Математический подход в информационной поддержке контроллинга

Оцените материал
(0 голосов)

Опубликовано №4 (69) август 2015 г.

АВТОР: Колесников С.Н. - к.ф-м.н., доцент, Механико-математический факультет, Московский Государственный Университет им. Ломоносова (Россия, Москва)

РУБРИКА Контроллинг 

Аннотация

Современные технологии позволяют поставить вопрос об изменении подходов в анализе деятельности предприятий, применяя вместо традиционных, сильно упрощенных, подходов, современную математику.

Для этого необходимо изменить точку зрения на экономику как набор статических методик планирования и анализа, преобразовав ее в систему математического моделирования. Настоящая статья показывает потенциальную готовность контроллинга и управленческого учета и связанных с ним методик к данной трансформации.

Ключевые слова: математический подход информационная поддержка контроллинг управленческий учет система сбалансированных показателей SCOR бюджетирование качественный анализ теория бифуркаций

 

Введение

Для любого предприятия критически важно получать достоверную информацию о своей деятельности, сравнивать ее с данными о конкурентах и принимать на ее основе обоснованные решения о дальнейшем развитии.

Для решения этой задачи каждое предприятие организует у себя систему контроллинга , и должно поддерживать ее в актуальном состоянии. Как замечательно четко написано В.И. Сергеевым [1]: «Контроллинг соединяет учет, планирование, регулирование, информационную поддержку логистических бизнес-процессов в единую самоорганизующуюся систему… информационной основой контроллинга является система показателей управленческого учета, ориентированная на потребности высшего управленческого звена фирмы. Центральным элементом контроллинга в этой схеме является система мониторинга, которая использует соответствующие информационные технологии корпоративной информационной системы компании».

Особенно существенным для дальнейшего обсуждения является то, что в связи с прогрессом информационных технологий, позволяющих нынче даже не очень крупным компаниям вести операции и анализировать деятельность в режиме on-line, потребовалось новое осмысление и формализация методологии управления глобальным бизнесом, а также разработки соответствующих инструментов, позволяющих оцифровать максимальное количество данных о бизнесе. Одним из таких инструментов, как мы увидим далее, и является модель управленческого учета компании. Использование управленческого учета в рамках автоматизированной системы существенно увеличивает значение данных как исходного материала для анализа, под которым в свою очередь понимается, прежде всего, математический анализ, реализуемый в системах компьютерного интеллектуального анализа (BI системах). То есть речь идет по сути об инновационном подходе к учету на предприятии.

Контроллинг и управленческий учет - «зеркало бизнеса»

Пока же постараемся ответить на вопрос, почему же контроллинг приобретает такое большое значение? Здесь необходимо отметить следующую особенность современного бизнеса: если раньше главным звеном цепи поставок выступали производители, оказывавшие решающее влияние на весь процесс производства и распределения продукции, то сейчас вес решительно смещается в сторону потребителя, который диктует основные «условия игры». Производители должны удовлетворять растущие требования к дизайну/функциям продукции, быстроте выполнения заказа, скорости доставки, и так далее. Особое значение приобретает маркетинговая и PR-активность компании, которые ранее вообще практически не подлежали учету.

Уровень качества продукции, ранее выступавший главным конкурентным преимуществом, после переноса производства в «третьи страны», сейчас становится приблизительно одинаковым у большинства производителей в каждой ценовой категории и существенно утратил роль ключевого конкурентного преимущества. На первый план в конкурентной борьбе выходит именно удовлетворение специфических требований клиента. Поэтому успеха смогут добиться только те компании, которые будут совершенствовать управление стоимостью этих процессов. Данные анализа структуры и размера издержек показывают значительный разрыв в уровне издержек между компаниями-лидерами по эффективности управления издержками и компаниями, находящимися на среднем уровне по отрасли.

Удовлетворение потребностей клиента – весьма сложный процесс, поскольку компаниям приходится сталкиваться с необходимостью удовлетворять растущие потребности, будучи при этом ограниченными в ресурсах и вынужденно оставаясь на уровне допустимых затрат. Чтобы достичь баланса между высоким уровнем клиентского сервиса и приемлемым уровнем затрат, организации должны определить для себя, на каких участках их цепи поставок являются неконкурентоспособными, какие опции продукта являются излишними, а какие – необходимыми. И на основании этого составить четкое представление о «формуле» продукта и сопутствующих сервисов, установить цели необходимых изменений и оперативно осуществить эти изменения.

