Введение
Подготовка к сделке M&A проводится преимущественно с целью повышения показателя EV. Методика в данной статье разработана для наиболее распространенного метода расчета EV на основе показателя EBITDA. Базовая формула EV:
EV = MC + D - NC,
где MC – капитализация, D – общая сумма долгов компании, включая корпоративные облигации, кредиты, займы и другие финансовые обязательства, NC – сумма денежных средств и эквивалентов денежных средств, минус долги компании.
Формула расчета EV на основе EBITDA:
EV = m × EBITDA,
где m – рыночный мультипликатор для компаний в сходной отрасли или сравнимых компаний.
Формула для расчета EBITDA:
EBITDA = NI + I + T + D + A,
где NI – прибыль компании после вычета всех расходов, включая операционные издержки, проценты по долгу и налоги, I – общая сумма процентов, уплачиваемых по долгу компании, T – сумма налогов, уплачиваемых компанией налоговым органам, D – амортизация, которая учитывает износ долгосрочных активов, А – износ, но применяется к нематериальным активам компании, таким как патенты, лицензии, товарные знаки и др.
Показатель NI является одним из ключевых факторов в EBITDA. Оптимизация процессов призвана снизить операционные издержки. Для проведения оптимизации производственных процессов существует ряд практических методов, например FAST, Value Engineering, АВС (Active Based Costing), ФСА (функционально-стоимостной анализ), научное управление (Scientific Management) Тейлора и другие.
Как правило, на первом этапе мероприятия по снижению издержек включают в себя прямое сокращение статей расходов: расходы на вспомогательный или излишний персонал, маркетинг и рекламу, пересмотр условий контрактов с поставщиками, снижение или полное устранение прочих видов издержек, который можно провести без ущерба для основной деятельности. Однако после исчерпания всех статей прямого сокращения расходов наступает этап глубокой оптимизации основных рабочих процессов. Для решения этой задачи разработан алгоритм оценки снижения издержек в результате оптимизации производственных операций в стоимостном выражении.
Проблема и ее важность
При оптимизации производственных операций существует проблема определения стоимости отдельных подпроцессов. Для оценки стоимости подпроцесса и процесса в целом с учетом его веса для конечной функциональной полезности необходима декомпозиция процесса, сбор статистического массива данных об этапах и способе выполнении процесса и последующая обработка полученных данных для определения стоимости каждого этапа работы.
Важность решения проблемы корректной оценки стоимости процессов и эффекта от оптимизации производственных операций в том, что такое решение позволит точно оценить стоимость различных видов процессов и подпроцессов и даст возможность управления издержками на основе точных данных, в конечном итоге, обеспечит долгосрочное конкурентное преимущество.
Обзор литературы
По теме исследования методов снижения стоимости, операционных издержек и оптимизации операций производственных организаций существует обширная литература.
В статье [1] представлено исследование, в котором метод Value Engineering (VE) был применен в строительной отрасли. Авторы представили результаты кейс-исследования, где VE использовался для снижения издержек и оптимизации процессов в строительстве. Предоставлен обзор метода VE, а также подробно рассмотрен конкретный кейс-исследования, в котором VE был успешно применен на стройплощадке. Это исследование служит практическим примером того, как метод VE может быть эффективно использован в строительной отрасли с целью достижения экономической эффективности и оптимизации процессов. R. Cooper и R. S. Kaplan в [2] представляют метод Activity-Based Costing, обсуждают его значение и возможности для управления издержками и прибылью. Авторы указывают на проблему недостаточной точности традиционных методов учета затрат, основанных на прямых и косвенных затратах. Метод ABC позволяет более точно определять стоимость операций, что предоставляет более точные инструменты для управления бизнесом. Статья [3] исследует стратегии Total Quality в автомобильной индустрии. В статье рассматриваются методы и подходы улучшения надежности автомобилей, практические методики для реализации стратегии Total Quality в производстве автомобилей.
