Я продолжаю переводить материалы блога Эли Шрагенхайма. Этот пост является частью серии публикация по вопросам принятия решений, опираясь на подходы Теории ограничений к управленческому учету.

Эли Шрагенхайм подробно излагает вопросы, которые он изложил в ранее написанных статьях, перевод которых можно найти у меня на сайте. Для материалов Эли Шрагенхайма, переведенных с разрешения автора даже пришлось завести отдельный тэг.

Ссылка на оригинал на сайте автора. Картинка использована из поста автора.

Читайте. Думайте.

Ваш Дмитрий Егоров.

Часть 2 серии про использование T, OE и I для принятия ключевых решений

Возможности проявляются разными способами. Редко мы видим возможность, которая настолько хороша, что не вызывает никаких дополнительных вопросов. Большая часть того, что выглядит как потенциальная возможность появляется вместе с сомнением: на самом ли деле это возможность или это ловушка?

Типичный управленческий конфликт происходит, когда Продажи предлагают мероприятие продвижения, предлагая несколько продуктов по сниженным ценам. Менеджеры по продажам верят, что это позволит значительно увеличить продажи этих продуктов в следующем месяца, и эта вера подкреплена прошлым опытом.

Продвижение создает огромное давление на цех, сокращает продажи других продуктов и, главным образом, сокращает продажи продвигаемых продуктов в течение некоторого периода после окончания продвижения. Однако, иногда дополнительные доходы (минус переменные затраты), особенно продажи новым клиентом и привлечение их будущих закупок, более чем компенсируют ущерб.

• Как проверить реальное чистое влияние продвижения на финансовый результат?
• Как проверить влияние на финансовый результат проникновения на другие сегменты рынка?
• Как проверить влияние на финансовый результат запуска новой серии продуктов?
• Как проверить влияние на финансовый результат приобретения новой производственной линии для устранения[i] нашего текущего ограничения?

Мы знаем, что полная себестоимость (затраты-на-единицу) – это не правильный инструмент для принятия обоснованных решений. Так как нам принимать такие решения?

Наиболее прямой способ – это оценивать влияние решения непосредственно на прибыль компании, не полагаясь на  забавные сфабрикованные показатели «на единицу». Это выглядит сложным из-за усложнения различных затрат. Однако, если мы посмотрим на это как на опциональную добавку к существующему уровню продаж, то мы видим два четких фактора, упрощающих ситуацию:

1. Изменения во входящем денежном потоке: выручка от изменения в продажах, как дополнительные продажи, так и возможные потери других продаж, минус абсолютно переменных затраты этих продаж. Это то, что мы называем «Проход» (Т)
2. Изменения в исходящем денежном потоке (все остальные операционные издержки, называемые OE). Обратите внимание, эти дополнительные издержки – следствие требуемых изменений в доступной мощности! Это понимание мы разбирали в предыдущих постах о поведении стоимости мощности.

Мы получаем: Дельта (P) = Дельта (Т) минус Дельта (ОЕ)

Дельта (Р) – это изменения в чистой прибыли до налогов на прибыль. Для принятие решения здесь и сейчас[ii] мы бы хотели знать будет дельта (Р) положительным или отрицательным.

Какая информация нам нужна для того, чтобы получить хорошую оценку для этого уравнения?

Очевидной проблемой является влияние неопределенности, которое включает в себя все, что нам неизвестно на момент принятия решения. Мы вернемся к этому вопросу в более поздних постах.

Исходя из общего направления решения, описанного ранее, первым шагом будет определение текущего состояния организации, поскольку мы хотим оценить разницу состояний с дополнительным решением и без него.

Существует две основные категории информации, описывающих текущее состояние:

1. Текущие продажи. Проданные единицы продукции, соответствующие им количества, цены и абсолютно переменные издержки (преимущественно стоимость материалов). По этим данным мы можем вычислить проход на единицу (Т) и результирующий общий проход – входящий денежный поток.
2. Доступная мощность и ее загрузка, обусловленная текущими продажами.
   • Для расчета загрузки мощности нам необходимо знать сколько мощности каждого ресурса требуется для каждой проданной единицы!

Затем нам нужны следующие категории информации для каждой возможности/сделки/идеи:

1. Каковы будут новые продажи/Т порожденные новой идеей с учетом ее долгосрочного влияния?
2. Каково будет влияние новых продаж на текущие продажи – сократятся ли какие-либо из уже существующих продаж?
3. Какова будет обновленная загрузка относительно мощности – не появится один или несколько ресурсов, у которых не будет хватать мощности?
4. Когда одному или нескольким ресурсам не хватает мощности, то какие варианты решения нам доступны?
   • Приобретение дополнительной мощности за дополнительные издержки (сколько?)
   • Сократить некоторые продажи, при условии, что это возможно, не затрагивая другие продажи!

