Ja CAPEX un finanšu nodaļas darbojas izolēti, valdei trūkst pamata lēmumu pieņemšanai

Kopsavilkums

Daudzos uzņēmumos informācija, kas nepieciešama labāku investīciju lēmumu pieņemšanai, jau ir pieejama. Problēma ne vienmēr ir datu trūkums. Problēma ir tā, ka šie dati bieži vien atrodas atsevišķi, dažādās izolētās sistēmās.

CAPEX saraksts parāda, kādas investīcijas ir plānotas. Finanšu nodaļai ir pieejami izmaksu, rezultātu un plānošanas dati. Operatīvās nodaļas pārzina savu tirgu, jaudas, sagaidāmo apgrozījumu, peļņas normas, riskus un savstarpējās atkarības.

Taču tikai tad, kad šī informācija tiek apvienota projektu līmenī, rodas stabils pamats atbildei uz jautājumu, kas ir izšķirošs valdei un finanšu direktoram:

Kura no mūsu plānoto ieguldījumu kombinācijām, ņemot vērā pieejamos līdzekļus, nodrošina uzņēmumam vislabāko kopējo rezultātu?

Šajā gadījumā nākotnes vērtībām nav jābūt perfektajām. Paredzamie ieņēmumi, izdevumi, peļņa vai rezultāti var būt plānotie rādītāji, aplēses vai pieņēmumi, kas izriet no vēsturiskajiem vidējiem rādītājiem.

Jo nenoteiktība nav iemesls, lai atteiktos no aprēķiniem. Tā ir iemesls, lai aprēķinātu dažādus pieņēmumus un scenārijus.

Problēma bieži vien nav datu trūkums, bet gan datu silosi

Lielās organizācijās investīciju lēmumi tiek pieņemti, iesaistot daudzas jomas.

Ražošanas nodaļa plāno jaunas iekārtas iegādi. Operāciju nodaļa novērtē jaudas. Pārdošanas un biznesa vienības pārzina paredzamo tirgus attīstību. Finanšu nodaļa izvērtē investīciju apjomu, naudas plūsmu un ietekmi uz rezultātiem. Riska pārvaldības nodaļa novērtē nenoteiktības. Uzņēmuma vadība nosaka stratēģiskās prioritātes.

Katrai jomai pieder daļa no attiecīgās informācijas.

Problēma rodas tad, ja šī informācija netiek apvienota vienotā lēmumu pieņemšanas struktūrā.

Tad gan pastāv kapitālieguldījumu (CAPEX) saraksts, taču atsevišķu projektu ekonomiskā ietekme nav tieši ar to saistīta. Finanšu un plānošanas dati atrodas citās sistēmās, tabulās vai atbildības jomās. Savukārt atkarības starp ieguldījumiem, iespējams

tiek dokumentētas citur.

Dati pastāv – taču lēmuma pieņēmējam nav pārskata par kopainu.

Tā persona, kas atbild par tirgu, bieži vien zina arī labāko plānošanas pieņēmumu

Diskusijās par datu kvalitāti bieži vien tiek novērtēts par zemu viens svarīgs aspekts.

Finanšu un nākotnes plānošanas izstrādātājs vai atbildīgā persona parasti vislabāk pārzina savu jomu, tirgu un ekonomiskās saiknes.

Viņš spēj novērtēt:

Kā varētu attīstīties pārdošanas apjoms? Kādi ieņēmumi ir reāli? Kādas papildu izmaksas rodas? Kādas peļņas normas ir sagaidāmas? Kāda jauda būs nepieciešama? Kura investīcija ietekmē citu investīciju?

Protams, neviens precīzi nezina nākotni.

Taču tas arī nav nepieciešams.

Lai pieņemtu lēmumu par investīcijām, paredzamos ieņēmumus, izdevumus un peļņu var aprēķināt, piemēram, balstoties uz aktuālām prognozēm, biznesa plāniem, pieredzes datiem vai pēdējo gadu vidējiem rādītājiem.

Sākotnēji ir svarīgi, lai būtu saprotams pieņēmums.

