Использование моделирования для оценки результатов функционирования альтернативных систем управленческого учёта в условиях время ориентированной конкуренции

Рябова В.О.

Статья в журнале

Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

№ 12 (36), Декабрь 2009

Цитировать:
Рябова В.О. Использование моделирования для оценки результатов функционирования альтернативных систем управленческого учёта в условиях время ориентированной конкуренции // Креативная экономика. – 2009. – Том 3. – № 12. – С. 92-97.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=12990330

Аннотация:
Автором обосновывается необходимость разработки и внедрения новых, эффективных междисциплинарных методов исследования, таких как симуляционное моделирование в рамках изучения результатов функционирования альтернативных систем управленческого учёта в условиях конкурентной среды. Приводится сравнительный анализ альтернативных подходов к моделированию с анализом достоинств и недостатков каждого из них в рамках исследования систем управленческого учёта компаний.

Ключевые слова: управленческий учет, интеграция, моделирование, эффективность



Традиционные методы исследования, применяющиеся в социальных науках, такие как анализ эмпирических данных, перекрёстный анализ и т.п. могут быть эффективными в изучении природы, общества и человека. Но эти методы менее эффективны при исследовании различных областей управленческого учёта, где основные изменения социальной структуры происходят на уровне организации и в рамках той роли, которую играет управленческий учёт. Управленческий учёт имеет давнюю традицию использования многих типов исследовательских методологий, включая архивный, опросы, эксперименты. Тем не менее, особенности современной бизнес-среды, в рамках которой время становится основным конкурентным преимуществом, диктуют острую потребность в развитии новых, более эффективных междисциплинарных методов исследования, таких как симуляционное моделирование. Контролируемый эксперимент, такой как моделирование, предлагает инструменты для заполнения многих исследовательских пробелов и для обоснования существующих теорий, выработанных из теоретических заключений, практических исследований, опросов многочисленных компаний. Потребность заимствования новых методологий исследования из других дисциплин для заполнения пробелов в процессе осуществления инновационных открытий, существующих в литературе, была признана многими видными исследователями в области управленческого учёта. Существует мнение, что в основе проблемы лежит нежелание обширного сообщества специалистов принимать новые исследовательские методологии и одновременно попытка избежать взаимодействия с другими традициями проведения исследований. Исследователи в области управленческого учёта, в отличие от своих коллег в операционном менеджменте, не могли легко найти многочисленных желающих применить инновационные идеи. Zimmerman утверждает, что современные исследователи занимаются в основном описанием практики, нежели тестированием теории. По его мнению, исследовательский процесс в области управленческого учёта стал полностью описательным из-за исследователей, «снующих по коридорам корпораций и производственных заводов в поиске фактов и сбитых с толку неопределёнными теориями». Каплан предсказывает малую вероятность того, что новые исследования в высокоокупаемых темах будут проходить на базе инновационных организаций с набором исследовательских методов, существенно отличающихся от тех, которые использовались в прошлом, потому что было потеряно доверие со стороны практикующих специалистов по отношению к исследователям в области управленческого учёта. В настоящее время существует острая потребность не только в лучшем понимании влияния практики управленческого учёта на производство, но и в разработке инновационной альтернативы традиционным системам учёта затрат, которая связывала бы производственную стратегию с ориентацией на время и производственные затраты. Нужно идти дальше позитивисткой традиции исследовательского подхода в области управленческого учёта и его утверждённых эмпирических методологий и вместо этого принять нормативный подход с использованием в качестве основного элемента квази-экспериментальной методологии. В рамках перехода от пассивной, наблюдательной роли, которая стала неприкосновенной в социальных науках и управленческом учёте начиная с 1950-х годов, современные исследователи должны стать активными участниками в изменяющихся процессах. Крайне важна интеграция теории и методологии управленческого учёта и операционного менеджмента в рамках одной исследовательской модели для прямого сравнения результатов альтернативных систем управленческого учёта в наблюдаемой среде. Ключевыми факторами, принимаемыми во внимание при оценке результатов производственной деятельности компании в конкурентной среде с ориентацией на время, являются система управленческого учёта, структура ассортимента и уровень производственных накладных расходов. Вместе с тем совсем незначительное количество работ рассматривает данные слагаемые в рамках одного исследования. Симуляционное моделирование позволяет осуществлять сравнение альтернативных схем управленческого учёта в рамках различных ассортиментных решений и масштабов производства и различных уровней производственных накладных расходов. Оно делает возможными данные комплексные сравнения в рамках контролируемых квази-экспериментальных установок и позволяет собирать и измерять количественную информацию. Это то, что невозможно было сделать в рамках эмпирических методологий. Более того, моделирование позволяет исследовать указанные факторы в рамках продолжительного, хотя и ограниченного промежутка времени, а не просто давать краткосрочную характеристику. Одной из наиболее сильных симуляционных моделей, доступных на рынке в настоящее время, является модель, разработанная и испробованная в рамках программного обеспечения ARENA корпорации Rockwell Automation. ARENA является эластичным и реконфигурируемым инструментом, который позволяет исследователям и аналитикам создать анимационную симуляционную модель, виртуально представляющую любую систему в совокупности базовых затратных и логических вспомогательных моделей. Она (ARENA) статистически анализирует результаты вводимых системных модификаций. Всё больше и больше исследователи перестают доверять порицающей старой пословице, зачастую описывающей моделирование как «последнюю инстанцию». В сущности, исследователи в большей степени рассматривают симуляционные методы как метод «первой инстанции», в большинстве случаев из-за явной сложности систем и моделей, необходимых для представления их в надёжном и эффективном виде. Наблюдение за настоящими производственными системами зачастую очень дорого и иногда обременительно; симуляционная модель представляет собой более простой путь для построения моделей, отражающих реалистические сценарии. В отличие от исследований, которые рассматривают существующие компании, в рамках моделирования используются вымышленные компании в специально разработанной экспериментальной среде. Рамки, продолжительность производственного цикла, критерии принятия решений и другие параметры зачастую внимательно разрабатываются для изучения как экстремальных нестандартных установок, так и нормальных условий. Вследствие этого результаты симуляционного моделирования демонстрируют схемы и тенденции вне пространства решений, но менеджеры должны интерпретировать результаты с большой осторожностью для того, чтобы удостоверится в том, что они не отходят от реалий собственной производственной среды. Симуляционное моделирование становится широко применяемым инструментом, в частности, в исследованиях оперативного управления производством (оказанием услуг), где поведение человека в сервисной системе как в качестве клиента, так и в качестве обслуживающего персонала может быть непредсказуемым. Согласно Metters и др. моделирование предлагает несколько преимуществ по сравнению с традиционными техниками операционного менеджмента, такими как аналитическое (математическое) моделирование. Одним из основных преимуществ является то, что оно позволяет вместить многолетний опыт в доли секунд компьютерной обработки. Это может потребовать многочисленных подходов и сценариев для оценки системы, но при отсутствии всякой гарантии оптимального решения результаты симуляционного моделирования являются намного более общими, чем математические модели. Несмотря на то, что и моделирование, и математический подход требуют допущений, симуляционная модель может лучше взаимодействовать со сложными системами, а математическая модель предоставляет большую точность. Внедрение современных систем управления производством и контроля в условиях конкурентной бизнес-среды приводит к тому, что универсальный подход к выбору схемы управленческого учёта становится недостаточным, а вследствие этого неэффективным и неактуальным. Системы управленческого учёта сами по себе не могут напрямую привести к неудаче инновационных производственных стратегий, а также гарантировать успех их реализации. Тем не менее, данные системы должны рассматриваться как неотъемлемая часть ответа производителей современной конкурентной среде. При этом использование моделирования способно помочь менеджерам определять подходящие альтернативы управленческого учёта, особенно в связи с временнóй ориентацией производственной стратегии, а также оценивать фактическую прибыльность продукции, обеспечивать правильную мотивацию для производства с заданными ассортиментом, масштабами и уровнем накладных расходов.


