Михаил Щербаченко, ОАО "ВЗТДиН"

В последнее время на многих российских предприятиях все чаще принимается решение о внедрении систем, автоматизирующих процесс бюджетирования. Но, как показывает практика, сроки ввода системы в эксплуатацию нередко затягиваются. Одной из причин этого является большая номенклатура выпускаемой продукции и, как следствие, сложность и трудоемкость ввода нормативно-справочной информации.

Такая проблема встала и на нашем предприятии.

После детального анализа были выявлены узкие участки, на которых наблюдалось отставание по срокам от общего процесса внедрения.

Прежде всего трудности возникли при прогнозировании спроса на готовую продукцию. Для большой номенклатуры (~ 2 тыс. позиций с учетом всех выпускаемых типоразмеров) и чуть меньшего количества покупателей распланировать спрос вручную оказалось достаточно трудоемко. Первоначально в качестве решения проблемы было предложено укрупнить планирование в двух измерениях:

по группам номенклатуры (ассортиментным группам);

по группам клиентов.

Укрупнение плана до ассортиментных групп (болты, гайки, шпильки и т.п.) сократило количество позиций более чем на 2 порядка, а покупатели были разбиты на несколько основных групп (клиенты, работающие по ранее заключенному договору, автопромышленность и т.п.). Так как эта работа была поручена коммерческой службе, номенклатура оказалась представлена в классификации удобной для отдела продаж. Таким образом, распланировать спрос в такой структуре стало менее трудоемко.

Но здесь возникла другая проблема. Для расчета производственной программы по ассортиментным группам необходимо спрогнозировать нормируемые затраты:

нормы расхода основных и вспомогательных материалов;

пооперационные расценки (зарплата основных рабочих);

нормы на энергетические ресурсы;

нормы комплектности.

Нормативно-справочная информация (НСИ) по нормируемым затратам присутствует на предприятии для конкретной номенклатуры по конкретным типоразмерам. Поэтому выигрыш в трудозатратах на ввод планового спроса "компенсировался" трудозатратами получения НСИ по ассортиментным группам. То есть, чтобы просчитать производственную программу на некий "средний болт", нужно получить средние нормы на основные и вспомогательные материалы, средние расценки по операциям и прочие нормируемые затраты, а для этого необходимо, как минимум, определить всю номенклатуру в структуре, предложенной коммерческой службой. Кроме этого любое усреднение ведет к увеличению погрешности в расчетах, причем эта погрешность растет в геометрической прогрессии от количества измерений, претерпевших укрупнение.

После рассмотрения предложенной классификации по потребителям несогласие выразила экономическая служба. Представленное коммерсантами разбиение по группам потребителей затрудняет возможность анализа полученных результатов, соотнесения плановых данных с фактическими.

На основании вышеописанных сложностей решение об укрупнении планирования спроса было признано неприемлемым. Поступило предложение взять за основу прогнозирования спроса отгрузку аналогичных прошлых периодов, откорректировать и дополнить новыми планируемыми к выпуску изделиями. Для этого был проведен целый комплекс работ:

из учетной системы предприятия была извлечена информация об отгрузке второго полугодия 2002 и 2001 годов в натуральных и стоимостных показателях с учетом скидок;

проведен ABC-анализ покупателей, для планирования выбраны покупатели, по которым отгрузка в денежном выражении превысила определенную сумму (пренебрежимо малую), остальные покупатели были отнесены в группу прочих клиентов;

проведен ABC-анализ номенклатуры, для планирования выбрана номенклатура, по которой отгрузка составила не менее 1% от общей отгрузки по полугодию;

для анализа коммерческой службе предоставлена информация по сравнению фактической отгрузки второго полугодия 2001-2002 годов с планируемым спросом на 2003 год. Информация была представлена в удобной для анализа форме с помощью сводных таблиц, графиков и диаграмм в приложении MS Excel;

в приложении MS Access изготовлен инструмент для предварительной пометки и редактирования клиентов и номенклатурных позиций для включения в планируемый спрос.

