Общение Стоимость разработки продуктов и процессов

Лица, принимающие решения зачастую требуют смета расходов на продукты и процессы на самых ранних стадиях развития - когда многие экономически определяющими факторами остаются неопределенными. Определение переменных, что оценки воздействия стоимость, и положить их в данном контексте, приведет к четкую связь и взаимопонимание.

Способность оценить стоимость производства новых продуктов и процессов, главное - начиная с самых ранних стадиях развития проекта. Даже приблизительные оценки могут помочь проектным группам решить, продолжить или отказаться от проекта.

Необходимо подготовить оценки на ранней стадии стоимости требует, чтобы эти оценки сделаны при отсутствии полной информации. Предположения о реакции урожайности, цен на сырье, капитал и т. д., часто должны быть использованы для их выполнения. При таких обстоятельствах, решения, основанные на ранней стадии оценки обязательно уязвимы для каких-либо предположений, которые окажутся недействительными. К сожалению, возможности изменчивости этих предположений зачастую недостаточно поняты и оценены со стороны клиентов и лиц, принимающих решения, которые рассматривают оценки на раннем этапе стоимость.

Вероятность и статистика инструменты могут обеспечить более глубокое понимание воздействия неопределенности на вычислений (1-3). Использование диапазона входных значений, эти инструменты позволяют инженеру собирать и сообщать более значимых результатов, и разместить их в надлежащем контексте. Это более тщательного-связи могут обеспечить более глубокое представление о вероятности достижения желаемой стоимости цели.

Выявление факторов неопределенности

Существуют методы для вычисления стоимости продукта или процесса с использованием ограниченной информации (4). Таблица 1 (справа) списки многих ресурсов, необходимых для ранней стадии смета расходов, а также замечания, касающиеся источники ошибок, влияющих на издержки вычисляются.

Капитальные и эксплуатационные затраты часто подвергаются более тщательной проверке, чем затраты на сырье, поскольку различные затраты влияют на капитальные затраты. Часто базы для капитальных и эксплуатационных затрат (перечни оборудования, трудовых номера и т.д.), особенно хорошими кандидатами для лечения, а переменные, используя методы, описанные в этой статье.

Определите значительные расходы

Чтобы определить, какие затраты оправдывают самые проверки, первый проход расчет стоимости должен быть подготовлен с использованием bestavailable информации. Диаграмма распределения расходов или таблицы могут быть подготовлены и пункты, которые оказывают существенное влияние на общую стоимость могут быть легко идентифицированы. Диаграмма распределения расходов на примере продукта показан на рисунке I (слева).

Любая неопределенность может привести к ошибочным расчетов стоимости. В данном примере случае, изображенном на рисунке I, цены и нормы расхода сырья, заслуживают более тщательного изучения, чем те, сырья B.

Общение чувствительности

Использование электронных таблиц для расчетов стоимости значительно упрощает процесс анализа ключевых ресурсов. Если ограниченным числом входов должен быть изучен, графические презентации являются полезными.

Рисунок 2 участков эффект объема на единицу стоимости продукта специальности пример. График показывает, что как объем уменьшается, увеличивается себестоимость продукции резко. Кроме того, разница в расходах на изменения в объеме от 300 тонн / год 1 50 т / год далеко не столь выраженным, как, что, когда объем изменяется от 50 мл / год до 25 тонн / год. Такое понимание очень полезны в процессе принятия решений, обеспечивая логическим основанием для выбора переменных исследования с использованием статистических методов, описанных здесь.

Специальные продукты являются наиболее уязвимыми к таким последствиям объема (4).

Представление входных изменчивости

Рисунок 2 позволяет изучить влияние объема стоимости. Однако, большинство оценки на ранней стадии стоимость характеризуются несколькими неопределенности. В таких случаях, это может быть полезно сочетать воздействие всех факторов неопределенности и производить распределение расходов прогнозов.

Некоторые входные переменные могут быть поддержаны несколько точек данных (например, выход реакции данные из нескольких опытов), в тех случаях, стоимость оценки должны сначала рассмотреть, какие данные следует включать в вероятностной оценки. Это предполагает определения того, какие данные точки действительно выбросов, а какие нет.

Например, если выход в одном эксперименте было неожиданно низких 20%, но причина этого низкая доходность была определена как отдельный случай, это может быть неразумным, чтобы включить эти данные в момент анализа затрат. И наоборот, если низкие результаты дают от чего-то, что можно было бы ожидать в завод, включение таких данных в силе.

Если большое количество точек данных (например, более 15) не используется, статистические методы следует применять для определения стандартного отклонения - полезный вклад при разработке вероятностей. Этот расчет описан во всех лечения основных статистических данных и доступна в виде функции в коммерческих программах электронных таблиц. Реакция данных на рисунке 3 был введен в коммерческую программное обеспечение для создания нормального распределения приведенных данных.

