Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Механизмы адаптации предприятия на рынке 8
1.1.Механизмы и процедуры управления 9
1.2. Гибкость и адаптивность 12
І.З.Мониторинги контроллинг 14
1.4.Принципы построения адаптивных механизмов 16
Глава 2. Адаптивные механизмы оценки и ранжирования 25
2.1. Адаптивные оценочные механизмы 25
2.2. Адаптивные ранговые механизмы 27
2.3. Теорема композиции 34
2.4. Линейный адаптивный механизм оценки 38
2.5. Экспоненциальное сглаживание 40
2.6. Ранжирование отклонений 41
2.7. Системы поддержки принятия решений на основе блоков оценки и ранжирования 42
Глава 3. Адаптивные механизмы планирования 51
3.1 .Организационный механизм планирования 53
3.2. Оценка себестоимости заказа 59
З.З.Оценки и ранги эффективности заказа 68
3.4.Комплексная оценка заказа 76
3.5.Адаптивное планирование производства 85
Глава 4. Адаптивные механизмы контроля
4.1.Контроль себестоимости на основе БОР 94
4.2. Стоимостный блок отклонения и ранжирования 97
4.3.Адаптация нормативов затрат 105
4.4.Контроль эффективности 110
4.5.Контроль выполнения планов 114
Заключение 115
Литература
- Гибкость и адаптивность
- Адаптивные ранговые механизмы
- Оценка себестоимости заказа
- Стоимостный блок отклонения и ранжирования
Введение к работе
Актуальность темы. На эволюцию предприятия на рынке влияют случайные факторы внешней среды. Для построения механизмов управления развитием предприятия необходимо описание процессов адаптации к ее изменениям. Механизм адаптации предприятия на рынке (или, кратко, адаптивный механизм) формирует его управляющий орган. Особое место в процессах рыночного управления предприятием занимают адаптивные механизмы оценки и классификации (или ранжирования) ситуаций, складывающихся в процессе рыночных и производственных отношений. Их роль особенно важна при широкой номенклатуре продукции и мелкосерийном производстве, что характерно для высокотехнологичных предприятий, выпускающих наукоемкую или уникальную продукцию. Однако к настоящему времени исследования и разработки адаптивных механизмов оценки и ранжирования рыночных и производственных ситуаций на предприятиях с учетом человеческого фактора практически отсутствуют, что определяет актуальность выполненного в диссертации исследования. Исследования и разработки по теме диссертации проводились в соответствии с планами научных исследований по естественным и общественным наукам, утвержденными Президиумом РАН.
Целью работы является повышение обоснованности и эффективности решений, принимаемых в процессе управления предприятием, на основе оценки и ранжирования производственных и рыночных ситуаций с помощью адаптивных процедур. Для достижения указанной цели, решаются следующие основные задачи:
- анализ и синтез прогрессивных адаптивных механизмов оценки и ранжирования (АМОР);
- исследование и разработка адаптивных механизмов функционирования
предприятия на рынке, использующих полученные решения задач синтеза
прогрессивных АМОР.
Методы исследования, используемые в диссертационной работе, основаны на аппарате теорий активных систем и адаптивного управления.
Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами, подтверждены расчетами на ЭВМ и опытом управления производством.
Научная новизна состоит в следующем:
- поставлена задача оптимального синтеза АМОР в условиях
неопределенности;
найдены достаточные условия прогрессивности АМОР, обеспечивающие раскрытие потенциала дальновидных элементов предприятия в условиях неопределенности.
Практическая ценность результатов работы состоит в разработке методов повышения обоснованности решений, принимаемых органами управления предприятием. Развитые в диссертации подходы, методы и полученные результаты создают методологическую основу для проектирования адаптивных механизмов оценки и ранжирования производственных и рыночных ситуаций, возникающих в процессе эволюции предприятия. Они позволяют научно обоснованно решать практически важные и широко распространенные задачи анализа и управления предприятием, раскрытия его потенциала на рынке.
