Пути адаптации контрольных карт Шухарта в контроллинге
Скачать PDF | Загрузок: 8
Статья в журнале
Российское предпринимательство *
№ 11-2 (196), Ноябрь 2011
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве
Аннотация:
В статье предложены механизмы адаптации контрольных карт Шухарта для целей анализа экономических процессов и контроллинга. Автором раскрываются основные проблемы, препятствующие применению контрольных карт Шухарта в контроллинге, и предлагаются пути их решения.
Ключевые слова: управление, контроллинг, экономический процесс, аналитические инструменты контроллинга, контрольные карты Шухарта
Контрольные карты были разработаны Уолтером Шухартом в 20-х годах прошлого века и получили широкое распространение в системе статистических методов управления качеством. Однако, на наш взгляд, данный инструмент мог бы подойти для решения аналитических задач современного контроллинга.
С одной стороны растущий интерес к эмпиризму в бухгалтерском учете вывел на первый план использование прогнозной способности, то есть предсказания событий, что интересно для людей, принимающих решения [1].
С другой стороны, при анализе результатов экономического процесса, чрезвычайно важна его временная составляющая и ее анализ, который также может быть осуществлен на основе контрольных карты Шухарта.
Практика применения контрольных карт
Отметим, что вопрос применения контрольных карт в контроллинге не является новым. Так, в периодическом сборнике научных трудов МГТУ им. Баумана «Организационно- экономическое моделирование, экономика и управление», вышедшем в 2008 году, была представлена статья Митрохина И. Н. и Орлова А. И. «Обнаружение разладки с помощью контрольных карт», в которой был описан пример применения контрольных карт для контроля изменений премиального фонда промышленного предприятия [2].
Тем не менее, практика применения контрольных карт как одного из инструментов конроллинга, требует его адаптации к требованиям экономического анализа. При этом можно с уверенностью утверждать, что данный инструмент не получил широкого распространения в методах контроллинга [3 ,4, 5, 6].
Также мы должны учитывать, что практика применения контрольных карт в большей степени относится к целям управления технологическими процессами промышленного производства, а не экономического анализа. Хотя для применения контрольных карт они имеют сходную основу, а именно временной ряд. Например, результаты функционирования технологического процесса в значительно меньшей степени учитывают влияние внешних факторов, так как технологический процесс – это во многом процесс изолированный от влияния внешней среды, чего мы не можем сказать относительно функционирования предприятия, на результатах деятельности которого, в гораздо большей степени отражается влияние неуправляемой внешней среды.
Также необходимо отметить, что при описании особенностей применения контрольных карт для анализа результатов технологического процесса применяются разные подходы к интерпретации и анализу стационарности временного ряда, который исследуется с помощью контрольных карт. Для результатов технологического процесса стационарность его временного ряда – свидетельство разладки оборудования и соответственно нарушение качества. При этом с учетом, указанной выше изолированности технологического процесса, мы считаем, что важность исследования стационарности временного ряда снижается. В то время как для экономического процесса, подверженного влиянию множества факторов, роль изучения стационарности не только важна, но и может стать ключевой для описания и характеристики вариативности результата. В свою очередь, стационарность временного ряда экономического процесса не всегда является негативным фактором или свидетельством нарушения процесса, а может, наоборот, быть показателем позитивных сдвигов в экономической ситуации.
Процесс адаптации контрольных карт для целей контроллинга
Здесь также следует отметить, еще один аспект, применения контрольных карт, который заключается в том, что при рассмотрении результатов функционирования технологического процесса, контрольные пределы для карты процесса определяются исходя из нормативных допусков оборудования или заранее установленных и обоснованных требований к производимой продукции. При анализе экономического процесса подобный подход сложно достижим, так как вариативность любого экономического процесса является во многом индивидуальной для предприятия или экономической конъюнктуры и зависит от текущих условий.
Таким образом, процесс адаптации контрольных карт для целей контроллинга, прежде всего, должен быть сосредоточен на двух аспектах: во-первых, аспект определения нормативных границ вариативность результата экономического процесса, а во-вторых – аспект изучения стационарности временного ряда результата экономического процесса.
Описание предлагаемых нами путей адаптации, начнем с первого аспекта – проблемы, определения нормативных границ вариативности результата экономического процесса. Здесь мы хотели бы указать на статьи д. э. н. профессора Хубаева Г.Н.
Так, в своей статье «Калькуляция себестоимости продукции и услуг: процессно-статистический учет», профессор Хубаев предлагает метод, на основании которого можно получить оценку вероятности величины себестоимости в будущем [7].
Для целей адаптации контрольных карт наибольшую ценность представляет предлагаемый автором подход к первоначальному определению вероятностных характеристик процесса – среднего и среднеквадратичного отклонения. Итак, профессор Хубаев в статье выделяет два подхода к определению вышеуказанных характеристик – ретроспективный анализ и экспертные оценки.
Четыре подхода к определению вероятностных характеристик процесса
Ретроспективный анализ, по сути, представляет собой получение значений среднего и среднеквадратичного отклонения, на основании статистического анализа исторических данных. Однако здесь существует один аспект, который также необходимо подвергнуть анализу, а именно – является ли период, в котором расположены исторические данные нормативным? То есть, находился ли процесс (и соответственно его результат) в тот период времени в нормальном, не подверженном никаким существенным внешним воздействиям состоянии. В целом, проведение подобного анализа технически несложно, так как оно может быть проведено либо экспертно, либо, например, за основу может быть взят тот период, когда полученный результат наиболее точно соответствовал запланированным значениям. Тем не менее, повторимся, что данный аспект в любом случае необходимо учитывать при определении вероятностных характеристик процесса.
