Работа с отклонениями в бизнес процессах какие

Любая крупная компания представляет собой множество обособленных или взаимосвязанных процессов, которые решают задачи различной направленности.

350 просмотров

Как правило, любой процесс является сложным механизмом взаимодействия людей, сервисов или других компаний, от которых зависит конечный результат исполняемого процесса. Перерывы в поставках ресурсов, изъяны в сервисах и алгоритмах, длительные исполнение простых операций или их повторное выполнение и многие другие факторы приводят к дополнительным экономическим издержкам и накоплению негативного клиентского опыта. Таким образом, анализ процессов и устранение недостатков в них — одна из важных составляющих для успешного ведения бизнеса.

Для выявления отклонений в процессе, в первую очередь, необходимо ответить на вопрос – какая последовательность событий (путь процесса) является оптимальной и приводит к положительному результату с минимальным негативным опытом? Четкое понимание того, что из себя представляет оптимальное исполнение процесса, позволяет строить гипотезы и находить точки для его оптимизации.

ПРИМЕР РАБОТЫ С УСЛОВИЕМ — КОНСТРУКТОР БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

В данной статье рассмотрим простой и интуитивно понятный способ определения оптимального пути процесса. Для анализа данных будем использовать язык программирования Python. Если интересно, код и пример анализа к статье можно найти в git-репозитории. В качестве исходных данных будет использоваться процесс возмещения затрат на командировки, который выглядит следующим образом:

Перед началом анализа стоит убедиться, что данные включают в себя только журнал событий по обособленному процессу, на который не влияют сторонние факторы. Объясню, что имеется ввиду, на игрушечном примере. Процесс выдачи кредита – ипотечный, потребительский и другие, все типы относятся к одному процессу, но на условия оформления и одобрения для каждого из них влияют различные факторы, которые присущи только конкретному типу кредитования. И чтобы избежать мешанины и путаницы, такие данные необходимо анализировать отдельно, в разрезе отдельного типа. Самое простое, что мы можем сделать для нахождения оптимального пути – посчитать частоту для каждой уникальной последовательности и выбрать самую популярную:

ilog = Initial_Log(log, «ids», «events», «time», timeformat=»%Y-%m-%d %H:%M:%S») df_topchain = ilog.get_top_chain_sequences(10)

Таблица 2. Срез коротких последовательностей

В данном примере для наглядности привёл срез коротких последовательностей, так, последовательность под номером 11 содержит только 5 шагов и встречается в 121 случае. Для статистики, данный лог содержит 7065 уникальных сотрудников, которые прошли 1478 уникальных последовательностей событий.

Самая популярная последовательность встречается 956 раз:

Таблица 3. Самая популярная последовательность в логе

Можно сказать — вот он, идеальный путь, сотрудник направил запрос на командировку и в конце получил выплату с успешным одобрением на всех этапах. Однако, такой результат не всегда будет верным. Срез данных, которые выбрали для анализа, может содержать в себе большинство последовательностей с негативным исходом.

Бизнес-процессы. Работа с фрилансерами или подрядчиками

Таким образом, необходимо просмотреть топ последовательностей по убыванию, и выбрать ту, которая совпадает с корректным начальным и конечным событием. Встречается следующая проблема, таких последовательностей много, каждая из них содержит различное количество событий. А значит, и процесс осуществляется за различное время и задействует различные ресурсы.

Попробуем другой подход к поиску оптимальной последовательности. Для этого выберем последовательность из таблицы выше, которая, на наш взгляд является правильной. Далее будем осуществлять поиск последовательностей, исходя из трех факторов, которые можем рассчитать из имеющихся данных:

1. Общее время исполнения последовательности. Сортируем последовательности в логе в порядке возрастания общего времени исполнения. Недостатки данного фактора — существуют события, которые напрямую не зависят от самого процесса. Например, время, затраченное на командировку.

Одному сотруднику нужно съездить на конференцию в соседнюю область, другому, провести исследования в Антарктике. Таким образом, такие события могут сильно искажать статистику последовательности.