Таким образом, количество планируемой номенклатуры было уменьшено в три раза, причем погрешность планирования практически не увеличилась. После того, как коммерческая служба скорректировала спрос в натуральном выражении, возник вопрос о ценах отгрузки. Из учетной системы в откорректированный помесячный спрос автоматически были помещены цены из текущего общего прайс-листа. Но так как политика предприятия предусматривает наличие разных скидок для различных клиентов, коммерческая служба подготовила список планируемых скидок от текущих цен по потребителям и информация автоматически была учтена в данных о спросе. Аналогично была внесена информация по отсрочкам платежа по клиентам помесячно.

После проведения этих операций мы получили массив информации в электронном виде, а точнее таблицу на SQL-сервере, следующей структуры:

Автоматизированная система бюджетирования, используемая на предприятии для постановки бюджетного планирования, реализована на основе современной системы управления базами данных и обеспечивает различные средства интеграции с внешними информационными системами предприятия. Подсистема "Синхронизация данных" предназначена для импорта данных из различных внешних источников и приведения их в точное соответствие с данными, содержащимися в таблицах самой системы, при помощи шлюзов - преобразователей данных. Использование шлюзов позволяет произвести закачку и синхронизацию данных бесконечное число раз, при этом удаляя ранее закаченные при помощи шлюза данные, не повреждая данные, занесенные пользователем.

Используя модуль синхронизации данных, информация по запланированному спросу попала в систему бюджетирования и стала доступна для включения в расчет общего бюджета предприятия.

Часть данных по спросу все-таки пришлось занести вручную - данные по новым изделиям. Эта информация заносилась в систему параллельно с тем, как редактировался массив, полученный автоматическим путем.

Ввод нормативно-справочной информации, касающейся выпускаемой номенклатуры, как было сказано выше, также долог и трудоемок. Список из 600 позиций выпускаемых изделий тоже не мал. Вывод напрашивается сам собой - нужна автоматизация ввода, тем более что требуемые данные в том или ином электронном виде, но присутствуют и доступны.

Во-первых, нормы на основной и вспомогательный материал. На предприятии функционирует так называемый технологический модуль - программа, в которой технологическая служба ведет номенклатурный справочник, цеховые маршруты (переходы), описывает маршрутную пооперационную технологию изготовления изделий, а экономическая служба - пооперационные расценки по зарплате основных рабочих. Комплекс имеет двухуровневую архитектуру и реализован на SQL-Server и MS Access. Этот модуль стал современным приемником одного из проектов, выполненных на ЭВМ ЕС 1036 в начале 80-х, по ведению технологической НСИ. Был создан инструмент, который преобразовывает информацию по структуре производства, нормам материалов, пооперационным технологическим маршрутам и расценкам к структуре, приемлемой для ее загрузки в автоматизированную систему бюджетирования и все эти данные автоматически стали доступны для включения в расчет общего бюджета предприятия.

Во-вторых, немаловажный фактор, который необходимо учитывать при расчете производственной программы промышленного предприятия, а значит и общего бюджета предприятия - остатки на складах готовой продукции. На момент расчета бюджета предприятия затоваренность склада представляла довольно внушительную величину. Было предложено несколько методов моделирования растоваривания склада, но после разностороннего анализа было принято решение в качестве прогноза принять постепенное снижение остатков на 2-3% в месяц. По ряду позиций коммерческая служба запланировала более скорые темпы растоваривания. Теперь нужно было перенести полученные прогнозы в электронный вид. Для этого из действующей учетной системы были выбраны остатки на текущий момент, на них была наложена принятая схема растоваривания и, затем, они были выведены на редактирование для коммерсантов. В качестве промежуточного редактирования использовались обычно распространенные и доступные приложения MS Office, в частности MS Excel и MS Access. Далее отредактированные данные по нормам остатков на складах готовой продукции были представлены в форме, приемлемой для ее загрузки в автоматизированную систему бюджетирования.