Проблема заключалась в том, что до недавнего времени стандартный способ измерения эффективности бизнеса, особенно в нефинансовых измерениях фактически отсутствовал. Производители не могли использовать такой способ оценки, как бенчмаркинг, в целях совершенствования своего бизнеса. Более того, отсутствие стандартов в описании, скажем, процессов предприятия, приводило к еще одной серьезной проблеме – делало выбор информационных систем для управления производством и логистикой слишком сложным и дорогостоящим, и что, главное, – зачастую неэффективным [4,5]. Вместо того, чтобы инвестировать в необходимые инструменты для повышения конкурентоспособности, компании часто вкладывали значительные средства в программное обеспечение, не отвечающее конкретным потребностям их бизнеса.

Более того, известны случаи, когда логистические процессы приходилось буквально насильственным образом подстраивать под особенности информационной системы.

Но самая сложная ситуация сложилась в области управления производством. Производственное управление базируется и так на достаточно сложной математике, в результате чего изменение методов планирования и диспетчирования не может происходить быстро и безболезненно, к тому же программные продукты предлагают весьма ограниченный набор методов поддержки производственных процессов. Переход в этой ситуации к массовому использованию методов партионного планирования оказался серьезным вызовом как для бизнеса, так и производителей программных продуктов, и до настоящего времени эта задача остаётся нерешенной.

 Управленческий учет как методология математического моделирования экономики.

Из вышесказанного следует, что для предприятия важнейшей задачей является построение системы «оцифровки» повседневной деятельности и, на ее основе – построение системы анализа, планирования и прогнозирования бизнес-задач. То есть, по сути – построение математической модели деятельности предприятия. Не является удивительным, что система, позволяющая решать такие задачи, имеется в стандартной практике бизнеса, хотя и не использует терминологию, характерную для математики. В данной статье мы восполним этот пробел.

Согласно определению американской ассоциации IМА (Колесников С.Н. [7], Аверчев И.[8]):

Управленческий учет — это процесс идентификации, измерения, накопления, анализа, подготовки, интерпретации и предоставления информации, необходимой управленческому звену предприятия для осуществления планирования, оценки и контроля хозяйственной деятельности, оптимального использования ресурсов предприятия и контроля полноты их учета. Помимо этого, на основании имеющихся данных производится выбор наилучшей стратегии отчетности компании.

Рассмотри более подробно компоненты данного определения. При этом будем иметь в виду конечную цель – построение математической модели бизнеса. Заметим, что видимо, впервые целью построить именно математическую модель озаботился из наиболее авторитетных классиков Дж.М. Кейнс, которого мы далее будем неоднократно цитировать, ссылаясь на классическую работу «Общая теория занятости, процента и денег» [9].  К сожалению, во времена Кейнса математический аппарат еще не был готов к построению неравновесных моделей, поэтому ему пришлось ограничиться общими методическими замечаниями. В настоящее время развитие математического аппарата, особенно таких разделов, как стохастическая теория, качественная теория динамических систем, теория бифуркаций, неархимедова математика и других, дает основания для нового взгляда на экономику.

Итак, рассмотрим, как концепция управленческого учета представляет, по сути, алгоритм создание математической модели экономики предприятия.

Идентификация – «Определение и оценка хозяйственных операций и других экономически значимых событий для выработки соответствующей учетной процедуры»

Для того чтобы дать математическое описание бизнес-обьектов, их необходимо формализовать. При этом подразумевается, что формализация делается в целях последующей математической обработки, в частности – построения математической модели. Стандартным способом математической формализации в экономике является построение равновесной модели механистического характера. В более современных вариантах – это колебательные модели с устойчивым поведением. Несмотря на то, что еще А.Маршалл [10] фактически указал на существование неустойчивых конфигураций, анализ в экономике к ним не адаптирован. Сошлемся на основоположника современной экономической теории – Дж.М.Кейнса [9]: «Я приведу доказательства того, что постулаты классической теории применимы не к общему, а только к особому случаю, так как экономическая ситуация, ко­торую она рассматривает, является лишь предельным случаем воз­можных состояний равновесия. Более того, характерные черты этого особого случая не совпадают с чертами экономического общества, в котором мы живем, и поэтому их проповедование сбивает с пути и ведет к роковым последствиям при попытке применить тео­рию в практической жизни».

Например, с одной стороны, цена товара в классической теории предполагается определяемой рынком, то есть, считается изменяемой, однако при оценке доходов она обычно предполагается фиксированной. С другой стороны, в результате этого, необходимость изменить цену, оказавшуюся неадекватной, часто вызывает ступор у менеджмента, поскольку требует изменения параметров, утвержденных на более высоком уровне, нежели их служебные компетенции.

