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帕累托的2/8法则早已被广泛应用于各级供应链管理中，基于此基础上，对于产品销售金额及波动系数进行的ABCXYZ分类近年来开始被一些外企所广泛推崇。
ABC即在SKU层面，产品的年销售量*销售的物料成本（原材料ROH，备件ERSA，贸易品HAWA建议使用Moving Price；半成品HALB和成品FERT建议使用Standard Price），我们将计算得出金额前80%的产品定义为A类，次15%的产品定义为B类，最后5%的产品定义为C类。 如上图的应用案例中，某公司2015年共计销售613个成品SKU，销售物料成本为3亿2千万美金（单价为Moving Price）的业务背景下，A类119个SKU的产品占了2亿6千万美金的价值，换言之这119个SKU是需要我们去重点关注的产品。
XYZ则是对于过去一年产品销售波动系数进行的分类，公式为：波动系数COV=StandardDivision/Average
在具体实际操作中，可以先在Excel的A1到L1行中输入过去一年1~12月的销售历史记录 Standard Division的计算方法为：=IF(ISERROR(STDEV(A1:L1)),0,STDEV(A1:L1)) Average的计算方法为：=Average（A1：L1）
我们将COV前80%的产品定义为Z类产品，次15%的定义为Y类，最后5%的定义为X类；YZ类的产品波动较大而X类的产品波动较小销售比较稳定。 经过对上述定义的计算，我们可以将产品划分为AX,AY,AZ,BX,BY,BZ,CX,CY,CZ九种分类。
事实上，从SAP R/3 Enterprise 4.70版本开始，Master Data下的MRP1 view下，就已经有了ABCXYZ的物料分类选项，可以帮助用户更为便捷的选择产品分类 ABCXYZ分类在需求计划中的应用
很多企业目前仍然使用销售部门提供的销售预测作为指导生产运营的需求计划的主要输出，而销售部门总是不可避免的倾向于做出乐观的预估，从经销商到区域销售员再到大区经理的逐层累积，造成的牛鞭效应可想而知。反之如果只是单纯的使用统计预测的方法作为需求计划，那么我们的预测将会失去外部的市场信息更新。
销售人员掌握着客户以及市场等外部信息而计划员们则更加客观更趋于理性，所以兼有两者所长的组合预测法往往受到更多企业的青睐。
AX类产品具有金额大销售稳定的特性，使用统计预测作为Baseline Fcst即可达到较高的预测水准。销售如有最新的Business Gain或者Lost，可以在Baseline Fcst 的基础上进行events的数量+ —, 备注情况说明后在每月的Fcst Meeting前review，则可起到1+1> 2的效果
AYAZ的产品金额较大但销售波动很大，此类产品的预测准确率往往差强人意。企业根据自身情况可采取销售预测和统计预测各占半分比的组合预测法或者拿到主要经销商的库存数据计算经销商卖给end user的sell out数据来为经销商进行补货等方法提高预测准确率。
BC类产品只占全部销售物料成本的20%，进行统计预测并辅以适当的库存水位即可。
ABCXYZ分类在供应计划中的应用
前文提及了ABCXYZ的分类方法以及在需求计划中的应用，在供应计划中，这种分类方法同样也具有很强的指导作用。
AX1，AX2类的产品金额较大，需求较稳定，可以不必特别担心滞销风险，酌情采用MTS或者增加下单频率的方法进行补货。
AY类的产品金额较大，需求不太稳定，可以采用RunMRP结合一定安全库存的方法进行补货。
AZ类的产品金额较大，需求非常不稳定，可以结合企业自身情况采取推拉结合的补货方法。 |
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