POROVNÁNÍ KALKULAČNÍCH METOD COSTING A TEORIE ÚZKÝCH MÍST
ACTIVITY
BASED
Anna Reichlová Klíčová slova: activity based costing, teorie omezení, teorie úzkých míst, kalkulace nákladů, optimalizace nákladů, výrobní mix Key words: activity based costing, theory of constraints, optimization of costs, product mix, linear programming Abstrakt V praxi a na univerzitních půdách proběhlo srovnání několika různých kalkulačních metod a vyplynula z nich některá doporučení při volbě nejvhodnější varianty. Ve své práci se věnuji zejména metodám Activity Based Costing (ABC), teorie úzkých míst (Theory of Constraints, TOC) v porovnání s tradičními kalkulacemi. Důležitým zjištěním je, že se metody navzájem nevylučují, naopak při vhodné aplikaci obou druhů najednou dávají optimálnější výsledky a doporučení. Rozhodujícími faktory jsou skutečnosti, zda firma sleduje krátkodobý nebo dlouhodobější cíl, dále pak dispozice a specifičnost zdrojů. Faktor času není ani myšlen ve smyslu reálného času, ale spíše s možností flexibilní dispozice se zdroji, které firma vlastní. Abstract This article provides comparison of two cost calculations approaches. The first one is Theory of Constraints (TOC) and second one Activity Based Costing (ABC). For some time it was believed that these two methods compete with each other but later some studies were conducted to prove that each one is suitable for different situations. There are some recommendations when is one more convenient to use than the other. Sometimes integrated model ABC-TOC can give even more optimal solutions especially in situation of choosing the right product mix or right set of orders.
Úvod Zkušenosti a poznatky z praxe ukázaly, že neexistuje jedno univerzální doporučení při výběru nejvhodnější metody kalkulace nákladů. Jisté je, že původní kalkulace využívající tradiční dělení nákladů na přímé a nepřímé s používání jednotné rozvrhové základny, jsou nevhodné s ohledem na rostoucí variabilitu zboží, distribučních kanálů a změnou poměru mezi variabilními a fixními náklady. V mnoha článcích jsou ABC a TOC popisovány jako oponující si metody, což je logické, vzhledem k níže uvedeným hlavním odlišnostem. Zatímco TOC předpokládá, že jedinými opravdovými variabilními náklady je materiál, ABC naopak přistupuje k téměř všem nákladům jako variabilním. Další odlišností je pohled na firemní zdroje. TOC se soustředí převážně na úzká místa zdrojů a tím se snaží maximalizovat výstup. ABC se úzkými místy nezabývá a předpokládá, že zdroje, které jsou k dispozici, jsou plně využívány, pokud ne tak je nevyužitá kapacita promítnuta do celkových nákladů ve formě nákladů přebytečné kapacity.
881
Rozdílný je také hlavní účel těchto dvou systémů. ABC se snaží veškeré náklady, které přináší fungování zdrojů, co nejpřesněji přiřadit nákladovým objektům. Nehledí na to, zda jsou vyvolány cost driverem, který je zároveň úzkým místem z hlediska TOC. TOC se zaměřuje na kapacitu úzkého místa a jejím řízením optimalizuje produkci. Jejím cílem by mělo být zlepšovat „průchodnost“, tj. kapacitu tohoto místa a tím zvýšit celkovou kapacitu podniku. V článku se věnuji třem pohledům na využití ABC a TOC s ohledem na různá kritéria a cíle.