Внедрение. Результаты теоретических и прикладных исследований, проведенных в диссертации, внедрены при решении важных практических задач. Эти результаты развивают и конкретизируют положения нормативных документов, регламентирующих управление предприятием. Разработаны и внедрены методические рекомендации, стандарты, алгоритмы и программы
управления предприятием. Эффективность развиваемого подхода подтверждаются разработкой и внедрением механизмов управления высокотехнологичными предприятиями государственного и частного секторов экономики: ФГУП «Экспериментальный завод научного приборостроения со Специальным конструкторским бюро» РАН, ФГУП НТЦ «Электронтех» РАН, а также ЗАО «Ростокс-Н». Фактический экономический эффект от использования результатов диссертационной работы составил 38 млн. руб. На защиту выносятся :
модель АМОР в иерархической активной системе;
достаточные условия прогрессивности АМОР;
- блок оценки и ранжирования (БОР), как способ алгоритмической и
программной реализации АМОР;
- методы проектирования подсистем планирования и контроля
выполнения рыночных заказов на производство продукции на предприятии на
основе БОР и АМОР.
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на международных конференциях по безопасности сложных систем (Москва - 2000), САПР (Львов, Украина - 2001), сложным системам управления предприятиями (Липецк —2001), управлению жизненными циклами в промышленности (Москва - 2001), активным системам (Москва - 2001), на конференции «Новые материалы и технологии: инновации XXI века. Научные исследования в наукоградах Московской области». (Черноголовка — 2001), XXVIII, XXIX и XXX международных конференциях «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе» (Гурзуф, Украина - 2001, 2002, 2003), международном семинаре «Информатика и общество» (Попрад, Словакия, 2004).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 научных работ, общим объемом более 12 печатных листов.
Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем: в работе [69] автору принадлежит исследование и проектирование механизмов планирования и контроля предприятия на основе АМОР и БОР; в работах [71], [84] - разработка адаптивных механизмов функционирования высокотехнологичного производства; в работе [72] - разработка адаптивных механизмов планирования и контроля научно-производственного комплекса; в работе [73] - разработка прогрессивных адаптивных механизмов программной оценки и ранжирования; в работах [74], [75], [79], [80], [85], [86] - элементы концепции интеллектуального предприятия, связанные с широким использованием в системе управления предприятием АМОР и БОР; в работах [76], [82] - разработка методических рекомендаций по управлению развитием высокотехнологичного предприятия на рынке с помощью БОР; в работе [77] — методы проектирования сложных механизмов на основе простых базовых АМОР - адаптивных архетипов; в работах [78], [83] - постановка и решение задач синтеза АМОР, а также методов проектирования БОР.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, приложений. Работа содержит 145 стр. текста, включая 27 рисунков и 4 таблицы. Список используемой литературы включает 86 наименований.
В главе 1 проводится обзор механизмов адаптации функционирования предприятия на рынке. Глава 2 посвящена синтезу адаптивных механизмов оценки и ранжирования в иерархической дальновидной системе, на верхнем уровне которой находится Центр, а на нижнем - дальновидный элемент. Получены решения задачи синтеза прогрессивного АМОР. Глава 3 посвящена проектированию адаптивных процедур планирования производства на основе полученных решений задач синтеза АМОР и их алгоритмической и программной реализации в форме БОР. В главе 4 рассматривается проектирование адаптивных механизмов и процедур контроля предприятия, на основе полученных решений задач синтеза АМОР и БОР.