Источники:

1. Argyris, C., Putnam, R. & Smith, D., 1985, Action Science, Jossey-Bass, San Francisco, CA
2. Argyris, C., 1993, Knowledge for Action, Jossey-Bass, San Francisco
3. Ittner, C.D. & Larcker, D.F., 2002, Empirical managerial accounting research: are we just describing management consulting prac tice?, The European Acco unting Review, Vol. 11, №. 4.
4. Ittner, C.D. & Larcker, D.F., 2003, Assessing empirical research in managerial accounting: a value-based management perspective,
Journal of Accounting and Economics, Vol. 32, No. 13.
5. Kaplan, R. S., 1993, Research opportunities in mana gement accounting, Invited Editorial, Journal of Management Accounting Research, Vol. 5 (fall).
6. Law, A.M. & Kelton, W.D., 2000, Simulation Modeling and Analysis: 3rd Edition, McGraw-Hill, New York, NY.
7. Metters, R., King-Metters, K., Pullman, M., & Walton, S., 2006, Successful Service Operations Management, 2nd Edition, Thompson
South-Western, Mason, Ohio.
8. Zmmerman, J.L., 2001, Conjectures regarding empirical management accounting research, Journal of Accounting and Economics, Vol. 32, No. 13.

Страница обновлена: 22.01.2024 в 18:19:40