1. ABC vs. TOC z hlediska specifičnosti nákladů Současná literatura vysvětluje použití TOC a ABC na základě přístupu k dělení variabilních a fixních nákladů. Jelikož ABC považuje většinu nákladů za variabilní a TOC naopak považuje za variabilní složku minimální podíl celkových nákladů, doporučení zní, že TOC je spíše vhodnější pro krátkodobější plánovaní a ABC pro dlouhodobě plánování. Díky tomu by se mohlo zdát, že doporučení pro použití je jednoduché, a že firma by mohla v podstatě provozovat oba systémy najednou. Toto zjednodušené dělení však nevysvětluje, proč se nějaká firma rozhodne používat pouze jeden či druhý nástroj. Řešení, které navrhuje VG Sridharan [1], je princip specifičnosti zdrojů. V prvním případě rozdělíme skutečnosti na 2 možné. Prvním případem je, kdy specificita zdrojů je malá. To znamená, že výrobek A může být vyroben na zařízení typu X, Y, Z nebo lidskou prací. Bez ohledu na způsob výroby předpokládáme, že aktivity potřebné k výrobě jsou zhruba stejné. V tomto případě lze doporučit metodu TOC, jelikož kalkuluje pouze s náklady, které se týkají bezprostředně výroby. Ostatní aktivity a s nimi spojené náklady považuje za neměnné, tudíž k nim při kalkulaci nepřihlíží. TOC při optimalizaci výroby navrhne výhodnější přiřazení jednotlivých výrobků zdrojům tím, že bere v úvahu vytíženost kapacit a soustředí se na odlehčení úzkých míst. TOC lze doporučit pro oba případy, kdy je úzké místo uvnitř podniku nebo se jedná o faktor externí, jako je například poptávka. Opakem prvního případu je situace, kdy některý z výrobků je možné vyrobit pouze za použití specifického zdroje, např. vyškolený pracovník, speciální stroj. Dále také není možné vždy dopředu říci, zda bude výroba trvat pokaždé stejnou dobu. Z pohledu ABC to znamená, že množství aktivit vyvolaných cost drivery může být pokaždé jiné s ohledem na volbu výrobního zařízení. V těchto situacích je zřejmé, že TOC by neobstála. Mohlo by se stát, že nevyškolený pracovník bude obsluhovat stroj dvojnásobnou dobu a ještě hrozí riziko poškození stroje či větší zmetkovitosti. Jelikož TOC pohlíží na většinu nákladů, že jsou fixní, tyto situace, kdy by byla výroba neefektivní, by se do nákladů na výrobek nepromítly. ABC díky sledování celého sledu aktivit, které se na výrobě podílejí, dovede odhalit neefektivní procesy a navrhnou okamžitě nápravná opatření. Pro případy výrobního mixu, který požaduje vysokou specializaci výrobních zdrojů a zároveň existuje uvnitř podniku úzké místo, není jednoznačné kterou z metod použít. ABC nevyhledává úzká místa, neboť předpokládá, že poptávka a nabídka zdrojů se rovnají. TOC umí pracovat s úzkými místy, ale jak jsem již uvedla, není vhodná pro případy výrobního mixu požadujícího vysokou specificitu zdrojů. Nabízí se tedy řešení integrovaného modelu TOC-ABC. Jeden z integrovaných modelů popisuje např. R. Kee [4] nebo R.Cooper [2]. Tuto teorii o rozdělení použitelnosti metod dle specifičnosti zdrojů lze shrnou následující maticí 2x2.
882
Specifičnost zdrojů výrobního mixu je nízká. Specifičnost zdrojů výrobního mixu je vysoká.
Úzké místo uvnitř podniku
Úzké místo mimo podnik
TOC
TOC
TOC-ABC
ABC
2. ABC vs. TOC z hlediska finančního řízení Dalším možné kritérium, zda použít TOC či ABC, se více týká finančního řízení a plnění krátkodobých až střednědobých cílů. S použitím simulačních technik bylo zjištěno, že firma může při použití jedné metody maximalizovat zisk, při druhé metodě zase maximalizovat obrat a při použití obou metod najednou ovšem v předepsaném pořadí může dosáhnout ještě optimálnějšího výsledku. Zde bych ráda prezentovala výsledky studie, která proběhla na University of Emory, na které se podílel jeden ze zakladatelů původní ABC Robin Cooper [2] Jedná se modelovou hypotetickou situaci, kdy firma má zakázky od mnoha odběratelů a může si vybírat, které zrealizuje a které ne. K výpočtu výhodnosti jednotlivých objednávek jsou zapotřebí tyto veličiny. Předpokládáme, že mají ze statistického hlediska normální rozdělení a pro výpočty lze použít střední hodnotu a směrodatnou odchylku, spočtenou z předchozích zkušeností. Celkové variabilní náklady na jednotku Podíl lidské práce na jednotku Náklady na obstarání jedné objednávky Výrobní náklady jedné objednávky Velikost objednávky (číslo, počet) Počet minut na výrobu jednotky v úzkém místě Počet minut pro seřízení stroje na jednu objednávku v úzkém místě Prodejní cena na jednotku
TVC LAB BOE POE OS RM SM SP
Předpokládáme, že vzhledem k odlišnému přístupu TOC a ABC bude soubor vybraných objednávek odlišný dle typu metody z hlediska příjmu, zisku a nákladů. V obou přístupech experiment bere v úvahu kapacitu úzkého místa. Soubor objednávek jako celek je porovnán u obou přístupů z hlediska zisku. Varianta je vyhodnocena jako optimálnější, pokud byl danou metodou vybrán soubor objednávek produkující větší zisk. Aby bylo možné výpočet správně provést, je nutné definovat kapacitu úzkého místa. Pro spočtení je zapotřebí těchto proměnných.