Измерение – «Количественное представление данных, в том числе и предположительная оценка, о хозяйственных операциях или других произошедших экономически значимых событиях либо прогнозирование операций, которые могут произойти»

Собственно в данный момент и происходит математизация экономического объекта. При этом подчеркивается, что модель должна иметь прогностический характер, а не только описывать постфактно происшедшие экономически значимые события. Здесь мы во весь рост встречаемся с фактором «механицизма» в экономике. Фактически единственной методологической основой для описания бизнес-объектов остается подход, описанный еще в 1687 году сэром Исааком Ньютоном, тогда – применительно к механике.

И опять – процитируем, Дж.М.Кейнса: «Тот факт, что единицы измерения, которыми обычно пользуют­ся экономисты, неудовлетворительны, можно проиллюстрировать на примерах концепции национального дохода, запаса реального капи­тала и общего уровня цен». Т.е вопрос измерения экономических понятий не так прост, как кажется на первый взгляд, даже если мы говорим о финансовых понятиях, оценка которых видится очевидной.

Например, несомненно, важной задачей является повышение конкурентоспособности компании. Но как измерить этот показатель? Что является ключевыми параметрами конкурентоспособности? Объем продаж — доля рынка? Доход от целевых рынков? А может быть, доход от одного клиента?

Чтобы этим показателем можно было управлять должны определяться не только «прошлые» достижения, но и целевой результат за период. При этом, опять же, что делать в условиях краха рынка, кризиса или санкций? Если такое случается очень редко, то это можно рассматривать как форс-мажор, но ведь последние лет 15 что-то подобное случается с завидной регулярностью.

Накопление – «Методики упорядоченного и последовательного отражения и классификации в учетных регистрах соответствующих хозяйственных операций и других экономически значимых событий»

Тут все достаточно просто. Какие и из каких документов нужно получить данные, характеризующие критерии конкурентоспособности? Есть ли необходимые поля в уже существующих документах или их следует добавить? Кто, когда и в какие учетные регистры должен вносить новые данные? Существенным моментом является накопление исторических данных для последующего анализа. И тут нас подстерегает проблема, а какие внешние данные нужно накапливать, чтобы потом, спустя годы, попытаться определить, что повлияло на экономику? И не будет ли этих данных слишком много, можем ли мы их спрогнозировать сегодня?

Анализ – «Определение пользователей и задач для реализации отчетной деятельности и выявление ее взаимосвязи с другими экономически значимыми событиями и ситуациями с целью более адекватного предоставления отчетной информации»

Здесь, не приводя никакой конкретной цитаты из Кейнса, укажем однако на то, что, по сути, вся его книга посвящена как раз таком анализу основных  факторов, влияющих на деятельность основных участников экономического процесса. И очень выпукло показывается, как может меняться восприятие этих факторов от роли участника и его целей.

Например, отчет о продажах должен выглядеть совершенно по-разному, когда он предоставляется коммерческому, финансовому, исполнительному директору или начальнику отдела продаж. Так, в одном из этих отчетов необходимо сравнение с конкурентами, в другом — динамика изменения «среднерыночных» цен, в третьем — динамика курса доллара. И опять же, эти данные кто-то должен собрать, измерить и подготовить. И уж совсем иное – это представление этих же данных потенциальному инвестору или совету директоров. И снова,  какие факторы нужно учитывать, чтобы правильно понять динамику продаж как в оперативном разрезе, так и в историческом.

Подготовка и интерпретация – «Целенаправленное согласование учетных и/или плановых данных для предоставления логически связанной и обоснованной информации, включая, если это уместно, аналитические и прогнозные заключения на основе этих данных»

Дж.М.Кейнс: «Хорошо известный, но неизбежный элемент нечеткости, заве­домо содержащийся в понятии общего уровня цен, делает самый этот термин совершенно неудовлетворительным с точки зрения анализа причинно-следственных связей — анализа, который должен быть точным».

Итак, данные собраны, введены в математическую модель, и теперь нужно представить результаты этой модели. Очевидно, что, как и в естественных науках, важнейшая задача – прогноз и представление ситуации в будущем. В том же высказывании Кейнса указана одна из весьма сложных задач – адекватное представление информации о конкурентных ценах и факторах их возникновения.

