Методология АВМ концентрируется на вопросах:

• Какие производственные процессы существуют в компании и как они задействованы в производстве продукции и услуг ?
• Какие факторы влияют на структуру и объем потребляемых бизнес- процессами ресурсов ?
• Какова достигнутая ресурсоемкость и прибыльность объектов затрат, и почему она такая, а не ниже или выше ?
• Есть ли у производственного процесса потенциал повышения производительности (отдачи) при тех же затратах ресурсов ?
• Обратная задача: есть ли у производственного процесса потенциал снижения ресурсоемкости, и если есть, то как лучше реорганизовать бизнес-процессы, чтобы уменьшить ресурсоемкость объектов затрат без потери их качества ?
• Cколько и каких ресурсов нужно иметь, чтобы обеспечить плановый выпуск продукции и услуг с требуемыми экономическими характеристиками ?

Новым является то, что в рамках концепции АВМ предложен способ решения этих задач, основанный на разнесении затрат ресурсов на объекты затрат опосредованно через структуру организационно-производственных процессов (бизнес-процессов).

Ключевые элементы методологии АВМ

Базовыми элементами в АВМ являются:

• модель ресурсов,
• модель организацион-производственных процессов (бизнес-процессов),
• модель объектов затрат,
• модель (правила) разнесения затрат ресурсов по процессам,
• модель (правила) разнесения интенсивностей процессов по объектам затрат.

Использование термина «модель» не случайно. В отличие от нормативной финансовой бухгалтерской отчетности, которая регламентирует состав аналитических показателей при учете издержек производства и себестоимости произведенной продукции, выполненных работ и услуг, в подходе ABM моделирование предметных областей, а также правил разнесения затрат не регламентировано жестко. Не требуется, чтобы указанные модели и правила разнесения строго соответствовали учетной политике компании. Более того, в зависимости от целей анализа могут быть использованы разные по уровню детализации и принципам разнесения затрат модели. Например, на этапе предплановых расчетов целесообразно отойти от стандартных принципов распределения, предусмотренных учетной политикой, и использовать альтернативные варианты, допускающие реинжиниринг действующих бизнес-процессов. В этом смысле методология ABC/M требует творческого подхода.

Два подхода к реализации принципов АВМ

При реализации методологии АВС/М можно идти двумя путями: от транзакций и от сводных учетных регистров. При транзакционном подходе разнесению по бизнес-процессам подлежит каждая транзакция (регистрируемая проводка по счетам затрат), а при регистровом суммарные обороты по транзакциям. Соответственно, при транзакционном подходе осуществляется встраивание функциональности АВМ в транзакционную систему, а при регистровом подходе соответствующая функциональность может обеспечиваться внешними по отношению к транзакционной системе аналитическими приложениями.

Практикой доказано, что второй подход является более гибким. В рамках регистрового подхода (в отличие от транзакционного) можно легко создавать разные по степени агрегированности модели предметных областей и правил распределения. При этом не возникает угроз стабильности работы транзакционной системы, что, вообще говоря, может иметь место, если транзакционная система помимо функций регистрации транзакций, выполняет еще и функции аналитической системы.

Решение SAS АВМ

Решение SAS  Аctivity Based Management является инструментально-технологической реализацией методологии ABM и позволяет:

• достоверно разнести затраты ресурсов по процессам и объектам за трат, выявить факты непроизводительных затрат ресурсов (анализ «того, что есть»),
• получить представление об имеющемся производственном потенциале компании и потенциале снижения себестоимости продукции и услуг (анализ «того, что могло бы быть»),
• наглядно представить функциональную структуру издержек компании в части: прямых/накладных, производственных/общехозяйственных, постоянных/ переменных/ условно-постоянных издержек,
• анализировать рентабельность бизнеса в разрезе различных объектов затрат: клиентов, товаров, услуг, регионов и каналов сбыта (и любых других), определять перспективные точки роста бизнеса в наиболее прибыльных направлениях,
• рационально планировать потребности в ресурсах, исходя из экономически и технологически обоснованных нормативах потребления ресурсов,
• определять «узкие места» в производственном и/или сбытовом процессе, анализировать возможные способы «расшивки» этих узких мест,
• осуществлять сопоставление плана и факта в части потребления ресурсов и анализировать причины возникших отклонений (анализ выполнения плана по отклонениям),
• осуществлять сценарный анализ потребностей в ресурсах, исходя из гипотез об условиях функционировании компании в будущем (анализ «того, что будет»),
• моделировать структуру будущих затрат при реинжиниринге бизнес-процессов, находить рациональные (оптимальные) варианты реинжиниринга (анализ «того, что надо сделать, чтобы...»),
• для товаров и услуг, подлежащих тарифному регулированию, рассчитывать необходимую инвестиционную составляющую в структуре отпускных цен на продукцию и услуги компании,
• для компаний, подлежащих контролю как монополисты, обосновывать перед регулирующими органами экономически целесообразные и технологически обусловленные затраты при калькулировании себестоимости продукции и услуг.

Поддержка регистрового метода разнесения затрат

В SAS АВМ регистровый метод разнесения затрат реализуется за счет использования модели взаимосвязи статей затрат с элементами затрат. Элементы затрат могут принимать свои значения непосредственно из транзакционной системы. Элементы затрат формируют значения статей затрат, подлежащих распределению на смежные предметные области. Именно, статьи затрат в ресурсной модели разносятся на уровень элементов затрат процессной предметной области. В свою очередь, статьи затрат в модели процессов раз носятся на уровень элементов затрат объектной предметной области. Статьи затрат формируют значения центров затрат, которые используются для аналитических целей, как агрегаты над статьями затрат.

Многомерность предметных областей

В SAS АВМ ресурсная, процессная и объектные предметные области могут иметь многомерную организацию. Это означает, что каждый элемент затрат, статья затрат и центр затрат может снабжаться аналитическими измерениями. Такими измерениями могут быть, например, региональный, организационный, сегментный разрез (для соответствия требованиям составления сегментной отчетности) и любые другие, представляющие интерес для анализа.

Графический редактор предметной области

Проектирование ресурсной, процессной и объектной предметной области осуществляется в интерактивном графическом интерфейсе. При этом от разработчика модели не требуется специальных технический знаний, а лишь представление о характере иерархических взаимосвязей между элементами, статьями и центрами затрат.

Драйверы разнесения ресурсов

В SAS АВМ существует несколько типов правил разнесения затрат ресурсов по процессам и интенсивностей процессов по объектам затрат, называемых, соответственно, драйверами ресурсов и драйверами процессов:

• «Основной» (Basic) обеспечивает нормативный метод разнесения затрат в соответствии с натурально объемными базами распределения. С помощью этого типа можно реализовать, например, принцип равного распределения, или более общий принцип распределения в фиксированных пропорциях.
• «Взвешенный» (Weighted) обобщает Основной тип за счет использования весовых коэффициентов.
• «Вычисляемый» (Calculated) правило распределения формализуется в виде некоторой математической зависимости, задаваемой разработчиком модели.

Связывание драйверов со статьями затрат осуществляется также с использованием графического редактора. Стандартные типы драйверов, безусловно, не исчерпывают всех возможных способов разнесения затрат. Для моделирования более сложных правил разнесения затрат в SAS АВМ может быть использована техника комбинирования драйверов. При комбинировании результаты применения одного драйвера используются другим драйвером в качестве базы распределения. Конструктивно такие комбинации выглядят как цепочки последовательных шагов, на выходе которых достигается требуемый результат моделирование процесса распределения ресурсов в соответствии с нужной бизнес-логикой.

Встречные потоки затрат ресурсов

В SAS АВМ предусмотрена возможность моделирования встречных потоков затрат ресурсов (reciprocal costing), что часто встречается при осуществлении функционально-стоимостного анализа на практике. Примером таких встречных потоков могут быть затраты времени по бухгалтерскому обслуживанию ИТ-департамента и встречные затраты времени ИТ-департамента по поддержке информационно-технологического обеспечения бухгалтерии.