2. Насколько последовательность похожа на ту, которую мы выбрали. Определяем значение сходства каждой последовательности в логе с выбранной и сортируем в порядке убывания схожести. Недостатки фактора – если имена событий будут представлены в виде индексов (event_1, event_2, event_22…), могут быть неточности с коэффициентами схожести, стоит уделить внимание к выбору алгоритма или переименованию событий. Для определения схожести строк в данном примере используется стандартная библиотека Python – difflib (метод SequenceMatcher). Но советую попробовать библиотеку thefuzz.

3. Насколько часто последовательность встречается в логе. Сортируем последовательности в порядке убывания частот.

Далее выберем из трех отсортированных списков индексы последовательностей и просуммируем их. Таким образом, мы получим «вес последовательности», только выбираем с наименьшим весом.

Для примера, выберем для анализа следующую последовательность:

for_compare = [‘Permit SUBMITTED by EMPLOYEE’, ‘Permit APPROVED by ADMINISTRATION’, ‘Start trip’, ‘End trip’, ‘Declaration SUBMITTED by EMPLOYEE’, ‘Declaration APPROVED by ADMINISTRATION’, ‘Request Payment’, ‘Payment Handled’]

И рассчитаем лучшую последовательность, по отношению к выбранной:

op = Optimal_Process(ilog) b, s = op.get_faster_similar_sequence(for_compare, best_seq_ind = 0)

В итоге, получим следующую последовательность:

[‘Permit SUBMITTED by EMPLOYEE’, ‘Permit APPROVED by ADMINISTRATION’, ‘Start trip’, ‘End trip’, ‘Permit FINAL_APPROVED by SUPERVISOR’, ‘Declaration SUBMITTED by EMPLOYEE’, ‘Declaration APPROVED by ADMINISTRATION’, ‘Declaration FINAL_APPROVED by SUPERVISOR’, ‘Request Payment’, ‘Payment Handled’]

Как видим, относительно выбранной последовательности у нас добавилось одобрение поездки «Permit FINAL_APPROVED by SUPERVISOR» и одобрение декларации на расходы «Declaration FINAL_APPROVED by SUPERVISOR» руководителем. Что очень похоже на самую популярную последовательность (таблица 3). Разница только в том, что одобрение поездки руководителем осуществляется уже после командировки.

Здесь сразу хочется вернуться к первому фактору, который описали выше. В данном случае время, затраченное на поездку, является случайным фактором, и для полученной последовательности медианное время исполнения события поездки оказалось меньше, чем для самой популярной, по этой причине вес последовательности может быть сильно завышен. Поэтому, если в анализируемом логе присутствуют подобные события, им стоит задавать константное значение, чтобы они не вносили хаос в общую статистику.

Исходя из результатов, можем убедиться, что самая популярная последовательность и есть оптимальный путь процесса. На основе этого можно продолжить дальнейший анализ, фильтровать цепочки событий, которые не входят в оптимальный процесс, и выявлять их причины.

Данная статья не является руководством по исследованию, а лишь одним из примеров, как можно подойти к анализу процесса без использования сложных инструментов. При этом, мы попытались выделить основные проблемы, с которыми можем столкнуться при анализе процессов.

Источник: vc.ru

Работа с отклонениями*

Компетенция: Управление результатом (Сила).
Направление: работа с отклонениями.

*Материалы на основе нашего курса «Школа развития отделов продаж»

3-секундный обзор

Отклонение – несовпадение или отличие желаемого результата от фактического. Отклонением можно назвать абсолютно все что угодно, с одним условием – оно носит негативный характер, окрашено красным цветом «опасности». Восприятие и трактовка конкретного «отклонения» полностью зависит от вас и ваших управленческих навыков. Главное – видеть в отклонениях источник развития вашего отдела, а не исключительно одни только проблемы.