Гибкость и адаптивность
Огромное значение для выживания и развития предприятия в рыночных условиях имеет его способность приспосабливаться к задачам потребителей, гибкость. Изучение проблем гибкости и адаптивности производственных систем и влияния на них производственного и финансового менеджмента посвящено значительное число монографий, исследований и разработок как отечественных, так и зарубежных ученых: Р.Акоффа [2], И.Ансоффа [3], П.Н. Белянина [13], В.Н.Буркова [4-9], В.Н.Васильева [10], Е.П.Голубкова [15], В.М.Гончарова [1], С.А.Жданова [16], Коно Т. [21], В.А.Лотоцкого и А.М.Манделя [25], Д.А. Новикова [31-33], У.Оугли [35], Н.К.Палюлиса [8], Т.Петерса [36], Г.С.Празднова [39], В.Н.Самочкина [14, 44-46], Т.Г.Садовской [10], Р.Уотермена [36. 53], Дж. Форрестера [54], П.Фостера [55] и других авторов [12-14, 23, 26, 27, ЗО, 40, 47]. Однако понятия и процедуры обеспечения гибкости и адаптивности предприятия, в особенности в условиях рынка, до настоящего времени сравнительно мало изучены.
Для общей характеристики состояния, динамики, гибкости предприятия многие исследователи предлагают использовать сотни оценочных показателей и критериев. В недалеком прошлом в Институте экономики Академии наук была разработана картотека, которая включала более двух тысяч показателей, характеризующих технико-экономический уровень производства [46]. Как следствие, инструментарий управления предприятием с использованием разработанных в этом ключе методов недоступен широким кругам не только практических работников, но и самих исследователей.
В.Н.Самочкин в работах [44-46] провел комплекс теоретических исследований и прикладных разработок по диагностике и планированию гибкого развития предприятия в условиях нестабильности и конкуренции (применительно к предприятиям машиностроения). Большое внимание в монографии [46] уделено долгосрочному и перспективному планированию как основному инструменту, обеспечивающему гибкое развитие, а значит, и выживание. Рассмотрена важная, но малоизученная проблема формирования характеристики производственного потенциала - способности гибко реагировать на потребности рынка. Для характеристики этой способности в общем виде в литературе употребляются такие понятия, как «гибкость» и «адаптивность». Наиболее часто в литературе используются следующие определения.
Гибкость — возможность переориентации производственной системы без коренного изменения материально-технической базы. Гибкость объекта - это внутренне присущее ему свойство реагировать на внешние воздействия (среду) без коренных структурных изменений. Гибкость потенциала предприятия -свойство предприятия переходить из одного работоспособного функционального состояния в другое с минимальными потерями и затратам при выполнении очередного задания или новой функции. Эти и целый ряд других определений понятия «гибкость» свидетельствуют о том, что под ней чаще всего понимается свойство, характеризующее возможность переориентации системы, т.е. приспособление ее к окружающей среде.
Под адаптивностью понимается процесс целенаправленного изменения параметров, структуры и свойств объекта в ответ на происходящие изменения, а под адаптацией - процесс приспособления строения и функций системы к условиям внешней среды [61]. Анализ и синтез адаптивных механизмов функционирования является одним из направлений теории активных систем и её применений в задачах управления предприятием [7,59,60].
Практически всем без исключения авторам присуще понимание гибкости и адаптивности как очень близких понятий. Общепринято, что в условиях рыночной экономики гибкость и адаптивность производственной системы — непременное условие повышения эффективности производства. Поэтому в дальнейшем для единообразия будем использовать термин «адаптивность».
Широко распространенными как среди «новых», так и среди «старых» менеджеров рыночными методами управления предприятиями являются различные варианты наблюдения (мониторинг) и контроля (контроллинг) [11, 20, 33, 48, 57, 66].