Обмен информацией – «Предоставление «сырой»  или подготовленной, осмысленной информации управленческому звену и другим потребителям для внутреннего и внешнего использования»

И еще один элемент управленческого учета, который, на первый взгляд, прост и очевиден – предоставление управленческой и прочей отчетности, так в практике бизнеса. Но с точки зрения математического моделирования данный пункт весьма сложен и неочевиден. Ведь для адекватного понимания результатов моделирования необходимо четкое понимание всех факторов и исходных предположений, учтенных в ходе моделирования. Также необходимо понимание примененных методов анализа, их ограничения и особенности, что может оказаться крайне сложным для понимания тех же менеджеров, не имеющих соответствующего образования и квалификации. Поэтому обычно предоставляются только результаты анализа, что, в свою очередь, предполагает полную ответственность аналитиков за полученные результаты. И это тоже, к сожалению, трудно реализуемо, так как объем и разнообразие исходной информации делает ее «трудноперевариваемой» человеком, не находящимся на нужной ступени руководящей лестницы. Отсюда столь распространенные грубые ошибки в, казалось бы, «строго научном» маркетинговом анализе.

Поэтому подчеркнем, что ключевым в этом пункте является осмысленность информации, поскольку обмен бессмысленной информацией – бессмысленен.

Частные математические модели в контроллинге и смежных дисциплинах.

Общеизвестной является задача калькулирования себестоимости продукции или, скажем логистического сервиса. Для этой цели обычно рассматриваются такие категории затрат, как переменные (зависящие от объема выпуска) и постоянные (не зависящие от выпуска). То, что постоянные затраты реально практически не встречаются, хорошо известно, почему они и заменяются обычно на практике такими категориями как условно-постоянные или пошагово-переменные. Гораздо менее известно, что переменные затраты, иллюстрируемые обычно линейной функцией, проходящей через ноль, в действительности – сложная нелинейная функция, а прямая – всего лишь ее очень условная аппроксимация, причем далеко не во всех случаях возможна  аппроксимация прямой, проходящей через начало системы координат.  Линейная аппроксимация переменных затрат хорошо работает при больших объемах выпуска, то  есть при товарном или массовом производстве, но может давать критические ошибки уже при средних размерах партий, и летальные для бизнеса – при мелких партиях. В то же время, современные информационные системы вполне в состоянии поддерживать калькуляцию переменных затрат по полной модели и необходимый для этого первичный учет.

Традиционный анализ экономической эффективности инвестиционных проектов неявно, но вполне однозначно предполагает непрерывное развитие бизнеса, причем в рамках как ни странно статической модели на каждой фазе расчета. Но реальность диктует, во-первых, динамическую модель изменений в бизнесе, тем более молодом и быстро развивающемся, а, во-вторых, бифуркационную модель изменений в бизнесе. И, конечно же – это особенно актуально в условиях кризисов и политической нестабильности. При этом автоматически возникает понятия сценариев развития и анализ сводится в конечном итоге к определению диапазонов значений параметров, при которых будет реализовываться тот или иной сценарий. При этом исключается или сильно ослабляется влияние случайности при выборе сценарной ситуации, обычное при стандартном сценарном палнировании. Та же самая ситуация наблюдается в бюджетировании.

По сути, решение каждой из перечисленных выше  задач означает построение математической модели анализа и\или принятия решений с (желательно) дружественным интерфейсом для менеджмента предприятия.

Серьезное развитие идея математического моделирования получила в концепции ССП (система сбалансированных показателей – BSC,  Каплан Р., Нортон Д. [2])

А.М.Гершун [3] пишет, по следам Нортона и Каплана: «Система показателей служит своего рода системой координат, в которой ставится цель в виде желаемых значений показателей, а план действий отражается как траектория движения к цели, развернутая во времени».

Так называемое «равновесие» в концепции сбалансированной системы показателей имеет многоплановый характер, охватывая связи меж­ду финансовыми и нефинансовыми показателя­ми, стратегическим и операционным уровнями управления, прошлыми и будущими результатами, а также между внутренними и внешними аспектами деятельности предприятия».

Таким образом, практически явно указана идея построения траектории движения в «экономическом пространстве», реализуемая через сложно связанные взаимоотношения между различными показателями. Но идея «сбалансированности», которая плохо понятна в русском языке, но очевидна в английском – это идея равновесной системы, аналогичной, скажем, весам, с учетом динамического характера равновесия реальных весом, в отличие от идеальных.

