價值分析

價值分析

科學的組織管理方法
價值工程是在産品開發設計階段即進行的價值與成本革新活動。價值工程與價值分析兩種活動都是對商品的價值、功能與成本進一步做思考與探索。大的可應用到對一項工程建設,或者一項成套技術項目的分析,小的可以應用于企業生産的每一件産品,每一部件或每一台設備,在原材料采購方面也可應用此法進行分析,具體做法有:工程價值分析、産品價值分析、技術價值分析、設備價值分析、原材料價值分析、工藝價值分析、零件價值分析和工序價值分析等等。
    中文名:價值分析 外文名:Value Analysis 别名:

基本途徑

提高價值的基本途徑

價值分析

(1)提高功能,降低成本,大幅度提高價值。

(2)功能不變,降低成本,提高價值。

(3)功能有所提高,成本不變,提高價值。

(4)功能略有下降,成本大幅度降低,提高價值。

(5)提高功能,适當提高成本,大幅度提高功能,從而提高價值。

開展價值工作的原則

麥爾斯在長期實踐過程中,總結了一套開展價值工作的原則,用于指導價值工程活動的各步驟的工作。這些原則是

(l)分析問題要避免一般化,概念化,要作具體分析。

(2)收集一切可用的成本資料。

(3)使用最好、最可靠的情報。

價值分析

(4)打破現有框框,進行創新和提高。

(5)發揮真正的獨創性。

(6)找出障礙,克服障礙。

(7)充分利用有關專家,擴大專業知識面。

(8)對于重要的公差,要換算成加工費用來認真考慮。

(9)盡量采用專業化工廠的現成産品。

(l0)利用和購買專業化工廠的生産技術

(11)采用專門生産工藝

(l2)盡量采用标準。

(13)以“我是否這樣花自己的錢”作為判斷标準。

這13條原則中,第1條至第5條是屬于思想方法和精神狀态的要求,提出要實事求是,要有創新精神;第6條至第12條是組織方法和技術方法的要求,提出要重專家、重專業化、重标準化;第13條則提出了價值分析的判斷标準。

價值工程的實施程序

價值工程已發展成為一問比較完善的管理技術,在實踐中已形成了一套科學的實施程序。這套實施程序實際上是發現矛盾、分析矛盾和解決矛盾的過程,通常是圍繞以下7個合乎邏輯程序的問題展開的:

(1)這是什麼?

(2)這是幹什麼用的?

(3)它的成本多少?

(4)它的價值多少?

(5)有其他方法能實現這個功能嗎?

(6)新的方案成本多少?功能如何?

(7)新的方案能滿足要求嗎?

順序口答和解決這七個問題的過程,就是價值工程的工作程序和步驟。即:選定對象,收集情報資料,進行功能分析,提出改進方案,分析和評價方案,實施方案,評價活動成果。

價值工程的應用領域

價值工程雖然起源于材料和代用品的研究,但這一原理很快就擴散到各個領域,有廣泛的應用範圍,大體可應用在兩大方面:

一是在工程建設和生産發展方面。大的可應用到對一項工程建設,或者一項成套技術項目的分析,小的可以應用于企業生産的每一件産品,每一部件或每一台設備,在原材料采購方面也可應用此法進行分析,具體做法有:工程價值分析、産品價值分析、技術價值分析、設備價值分析、原材料價值分析、工藝價值分析、零件價值分析和工序價值分析等等。

二是在組織經營管理方面。價值工程不僅是一種提高工程和産品價值政技術方法,而且是一項指導決策,有效管理的科學方法,體現了現代經營的思想。在工程施工和産品生産中的經營管理也可采用這種科學思想和科學技術。例如:對經營品種價值分析、施工方案的價值分析、質量價值分析、産品價值分析、管理方法價值分析、作業組織價值分析等。

在實踐過程中,當我們将價值工程的概念應用于人力資源的領域時,人自然而然地成為價值研究的對象。我們可以将人的功能加以分析,然後與具體工作崗位的要求相對應,應用價值系數評價來确定人員價值和群體價值,然後确定實施方案或者對實際方案進行改進,從而達到提高組織人員績效的目的。

21世紀以來,大數據、雲計算、移動互聯網、人工智能、區塊鍊等數據技術迅猛發展,推動了人類社會從信息時代到數據時代的轉變。在數據時代,數據已經成為企業的核心資産,如何有效發揮數據資産的價值卻面臨不少難題。現有的理論和方法難以甄别海量數據中有價值的數據、難以有效分析與量化數據資産的價值,現行的數據資産交易模式難以保障數據資産價值實現過程的安全。因此,如何衡量數據資産的價值、如何構建安全可靠的數據資産交易環境成為數據資産研究的前沿問題。基于上述認知,本文以數據資産為研究對象,以分析及量化數據資産價值、安全實現數據資産價值為目标。

在明确數據資産的定義,分析數據資産價值的構成及其影響因素的基礎上,提取了數據資産價值的特征維度,設計了數據資産價值分析模型框架;采用深度學習技術,構建了數據資産價值分析模型;基于區塊鍊技術,構建了數據資産交易體系;提出了港口為核心的商務圈的應用場景,探索了數據資産價值分析模型與交易體系在實際場景中的應用方式。首先,本文從數據資産的理論研究出發,在綜述國内外相關理論研究的基礎上,明确了數據資産的定義、來源及分類,論述了數據資産在數據經濟的四個發展階段作為資源、産品、資産、資本的價值體現,指出了量化數據資産價值的難點及現有方法的局限性。

方法

(一)選擇對象

每台設備都由零件組成,在對設備進行設計制造、現代化改裝以及維修時,要對全部零部件作價值分析既無必要,也不經濟。因此,必須采用一種方法找出部分零部件作為價值工程的改進對象,這就是通常采用的ABC分析法。這種方法就是質量管理所說的排列圖法,或叫帕累托法。通過這種方法找出占設備成本80%左右,占零件20%以下的主要零部件作為重點對象。具體做法是:首先作直角坐标圖,縱坐标表示零件成本占設備總成本的百分比,橫坐标表示零件種數,将設備的零件按數量大小從小到大排列在橫坐标上;然後依次以各零件的成本占設備總成本的比重高作矩形圖,再用曲線将算出的零件累計成本百分比連接起來,通過橫坐标的直線,與累計曲線相交。在此交點左邊的零件,就是零件累計成本占總成本80%的主要零件。

(二)收集情報

确定主要零件之後,就可以圍繞這些零件來收集技術經濟情報,情報的内容包括零件的制造成本、加工工藝、材料和工作條件等。

(三)功能分析

當價值工程對象确定後,便着手對圍繞它搜集到的有關情報資料進行功能分析。價值工程的主要工作就是系統地分析産品、産品部件、組件、零件或一項工程以及工程項目的功能,找出提高價值的途徑。

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