Метод экспертных оценок является вторым подходом к определению вероятностных характеристик процесса. Данный подход, на наш взгляд, достаточно логичен и удобен для целей описания вариативности результата экономического процесса, так как a priori основан на глубоком знании экспертом самого процесса, его природы и возможностей. Исходя из этого, подобный подход может помочь избежать проблем, связанных с описанием процесса на основе ретроспективного анализа.
Помимо представленных двух подходов к определению значений среднего и среднеквадратичного отклонения, мы хотели бы предложить, еще два собственных подхода, которые, по-нашему мнению, могут быть достаточно полезными для последующего применения в составе методики.
Директивно-плановое установление вероятностных характеристик результата экономического процесса – этот предлагаемый нами подход схож с подходом, основанным на методе экспертных оценок, однако имеет несколько иную природу Каким образом это достигается? Представим, что есть установленное значение какого-то результата, допустим объема производства одного из цехов. Установленное плановое значение в таком случае будет являться средним.
Второй из предлагаемых нами подходов (и соответственно четвертый вообще), тесно связан с предыдущим и является в некоторой степени производным от него. Предлагаемый подход также имеет директивно-плановую природу. Тем не менее, он основан на том, что вероятностные характеристики результата процесса рассчитываются не изолировано, а на основе плановой величины интегрального показателя. Поясним на примере. Итак, возвращаясь к прошлому примеру, объем производства цеха, является составной частью валового производства завода. Предположим, что все плановые характеристики отклонения от плана указываются не для отдельного цеха, а для завода в целом. Таким образом, последующее установление уровней колеблимости для объема производства каждого из цехов, будет определяться нормативным значением колеблимости валового производства.
Изучение стационарности временного ряда результата экономического процесса
Завершив описание первого аспекта адаптации, перейдем ко второму – изучения стационарности временного ряда результата экономического процесса.
Прежде всего, отметим, что Шухарт рассматривал два состояния процессов согласно результатов анализа их вариабельности: управляемую и неуправляемую. При этом добавим, что, во-первых, результат любого процесса содержит в себе влияние указанных выше воздействий, а во-вторых, именно наличие подобных воздействий и является причиной изменчивости процесса [8].
Управляемая вариабельность характеризуется тем, что ее структура стабильна и устойчива во времени. Д-р Шухарт объяснял такую вариабельность действием случайных причин. Причем, в его работах указывается, что наличие случайных причин неизбежно и, следовательно, неизбежна вариация любого процесса. Неуправляемая вариабельность характеризуется тем, что ее структура переменна во времени и ее действие обусловлено наличием устраняемых и управляемых причин [8].
В результате наша задача сводится к тому, чтобы определить момент, когда результат процесса начнет находиться под влиянием воздействий второго рода, то есть неуправляемой вариабельностью.
Один из возможных вариантов решения этой задачи заключатся в анализе стационарности временного ряда, сформированного результатом процесса.
Теоретически стационарность временного ряда достигается при постоянстве среднего, дисперсии и ковариации. При этом отметим, что вообще исследование стационарности временных рядов в экономике является традиционным инструментом экономического анализа. Основные экономико-прогностические методы основаны на изучение стационарности временных рядов, например модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС), так же известного как метод Бокса (Box) и Дженкинса (Jenkins) [9].
Тем менее, для целей предлагаемой нами методики, будет достаточно анализа базового условия стационарности временного ряда о постоянстве среднего и дисперсии и ковариации.
Таким образом, постоянный анализ выполнения данного условия и обнаружение момента его нарушения позволит нам выявить время нарушения стационарности о соответственно выдвинуть гипотезу, о возникновении неслучайных системных воздействий, которые в дальнейшем уже получат свою интерпретацию, и будут являться признаком нарушения ожидаемого хода контролируемого экономического процесса.
Источники:
2. Организационно-экономическое моделирование, экономика и управление. Периодический сборник научных трудов. − 2008. − Вып. 1. – 101 с.
3. Фольмут Х.Й. Инструменты контроллинга от А до Я: пер. с нем. / Под ред. М.Л. Лукашевича и Е.Н. Тихоненковой. − М.: Финансы и статистика, 2008. – 288 с.
4. Майер Э. Контроллинг как система мышления и управления. − М.: Финансы и статистика, 1993. – 94 с.
5. Криворотов А. С., Васильева Л. Д. Систематизация инструментов контроллинга // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). – 2007. – № 09(33). − С. 153–162.
6. Контроллинг: Учебник / Под ред. А.М. Карминского, С.Г. Фалько – М.: Финансы и статистика. 2006. – 336 с.
7. Хубаев Г.Н. Калькуляция себестоимости продукции и услуг: процессно-статистический учет затрат // Управленческий учет. – 2009. − №2. – С. 35−46.
8. Shewhart W. Economic Control of Quality of Manufactured product/Milwaukee, WI: ASQ Quality Press, (1931, reprint 1980).
9. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. − М.: Мир, 1974. – Вып. 1,2.
Страница обновлена: 26.09.2024 в 14:10:14