На данном этапе ключевым ввода данных, часто очень ограничены. Например, оценка может быть получена только одна цитата форумов уникальным сырьем. Если цитировать, как известно, быть надежным, он может быть введен в стоимость модели без изменений. Но если новые поставщики будут определены или если цитатой основан на непредвиденные расходы (например, громкость, чистота и т.д.), имеет смысл рассматривать его в качестве переменной. В последнем случае, разумную оценку стандартного отклонения или иной предсказание распределения данных должны будут подготовить распределения данных о ценах.

Стандартным отклонением 1 0% разумные по цене поддержке одного, последнего предложения. Рисунок 4 показывает нормальное распределение цен можно ожидать на сырье с ценой $ 35.50/kg, если 10% стандартное отклонение предположить.

Это распределение не основано на данных, и это вызывает озабоченность действительными об использовании таких распределений входных создавать несколько сметы расходов. В данном случае, нет никакой поддержки ни за какую цену, за исключением одного цитирует значение S35.50/kg, однако, котировки цен, полученных при eariy этапы жизни проекта могут быть изменения в связи с изменением объема, темпы инфляции, складывающегося понимания поставщика процесса, необходимые для обеспечения материала, чистоты требования, которые становятся более строгими, как процесс развивается, и так далее. Стоимость оценки необходимо использовать некоторые суждения о набор входов, даже если нет идеальной заменой для передачи данных.

Другие дистрибутивы, можно предположить, и часто используются при очень ограниченных данные. Например, треугольные дистрибутив, основанный на одном ценовое предложение на рисунке 5. Это распределение требует значения минимальных и максимальных цен (вероятность цены за эти пределы равны нулю). Вероятность любой ценой между этими крайними значениями, а цена подтверждается данными (например, ценовое предложение, представленное пик) постоянно увеличивается, как и значение подошел.

Использование треугольной распределения разумным, если цена на сырьевые товары ограничена устаревшим цена известно, слишком малы, и цены на некоторые другие материалы, как известно, дороже, чем один рассматривается. Этот тип данных зачастую легко доступны и могут быть объединены с наиболее вероятным значением (котировку цен) в целях создания основы для этого простого распределения.

Рисунок 6 показывает, равномерное распределение! Т требует лишь знания о минимальных и максимальных цен, что не будет превышен. Равномерное распределение может оказаться полезным, когда завод рассматривает капиталовложений, но до сих пор не оценил объем инвестиций ofthat.

Например, если добавить новый процесс в существующий завод в настоящее время рассматривается, новые инвестиции будут минимальными, и прошлый опыт модернизации могут быть использованы для создания минимума. Это можно сравнить с затратами на строительство совершенно нового завода, который будет определять максимальный размер капитала.

Уровень инвестиций между этими двумя крайностями будет неизвестно, и равномерное распределение показывает, что любую сумму между ними равновероятны. В текущем Например, если Есть только две различные варианты инвестиций (например, добавить на выходе из завода и построить совершенно новый завод) без потенциал для инвестиций между этими крайностями, было бы разумно, чтобы просто вычислить себестоимость продукции в два раза, один раз на каждом из экстремальных значений. Если вероятность каких-либо промежуточных значение равно нулю, нет никаких оснований прогнозировать расходы на основе такого значения.

Выбор распределения часто будет субъективным. На практике, желание общаться неопределенность затраты могут быть разумно подается с помощью любого из дистрибутивов обсудили тех пор, пока сообщение является полный и ясный.

Перевод изменчивости в вероятность

Разработка вероятностного распределения расходов на основе изменений, описанных выше, различные наборы входных должен быть выбран. Каждая переменная присваивается значение и стоимость рассчитывается. Последующие выбор для значения каждого неизвестного на основе распределения.

Этот метод может стать утомительным, поскольку из многих возможных комбинаций, так что коммерческое программное обеспечение представляет собой ценный инструмент для такого анализа. Значения выбираются случайным для каждой из переменных изучается, и затрат (или цели) рассчитывается для каждого случая.

Рисунок 7 иллюстрирует результаты 1000 расчетах стоимости в зависимости от стоимости сырья, B, которая указывает на рис 1 имеет незначительное влияние на себестоимость продукции. Треугольное распределение возможных цен для этих расчетов. Так как диапазон возможных цен и влияние этой переменной, как известно, мало, диапазон расходов на рисунке 7, также мала. Цена сырья B был выбран для изменения, чтобы проиллюстрировать свои ограниченные последствия. На практике, переменные, которые не имеют большого влияния на стоимость не требуют такого анализа.

Изменение входного Известно, что большее влияние на общую стоимость дает больший диапазон возможных результатов. На основании рис 1, можно было бы ожидать, что широкий спектр возможных расходов будут соблюдаться, когда капитал и фиксированных затрат различны. Эти расходы обычно зависят от числа единичных операций, необходимых в процессе. Число элементарных операций (или альтернативные измерения процесса сложности) часто предметом неопределенности, когда процесс находится в стадии разработки (4).

