Организация и методика использования сметного планирования на предприятии

Часть 7. Очная ставка

Конечно, факторный  анализ неблагоприятных отклонений в издержках дает возможность  определить наиболее значимые отклонения от бюджетируемых величин. Но даже наличие лиц, непосредственно ответственных за процессы, в ходе осуществления которых появились упомянутые отклонения, еще не делает их непосредственными виновниками. Поскольку модель функционирования предприятия предусматривает наличие определенной последовательности бизнес-процессов, часто может возникнуть ситуация, когда неблагоприятные отклонения, возникшие во время одного бизнес-процесса, на самом деле являются результатами другого бизнес-процесса. Например, неблагоприятные отклонения в непрямых производственных материальных издержках могут быть вызваны как перерасходом вследствие низкой квалификации вспомогательного персонала, так и из-за более низкого качества закупленных подсобных материалов.

Для установления реального состояния дел приходится выяснять причину возникновения отклонений с менеджерами, ответственными за протекание различных бизнес-процессов, каждый из которых постарается указать на причину отклонений, появившуюся вне сферы его компетенции. Как минимум, будет получена дополнительная информация о качестве протекания бизнес-процессов, в то время как при отсутствии контроля отклонений на основе гибкого бюджетирования настоящие отклонения никогда не были бы выявлены.

Часть 8. «Шесть сигма» Джека  Велша

Как уже говорилось, немаловажным для определения уровня управленческого воздействия является установление существенности отклонений. Порог материальности таких отклонений должен быть регламентирован в положении  об управленческом учете либо в положении  о контроллинге.

Одним из модных на данном этапе подходов к определению  существенности отклонений является внедренная на практике Джеком Велшем в корпорации «Дженерал Электрик» концепция  «Шесть сигма». Эта довольно жесткая  по своей сущности, но популярная концепция базируется на свойствах нормального распределения вероятностей. При подчинении процесса данному закону отклонение от ожидаемого на величину одного среднеквадратического отклонения (сигма) в любую сторону охватывает 66,6 % возможных исходов, отклонение на две величины сигма в любую сторону — 95 % исходов, а отклонение на ±3 сигма охватывает 99,7 % исходов (рис. 2).

Отклонения издержек предприятия от бюджетируемых величин также подчиняются нормальному «колоколообразному» закону нормального распределения вероятностей. Следовательно, фактическое значение отклонения, при наличии исторических фактических значений отклонений, на основе которых вычислили математическое ожидание значения отклонений и величину среднеквадратического отклонения, может попасть в интервал шести значений сигма либо даже выйти за его пределы.

Пример такого анализа отклонений приведен в таблице (табл. 4). Предполагается, что известна историческая серия значений отклонений за прошлый период (табл. 4, кол. 2-7). На их основе вычисляют математическое ожидание отклонения (табл. 4, кол. 8) как среднее арифметическое исторических значений. Отклонение такого математического ожидания от 0 может указывать на точность заложенных в бюджете нормативов. Среднеквадратическое отклонение (табл. 4, кол. 9) показывает фактически ширину интервала, который используется в качестве единицы отсчета размаха отклонений. Далее в модели (табл. 4, кол. 11) реализована логическая функция, определяющая, в интервал какого сигма попадают наши фактические отклонения. При этом благоприятные отклонения попадают в интервал от -3s; 0 и менее, неблагоприятные отклонения попадают в интервал 0; +3s и более. Нахождение отклонения в интервале третьего сигма означает его исключительную существенность, а нахождение в интервале второго сигма — значительную существенность отклонения. Впрочем, в этом случае на базе сигма и определения доверительных интервалов компании могут разработать критерии самостоятельно.

В качестве альтернативного  использования данной технологии можно  отсчитывать интервалы сигма  не от ожидаемого значения отклонений, а от нуля, то есть варианта, когда  фактические издержки совпадают  с бюджетируемыми сообразно гибкому бюджету.

Часть последняя. Сказка о  Зиме, Январе и Дохлом Рынке

Светлогорск, Украина, 31 января 200Х года, 16.55 вечера, офис ООО  «Без продаж».

Снег чавкал под ногами случайных прохожих. Сквозь высоко посаженное окно полуподвального  помещения офиса ООО «Без продаж» были видны только их ботинки. Время от времени брызги из-под подошв и каблуков звучно барабанили по замызганному окну офиса.

Было 31 января 200Х  года, почти конец рабочего дня, и  Николай Николаевич Сидельников, директор по продажам ООО «Без продаж», понимал, что январские продажи текущего года были хуже некуда. Руководители продаж по направлениям объясняли это низкой деловой активностью января. Менеджеры по закупкам и по производству вторили им.

«Так ведь январь же! Все отдыхают, вместо того чтобы покупать. Рынок — дохлее некуда», — так объясняли они невыполнение плана и причины неуспехов в продажах и производстве.

Сидельников не мог на это ничем возразить, ведь фирма не осуществляла ни гибкое бюджетирование, ни бюджетирование вообще, ни тем более анализ отклонений. Николай Николаевич понимал: надо что-то делать. Но вот что? Почему-то вспомнил, как вчера в гостях у своего коллеги, менеджера по продажам, увидел обложку свежего журнала, в котором темой номера было бюджетирование. Журнала, который в прошлом году ООО «Без продаж» почему-то так и не подписало…