استراتژیست

هزینه یابی مبتنی بر فعالیت زمان محور

کتاب “هزینه‌یابی مبتنی بر فعالیت زمان‌محور، روشی نوآورانه برای محاسبه هزینه‌ها در سازمان‌ها را معرفی می‌کند که نسبت به روش‌های سنتی دقیق‌تر، ساده‌تر و قابل پیاده‌سازی‌تر است. این کتاب به‌طور خاص به معرفی و تبیین مدل TDABC (Time-Driven Activity-Based Costing) می‌پردازد که توسعه‌یافته‌ی سیستم هزینه‌یابی مبتنی بر فعالیت (ABC) است.

پیش‌زمینه

در دهه‌های گذشته، سیستم هزینه‌یابی مبتنی بر فعالیت (ABC) به عنوان روشی دقیق‌تر نسبت به سیستم‌های سنتی هزینه‌یابی شناخته شد، چرا که تلاش می‌کرد هزینه‌های غیرمستقیم را به دقت بیشتری به فعالیت‌ها و محصولات تخصیص دهد. اما با گذشت زمان، ABC با چالش‌هایی از جمله پیچیدگی در پیاده‌سازی، نیاز به نگهداری مداوم داده‌ها و عدم انعطاف‌پذیری مواجه شد.

در اینجاست که روش TDABC معرفی می‌شود. این روش سعی دارد بر پیچیدگی‌های ABC غلبه کرده و با استفاده از زمان به عنوان متغیر کلیدی، سیستم هزینه‌یابی ساده‌تر، دقیق‌تر و پویاتری ارائه دهد.

مفهوم اصلی TDABC

در TDABC، به جای ردیابی هزینه‌ها بر اساس فعالیت‌های جزئی متعدد، تنها به دو پارامتر کلیدی نیاز است:

  1. نرخ ظرفیت هزینه‌ای برای هر منبع: یعنی هزینه هر دقیقه استفاده از یک منبع مانند نیروی انسانی یا تجهیزات.
  2. زمان مورد نیاز برای انجام هر فعالیت یا فرآیند: یعنی هر وظیفه چقدر زمان می‌برد.

با ضرب این دو مقدار، می‌توان هزینه واقعی هر فعالیت را به‌دقت محاسبه کرد. برای مثال، اگر انجام یک فعالیت ۵ دقیقه زمان ببرد و نرخ هزینه‌ی هر دقیقه ۱۰۰۰ تومان باشد، کل هزینه‌ی آن فعالیت ۵۰۰۰ تومان خواهد بود.

مزایای TDABC

نویسندگان در کتاب به مزایای فراوان این مدل اشاره می‌کنند، از جمله:

  • سادگی در پیاده‌سازی: برخلاف ABC سنتی، نیازی به تعیین و نگهداری چندین عامل تخصیص نیست.
  • انعطاف‌پذیری بالا: می‌توان به‌راحتی سناریوهای مختلف (مثلاً افزایش تقاضا یا کاهش منابع) را مدل‌سازی کرد.
  • قابلیت به‌روزرسانی سریع: با تغییر در زمان‌بندی‌ها یا نرخ‌های هزینه، به‌سادگی می‌توان سیستم را به‌روزرسانی کرد.
  • درک بهتر ظرفیت‌های استفاده‌نشده: با محاسبه زمان‌های واقعی استفاده از منابع، می‌توان ظرفیت‌های بلااستفاده را شناسایی کرد.

کاربردهای واقعی

در کتاب، مثال‌های متعددی از پیاده‌سازی موفق TDABC در شرکت‌های مختلف آورده شده است. برای مثال:

  • یک شرکت خدمات درمانی با استفاده از TDABC موفق شد هزینه‌ی دقیق هر فرآیند پزشکی را محاسبه کند و نقاط اتلاف منابع را کاهش دهد.
  • یک بانک توانست فرآیندهای خدمات‌دهی به مشتریان را ساده‌سازی کرده و هزینه‌های اضافی را حذف کند.
  • در شرکت‌های تولیدی، این مدل کمک کرد تا ظرفیت تولید بهینه‌تر مدیریت شود و تصمیمات مربوط به قیمت‌گذاری دقیق‌تر باشند.

نتیجه‌گیری

کتاب “Time-Driven Activity-Based Costing” نه‌تنها یک مدل هزینه‌یابی نوین را معرفی می‌کند، بلکه راهکارهایی عملی برای پیاده‌سازی آن در سازمان‌های مختلف ارائه می‌دهد. این رویکرد به سازمان‌ها کمک می‌کند تا درک بهتری از منابع، هزینه‌ها و بهره‌وری داشته باشند و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک بهتری انجام دهند.

برای مدیران مالی، تحلیل‌گران کسب‌وکار و مدیران عملیات، مطالعه‌ی این کتاب می‌تواند دیدی متفاوت و کاربردی درباره کنترل هزینه‌ها و بهینه‌سازی فرآیندها ارائه دهد.

Sidebar atefi
دکتر محمدرضا عاطفی

عضو هیئت علمی دانشگاه
رئیس هیئت مدیره گروه ناب
هم بنیان گذار شرکت دانش بنیان
مشاور شرکت ها و سازمان های بزرگ کشور

آنچه می خوانید

Cover compressed 27 300x169
سیستم

آموزش تابع فعال‌سازی در شبکه عصبی؛ معرفی انواع و پیاده‌سازی با پایتون

درآمد: چرا محاسبه جمع وزن‌دار پایان کار نورون نیست؟ در بخش قبلی، ساختار ریاضی و محاسباتی نورون مصنوعی را تا مرحله پیش‌فعال‌سازی توسعه دادیم. اکنون می‌توانیم برای یک نمونه، بردار ورودی را در بردار وزن ضرب کنیم، بایاس را به حاصل بیفزاییم و یک مقدار عددی به دست آوریم. همچنین

توضیحات بیشتر »
Cover compressed 26 300x169
هوش مصنوعی

آموزش جمع وزن‌دار در شبکه عصبی؛ از محاسبه دستی تا پیاده‌سازی برداری و ماتریسی با پایتون

در بخش‌های پیشین، اجزای اصلی نورون مصنوعی را به‌تدریج شناختیم. ابتدا دریافتیم که ورودی‌های نورون باید به‌صورت عددی نمایش داده شوند. سپس بررسی کردیم که وزن‌ها چگونه میزان و جهت تأثیر هر ورودی را تعیین می‌کنند و بایاس چگونه امکان جابه‌جایی مقدار پایه محاسبه و مرز تصمیم را فراهم می‌سازد.

توضیحات بیشتر »
COVER compressed 25 300x169
هوش مصنوعی

بایاس در شبکه عصبی چیست و چگونه رفتار نورون مصنوعی را تغییر می‌دهد؟

1. بایاس: چگونه یک پارامتر ثابت، رفتار نورون مصنوعی را تغییر می‌دهد؟ در بخش قبلی، وزن‌ها را به‌عنوان یکی از اجزای بنیادی نورون مصنوعی بررسی کردیم. آموختیم که هر وزن، میزان و جهت تأثیر ورودی متناظر خود را بر مجموع وزن‌دار تعیین می‌کند. همچنین دریافتیم که وزن‌ها علاوه بر نقش

توضیحات بیشتر »
error: محتوا غیر قابل انتخاب و کپی است.