Например, в работе [57] рассматривается комплексная система контроллинга на предприятиях и в промышленных объединениях как в Германии, так и в России: содержание и организация целевого, стратегического и оперативного планирования и контроля, а также система технико-экономических и финансовых показателей. Охарактеризован механизм функционирования интегрированной системы управления предприятием. В целом, немецкий подход к управлению предприятием близок к российскому [64, 66]. Он характеризуется основательностью и детальностью всех планово-контрольных процедур. На немецких предприятиях важное значение имеют регламентация процессов управления и вовлечение в эти процессы персонала. В частности, это происходит через управление по целям и систему стимулирования руководителей и персонала, привязанную к достижению целевых показателей. Подобного рода подходы к управлению, планированию и стимулированию известны или даже возникли на наших предприятиях, но были дискредитированы и незаслуженно забыты. Проблема планирования и контроля, в первую очередь, ликвидности - вопрос выживания для российских предприятий. Однако применение контроллинга на российских предприятиях сталкивается со значительными трудностями: прежде всего нет эффективной системы управленческого учета, разделения затрат на переменные и постоянные, учета по центрам прибыли, зачастую менеджеры не готовы следовать рекомендациям контроллинга. Практически на «старых» российских предприятиях оперируют достаточно устоявшейся экономической, бухгалтерской и финансовой терминологией, перешедшей из плановой советской экономики. С другой стороны, на «новых» предприятиях все более широкое распространение находят принятые в зарубежной литературе и практике методы и экономическая терминология.
Подход к управлению с точки зрения теории активных систем позволяет прежде всего дать характеристику принципиальной модели предприятия, под которым понимается целеориентированный центр действий, где люди (активные элементы) ставят определенные цели и производят для их достижения действия с объектами, используя для этого производственный потенциал предприятия. Последний характеризует максимальные производственные возможности предприятия. Его оценивают либо по интенсивности выхода данной системы, либо по отдельным производственным факторам, взаимодействие которых в системе обеспечивает получение этого выхода. Во многих случаях именно задача максимального использования потенциала предприятия является главной для менеджмента.
Адаптивные ранговые механизмы
Многие задачи управления предприятием сводятся к ранжированию наблюдаемых ситуаций и событий, связанных с управлением. В качестве примеров можно указать на выявление «сильных мест» работника с целью инвестирования, выбора или увольнения менеджера, причин невыполнения бизнес-плана, принятие кадровых решений по результатам работы, премирование и т.д. Классификация наблюдаемых ситуаций осуществляется на основе решающего правила. В зависимости от результата ранжирования осуществляется управление. Работником управляет желание максимизировать свой капитал (2.1). Центр выбирает решающее правило так, чтобы минимизировать риск.
При достаточно полной априорной информации используют решающие правила теории статистических решений. В стохастической обстановке априорной информации часто недостаточно. Возникает необходимость в настройке решающего правила так, чтобы минимизировать потери ранжирования. Эта настройка осуществляется по наблюдениям входа и выхода управляемого объекта с помощью процедур стохастической аппроксимации и обучения. Поскольку в механизмах функционирования организационных систем результаты настройки используются для принятия решений, то ДЭ может использовать имеющиеся каналы связи с Центром в своих целях.
Проиллюстрируем постановку и решение этой задачи на примере дальновидной системы, представленной на рис.2.2. Рассмотрим адаптивный механизм функционирования двухуровневой активной системы, в котором Центр, в условиях неопределенности относительно потенциала ДЭ. использует процедуру обучения классификации. При этом стимулирование производится на основе результатов отнесения ДЭ к одному из двух классов (например, хороший или плохой). Иными словами, стимул ДЭ определяется его классом (или рангом). Такой адаптивный механизм с обучением классификации и ранжированием (кратко, адаптивный ранговый механизм, или АРМ) включает процедуру настройки нормы классификации, а также процедуру ранжирования, определяющую ранг в периоде / (и соответствующий стимул ДЭ).
В этой системе Центр формирует норму классификации на основе некоторой процедуры обучения (N) и стимулирование на основе ранжирования путем сопоставления оценки а, с фактическим выходом ДЭ у, (рис.2.2). Теорема 2.1 имеет простой смысл. Центр наблюдает величину у„ характеризующую эффективность ДЭ (работника) в периоде /, у, ,t где , неизвестный случайный потенциал. На основе этого он формирует оценки параметров решающего правила (2.9). В соответствии с принятым решающим правилом, Центр классифицирует работника по фактическим результатам (показателям). Именно, при yt xt работник относится к классу неблагополучных, в противном случае - к благополучным. Любое из этих решений связано для Центра с определенным риском. В первом случае, потери F, возрастают при увеличении эффективности работника (например, несправедливое наказание или увольнение).
