KOMPARATIVNA ANALIZA UTICAJA RAZLIČITIH FAZI SKUPOVA NA FAZI ABC/XYZ KATEGORIZACIJU ZALIHA

Abstract

Upravljanje zalihama obezbeđuje kontinuitet proizvodnje i zadovoljavanje tražnje uz minimizaciju troškova, čime direktno utiče na profitabilnost i likvidnost preduzeća. Upravljanje velikim brojem pozicija pojedinačno je resursno i vremenski zahtevno, pa se koriste metode kategorizacije zaliha. ABC/XYZ analiza, koja kombinuje grupisanje prema vrednosti proizvoda i varijabilnosti tražnje, veoma je često upotrebljavana zbog svoje jednostavnosti primene i razumljivosti. Ipak, ograničenje klasičnog ABC/XYZ metoda ogleda se u grubim granicama kategorija, koje mogu dovesti do nedovoljno precizne kategorizacije i primene neadekvatnih politika upravljanja zalihama. Fazi logika uvodi gradaciju, omogućavajući da pozicije mogu pripadati više kategorija sa različitim stepenom pripadnosti. Cilj ovog rada jeste primena fazi ABC/XYZ pristupa na realnom primeru iz literature i analiza kako izbor različitih tipova fazi skupova utiče na rezultate, sa ciljem preciznijeg i efikasnijeg upravljanja zalihama.

Inventory management ensures production continuity and demand fulfillment while minimizing costs, thereby directly impacting a company's profitability and liquidity. Managing a large number of items individually is both resource-intensive and timeintensive, which is why inventory categorization methods are used. The ABC/XYZ analysis, which categorizes products based on their value and demand variability, is one of the most widely used methods due to its simplicity and transparency. Nevertheless, a limitation of the classical ABC/XYZ method lies in its rigid category boundaries, which can lead to insufficiently accurate item categorization and the application of inadequate inventory management policies. Fuzzy logic introduces gradation, allowing items to belong to multiple categories with varying degrees of membership. The aim of this paper is to apply the fuzzy ABC/XYZ approach to a real-world case drawn from literature and analyze how the choice of different types of fuzzy sets affects the results, with the goal of achieving more precise and efficient inventory management.