Celkový počet vygenerovaných objednávek N (číslo) Maximální počet kol simulací na jednu objednávku. Pro případ, že je NR (číslo) objednávka příliš velká a musí se rozložit do více simulací. Přibližné procento přijatých objednávek pro jednu simulaci K (procento) Počet proběhlých simulací I (číslo) Kapacita úzkého místa je stejná bez ohledu na zvolenou metodu.
883
BC = K * N * (RMstř.hodn.* OSstř.hodn..+ (NR + SMstř.hodn.)) TOCRANKING = (OS * (SP - TVC) / ((SM * NR) + (RM * OS))) ABCRANKING = ((((SP - (TVC + LAB)) * OS) - (BOE * NR) - (POE))/OS) Soubory objednávek byly seřazeny dle atraktivity z hlediska příjmu a zisku. V případě, že objednávka nemohla být přijata z důvodu dosažení kapacity v úzkém místě, byla vybrána následující varianta dle pořadí výhodnosti. Simulačním softwarem bylo zjištěno, že ve všech případech objednávky vybrané dle ABC generují více zisku než TOC. Dle TOC byly vybrány objednávky, které generují více příjmů avšak za cenu vzrůstajících nákladů a tím pádem nižších zisků. Příčinou rozdílných výsledků je odlišné pojetí operativních nákladů. TOC považuje operativní náklady za fixní složku, zatímco ABC za variabilní složku. Porovnáním simulovaných dat bylo zjištěno, že operativní náklady mají větší variabilitu než příjmy. Díky tomu, že ABC posuzuje objednávky primárně z nákladového hlediska a tyto náklady zahrnují i operativní náklady, firma využívající ABC, bude ziskovější. Naopak TOC s fixním přístupem k operativním nákladům, který může některé firmě vyhovovat, dává výsledky preferované z hlediska příjmů. Nabízí se otázka, jak je možné využít předností obou metod, aby vybraná varianta byla ještě optimálnější. Řešením je integrovaný model. Nejprve je zvolen mezní bod (D) počtu přijatých objednávek. Tento počet je vynásobený kapacitou úzkého místa BC a objednávky jsou podrobeny prvnímu výběru dle výše uvedeného kritéria ABCRANKING. Teprve následně jsou objednávky zredukovány s ohledem na kapacitu úzkého místa a za použití TOCRANKING. R. Cooper uvádí, že takto provedený experiment je závislý na pořadí, tj. že výsledky jsou odlišné, zda je nejprve proveden výběr pomocí ABC + TOC či naopak. Optimálnější varianta je zvolena v případě, kde je nejprve proveden výběr pomocí TOC a následně zredukován pomocí ABC. Toto řešení dává dokonce lepší výsledky z hlediska zisku než při použití samotné metody ABC. Z této studie vyplývá, že firma může používat obě metody, dle toho jaký cíl sleduje. Nelze říci, který přístup je lepší, dají se pouze vyvodit jistá doporučení- Záleží na každé konkrétní firmě a charakteru nákladů, které má.
3. ABC vs. TOC při sestavování výrobního mixu Třetí oblastí, kde se může v pozitivní míře využít zdánlivého konfliktu a protikladu ABC a TOC je sestavování výrobního programu. Za pomoci lineárního programování při výpočtech zahrnující integrovaný model ABC-TOC lze dokázat, že tato situace poskytuje optimálnější výsledky. Je důležité dodat, že se jedná pouze o model, který funguje za určitých předpokladů a je vhodný zejména tam, kde lze veličiny dobře kvantifikovat, jelikož využívá matematické a statistické funkce.[3] Na jedné straně je metoda ABC, která sleduje náklady v jednotlivých úrovních pro každou aktivitu. Na druhé straně je TOC, která dovede vyjádřit veškerá vnitřní omezení např. kapacitu výrobní linky a vnější omezení např. poptávku. Schéma je uvedené v příloze článku. Výsledkem modelu je objektivní funkce lineárního programování, která podlehne minimalizaci nebo maximalizaci. Omezení jsou vyjádřena nerovnicemi. Jejím úkolem může být např. zvolit takový výrobní program, který minimalizuje náklady s přihlédnutím
884
k exitujícím omezením nebo maximalizovat zisk za daných podmínek. Výpočet lze provést buď algebraicky nebo za použití Excelu nebo softwaru Lindo. Experimenty, které proběhly na univerzitě v Kaunasu[3], dokazují, že integrovaný model dovede lépe řídit využívání kapacit a tím pádem dokáže zvolené portfolio generovat větší zisk. Limity tohoto modelu jsou především v nutnosti číselně vyjádřit všechna omezení a také v nutnosti spoléhat na odhady, které se mohou velice často s realitou rozcházet. I kdyby firma používala tento model pouze pro simulace, může ji pomoci při sestavování různých možných scénářů vývoje na trhu i uvnitř podniku.