При АРМ Ек-(1 ,/), согласно (2.8)-(2.10), чем выше показатели работника {у,), тем ниже норма его оценки на следующий период (x, i). Такие адаптивные механизмы называются прогрессивными по оценке [7]. Прогрессивность механизма по оценке соответствует дополнительным стимулам для развития — при повышении показателя работник получает не только более высокое поощрение, но и «планка оценки» для него в будущем понижается. В адаптивных механизмах, регрессивных по оценке, наоборот -при повышении показателя план (т.е. «планка оценки») в будущем повышается.
Адаптивные механизмы с ранговыми системами стимулирования, ввиду их простоты и надежности, широко применяются во многих областях. Они относительно просты, доступны и дают возможность качественной (вербальной) характеристики работника на основе ее показателей. Последнее весьма существенно при построении интеллектуальных механизмов, использующих качественные команды лиц, принимающих решения (см. п.2.7).
Выбор параметров функций потерь на практике осуществляется ЛПР эмпирически. При этом важна простота алгоритма, которая обычно ассоциируется в сознании ЛПР с надежностью.
Математический смысл ее очевиден: норма на будущее возрастает, если «план» (норматив) s,=ha, не выполнен, и снижается, если он выполнен. Это соответствует широко распространенному в практике менеджмента правилу: успех работника сегодня понижает "планку" требований (или ожиданий) Центра в будущем (st=haj.
Процедуры нормирования и ранжирования, минимизирующие риск при классификации Построенные в первом и втором параграфах данной главы математическая модель ДЭ, увязывающая потенциал, выход, стимулы и целевую функцию ДЭ (2.1), позволяет проводить анализ адаптивных механизмов. На её основе можно также решать задачи синтеза прогрессивных адаптивных механизмов, как совокупности процедур, обеспечивающих те выходы ДЭ, которые предпочтительны для системы в целом.
Оценка себестоимости заказа
В современном производственном менеджменте и экономике предприятия центральное место уделяется анализу производства и себестоимости выпускаемой продукции [20, 22, 24, 34, 48, 51, 64, 66]. В действующем государственном механизме управления производством определено, что себестоимость продукции представляет собой стоимостную оценку используемых в процессе производства сырья, материалов, топлива, энергии, природных и трудовых ресурсов, основных фондов, а также других затрат на ее производство и реализацию» [51]. Уровень издержек предприятия в существенной степени зависит от технического оснащения производства, от применяемых сырья и материалов, от качества, планирования и организации производства и т.д. Производственные условия подвержены изменениям. Если изменения ведут то к превышению, то к снижению средних условий, то говорят о колеблющихся изменениях (стохастическая помеха). Нередко проявляется тенденция к постоянному или скачкообразному изменению условий производства. Такая тенденция проявляется при частичной или полной замене отслуживших факторов производства или групп факторов. Примером постоянной адаптации к изменяющимся условиям является продолжение образования или переподготовка кадров, а скачкообразной адаптацией к изменяющимся условиям является, например, переход предприятия к компьютерным технологиям. Таким образом, себестоимость - один из самых динамичных показателей производства.