В этом примере нормального распределения значений со стандартным отклонением 20% предполагается, так как число элементарных операций может варьироваться от ожидаемого значения случайным образом и на большую величину. Рисунок 8 показывает, что влияние число элементарных операций может привести к себестоимости продукции подойти к $ 100. Если рынок не может поддержать эту цену, число элементарных операций, должны быть более прочное до принятия решения о продолжении проекта можно с полной уверенностью.

Стоимость дистрибутивов на основе изменения более чем один вход являются наиболее полезными для earlystage проектов. На рисунке 9, 3 входа менялись одновременно: цена сырья, число элементарных операций, а объемы производства. (Выбор из этих переменных для генерации распределения расходов была основана на знании их относительно большое влияние.) Распределение цен на сырье, считалось треугольной и ограниченных на $ 28/kg и $ 40 / кг. Число элементарных операций изменялась в соответствии с распределением на рисунке 8. Нормальное распределение с большим стандартным отклонением 25% было использовано для представления объемы производства.

Прогнозы объема необходимых продуктов на рынке может быть весьма умозрительный характер. Кроме того, воздействие этого объема часто очень большие и не могут быть поняты, принимающих решения. Таким образом, включение объемы производства при изучении распределения расходов всегда мудры. Рисунок 9 отражает влияние этих трех переменных на себестоимости продукции.

Базовый случае стоимость рассчитывалась в $ 86/kg. Если только неопределенные входы цена сырья, число элементарных операций, а объемы производства, на рисунке 9 показывает, что себестоимость продукции будет, несомненно, больше, чем о $ 70/kg и менее около $ 120/kg. Если в других неопределенностей входят, диапазон возможных результатов было бы, конечно, шире.

Анализ подобных выделить факторы, которые имеют наибольшее влияние на стоимость, что позволяет проектным группам сосредоточить свои усилия на них, и менеджерам принимать более обоснованные решения.

Другие экономические соображения

Предыдущие замечания касались стоимости производства прогнозов. Тем не менее, неопределенность в отношении других экономических факторов, также широко распространены. Ia многих случаях экономический успех проекта зависит в большей степени на этих условиях, чем на себестоимость, поэтому использование вероятностей, чтобы выразить какой-либо неопределенности разумно.

Таблица 2 приводится частичный перечень дополнительных факторов, которые могут оказать огромное влияние на такие экономические показатели, как чистая приведенная стоимость (NPV). После критических неопределенностей, были выявлены, применение графических и статистических инструментов может обеспечить понимание необходимо для уверенного принятия решений.

В целом

Хотя смета расходов ассигнования в развитии продуктов и процессов, могут быть полезны, неопределенности, связанные с этими оценками должны быть поняты и переданы. Определение предположений, которые имеют наибольшее влияние на стоимость продуктивной первый шаг. В большинстве случаев предположения потребуют подтверждения перед стоимость может быть выражена как одно значение. Выбрав разумный диапазон данных для этих ключевых ресурсов, различных расходов прогнозы с сопутствующими вероятности могут быть получены, который окажется полезным при принятии решений о поддержке проекта внесения изменений.

ЛИТЕРАТУРА

1. Филлипс, CV, "Экономика 'необходимо провести больше исследований," Международный журнал по эпидемиологии, 20 (4), с. 771-776 (2001).

2. Halog А., ААЛ "Оценка отходов газификации технике при данных неопределенности и изменчивости", Девятая ежегодная промышленных отходов технических нормативных конференции, Сан-Антонио, штат Техас, с. 514-525 (2003).

3. Чалыш, HPA и др. "Предварительные технико-экономического анализа крупномасштабных синтез-газа из импортного производства биомассы", пиролиза и газификации биомассы и отходов, Труды совещания экспертов, Страсбург, Франция, с. 403-417 (2003 ).

4. Андерсон, JE, определяя производственные затраты ", Chem, Eng. Прогресс, 105 (1), с. 27-31 (январь 2009).

Джон Андерсон

DOW CHEMICAL Ко

JOHN ANOERSON работ в области исследований и развития Dow Chemical, Core исследований и разработок (1710 Строительство, Midland, М-48674, телефон: (989) 636-8514, факс: (989) 638-6619, E-maii: | eanderson @ Dow . COM; сайте: <a target="_blank" href="http://www.dow.com" rel="nofollow"> www.dow.com </ A>). Сотрудник Dow Chemical за 27 лет, Андерсон провел процесс разработки, производства и технического обслуживания ролей. С 2001 года он состоит в создании стоимости и предоставлять информацию, которая используется для выявления новых продуктов и процессов с максимальной коммерческой обещание. Андерсон получил степень бакалавра в области биологии из Univ. Мичиган-Дирборн в 1979 году, и MS в области химического машиностроения Wayne State Univ. в 1981 году.