Závěr Studiem dostupné literatury, výsledků výzkumu a vlastních matematických propočtů lze tvrdit, že metody ABC a TOC by si neměly vzájemně konkurovat. Naopak při vhodné aplikaci obou metod najednou lze za určitých okolností dosáhnout optimálnějších výsledků. Důležitým faktorem při volbě kalkulační metody je také charakter a odvětví podniku, šíře sortimentu a cíle, které podnik sleduje. Obecné doporučení zní, že TOC se snaží optimalizovat výrobní mix tím, že sleduje optimální využití kapacit úzkých míst a soustředí se na krátkodobý prospěch. ABC předpokládá, že zdroje mohou být v průběhu času pružněji řízeny a tím se ABC stává strategickým nástrojem oproti spíše operativnímu TOC. O tom svědčí i studie R. Coopera, kdy ABC vždy preferuje celkový zisk oproti metodě TOC, která se zaměřuje na maximální využití kapacit, aby bylo dosaženo maximálního výkonu i za cenu vyšších nákladů. Jiný pohled dává doporučení na výběr metody s ohledem na specifičnost zdrojů. Při nízké specifičnosti neboli snadné nahraditelnosti je jednodušší použít TOC naopak při vysoké míře specifičnosti je nutno použít ABC model nebo integrovaný model ABC+TOC. Úlohy, kdy je rovněž vhodné použít integrovaný model, jsou manažerská rozhodnutí při volbě výrobního mixu. Dle požadovaného cíle a daných omezení jsou sestaveny rovnice a nerovnice, které lze řešit pomocí metod lineárního programování.
Literatura: [1] SRIDHARAN, V. G., KRISHNAN, R., VERGAUWEN, P., ARTHANARI, T. The TOCABC Choice Debate for Product Mix Decisions: Introducing Asset Specificity as an Alternate Explanation, Journal of Global Business Issues 3. 1 (Spring 2009): 105-110. [2] COOPER, R., BRAY, D. A. AND PARZEN, M. I., Who Wins in a Dynamic World: Theory of Constraints Vs. Activity-Based Costing? (January 2007). North American Assoc. for Computational Social and Organizational Science (NAACSOS) Conference, June 2007. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=962270 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.962270. [3] GRONDSKIS, G., SAPKAUSKIENE, A. Cost accounting information use for product mix design, Economics and Management, 2011, Issue 16. ISSN: 1822-6512. [4] KEE, R. Integrating activity based costing with theory of constraints to enhance production related decision making, Accounting Horizons, V9, str. 48-61. [5] COOPER, R.; SLAGMULDER, R. Integrating Activity Base Costing and the Theory of Constraints, Strategic Finance, 80, 8, únor 1999, str.20.
885
Ing. Anna Reichlová Doktorandka Vysoká škola ekonomická v Praze Fakulta podnikohospodářská nám. W. Churchilla 4, 130 67 Praha 3
[email protected]
886
Příloha - Matematický model pro integrovaný ABC-TOC model1 [3] Předpoklady modelu – rozdělení procesu na jednotlivé aktivity
ABC – matematický m.
TOC – matematický m.
Náklady na jednotku produktu
Formulace omezení
Jednotkové náklady aktivit
Nepř. N na výrobní dávku/jedn.
Omezení na straně poptávky
Nepř. N na produkt/jedn.
Omezení na straně aktivit Celkové náklady na jedn. produktu
Ostatní omezení
Nákladový model
Objektivní funkce
Omezení
Formulace modelu
1
– celkové náklady na produkt j,
- přímé náklady na jednotku produktu j plus podíl nepřímých nákladů
na produkt j, - podíl nepřímých nákladů na jednotku produktu j, - podíl nepř. nákladů na výr. dávku, podíl ostatních nepřímých nákladů spojených s výrobou produktu j, h,g – omezení, q – poptávka po produktu, - vnější omezení na straně popt. minimální resp. maximální možná poptávka.
887
,