Aplēse nav tas pats, kas informācijas trūkums

Uzņēmuma plānošanā bieži tiek mēģināts izveidot šķietami perfektu datu bāzi, pirms tiek veikti aprēķini vai pieņemti lēmumi.

Tomēr, pieņemot lēmumus par nākotni

,

šāda perfekta datu bāze pēc definīcijas nevar pastāvēt.

Neviens precīzi nezina, kāds būs jauna produkta apgrozījums pēc trim gadiem. Neviens nezina visas nākotnes enerģijas cenas, tirgus izmaiņas vai izmaksu attīstību.

Tomēr valdei jau šodien ir jāpieņem lēmums par ieguldījumiem.

Tāpēc jautājums nedrīkst būt:

„Vai šis rādītājs noteikti ir pareizs?”

Bet

gan:

„Kādu pieņēmumu mēs šodien uzskatām par ticamu – un kā mainīsies mūsu lēmums, ja šis pieņēmums izrādīsies nepareizs?”

Tieši šeit plānošana pārtop par īstu lēmumu pieņemšanas inteliģenci.

Valdei jāzina savas kapitālieguldījumu lēmuma ekonomiskās sekas

Piemēram, ja valde pieņem lēmumu par 20 miljonu eiro ieguldījumu, jāzina ne tikai ieguldījuma izmaksas.

Jābūt skaidram arī tam, kāda ekonomiskā ietekme ir saistīta ar šo ieguldījumu.

Piemēram,:

Ieguldījums: 20 miljoni eiro
Sagaidāmie papildu ieņēmumi: 12 miljoni eiro gadā
Sagaidāmās papildu darbības izmaksas: 5 miljoni eiro gadā
Paredzamais ieguldījums peļņā: 7 miljoni eiro gadā
Jaudas palielinājums: 18 %
Atkarība: Ir jāīsteno
arī projekts B Plānošanas periods: 5 gadi

Šie rādītāji var būt iegūti no detalizētiem biznesa plāniem. Tomēr tos var arī atvasināt no prognozēm vai pamatotām pieņēmumiem.

Svarīgi ir, lai investīciju ekonomiskās sekas tiktu iekļautas lēmuma pieņemšanas procesā.

No datu silosiem uz kopīgu lēmumu pieņemšanas struktūru

Tam nav obligāti jāizveido pilnīgi jauna datu vide.

Pirmais solis var būt pārsteidzoši vienkāršs.

Projekta ID veido kopīgo atslēgu.

Ar šo ID tiek saistīti lēmuma pieņemšanai būtiskie parametri:

Projekta

ID + investīcijas + paredzamie ieņēmumi + paredzamie izdevumi + ieguldījums rezultātā + izvade + periods + ierobežojumi + atkarības + panākumu kritēriji

Tādējādi CAPEX un finanšu dati tiek matemātiski savienoti.

No vairākiem savstarpēji nošķirtiem informācijas silosiem veidojas vienota lēmumu pieņemšanas struktūra.

Un tieši šo struktūru pēc tam var optimizēt.

Izšķirošais jautājums nav atsevišķs projekts

Tradicionāli investīcijas bieži tiek aplūkotas atsevišķi:

Vai projekts A ir ekonomiski izdevīgs?
Vai projektam B ir pozitīvs biznesa pamatojums?
Vai projekts C ir stratēģiski nepieciešams?

Taču pat ja uz visiem trim jautājumiem atbilde ir „jā”, tas vēl nenozīmē, ka A + B + C ir labākā kombinācija uzņēmumam.

Ja ir 100 iespējamie CAPEX projekti, teorētiski jau pastāv vairāk nekā

1 267 650 600 228 229 401 496 703 205 376

iespējamie apakškopumi vai projektu kombinācijas.

Tieši tāpēc klasiskā prioritāšu noteikšana lielos portfeļos ne vienmēr ir pietiekama.

Izšķirošais jautājums ir šāds::

Kura kombinācija, ņemot vērā mūsu faktiskos ierobežojumus, nodrošina vislabāko kopējo rezultātu?

StratePlan apvieno datus ar lēmumu

Tieši šeit nāk talkā StratePlan.

