|
116 (внутренняя норма доходности, дисконтированные чистый доход и затраты), так и достаточно известные управленческие индикаторы (коэффициенты значимости и эффективности). Однако, изложенный концептуальный подход является весьма мобильным контроллинговым методом, который в зависимости от специфики ведения исследований, вполне возможно дополнить расчетом иных, менее традиционных характеристик результативности контроллинговых действий. Применение интегрированного метода экспертного опроса и функционально-стоимостного анализа на ООО «АДМ» приведено в Приложении 4. 3.2. Особенности контроллинга системы управления запасами в предпринимательской деятельности малого предприятия Как было отмечено ранее, материальные запасы составляют значительную часть активов малых предприятий мебельного производства. Доход от инвестирования в материальные ценности в среднем выше, чем доход от инвестирования в более ликвидные активы (ценные бумаги). В современных условиях проблема дефицита стоит менее остро, чем несколько лет назад, поэтому малым мебельным предприятиям нет необходимости создавать значительные страховые запасы и они могут осуществлять самые разнообразные инвестиции. Выбор той или иной системы управления запасами предлагается производить в зависимости от результатов обследования характеристик номенклатуры склада при помощи интеграции методологий АВС и ХУ2 анализов, в результате чего весь складской ассортимент может быть подразделен на девять групп в зависимости от надежности степени прогнозов потребления и величины потребительной стоимости (таблица З.2.). Задача системы контроллинга определить наиболее действенные модели |
108 Я • 2 Е, =—=— ,/ = 1—П (3.34) где Е /, и Е{ коэффициенты эффективности соответственно /-й основной,у-й вспомогательной целей и /-го мероприятия программы; Я I, Я] и Я[ коэффициенты контроллинговой значимости соответственно /-й основной,у-й вспомогательной целей и /-го мероприятия; 2”, 2'} и 2/ значения приведенных затрат соответственно по целям и мероприятию программы; 2общая сумма приведенных затрат по программе в целом. В заключение следует отметить, что предлагаемое методологическое решение представляет собой обширный научный инструментарий, содержащий как общепризнанные финансово-экономические критерии (внутренняя норма доходности, дисконтированные чистый доход и затраты), так и достаточно известные управленческие индикаторы (коэффициенты значимости и эффективности). Однако, изложенный концептуальный подход является весьма мобильным контроллинговым методом, который в зависимости от специфики ведения исследований, вполне возможно дополнить расчетом иных, менее традиционных характеристик результативности контроллинговых действий. Применение интегрированного метода экспертного опроса и функционально-стоимостного анализа на ООО «АДМ» приведено в Приложении 2. 3.2. Контроллинг системы управления запасами " 1 Как было отмечено ранее, материальные запасы составляют значительную часть активов промышленных организаций мебельного производ 109 ства. Доход от инвестирования в материальные ценности в среднем выше, чем доход от инвестирования в более ликвидные активы (ценные бумаги). В современных условиях проблема дефицита стоит менее остро, чем несколько лет назад, поэтому мебельным предприятиям нет необходимости создавать значительные страховые запасы и они могут осуществлять самые разнообразные инвестиции. Выбор той или иной системы управления запасами предлагается производить в зависимости от результатов обследования характеристик номенклатуры склада при помощи интеграции методологий ЛВС и ХУ2 анализов, в результате чего весь складской ассортимент может быть подразделен на девять групп в зависимости от надежности степени прогнозов потребления и величины потребительной стоимости. Таблица 3.2. Интеграция ХУ2 и АВС-анализов А В С X Высокая себестоимость Средняя себестоимость Низкая себестоимость Высокая степень надежности прогноза потребления Высокая степень надежности прогноза потребления Высокая степень надежности прогноза потребления У Высокая себестоимость Средняя себестоимость Низкая себестоимость Средняя степень надежности прогноза потребления Средняя степень надежности прогноза потребления Средняя степень надежности прогноза потребления 2 Высокая себестоимость Средняя себестоимость Низкая себестоимость Низкая степень надежности прогноза потребления Низкая степень надежности прогноза потребления Низкая степень надежности прогноза потребления Задача системы контроллинга определить наиболее действенные модели управления запасами каждой из получившихся групп складской номенклатуры. |