antud nõue. Lisaks tegi autor oma lõputöös ülevaate varudest, millel ei ole viimase kahe aasta jooksul toimunud ühtegi müüki. Selline analüüs annab ettevõtte juhile olulise info, millistele 34 varudele võiks kaaluda aktiivsema müügitegevuse rakendamist või vastupidi – kaaluda nende varude väljaviimist sortimendist. Lõputöö tulemustes selgus, et ettevõttel on puudujääke varude juhtimise osas. Sellele viitavavad aeguvad tooted, mida ei suudeta realiseerida õigeaegselt ja tooted, mis on pikalt lattu seisma jäänud. Samas leidis autor, et varude DIO vastab ettevõte poolt seatud eesmärkidele. Lõputöö autor toob oma töös välja parendusettepanekud varude juhtimiseks. Varude analüüsiks võiks igapäevaselt rakendada majandustarkvarast saadavat informatsiooni aeguma hakkavate varude kohta, misjärel rakendada koheselt järeltegevused müügiosakonnas, et vältida varude kasutuskõlbmatuks muutumist. Lisaks võiks rakendada mõnda varude juhtimise meetodit, milleks pakub autor välja FSN meetodit kombineerituna ABC analüüsiga. Selle meetodiga saab ettevõte täpse ülevaate varudest, mille tulemusena on võimalik teha õigeaegseid varude ostmisega seotud otsuseid, see tähendab, et millal ja mida osta. Kord aastas võiks ettevõte ka üle vaadata seisvad varud ja hinnata seisvate varude suurust. Töö täitis eesmärki andes põhjaliku ülevaate uuritava ettevõtte varude juhtimise hetkeseisust, tuues esile peamised probleemkohad ja pakkudes konkreetseid lahendusi nende parandamiseks.