Методу Activity-Based Costing (ABC) также посвящена статья [4], который рассматривается как инструмент контроля и управления затратами в организациях, приводятся примеры применения в реальных ситуациях и обсуждаются преимущества и выгоды его применения, например, более точное определение структуры затрат и принятие более обоснованных решений в управлении затратами.
Статья [5] представляет собой обзор и анализ различных методов и техник анализа производственных процессов, который помогает понять преимущества и ограничения их применения для оптимизации производственных операций. Авторы сделали сравнительный анализ различных методов анализа производственных процессов, таких как Lean Manufacturing, Six Sigma, и т.д., их эффективность, в том числе с точки зрения снижения затрат, и их преимущества и ограничения. Авторы статьи [6] предлагают использовать моделирование для оптимизации производственных процессов и показывают, как симуляция может быть использована для анализа рабочих процессов, поиска и идентификации узких мест и проблем. Работа исследует использование симуляции в производственных процессах и предоставляет примеры того, как это может быть сделано для оптимизации производственной деятельности. Статья [7] является обзором метода ABC как фактора достижения конкурентного преимущества, подчеркивает необходимость более точного анализа затрат для управления компанией.
Классическая работа [8] представляет концепцию BSC (balanced scorecard) сбалансированной системы показателей и показывает её роль в управлении производительностью. Авторы аргументируют, что методика BSC помогает более полноценно оценивать и прогнозировать производительность, а также формировать долгосрочные успешные стратегии. Статья [9] посвящена исследованию метода стоимостного анализа (Value Engineering, VE) и его возможности в снижении затрат в производстве. В статье описываются этапы VE (идентификация функций, оценка стоимости функций, поиск решений, оценка результатов), давая конкретные примеры применения VE и полученные результаты мероприятий по снижению затрат.
Статья [10] посвящена исследованию метода Time-driven Activity-based Costing (TDABC), рассматривает его теоретические основы, примеры практического применения и ограничения метода. Статья также рассматривает проблему точности и эффективности затратного учета, представляя метод TDABC как эволюцию традиционного Activity-based Costing (ABC), которая уделяет особое внимание времени, затраченному на выполнение активностей, при расчете затрат. Статья [11] исследует применение методологии Value Management в Объединенных Арабских Эмиратах, анализируя её эффективность и применимость в данном регионе для оптимизации стоимости и улучшения качества проектов, а также обсуждает конкретные примеры проектов, в которых была применена эта методология, анализируя полученные результаты. Статья [12] также рассматривает применение методологии управления стоимостью (Value Engineering, VE) в строительных проектах, приводит примеры применения VE в конкретных строительных проектах и анализирует достигнутые результаты. Статья [13] исследует метод Activity-Based Costing как метод, который может быть использован для определения эффективности деятельности поставщиков, затрат на каждого из них и описывают процесс оценки их производительности на основе ABC-подхода на примерах. Статья [14] исследует применение метода функционального для улучшения процессов принятия решений в производственных процессах, описывает этапы анализа, а также определение связей между элементами системы. В статье представлены примеры применения функционального анализа в различных отраслях и контекстах, включая производство и управление бизнес-процессами.
Классический труд Taiichi Ohno [15] детальное описание принципов и методов управления в производственной среде и историю создания и эволюции методологии Toyota Production System (TPS), начиная с его создания в Toyota и расширения на мировой рынок. Автор описывает структуру и компоненты TPS, включая методы управления производственными процессами, методы для улучшения производительности и сокращения издержек в производстве и рассказывает о том, как принципы TPS могут быть применены в разных отраслях и сферах деятельности.
Во всех этих источниках исследует различные инструменты и методы, разработанные для решения проблемы управления стоимостью процессов и операционными издержками.