Критические вопросы для того, чтобы двигаться дальше:

• Возможно ли собрать всю вышеназванную информацию?
• Насколько далеко в будущее мы должны заглядывать для того, чтобы принять решение?
• Как обработать множество различных возможностей за одно и то же ограниченное время[iii]?
• Как нам учесть влияние неопределенности?
• Каков структурированный процесс принятия обоснованных решений?
• Не слишком ли это сложно? Если это так, можем ли мы упростить процесс без искажения для принимаемых решений?

 

[i] В тексте «elevate» — прим. переводчика

[ii] В тексте «decision-at-hand» — прим. переводчика

[iii] В тексте «for the same frame of time» — за один и тот же отрезок (рамку) времени. – прим. переводчика

Продолжаю делать переводы постов из блога Эли Шрагенхайма. Для меня это ценная возможность знакомиться с материалами по Теории ограничений практически из первоисточника. Эли Шрагенхайм соавтор нескольких книг Эли Голдратта и знает как рождались, развивались концепции и решения Теории ограничений.

С разрешения автора, я делаю все от меня зависящее, чтобы рускоязычный сегмент мог бы знакомиться с его размышлениями.

Ссылка на оригинал поста. Изображение из материала автора

Это промежуточный пост, чтобы прояснить этот вопрос

Часть 1.5 в серии об использовании Т, ОЕ и I для принятия ключевых решений

В предыдущем посте обсуждался вопрос о том, что стоимость мощности ведет себя нелинейно и, кроме того, функция не является непрерывной. Я не касался факта, что очень часто не существует способа прямо связать конкртное использование мощности с конкретным продуктом. В учете затрат в попытке получить полную себестоимость решили использовать разнесение стоимости мощности, не связанной прямо с единицей продукта,  по какому-либо произвольному параметру, такому как прямые трудозатраты.

Следует ли нам разносить стоимость арены пропорционально билетам или результатам матча?

Функционально-стоимостной анализ (ABC-Costing) бросает вызов более ранним подходам именно в этом вопросе. ФСА прилагает множество усилий для того, чтобы связать каждое использование мощности с его «драйвером затрат», которым может быть единица продукта, а также новый клиент и даже заказ.

Реальная ошибка ФСА и других методов разнесения затрат состоит в том, что они связывают средние затраты на использование конкретной мощности с этими драйверами затрат. Нелинейное поведение затрат на мощность вызывает значительные искажения в управленческой информации, предоставляемой ФСА. Это создает ошибочное впечатление, что некоторые драйверы затрат слишком дороги (затратны), в то время как, другие драйверы затрат выглядят хорошо, скрывая тот факт, что они используют мощность, которая действительно ограничена (и которую действительно дорого приобретать), приводя к ошибочным бизнес-решениям.

Конечно, чтобы убедить организации отказаться от предпосылки, что при каждом использовании мощности порождаются конкретные затраты, нам нужно предложить альтернативный метод принятия обоснованных решений. Нам нужен хороший способ проверки улучшает ли новая возможность/идея прибыль организации или нет. Мы бы также хотели иметь хороший способ принятия решения является ли приобретение дополнительной мощности прибыльным или нам лучше отказаться от некоторой имеющейся мощности. Я обещаю дойти до решения в последующих публикациях.

Иногда нам необходимо разносить некоторые затраты, даже если мы используем логику ТОС!

Например, предположим, что ваша компания на партнерских условиях с другой компании арендует целый этаж офисов. Причина: владелец отказывается сдавать в аренду часть этажа. Эта площадь является ресурсом, и общая площадь ограничивает[i] доступную мощность офисного пространства. Любое соглашение между вашей и другой компанией о разделении расходов на аренду, а также других услуг, которыми вы пользуетесь (клининг, линии связи), изначально произвольно и основано на разнесении (лобби и лифты естественно используются совместно) пропорционально площади.

Я собираюсь показать еще примеры, когда разнесение является «достаточно хорошим» решением, когда прямой расчет невозможен.

 

[i] В тексте «limit». – Прим. переводчика

Благодаря длинным выходным выдалась минутка перевести еще один пост Эли Шрагенхайма. Пост выбран случайно.