Важное влияние на снижение норм затрат оказывает способность работников к адаптации и обучению как повышению эффективности выполнения задания с числом повторных его выполнений. В психологии экспериментально получена «кривая обучения», связывающая эффективность выполнения задания с числом повторений E(N)=E(l)Nb , где E(N) -эффективность выполнения iV-ro задания, N=1,2,..., Ъ - постоянная, характеризующая способность к обучению [56]. Зависимости, возникающие в ходе самообучения подразделения как центра затрат предприятия, аналогичны кривым обучения, используемым в психологии. Например, общепринятая в американской промышленности «кривая обучения» — это функция той или иной текущей нормы затрат (издержки производства на единицу продукции, затраты на обработку единицы продукции) от нормы затрат на первую единицу продукции, совокупного числа произведенных единиц продукции и постоянной обучения. Они получили название прогрессивных функций. Было обнаружено, что все они имеют вид q(N)=q(l)Nb, где q(N) - норма затрат на производство (или обслуживание, обработку) N-и единицы продукции, q(l)- норма затрат на первую единицу, Ъ- постоянная обучения. Основные причины этого явления — «самообучение» рабочих, среднего технического персонала и инженерно-технических работников, использование ими достижений научно-технического прогресса, и как, следствие, рационализация технологического оборудования, инструмента и оснастки, приемов и методов изготовления,
Как показывают наблюдения, нормы затрат даже для таких крупных объектов, как промышленное предприятие, не говоря уже об отдельных производствах, претерпевают заметные изменения на протяжении сравнительно коротких интервалов времени. Влияние научно-технического прогресса на совершенствование управления проявляется в снижении норм затрат материальных ресурсов в результате совместного воздействия повышения квалификации и производительности труда, качественных свойств материалов, технологических и технических характеристик оборудования, а также конструкции изделий, совершенствование техобслуживания, снабжения запчастями, снижения всякого рода потерь, совершенствования нормирования и стимулирования и ряда других факторов.
Рассмотрим подход к оценке себестоимости через прогнозирование переменных издержек производства, или прямых затрат (метод «директ-костинг» [24]). В основе этого подхода - принцип контроля затрат в связи с колебаниями загрузки оборудования или объема производства Базовая модификация «директ-костинг» предполагает исчисление только прямых (основных) затрат, все из которых - переменные. Постоянные расходы списывают на счет прибыли. Система «директ-костинг» призвана ускорить процесс планирования - рассчитывать то, на что можно повлиять. Исчисление прямых издержек помогает разрабатывать план сбыта и прибыли, при составлении которых для каждого вида продукции определяют прямые затраты и максимально возможную прибыль.
Перейдем теперь к проектированию процедур планирования себестоимости, использующих адаптивные процедуры - методы прогнозирования временных рядов [25-27,49]. Для эффективного планирования себестоимости необходимо иметь оценки и прогнозы затрат и цен на ресурсы. Рассмотрим вначале методы прогнозирования и формирования нормативов затрат ресурсов - факторов производства. Заметим, что каждая технология требует некоторой пропорции затрат различных факторов. Соответствующие производственные функции называются линейно-однородными (или функциями производственных затрат). При этом Yt=kiV, (3.2) где Yt - затраты /-го фактора, V- объем выпуска, /=/,...«. Технологические коэффициенты ki, имеющие смысл затрат / -го ресурса на производство единицы продукции, обычно называют нормами затрат — трудовых (трудоемкость), материальных (материалоемкость), фондов (фондоемкость), энергетических (энергоемкость) и т.д. Обратные им величины — соответственно, коэффициенты производительности труда, материалоотдачи, фондоотдачи и т.д. Наиболее часто для формирования норм используются временные ряды входного и выходного показателей производственного процесса. Выбирая ту или иную настраиваемую модель, можно получать оценки и прогнозы норм затрат и использовать их в процессе управления. Для эффективного управления предприятием необходимо иметь, во первых, прогнозы показателей и, во-вторых, совокупность нормативов (или нормативную базу) для планирования и финансирования. Для формирования оперативных и краткосрочных прогнозов показателей применяются модели адаптивного прогнозирования временных рядов [26, 27, 49, 59]. Такие модели обычно используются для увеличения точности прогнозов показателей в изменяющихся условиях, при неполной информированности, неопределенности. Дело в том, что реальные экономические процессы протекают в изменяющихся условиях внешней среды, к которым они адаптируется. Модель, в свою очередь, адаптируется к временному ряду, предоставляющему этот процесс. Адаптивные методы представляют особую ценность при прогнозировании временных рядов с «короткой историей». В практике управления предприятием часто приходится работать либо с «новыми» рядами, либо со «старыми», но претерпевшими такие существенные изменения, что использование всех точек ряда не представляется возможным. Общая схема построения адаптивных моделей прогнозирования представлена на рис. 3.3.
