11 февраля 2010
Планирование управленческих решений и оптимизация финансовых целей компании
Любые принимаемые в компании управленческие решения оказывают прямое или косвенное влияние на финансовые показатели ее деятельности.


Факт того, что еще на этапе принятия решения можно определить, какое влияние оно окажет в итоге на финансовый результат, может показаться практически невозможным. Однако эта задача вполне решаема силами специализированных систем, благодаря которым компания может значительно повысить эффективность своей деятельности, в том числе и финансовой. То, каким образом это достигается, будет рассмотрено в данной статье.


Система поддержки принятия решений


Стратегия поведения компании на рынке определяется стоящими перед ней целями и задачами. Поскольку схемы взаимодействий между разными функциональными подразделениями не всегда прозрачны, управление общей совокупностью целей компании является весьма непростой задачей. Как свидетельствует практика, наибольшую сложность вызывает согласование взаимодействия между такими оперативными элементами, как сбыт, дистрибуция и производство. Для устранения противоречий компания разрабатывает комплекс соответствующих мер, которые зачастую неэффективны и (или) подвержены ошибкам из-за особенностей организационной политики, территориального контроля, существующих программ поощрения и т.п. Как результат, каждый день принимаются управленческие решения на оперативном и тактическом уровнях, которые не всегда согласованы со стратегическими целями и задачами компании и не гарантируют положительный финансовый результат. 


Система непрерывной поддержки принятия управленческих решений представляет особую ценность для крупных распределенных холдингов, состоящих из нескольких бизнес-единиц. Таким компаниям система поддержки принятия решений позволяет:

  • выстраивать многоуровневую систему построения сбалансированных, реалистичных и оптимальных планов и бюджетов деятельности компании, а также ее функциональных и региональных подразделений;
  • проводить регулярный сценарный анализ рыночной и производственно-экономической деятельности при подготовке планов и бюджетов с учетом различных целей и ограничений;
  • выстраивать систему трансфертного ценообразования, включающую многоуровневую систему отчетов (сводная отчетность, отчетность по каждому подразделению, в разрезе продуктов, каналов продаж, отчеты между подразделениями).


В основе систем поддержки принятия решений, лежат математические модели, которые описывают операционную и финансовую деятельность компаний. Задачи бизнеса в этих моделях формулируются как набор целевых критериев оптимизации. Трудоемкость реализации и обслуживания подобных многопользовательских моделей с использованием электронных таблиц связана, во-первых, с необходимостью поддержания целостности и непротиворечивости большого массива данных и, во-вторых, со сложностью реализации математических алгоритмов нахождения оптимумов. Средства BI и BPM обеспечивают превосходную визуализацию и аналитику критических точек по имеющимся данным, используя предварительно запрограммированные выражения и формулы. Безусловно, эти инструменты ценные и эффективные при анализе результатов планирования, но они не предназначены для процесса интеллектуального поиска оптимальных управленческих решений. Как правило, при изменении требований бизнеса в таких системах требуется полная перенастройка модели, по сути – ее создание с нуля. По этой причине зачастую компании вынуждены использовать десятки отдельных средств и моделей для обоснования того, как управленческое решение влияет на те или иные показатели деятельности.


Таким образом, единственный способ обеспечить интегрированную поддержку процесса принятия решений – это иметь единую модель компании в специализированном приложении. При этом необходимо, чтобы эта модель могла формировать математические выражения, формулы и уравнения автоматически, основываясь на информации, зависящей от постановки вопроса.


Методология процесса принятия решений


Процесс принятия решений с технологической точки зрения можно представить в виде последовательности этапов и процедур. Принятие управленческого решения осуществляется на основе анализа бизнес-процессов компании. Понимание происходящего в компании начинается с простого, но важного слова: оптимизация. В частности, стремительно растущим сегментом рынка оптимизационных технологий являются системы планирования цепочек поставок (Supply Chain Planning Systems, SCP).


В условиях отсутствия комплексной технологии принятия решений оптимизация не всегда дает те результаты, на которые рассчитывало руководство компании и акционеры. К примеру, оптимизируя деятельности по объему производства или по выручке, есть вероятность невольно снизить рыночные цены, нарушить договоренности с банками, создать чрезмерные товарно-материальные запасы или отрицательный денежный поток. При переводе производственных подразделений на рынки труда с низкими издержками можно повлиять на время поставки продукции или создать непредвиденные логистические издержки. Как видно из приведенных примеров, цена ошибки очень высока.


Привычным для западного менеджмента и относительно новым для российского является термин интегрированного бизнес планирования (Integrated Business Planning, IBP). Эта концепция четко устанавливает связи между процессом принятия решений в компании и изменениями в показателях ее деятельности. В условиях современной неопределенной рыночной конъюнктуры IBP широко используется для быстрого и эффективного реагирования руководства компании, когда очень важно иметь возможность «видеть» как изменение внешних и внутренних факторов влияет на показатели компании в целом.