Ссылка на оригинал

Жоель Анри Гроссар (Joel-Henry Grossard) сделал важный комментарий, которым я хотел бы поделиться с вами и объяснить мою точку зрения. Он написал:

«Однако, у вас может быть два распределения, которые будут иметь одно и то же среднее и одно и то же стандартное отклонение, но которые серьезно различаются, когда вы смотрите на цифры. Упущенный фактор – время: знать, как значения распределены во времени критически важно для принятия решения. Использование Процессов Статистического Контроля может помочь» Знаем ли мы, как ведут себя во времени те переменные, которые мы рассматриваем в нашей реальной практике?

Давайте рассмотрим процесс в цехе, где мы можем зафиксировать множество данных и их распределение во времени. Мы получаем временные ряды результатов, но этот график представляет только один возможный разброс результатов, и он не тиражируется для настоящей функции распределения.  Например, если какой-либо оператор устает после часа работы, и эта усталость может проявиться в качестве результата, мы увидим определенное отклонение. Но, пока мы не заподозрим, что такое может случиться, шанс, что мы заметим это отклонение, не велик.

Когда процесс полностью находится под нашим контролем, мы можем утверждать, что базовые параметры процесса не претерпели значительных изменений. В моем понимании, даже в таком благоприятном случае и профессор Деминг не применял всю мощь статистики, пользуясь стандартной эвристикой для установления «достаточно-хорошего»[i] контроля качества.

Как только мы выходим за пределы того, что находится под нашим полным контролем,  мы практически ничего не знаем о поведении окружающей неопределенности. Мы даже не знаем, принадлежат ли зарегистрированные результаты к одной и той же функции распределения.

Предположим, неожиданно появляется новая книга о Гарри Поттере. Последняя книга из этой серии появилась в 2007. Какая статистическая модель сможет предсказать, сколько книг будут проданы за первую неделю? У нас есть прошлые результаты, и они, до некоторой степени, релевантны, но из-за длительного перерыва между последней серией и неожиданной новой книгой функция распределения изменилась, и мы не знаем точно, каково это изменение. Мы даже не знаем будет ли спрос выше или ниже, по сравнению с последней книгой.

Означает ли это, что мы не знаем ничего? Может ли существовать какая-либо цифра? Мы знаем некоторые параметры, влияющие на спрос следующей книги. Репутация основной серии по прежнему высока. Но многие прошлые читатели уже стали старше и неясно, по прежнему ли высок их интерес. Таким образом, некоторые интуитивные оценки относительно рационально обоснованного[ii] минимума спроса могут быть даны. Мы также можем оценить насколько больший спрос, может быть рационально обоснованным, принимая во внимание спрос на последнюю книгу, но какое значение имеют прошлые данные? Один вывод из них – это то, что последняя книга не была единичным событием, все серия имела большой успех. Однако, детальные результаты и их распределение во времени не добавляют большой ценности предсказанию. Я делаю особое ударение на слове «рационально обоснованный»? Во первых, мы знаем, что иногда случаются нерациональные вещи. Но, предполагая, что мы обладаем интуицией, основанной на наблюдениях и опыте, то что происходит является для нас рациональным. Наша интуиция сформирована множеством маленьких событий, вне зависимости считали мы их рациональными или нерациональными.

Интуиция – это источник ценной, но частичной информации для управления нашими решениями в условиях обычной и ожидаемой неопределенности.

Обычно все, что у нас есть для принятия решений, — это частичная информации. Ее не достаточно, чтобы защитить нас от убыточных решений, но достаточно хорошая, чтобы в целом выгоды преобладали над убытками.

Но, когда мы сознательно игнорируем частичную информацию, мы порождаем определенный ущерб. Это то, что делают многие организационные политики: натягивают[iii] определенность на неопределенные ситуации, используя прогноз из одной цифры и превращая их в целевой показатель[iv] продаж, как главный показатель эффективности[v].

Я утверждаю, что натягивание определенности на неопределенность вызвано страхом несправедливой критики. Я люблю иметь дело с причинами и следствиями страха перед показателями эффективности и подчеркивать дурные стороны отношений между организацией и работниками. Надеюсь написать об этом в следующем посте, посвященном неустранимой (врожденной)[vi] неопределенности.

 

[i] В тексте «Good-enough» – часто используемое Эли Шрагенхаймом словосочетание, видимо в противовес «оптимальному» или «наилучшему» решению. – Прим. переводчика

[ii] В тексте «Reasonable» – рациональный, разумный. – Прим. переводчика

[iii] В тексте «forcing» — Прим. переводчика

[iv] В тексте «objective». – Прим. переводчика.

[v] В тексте «performance» — Прим. переводчика.

[vi] В тексте «inherent»- неустранимый (стат.), внутренний, врожденный. – Прим. переводчика