В-третьих, достаточно объемной задачей стало отражение планируемых цен реализации и индексов их изменения. Так как спрос на продукцию планировался с учетом реализации прошлых периодов, то цены на продукцию явно требовали корректировки. Для этого коммерческой службе было дано задание спрогнозировать отпускные цены. За основу решено было взять текущие цены прайс-листа. В автоматическом режиме с помощью модуля синхронизации данных из учетной системы цены попали в бизнес-прогнозы "Спрос" и "Индексы изменения цен" автоматизированной системы бюджетирования.

Таким образом, основные данные попали в систему бюджетного планирования и стали доступными для расчета. Недостающая информация была введена в систему вручную. Пробный расчет бюджета показал, что входные данные частично некорректны. Например, что по части запланированной номенклатуры отсутствуют нормы на основной материал или вспомогательный материал, по другим позициям не внесены цены, третья часть не определена в структуре производства и т.п. Вывод напрашивался сам собой - необходима система тестов на корректность и полноту входной информации. После анализа сложившейся ситуации было принято решение протестировать входные данные по следующим направлениям:

отсутствие норм по основным и вспомогательным материалам;

отсутствие расценок по операциям по основным рабочим;

отсутствие номенклатуры в структуре производства;

неопределенные отпускные цены;

неопределенные цены на материалы;

неопределенные производственные мощности по номенклатуре.

За основу была взята информация по спросу на готовую продукцию, то есть данные других бизнес-прогнозов тестировались по списку номенклатуры к планируемой реализации. Другими словами, каждый номенклатурный номер, запланированный в бизнес-прогнозе "Спрос" прогонялся через систему тестов, смоделированных с помощью представлений SQL Server. Это беспрепятственно позволила сделать открытая архитектура программного комплекса для расчета бюджета. Представления, показывающие результаты тестов, были визуализированы для пользователя с помощью стандартного инструмента MS Excel - сводных таблиц, и позволили получать в течение работ по составлению бюджета актуальную информацию по отклонениям в корректности НСИ и бизнес-прогнозов. Проведя несколько итераций по тестированию и корректировке входных данных, планово-бюджетная служба приняла решение о том, что отклонения в корректности НСИ пренебрежимо малы. Иначе говоря, входные данные для расчета сводного бюджета предприятия введены полностью.

Расчет был выполнен, но как показала практика, набор отчетных форм, представленных в выбранной системе, недостаточно полно соответствовал специфики нашего предприятия. И эти неудобства были связаны не только с многономенклатурностью производства, но и с другими причинами. Например, производственная программа согласно принятой на предприятии учетной политике, должна была быть обсчитана в средних учетных ценах, а не в отпускных, как предлагается в системе. А представление спроса и отгрузки по клиентам в разрезе укрупненных групп номенклатуры вообще отсутствует.

Как было сказано выше, выбранная система для автоматизации бюджетного процесса имела открытую архитектуру. То есть было представлено полное описание представлений SQL Server, которые могут быть использованы в отчетах различного рода. Например, представление "dbo.отч_ПроизвПрограммаОтходыРазвернутая" показывает отходы по производственной программе в разрезе подразделений, развернутые помесячно, а "dbo.отч_СебестоимостьПроизводственнаяГодАГ" - годовую производственную себестоимость в разрезе ассортиментных групп. Наряду с представлениями, выводящими информацию уже в удобном для пользователя виде, в системе имеются "представления-полуфабрикаты", которые могут быть использованы в качестве самостоятельных "кирпичиков" для составления более сложных и специфических отчетов силами IT-службы предприятия. Таким образом, проблема недостающих и специфических отчетов была решена малыми силами в кратчайшие сроки с использованием стандартных и вновь разработанных представлений данных. Новые отчеты, представляющие рассчитанный сводный бюджет предприятия в удобной для пользователя форме, были визуализированы с помощью сводных таблиц MS Excel.

Вот, вкратце, все проблемы, возникшие при внедрении автоматизированной системы бюджетного планирования на нашем многономенклатурном предприятии, и описания путей их решения.