Как показывает теоретическое исследование возможностей математического моделирования взаимосвязей экономики предприятия, в этом процессе должны быть особенности, связанные с принципиальными различиями моделей различных предприятий. И это должно быть отражено в различении моделей для разных предприятий. И действительно, такие различия легко находятся, хотя скажем в контроллинге или управленческом учете они не являются очень явными.

Прежде всего, это различные методы калькуляции себестоимости продукции, различные методы производственного планирования и даже различные подходы к оценке незавершённых затрат в налоговом учете. Но наиболее ярко и выпукло как само наличие различных моделей, так и их дифференциация проявились в референтной модели управления цепочками поставок (SCOR model) (Сергеев В.И. [6]).

В SCOR-модели различаются следующие варианты организации цепей поставок, которые привязаны к различным способам организации производственного процесса как ключевого элемента (ввиду сложности) цепи:

  1. Производство на склад (Make To Stock, MTS).
  2. Комплектация на заказ (Complete-To-Order, CTO).
  3. Сборка на заказ (Assemble-To-Order, ATO).
  4. Производство на заказ (Make-To-Order, MTO).
  5. Разработка на заказ (Engineer-To-Order, ETO). 

В зависимости от вида производства будут меняться не только собственно производственные показатели, но и показатели продаж, снабжения и общих процессов планирования, финансирования и пр., то есть,  показатели системы производства оказывают ключевое влияние на всю модель деятельности предприятия и, конечно же, – на математическую модель его экономики.

Заключение.

Таким образом, можно уверенно утверждать, что вся экономика предприятия представляет собой некоторую математическую модель, на основании которой формируются стандартные механизмы контроллинга или управленческого учета – планирование, учет затрат и калькулирование себестоимости продукции, инвестиционное планирование. Но ввиду сложности аппарата математического моделирования, вместо четкого описания модели, пользователи инструментария управленческого учета получают только выводы, без надлежащего описания исходных условий и ограничений модели. Это было оправдано в прошлом веке и ранее, в условиях очень ограниченных вычислительных возможностей и неразработанности математического аппарата, необходимого для моделирования. Но в современных условиях представляется целесообразным изменить этот подход и перейти к более корректному использованию математических моделей и использованию более сложного, инновационного аппарата при их построении.

Литература

  1. Сергеев В.И., Контроллинг в логистических системах (часть 1), «Логистика и управление цепями поставок» #3, 2005
  2. Каплан Р., Нортон Д., Организации, ориентированные на стра­тегию. Как в новой бизнес-среде преуспевают организации, при­меняющие сбалансированную систему показателей. Пер. с англ. М.: Олимп-Бизнес, 2003.
  3. Гершун А. Разработка сбалансированной системы показателей [Текст]: практическое руководство с примерами  А. Гершун. – М.: Олимп-Бизнес, 2005.
  4. Колесников С.Н., Касьянова Г.Ю., Управленческий учет по формуле «три в одном». Иерархия систем управленческого учета, или «не все измеряется деньгами», http://consulting.ru/econs_art_305425943, [Электронный ресурс], (дата обращения 03.10.2014).
  5. Колесников С.Н., Касьянова Г.Ю., «Управленческий учет по формуле «три в одном». – М., Издательско-консультационная компания «Статус-Кво 97», 1999
  6. Сергеев, В.И. «Управление цепями поставок». Учебник для бакалавров и магистров. – М.: Юрайт, 2014. 
  7. Колесников С.Н. «Экономический учет», или Что такое «управленческий учет» в современном понимании: «Управление компанией» №8 2002, http://cima.ru/?q=node/2 , [Электронный ресурс], (дата обращения 03.10.2014).
  8. Аверчев  И. Положения по управленческому учету IMA. Определение и цели управленческого учета  http://consulting.ru/art0068, , [Электронный ресурс], (дата обращения 03.10.2014).
  9.  Кейнс Дж.М. Общая теория занятости, процента и денег. М.: Прогресс, 1978.
  10.  Маршалл А. Принципы экономической науки: Пер. с англ. Т.1–3. – М.: Прогресс: Универс, 2008
Прочитано 4230 раз

Контакты

Работа с авторами 

Левина Тамара

моб. 8(962) 965-48-54

E-mail: levina-tamara@mail.ru

Распространение

Алямовская Наталия

моб. 8(916) 150-07-21

E-mail: nalyamovskaya@mail.ru

Адрес 

125319, Москва, ул. Черняховского, д.16

тел./факс (495) 771 32 58

ISSN 2587-6775

Издается с 2004 г.

Включен в перечень ВАК с 2008 г.

ИНДЕКСИРОВАНИЕ ЖУРНАЛА