Свод знаний по управлению бизнес-процессами: BPM CBOK 4.0

Учет затрат по действиям (ABC, Activity-Based Costing) – это методология, которая относит затраты не на продукты или услуги, а на выполняемые действия. ABC не устраняет и не меняет величину затрат, а лишь предоставляет данные о затратах на действия, составляющие процесс, и на процесс в целом.

Аксиомы учета затрат по действиям:

● действия потребляют ресурсы;

● это потребление является источником затрат и неэффективности;

● понимание этой связи критично для управления накладными расходами.

Учет затрат по действиям:

● используется для выявления возможностей снижения затрат и повышения эффективности;

● ABC скорее отслеживает расходы на определенный объект учета затрат, чем распределяет их на него;

● переводит косвенные затраты в прямые.

Учет затрат по действиям принимает в расчет:

● действия/процессы (в сравнении до и после проекта реинжиниринга);

● частоту действий/процессов и затраты на них (в сравнении до и после проекта реинжиниринга);

● инерционный сценарий (что будет, если проект не реализовать);

● какие процессы создают ценность (то есть необходимы для привлечения и удержания клиентов, что дает сокращение операционных затрат).

В каких случаях используется:

● высокие накладные расходы;

● высокая стоимость ошибок;

● неэффективность;

● жесткая конкуренция.

Основное содержание учета затрат по действиям – определение таких параметров процесса, как число сотрудников и продолжительность выполнения на уровне каждого действия процесса, что может быть сложным и трудоемким.

Стоимость автоматизированных бизнес-процессов рассчитывается исходя из стоимости транзакций в информационных системах, в которых протекает процесс.

7.3.4. Статистические методы

На показатели процессов могут влиять такие факторы, как люди, обучение, процедуры, инструменты, оборудование, материалы, энергия, деньги, время, регламенты, цели, ограничения, законы, правила и нормы. Статистический контроль процесса, осуществляемый в течение достаточно продолжительного периода, позволяет установить источники отклонений, исправить ошибки или дефекты и получить процесс, который будет давать требуемый результат.

Аксиомы статистических методов:

● во всех процессах имеют место вариации;

● вариации увеличивают частоту ошибок и снижают эффективность;

● понимание того, как уменьшить вариации, позволяет улучшить процесс.

Уолтер Шухарт классифицировал два источника вариаций процесса:

● Случайные отклонения. Из-за естественных характеристик, присущих процессу, происходят вариации вокруг среднего значения. Их также называют естественными.

● Систематические отклонения. Вариации из-за непредусмотренных факторов, создающих помехи процессу и влияющих на его результаты. Отклонения могут происходить постоянно в одну сторону от среднего. Когда вариации являются проблемой, необходимо на них реагировать и устранять. Например: оператор уснул на рабочем месте, оборудование вышло из строя, произошел скачок напряжения, производственная линия остановилась из-за отсутствия сырья, рабочие остановили работу из-за забастовки или погоды.

[Суммарное отклонение] = [Случайное отклонение] + [Систематическое отклонение]

Для минимизации или устранения систематических отклонений должны предприниматься корректирующие действия. Когда все систематические причины устранены и их повторения исключены, предыдущее уравнение трансформируется в:

[Суммарное отклонение] = [Случайное отклонение]

Это означает стабильный и предсказуемый процесс.

Систематические отклонения бывают временными и постоянными:

● Временные отклонения нерегулярны и воздействуют на процесс непредсказуемым образом. Их можно рассматривать как риски, и должны быть предприняты действия для их смягчения. Пример: невозможность выполнить работу из-за перебоев в подаче электроэнергии в городской зоне, где нарушения энергоснабжения редки.

● Постоянные отклонения – это нечто, не рассматривавшееся как часть процесса, но ставшее частой и весьма вероятной проблемой. Чтобы учесть воздействие постоянной причины, может потребоваться внести изменения в расчетную прогностическую модель или в процесс. Пример: невозможность выполнить работу из-за перебоев в электроснабжении на отдаленной и слаборазвитой территории, где это не редкость.

Статистика предлагает широкий спектр методов, которые можно использовать для изучения и контроля вариаций процессов:

● исследование данных;

● байесовский анализ;

● регрессионный анализ;

● моделирование дискретных событий;

● методы анализа надежности;

● непараметрическая статистика;

● дисперсионный анализ;

● контрольные карты.

Эти методы изложены в различных источниках. Более подробного рассмотрения здесь, ввиду их широкого использования в BPM, заслуживают контрольные карты Шухарта.

7.3.5. Контрольные карты Шухарта