Методика и порядок расчета параметров
Целью методики является систематическое измерение, анализ и оценка стоимости выполнения и результативности оптимизации производственных операций. Методика рассматривает поведение индивида в процессе выполнения операции как дискретный стохастический процесс выбора из ограниченного количества вариантов. Для разработки логико-математической модели достаточно, чтобы объекты исследования демонстрировали повторяемость, периодичность свойств, обладали инвариантными отношениями с закономерным распределением параметров. Специфически системно-структурные свойства объектов не требуются. [20, с. 42-43]. Таким образом, для определения стоимости процесса используется выборка исходных данных, а также логико-математическая модель с алгоритмами расчета и интерпретации полученных результатов.
Каждый процесс рассматривается как совокупность полезных {F1}, вспомогательных {F2} и излишних {F3} функции функций с точки зрения его полезности {Vi}, а функции исследуются с точки зрения их важности для выполнения главной функции F1. Удельная ценность результата {Vi}: полезность результата для индивида. Максимальное и минимальные значения {Vi}: max Vi = 1, min Vi = 0. Расчет критериев эффективности выполнения операций включает 3 этапа.
1. Формирование таблицы функций и действий.
Все возможные действия группируются согласно F-групп, где F1 – главная функция, F2 – вспомогательная функция, F3-излишняя функция, Vi – полезность. Далее формируется список всех действий сотрудника и производится группировка действий по F-группам. Эффективность способа действий {Eij} рассматривается как вероятность того, что некоторый способ действий действия Ci будет продуцировать определенный результат {Oi} в определенном окружении {S}, если данный субъект А выберет именно его [17, с.44]:
Eij = P {Oj | A выбирает Cj в S}
2. Алгоритм расчета параметров.
P (Ci) = Ni / N,
где Ni – количество действий в F-группе, N – общее количество действий.
P (Ei) = P (Ci) * Vi,
где P (Ci) – вероятность выбора действия, Vi – полезность результата.
Критерии эффективности: а) высокоэффективен Ahef: 80 <E <100, b) эффективен Aef: 60 <E <80, с) неэффективен Anef: Е <60. После получения результатов расчета критериев эффективности проводится реорганизация операций таким образом, чтобы устранить полностью операции с критерием Anef. Реорганизацию операций с критериями Ahef и Aef необходимо привести к параметрам: 0,2 < Ahef / Aef < 0,3
3. Расчет эффективности операций после оптимизации:
∆T= Tb – Ta = (∑Tbhef + ∑Tbef + ∑Tbnef) – (∑Tahef + ∑Taef + ∑aTnef),
где Tb – полная стоимость операции до оптимизации, Tbhef – стоимость высокоэффективных подпроцессов, Tbef – стоимость эффективных подпроцессов, Tbnef – стоимость неэффективных подпроцессов, Ta – полная стоимость операции после оптимизации, Tahef – стоимость высокоэффективных подпроцессов, Taef – стоимость эффективных подпроцессов, Tanef – стоимость неэффективных подпроцессов.
4. Оценка влияния на показатель EBITDA:
∆EBITDA = EBITDAb – EBITDAa,
где EBITDAb – показатель до оптимизации, EBITDAa – показатель после оптимизации.
Выводы
Методика позволяет проводить прогноз изменения показателя EBITDA и EV, а также оценку результативности оптимизации производственных операций в стоимостном выражении и определять диапазон снижения издержек. Методику возможно гибко настраивать как для отдельных операций, так и участков, цехов и всей организационной системы.
Методика основана на использовании статистического анализа большой выборки данных о реальном выборе индивидов при выполнении рабочих процессов. Это позволяет выявлять закономерности и неоптимальные паттерны, которые можно устранять и, таким образом, снижать операционные издержки. Интеграция искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения в алгоритм позволяет обрабатывать большие объемы информации и выявлять скрытые связи, что также улучшает точность оценки.
Обсуждение результатов показало, что методика не вызывает споров о результатах, позволяет проводить прогноз стоимостной эффективности оптимизационных и кризисных мероприятий быстро и беспристрастно. Алгоритм применяется при подготовке к привлечению инвестиций или сделкам M&A, а также при проведении антикризисных мероприятий, реструктуризации производственных предприятий, форензик мероприятий.
.png&w=640&q=75)