Стоимостный блок отклонения и ранжирования
Характерной чертой механизма управления себестоимостью на практике является использование, в качестве оценки, отклонения фактической стоимости (затрат) от нормативной. Соответствующую модификацию блока оценки и ранжирования, «специализированную» на задачах управления затратами, будем называть «Стоимостный Блок Отклонения и Ранжирования» (СБОР).
В российской промышленности наиболее распространен метод нормативного учета и регулирования затрат. Термин «норматив» определяется как уровень, рассчитанный по какой-то модели и соответствующий требуемому, желательному или возможному. Норматив устанавливается, исходя из заранее определяемых затрат материалов, рабочего и машинного времени, накладных и других расходов на производство. Система нормативного определения затрат больше всего подходит тем производствам, чья деятельность состоит из ряда одинаковых или повторяющихся операций. Так обстоит дело, например, с производством многих стандартных НПЕ (см. пп. 3.1, 3.5).
В связи с этим целесообразно ввести в рассмотрение специальный стоимостной блок оценки и ранжирования, в котором нормативы затрат и рангов программируются заранее (например, задаются центром директивно). Обозначим такой блок СПОР («Стоимостная Программная Оценка и Ранжирование»). Преимущества СПОР проявляется, если требуется жесткая вертикаль власти на предприятии. Например, в классической схеме управления затратами «стандарт-костс» нормативы затрат задаются сверху директивным методом [24]. Такой подход близок к СПОР. Его недостаток — негибкость нормативов. Если удается обеспечить прогрессивность механизма, то лучше использовать СБОР. В противном случае необходимо налаживать систему СПОР на всех уровнях контроля себестоимости.
В прогрессивном механизме функционирования предприятия на нижних уровнях системы управления можно использовать процедуры СБОР как ранговые самопрограммирующиеся механизмы оценки и ранжирования.
На более высоких уровнях можно использовать СПОР. Их функционирование дороже, поскольку они программируются сверху, а составление программы или плана тем более сложно и дорогостояще, чем выше уровень управления, больше ответственность и количество факторов, принимаемых во внимание.
Мнемонически СБОР удобно ассоциировать со сбором центром адаптивных нормативов затрат, а СПОР — со «спором» центра с элементом о директивных нормативах затрат. Если центр использует адаптивную процедуру построения норматива затрат в реальном времени, то различие между СБОР и СПОР исчезают. Однако на практике это встречается очень редко.
В СБОР и СПОР раздельно учитываются нормативные (х,) и фактические (у,) затраты, а также разница между ними (отклонение fit). В пакет выходных данных СПОР входят фактические и нормативные затраты, оценка, норматив ранжирования, ранг. В выходной пакет СПОР может входить дополнительно отклонение текущего норматива затрат от норматива затрат в предшествующем периоде.
В зависимости от категории отклонения, этот пакет выдается на различные уровни управления. СПОР и СБОР детализируют, повышают контрольные свойства, точность и достоверность контроля затрат путем его интеллектуальной постановки, в первую очередь, по местам возникновения затрат.
Для описания систем управления себестоимостью введем еще определение блока суммирования (или, кратко, сумматора) . Его функция заключается в суммировании затрат по различным разделам - местам и статьям затрат, изделиям, в том числе: -статьям затрат (заработная плата, премии, материалы, комплектующие); -местам затрат (рабочее место, бригада, участок, цех, завод); -изделиям, заказам, номенклатурным группам продукции.
Первой подсистемой в управлении себестоимостью является планирование и контроль фактических прямых затрат на выполнение заказа по производству продукции - материалов, зарплаты, комплектующих (см. п.3.2). Управление прямыми затратами. Его схема на основе системы СБОР/СПОР представлена на рис.4.3. Здесь ЫУБД -нормативно - учетная база данных. Контроль осуществляется синхронно с ходом производства. Информация поставляется на соответствующие уровни управления согласно их функциям и периодичности ранжирования уровня затрат.