IBP основано на построении оптимизационной динамической модели деятельности и дает возможность в реальном режиме времени:

  • разрабатывать альтернативные сценарии деятельности;
  • проводить сценарное моделирование с оценкой финансовых результатов по каждому варианту;
  • оптимизировать разработанные сценарии для выбора наилучшего.


Таким образом, IBP позволяет не просто подчинить процесс принятия решений жесткой логике, но и моделировать с помощью средств ИТ различные сценарии деятельности компании.


Единая модель как аналитический инструмент


В этой связи особую ценность приобретают инструменты аналитики предприятия, позволяющие моделировать схемы взаимодействия функциональных подразделений компании и определять влияние каждого решения на финансовый результат компании.


Вот лишь некоторые бизнес-задачи, которые могут быть решены за счет синхронизации планирования деятельности между подразделениями и оптимизации финансовых результатов:

  • Определение оптимальных размеров заказов на пополнение с учетом их периодичности, стоимости доставки, скидок для крупных партий, стоимости хранения большого объема продукции на складах;
  • Оптимизация запасов компании;
  • Оптимизация ассортимента выпускаемой продукции;
  • Оптимизация сбытовой политики компании;
  • Оптимизация инвестиционных проектов;
  • Оптимизация финансовой деятельности компании.


Слабым звеном большинства представленных на рынке решений по аналитике является то, что они, как правило, располагают ограниченным набором аналитических методов. Обычно речь идет о сочетании линейного, нелинейного и комбинированного целочисленного программирования, а также методов расширенного эвристического анализа, имитационного моделирования и обоснования.


Сегодня, пожалуй, есть только одно решение, которое использует одновременно все вышеперечисленные методы аналитики, это Enterprise Optimizer. Особенность данного решения состоит и в том, что встроенные в него аналитические методы тесно интегрированы с методологиями оценки бизнеса. В частности, с такими, как чистая приведенная стоимость (NPV), экономическая добавленная стоимость (EVA), ключевые показатели эффективности (KPI), система сбалансированных показателей, функционально-стоимостной анализ (ABC), 6 сигма (6σ) и множеством других.


Рассмотрим действие механизма формирования модели деятельности компании на примере решения Enterprise Optimizer. Данный программный продукт собирает в единую базу сведения о товарно-логистических цепочках, перевозках, обеспечении, бухгалтерии, портфеле заказов, построении графиков работы оборудования, производственных процессах, налогообложении и множество других переменных, описывающих реальное состояние компании. Единожды собрав сведения и сверив их с имеющимися данными финансовой отчетности, Enterprise Optimizer создает наглядное изображение компании, которое может быть использовано для создания сотен или тысяч сценариев «что если» для определения оптимального влияния на цели и задачи компании таких вопросов как:

  • Какое производственное оборудование и (или) какие производственные линии следует расширить, сократить или ликвидировать, по какому оборудованию перейти на дополнительную смену?
  • Следует ли создать запас, чтобы удовлетворить потребность клиентов в будущем?
  • Какие продукты нам следует производить, где мы должны их производить и какой ассортимент продукции способствуют достижению целей и задач компании?
  • Как KPI влияют на доходы компании?
  • Какое правильное сочетание комплектующих с точки зрения оптимизации финансовых целей и у каких поставщиков их стоит приобретать?
  • Какова самая низкая цена доставки продукции клиентам по сравнению с конкурентами?

Enterprise Optimizer позволяет одновременно создавать несколько десятков и даже сотен сценариев деятельности, направленных на достижение оптимальных финансовых целей. К примеру, с его помощью компания, которой раньше требовался ни один месяц на то, чтобы разработать два альтернативных сценария бюджетной модели, может создавать десятки вариантов разных сценариев в течение нескольких дней.


Границы применения


Системы поддержки принятия решений, планирования и оптимизации деятельности широко используются компаниями во всем мире на протяжении уже нескольких десятков лет. Ключевыми пользователями подобных решений являются предприятия металлургической, химической, нефтегазовой, автомобильной, авиационной промышленности, а также производители потребительских товаров, продуктов и напитков, строительных материалов и др.


Для российских компаний использование систем поддержки принятия решений и моделирования деятельности в современных условиях является насущной потребностью. Если 20 лет назад алгоритмы принятия решений спускались предприятиям свыше и были в целом универсальны, то сегодняшний рынок заставляет компанию постоянно искать новые пути оптимизации своей операционной деятельности и улучшения финансовых показателей. Поэтому в самое ближайшее время можно ожидать рост числа проектов, связанных с внедрением подобных решений в российских компаниях. 

Отслеживайте самые яркие события в MAYKOR:
Facebook, Telegram, Instagram, Twitter, Vkontakte, YouTube.
Яндекс.Метрика