Мера вашей адекватности как руководителя
– частота встречи с неожиданными отклонениями.
3-минутный анализ

Пожалуй, нет ни одного отдела продаж, в котором в каждый конкретный момент времени не было бы отклонений, как расхождения между желаемым состоянием и фактическим. Примеры наиболее часто встречающихся:

Источник: salesrus.ru

Ситуационный контроллинг: работа с отклонениями

17 июля 2013

Ситуационный контроллинг: работа с отклонениями

доцент Московского авиационного института (Государственного технического ун-та), к.э.н

Контроллинг подразделяется на стратегический, оперативный и диспозитивный или ситуационный. Если стратегический контроллинг координирует функции стратегического планирования и контроля, оперативный — обеспечивает менеджеров методической и информационной поддержкой для достижения запланированных целевых показателей, то ситуационный контроллинг обосновывает причины отклонений и помогает менеджменту вырабатывать корректирующие действия.

Суть ситуационного контроллинга определяется фразой «что делать, если дело делается неправильно» и заключается в регулировании исполнения оперативного и стратегического планов. То есть, подготавливает и предоставляет информацию о сомнительном успехе запланированных и выполняемых мероприятий. Но в этом случае контроллинг решает постоянно две задачи — поставляет информацию менеджерам и непосредственно участвует в процессе менеджмента в качестве внутреннего консультанта (советника).

Цель ситуационного контроллинга — обоснование причин отклонений и совместно с менеджментом предприятия выработка корректирующих действий. Но анализ выявленных отклонений не может быть тотальным. Это нецелесообразно, поскольку процесс анализа отклонений может быть трудоемким, длительным по времени и затратным. Поэтому необходимо анализировать только существенные отклонения, критерии по которым устанавливает предприятие самостоятельно.

Таким образом, объектом ситуационного контроллинга являются релевантные отклонения, выданные как внутренними, так и внешними факторами, ставящие под сомнение достижение оперативных и стратегических целей предприятия. В этом и состоит отличие ситуационного контроллинга от стратегического и оперативного.

Факторный анализ

Анализ отклонений — основной инструмент оценки деятельности предприятия. Текущий контроль и анализ отклонений позволяют своевременно перенастроить систему управления: менеджер имеет возможность в любой момент воздействовать на протекающие процессы, не дожидаясь окончания периода, на который были разработаны цели и критерии, отражающие их.

Анализ отклонений и, в первую очередь, экономический анализ — это, прежде всего, факторный анализ Его цель — определение и детальная оценка каждой причины, каждого фактора, которые могут привести к возникновению отклонений.

Так, например, отклонения по затратам на производство продукции являются следствием изменения трех основных факторов: объема производства, цен на ресурсы и норм расхода ресурсов на единицу выпуска, причем обычно все факторы воздействуют одновременно.

Это можно объяснить следующим:

• не выдержаны запланированные объемы производства (вследствие изменения спроса на различные виды продукции или из-за различных трудностей, связанных с ее производством, как следствие – недостаток мощностей, нехватка оборотного капитала и пр.);
• изменились цены на сырье и материалы (в условиях нестабильности рынка чем глубже общеэкономический кризис, тем сложнее прогнозировать цены);
• произошли изменения норм расхода: их уменьшение (завышенные нормы были разработаны ранее для выполнения планов, спущенных «сверху») или увеличение (налицо перерасход материальных ресурсов — необходимо выявить причину и принять меры к ликвидации отклонений).

Для эффективного оперативного управления необходимо:

• выявить причины отклонений (определить, какие отклонения какими факторами вызваны;
• установить ответственность за произошедшее;
• принять решения, позволяющие избежать нежелательных отклонений в будущем).

Для этого на практике используют метод цепных подстановок.

Метод цепных подстановок

Метод цепных подстановок дает следующие формулы отклонений фактических переменных затрат от плановых:

О (объем) = (Qф — Qп) х Нп х Цп,

О (цена) = Оф х (Цф — Цп) х Нп,

О (норма) = Оф х Цф х (Нф — Нп),

где О — отклонение; Q — объем выпуска; Н — норма расхода ресурсов (материалов, энергии и т.п.) на единицу выпуска; Ц — цена единицы ресурсов; ф и п — индексы фактического или планового значений величин.