Esošie kapitālieguldījumu (CAPEX), finanšu un plānošanas dati tiek pārnesti vienotā matemātiskā lēmumu pieņemšanas struktūrā.

Pēc tam portfelis var tikt kombinatoriski optimizēts, ņemot vērā definētos mērķus un ierobežojumus.

Šeit nav runa par to, lai vadībai atņemtu lēmuma pieņemšanas tiesības.

Mērķis ir vadībai pārredzami parādīt, kādas sekas dažādi lēmumi un pieņēmumi rada visam portfelim.

Tas kļūst īpaši svarīgi, ja mainās apstākļi.

Kas notiks, ja kapitālieguldījumu budžets samazināsies par 15 %?
Kas notiks, ja paredzamais apgrozījums kādā tirgū samazināsies par 20 %?
Kas notiek, ja pieaug izejvielu vai enerģijas izmaksas?
Kas notiek, ja ražošanas iekārta kļūst pieejama divpadsmit mēnešus vēlāk?
Kas notiek, ja prioritāte tiek dota lielākam ražošanas apjomam, nevis maksimālajai ieguldījuma atdevei (ROI)?

Prognozēšana pārvēršas par reāllaika simulāciju valdes sēdē

Tieši šeit mainās arī valdes sēdes loma.

Tā vietā, lai jautājumu no valdes nosūtītu atpakaļ finanšu nodaļai, lai tā veiktu jaunus aprēķinus un pēc dažām dienām saņemtu jaunu prezentāciju, definētos parametrus var mainīt tieši sanāksmes laikā.

Pēc tam StratePlan atkārtoti aprēķina portfeli.

Jauns pieņēmums. Jauns aprēķins. Jauna optimālā kombinācija.

Tādējādi prognozes, scenāriju analīze, portfeļa optimizācija un vadības lēmumi tiek savstarpēji daudz ciešāk saistīti.

Valdība redz ne tikai sagatavoto bāzes scenāriju, bet var salīdzināt arī alternatīvus nākotnes scenārijus.

Tādējādi nenoteiktība pati par sevi kļūst par lēmuma pieņemšanas parametru

Aplēsi par 100 miljoniem eiro gaidāmo ieņēmumu nav jāuzskata par nemainīgu patiesību.

Piemēram, var veikt aprēķinus:

Bāzes scenārijs: 100 miljoni eiro
Konservatīvais scenārijs: 80 miljoni eiro
Pesimistiskais scenārijs: 65 miljoni eiro
Optimistiskais scenārijs: 120 miljoni eiro

Tad rodas daudz svarīgāks secinājums:

Vai šī pati investīciju kombinācija paliek optimāla arī mainītos pieņēmumos?

Ja jā, tas liecina par stabilu lēmumu.

Ja nē, valde uzreiz redz, kurš parametrs izraisa lēmuma maiņu.

Tas ir daudz vērtīgāk nekā mēģinājums attēlot nenoteiktu nākotni ar vienu šķietami precīzu skaitli.

Datiem nav jābūt perfektiem. Tiem ir jābūt piemērotiem lēmumu pieņemšanai.

Mūsdienās uzņēmumiem pieder milzīgi datu apjomi. Tomēr svarīgi investīciju lēmumi bieži vien joprojām tiek pieņemti, balstoties uz savstarpēji nesaistītiem kapitālieguldījumu sarakstiem, finanšu modeļiem, biznesa analīzēm un prezentācijām.

Tāpēc nākamais attīstības solis ne vienmēr ir vēl lielāka datu apjoma radīšana.

Runa ir par to, lai savienotu jau esošo informāciju projektu līmenī un padarītu to matemātiski izmantojamu lēmumu pieņemšanai.

Nozares speciālisti pārzina savu tirgu.

Finanšu speciālisti pārzina skaitļus.

Vadība pārzina stratēģiju.

StratePlan apvieno šo informāciju, veidojot aprēķināmu lēmumu pieņemšanas telpu.

Tie paši projekti. Atšķirīgi pieņēmumi. Atšķirīgas kombinācijas. Labāki lēmumi.

Nojauciet barjeras. Savienojiet skaitļus. Aprēķiniet optimālo risinājumu.