Оперативная (ОLAP) отчетность

SAS АВМ предоставляет возможность в табличном и графическом интерфейсе выполнять оперативный анализ данных в стандарте OLAP. Типичными способами исследования данных в OLAP-анализе являются:

• сверление данных по иерархиям координат аналитических измерений (drill-up, drill-down),
• получение кроссовых отчетов (разверток по разным аналитическим измерениям),
• выборочный анализ данных (селекция координат аналитического измерения),
• графическая интерпретация табличных отчетов,
• синхронный многооконный OLAP-анализ.

Стандартная (статическая) отчетность

Помимо OLAPанализа, в SAS АВМ можно получать отчеты по 16 типовым (стандартным) шаблонам. Отчеты формируются в PDFформате и могут быть доступны через Web-интерфейс.

В частности, предусмотрены отчеты:

• по прибыльности товаров, работ, услуг (любых объектов учета),
• по интенсивностям/загруженностям бизнеспроцессов,
• по ресурсоемкости объектов учета в разрезе информационных атрибутов, которыми были размечены объекты учета.

Помимо отчетов стандартных типов, пользователь может (с помощью модуля Enterprise Guide) создавать свои собственные шаблоны отчетов, запоминать их и использовать в дальнейшей работе.

Многомодельные расчеты

В SAS АВМ предусмотрена возможность сценарного анализа, что безусловно, удобно, например, при проведении вариантных предплановых расчетов, при выполнении анализа чувствительности планируемых показателей к внешним возмущающим воздействиям. В основу для раз работки сценариев могут быть поло жены различные предположения относительно объема затрат ресурсов, альтернативных способов разнесения затрат ресурсов и интенсивностей бизнес-процессов, структуры взаимодействия бизнес-процессов. Одно из перспективных приложений многомодельных расчетов имитационные компьютерные эксперименты по моделированию внешних воздействий на бизнес, по реинжинирингу бизнес-процесссов. При наличии сложных нелинейных взаимосвязей, которые могут иметь место в реальных организационно производственных системах, адекватная математическая модель организационно-производственного процесса является удобным инструментом анализа и безопасным способом экспериментирования.

Прогнозирование и статистическое моделирование

В составе функциональных модулей SAS АВМ имеется Еnterprise Guide высокоуровневый интерфейс к аналитическому инструментарию компании SAS. Технически Еnterprise Guide позволяет выйти за рамки описанных выше стандартных аналитических воз можностей продукта SAS АВМ и осуществлять аналитические исследования с применением дополнительных мощных средств моделирования и прогнозирования, которыми располагает SAS. Так, например, для задач прогнозирования может быть использован аппарат моделирования временных рядов, включающий такие современные подходы, как векторные авторегрессии, ARIMA-модели, модели авторегрессионных процессов с условной гетероскедастичностью ARCH, GARCH и их модификации, и другие модели случайных процессов.

Для задач статистического моделирования может быть использован аппарат факторных линейных и нелинейных регрессий, множественных логистических регрессий. С помощью стандартных процедур SAS аналитик может легко формулировать и проверять статистические гипотезы, искать закономерности в данных, характеризующих ресурсную, процессную и объектную предметные области.

Источники данных для SAS АВМ

Опыт внедрения принципов АВМ на практике показывает, что для моделирования принципов распределения затрат, помимо бухгалтерских данных, может потребоваться значительное количество нефинансовых, натуральных показателей, которые не регистрируются в системах бухгалтерского учета. Ввиду этого возникает проблема интеграции данных из разнородных источников локальных систем управленческого учета, которые зачастую не связаны между собой общей технологией хранения и представления данных.

SAS АВМ располагает мощными встроенными процедурами доступа к источникам данных гетерогенной структуры. Исходные данные систематизируются с помощью метаописаний (метаданных) и хранятся в SAS АВМ в соответствии с принципами хранилищ данных (DataWarehouse). При этом используется стандартная функциональность технологии хранилища данных SAS (решение SAS Warehouse Аdministrator).