Подстановка начинается с количественных факторов (объем) и заканчивается качественными (нормы и цены). Поскольку отклонения, вызванные совокупным влиянием факторов, при этом будут отнесены на счет качественных факторов, такой порядок подстановки увеличивает значимость качественных факторов.

Распределение отклонений между факторами можно представить в графическом виде (рис.).

Рис. Распределение отклонений между факторами

На основе расчета по методу цепных подстановок можно выявить виновников отклонений: например, начальник цеха фабрики отвечает за потери, вызванные отклонением фактического расхода ресурсов от нормы, но не несет ответственности за потери, вызванные удорожанием материалов.

Для постоянных затрат рассчитывают отклонение по общей сумме, причем каждый руководитель отвечает за ту часть постоянных расходов, на которую он реально может воздействовать:

Опз = Зф — Зп,

где Зф, Зп — фактические и плановые постоянные затраты.

Отклонения по объему производства можно разбить на две большие группы: отклонения по мощности и по эффективности.

Отклонение по мощности:

Ом = (Сф — Сп) х Фп,

где Сф,п — стоимость (фактическая и плановая) основных фондов (количественный фактор); Ф — фондоотдача (качественный фактор).

Отклонение по фондоотдаче:

О = Сф х (Фф — Фп).

Пример.

Предприятие, специализирующееся на производстве мебели, планировало выпустить и реализовать за месяц 100 шкафов по цене 100 тыс. руб. каждый (табл. 1). При этом, выручка должна была составить 10 млн руб.

Таблица 1. Нормы расхода основных материалов на изготовление одного шкафа и плановые цены на материалы

• плановые переменные затраты составляют 6 800 000 руб. (4 400 000 + 2 400 000);
• постоянные затраты за тот же период планировались на уровне 2 000 000 руб.;
• плановая прибыль — 1 200 000 руб. (10 000 000 — 6 800 000 — 2 000 000).

Фактически предприятие произвело и реализовало 90 шкафов по плановым ценам. Фактическая выручка составила 9 000 000 руб. (90 х 100 000) (табл. 2)

Таблица 2. Фактический расход материалов на производство

• фактические переменные затраты — 6 232 500 руб. (4 252 500 + 1 980 000);
• постоянные затраты за тот же период составили 1 800 000 млн руб.;
• фактическая прибыль равна 967 500 руб. (9 000 000 — 6 232 500 — 1 800 000).

Расчет отклонений

Рассчитаем значения отклонений, вызванных различными факторами.

Отклонения по переменным затратам составили (-567 500 руб.):

• по объему производства (—680 000 руб.):

• пиломатериалы О = (90 — 100) х 0,4 х 110 000 = (—440 000 руб.);
• лаки О = (90 — 100) х 1,2 х 20 000 = (—240 000 Руб.);

• пиломатериалы О = 90 х (105 000 — 110 000)х 0,4 = (—180 000 руб.);
• лаки О = 90 х (22 000 — 20 000) х 1,2 = 216 000 руб.;

• пиломатериалы О = 90 х 105000 (0,45 — 0,4) = 472 500 руб.;
• лаки О = 90 х 22 000 х (1 — 1,2) = (—396 000 руб.)

Отклонение по постоянным затратам (—200 000 руб. = 1 800 000 — 2 000 000)

Отклонение по прибыли (—232 500 руб. = 967 500 — 1 200 000).

Для контроля и анализа отклонений необходимо разработать классификатор (табл. 3) возможных причин и возможных виновников отклонений. Каждому отклонению присваивается пятизначный код; первые три цифры — код ответственного за проставление шифра причины, последние две цифры — код виновника отклонений

Таблица 3. Пример классификатора причин отклонений

Выявленные причины отклонения

Центр ответственности, определяющий причины отклонения

Код центра ответственности

Центр ответственности — виновник отклонения

Код центра ответственности — виновника

Коды отклонений проставляются в дополнительных лимитно-заборных картах. Таким образом, появляется возможность контроля причин отклонений в момент их возникновения.

Задача контроллера — разъяснить менеджеру экономический смысл результатов сравнения плановых и фактических величин и оказать содействие ему в выработке корректирующих действий.

Источник: upr.ru