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資材管理において、ABC分析は在庫を3つのカテゴリに分類する在庫分類手法です。「A」品目は厳密な管理と正確な記録、「B」品目は管理がそれほど厳密ではなく記録も中程度、「C」品目は可能な限り単純な管理と最小限の記録です。ABC分析は、在庫全体のコストに大きな影響を与える品目を特定するメカニズムを提供すると同時に、異なる管理と制御を必要とする在庫の異なるカテゴリを特定するメカニズムも提供します。[ 1 ]
ABC分析では、組織の在庫は同等の価値ではないことが示唆されています。[ 2 ] したがって、在庫は推定される重要度順に3つのカテゴリ（A、B、C）に分類されます。「A」アイテムは組織にとって非常に重要です。これらのアイテムの価値が高いため、頻繁な価値分析が必要です。さらに、組織は過剰生産能力を避けるために適切な発注パターン（例：「ジャストインタイム」）を選択する必要があります。「B」アイテムは重要ですが、「A」アイテムほど重要ではなく、「C」アイテムよりは重要です。したがって、「B」アイテムはグループ間アイテムです。「C」アイテムはわずかに重要です。
各クラスに固定されたしきい値はなく、企業によって異なる目的や基準に基づいて異なる割合を適用できます。[ 3 ] ABC分析はパレートの法則に似ており、「A」項目は通常、全体の値の大部分を占めますが、項目の数に占める割合は小さくなります。[ 4 ] ABCクラスの例は次のとおりです。
ABCクラスの別の推奨分類: [ 5 ]
主要なERPパッケージには、ABC分析機能が組み込まれています。ユーザーは、ユーザー定義の基準に基づいてABC分析を実行でき、システムは品目（部品）にABCコードを適用します。
ERPシステムがない場合でも、ABC分析はMS Excelで行うことができます。
手動によるABC分類とは対照的に、ERPシステムは、中央データベースに保存されている在庫、販売、調達、消費の情報に基づいて、在庫消費量、年間使用量（金額ベース）、販売レベル、在庫回転率、材料使用量などのさまざまな要素に基づいて分類を自動的に生成および更新できます。ERPシステムは、需要パターン、在庫価値、購買行動の変化をリアルタイムで反映して、時間の経過とともにABCカテゴリを自動的に再計算できるため、在庫の優先順位を現在のビジネスニーズに合わせて常に調整することが可能です。[ 6 ] [ 7 ]
ABC分析は、ERPシステム内の在庫管理と購買に統合して、在庫補充計画と在庫管理をサポートするために使用されます。A、B、Cアイテムに異なる在庫ポリシーを割り当てることで、組織は管理と財務上の注意を高価値の在庫に集中させ、優先度の低いアイテムの管理作業と保管コストを最小限に抑えることができます。[ 6 ] ABC分析は、ERPシステム内の在庫管理と購買にリンクを作成して、在庫補充計画と在庫管理を行うために使用されます。異なるタイプの在庫を区別し、それらに異なる在庫ポリシーとパラメータ（再発注点、安全在庫、レビュー間隔、サービスレベルなど）を割り当てることで、企業は優先度の低いアイテムの在庫保管コストと管理作業を最小限に抑え、管理リソースを高価値の在庫に集中させることができます。[ 6 ] [ 8 ]
ABC分類を倉庫管理システムに導入するその他の利点としては、各レーンの分類に従って保管されているアイテムの配置が改善されること、頻繁にアクセスされるアイテムのピッキングルートがより効率的になること、高価なアイテムの在庫へのアクセスがより効率的になることなどが挙げられ、これにより倉庫リソースの有効活用と処理時間の最小化が促進されます。[ 9 ] [ 7 ] [ 10 ] ABCを倉庫管理システムに導入するその他の用途としては、各レーンの倉庫内の在庫の配置場所を決定することでスペースの利用効率が向上すること、頻繁にアクセスされるアイテムの倉庫ルートがより効率的になること、特に高価なアイテムの在庫へのアクセスが速くなり、処理時間を最小限に抑え、倉庫の効率を高めることが挙げられます。[ 9 ] [ 6 ]
自動化されたABC分析を使用することで、組織は分析機能と意思決定支援機能を利用して、在庫リスクを予測し、調達および補充戦略を調整し、リソースの利用を最適化してサプライチェーン全体の有効性を高めることができます。[ 9 ] [ 8 ]したがって、自動化されたABC分析は、サプライチェーン内で在庫最適化、倉庫業務、生産計画、購買決定に活用されるため、現在のERPシステムにおいて重要な要素となっています。[ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]
計算された（計算された）ABC分析は、ABCクラスの限界の正確な数学的計算を提供します。[ 11 ] これは、コスト（つまりアイテムの数）と収量（つまり推定された重要度の合計）の最適化を使用します。計算されたABCは、たとえば、生物医学データの特徴選択[ 12 ] 、ビジネスプロセス管理[ 13 ]、および倒産予測[ 14 ]に適用されました。
稼働部品数4,051個の電子機器製造会社におけるABCクラスの実際の分布。
このABCクラスの分布を使用して、部品の総数を14,213に変更します。
例えば、14,213個の部品すべてに均等な購入方針を適用し、週ごとの納品と2週間分の供給量を再発注点（安全在庫）とした場合、工場は4週間で16,000個の納品を受け、平均在庫量は2週間と1/2週間分の供給量になります。
比較すると、ABC クラスに基づいて加重購買方針を適用すると、たとえば C クラスは毎月 (4 週間ごと) に納品され、再発注点は 3 週間分の供給、B クラスは隔週で納品され、再発注点は 2 週間分の供給、A クラスは毎週納品され、再発注点は 1 週間分の供給となり、4 週間の納品総数は (A 200×4=800)+(B 400×2=800)+(C 3,400×1=3,400)=5,000 となり、平均在庫は (A 75%×1.5 週間)+(B 15%×3 週間)+(C 10%×3.5 週間)=1.925 週間分の供給となります。
a)クラス品目には、JIT（ジャストインタイム）方式による毎日配送など、より厳格な管理を適用できます。1日分の在庫で毎日配送を行う場合、配送頻度は4,000となり、クラス品目の平均在庫レベルは1.5日分、総在庫レベルは1.025週間分となり、在庫は59%削減されます。また、総配送頻度も16,000から8,200へと半減します。
ABC分類に基づく加重管理を適用することで、必要な作業時間と在庫レベルを大幅に削減できます。
ABCの概念はパレートの法則に基づいています。[ 15 ]在庫が多すぎる場合は、サンプルに対してABC分析を実行できます。ランダムサンプルを取得した後、ABC分析のために以下の手順を実行します。