作业成本法在生产决策模型中的应用与管理

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1、作业成本法在生产决策模型中的应用与管理摘要：传统的成本计算方法没有对企业经营活动中的间接成本做出合理的处理，决策者无法获得准确的产品成本信息，从而容易导致生产决策的偏差，而作业成本法为我们提供了新的解决间接成本分配问题的思路。本文试图对作业成本法与生产决策模型的适应性作出研究，对作业成本决策模型和最优模型进行对比，从而对于该模型的性能做出判断，并找出相关的影响因素。　　关键词：作业成本法生产决策　　　　一、作业成本法的特点　　与其它成本模型一样，作业成本法模型也是一个将输入成本转化成输出成本的过程。区别

2、在于，传统的成本法没有将间接成本纳入到模型的计算过程中去，而作业成本法却没有回避这个问题，它首先对涉及了间接成本的作业活动进行了整理和认定，然后对发生在作业活动中的间接成本做出了分配。　　二、作业成本法在决策过程中的应用　　首先考虑一般的静态决策模型：　　D(x)-C(x)max(I)　　≤K,　　G（x）=0,　　H（K）=0　　这里的决策变量x:={x1,…,,xT}表示我们前面提到的输出量，K:={K1,…,Ks}表示资源。D(x)表示边际效益，C(K)表示资源的消耗量，并且假定它是与K线性无关的

3、。Ax≤K表示的是资源约束。为了用作业成本法模型来近似决策模型，我们需要将(I)中的条件作出适当的放松，大体可以分为两步。　　　Z=dixit-(csKst+c+sk+st+c-sk-stmax　　（5）　　　　xit=ritoit,(6)　　isxit≤Kst，(7)　　Kst＝Kst-1+k+st-k-st，(8)　　k+st≤+sKst-1,(9)　　k-st≤-sKst-1,(10)　　oit-oit-1≤zit,(11)　　Zit≤1,（12）　　zit,oit{0,1}　　该模型中的核心决策

4、变量是oit，表示某时间段内该产品是否在产品组合中，对于模型中的约束，我们有如下解释：式子（6）表示某产品的订单与其生产数量相一致，式子（7）是典型的能力约束，式子（8）表示某时间段内能力的变化情况，式子（9）和（10）则对能力变化的速度做出了限制，式子（11）和（10）保证了产品是在一个连续的时间段内进行生产的，而且某产品只能在产品组合中移除一次。　　下面，我们按照第四章的做法分两步来对能力适应模型进行近似和简化。　　首先对目标函数中的变量进行量化处理，得到：＝(dixit-skst)max（13），

5、其中s=cs+(c+s+c-s)/ls，ls表示能力变化的持续时间，s将能力的变化情况以一定比例折算到当前的能力水平上来，对动态的能力规划过程作了简化处理。　　第二步是放松对于能力规划建设的约束，在式子（I）中我们的处理的是将H(K)=0.去掉；对于该模型，我们去掉约束（9）和（10），也即可以无限制的变化能力，使之不断满足需求，也即isxit=Kst（7’），再与式子xit=ritoit联立，得到新的目标函数，从而得到了如下的作业成本法近似模型：　　　=(di-sis)ritoitmax　　oit-o

6、it-1≤zit（14）　　zit≤1　　再把xit=ritoit和ki=sis代入（14），得到：　　=((di-ki)xit)max，至此，剩下的约束条件还有（11）和（12），而它们都是与i有关的约束条件，所以我们得到了最终的作业成本决策模型，也即：　　(di-ki)xitmaxi　　oit-oit-1≤zit　　zit≤1　　对于以上模型，任何不违反其条件约束的产品，只要di-ki≥0，都应该被纳入到产品组合中来。作业成本法决策模型和最优模型的比较　　对于作业成本模型的赋值分析，我们要对变量进行

7、控制，也尽可能地让模型符合现实情况。我们这里采用10个产品的组合（=10），5个成本中心（=5）,10个时间阶段（=10）。　　而对于其它变量，我们可以让其在如下范围内随机产生：需求周期的长度为5-10时间段；产品需求的最大值为100-800单位；单位边际贡献为5-8货币单位；持续能力成本为能力单元；生产系数为单元/能力单元。　　第一、能力适应速度对于模型的影响。我们首先研究自适应变化速度约束（+s和-s）对于模型效果的影响，这里让c+s=c-s=0，很显然，自适应速度越低，也即+s和-s越小，系统对于

8、解决产品组合问题的能力越差。计算误差的原因在于，我们在用作业成本法来近似生产决策模型的时候，舍弃了一些符合现实情况的约束条件。可以发现，对于较高的自适应速度限制（较高+s或-s），模型得到的最大利润几乎相同，但是对于自适应速度限制较小的时候，作业成本法的计算准确率将会受到较大影响，甚至会导致最大利润为负的情况。　　第二、能力适应成本对于模型的影响。下面我们从另一个角度，也即能力规划的成本（c+s和c-s）这项指标，来研究作业成本模型对于解决