Tài liệu Quản lý Chi phí - Kế toán - Tài chính

QUẢN LÝ CHI PHÍ - KẾ TOÁN - TÀI CHÍNH PGS LÊ KIỀU Nội dung của quản lý chi phí bao gồm các lĩnh vực quản lý sau đây: I. QUẢN LÝ CHI PHÍ ĐẦU TƯ XÂY DỰNG CÔNG TRÌNH 1. Nguyên tắc quản lý chi phí đầu tư xây dựng công trình Bảo đảm mục tiêu, hiệu quả dự án đầu tư xây dựng công trình; sự hợp lý của chi phí; Vai trò của Nhà nước, của chủ đầu tư trong quản lý chi phí. 2. Quản lý tổng mức đầu tư Lập tổng mức đầu tư; điều chỉnh tổng mức đầu tư (các trường hợp điều chỉnh, thẩm quyền); các yêu cầu về chi phí quản lý dự án. 3. Quản lý dự toán công trình Yêu cầu về thẩm tra, phê duyệt dự toán; Điều chỉnh dự toán công trình. 4. Quản lý định mức xây dựng Quản lý Nhà nước đối với định mức; Trách nhiệm của chủ đầu tư, nhà thầu khi vận dụng các định mức. 5. Quản lý giá xây dựng công trình Cơ sở xác định giá xây dựng; Yêu cầu trong quản lý giá xây dựng. 6. Quản lý chỉ số giá xây dựng Khái niệm và ý nghĩa của chỉ số giá xây dựng; Quản lý chỉ số giá. 7. Quản lý hợp đồng xây dựng Yêu cầu và nguyên tắc đối với hợp đồng xây dựng; Quản lý hợp đồng xây dựng. 8. Quản lý thanh toán, quyết toán vốn đầu tư Trách nhiệm cơ quan cấp phát, cho vay vốn, chủ đầu tư; Các yêu cầu khi quyết toán hạng mục công trình, công trình, dự án hoàn thành. II. KIỂM SOÁT CHI PHÍ THEO CÁC GIAI ĐOẠN ĐẦU TƯ XÂY DỰNG CÔNG TRÌNH 1. Khái niệm, vai trò của việc kiểm soát chi phí đầu tư xây dựng công trình 1.1. Khái niệm: - Khái niệm chung về kiểm soát chi phí đầu tư xây dựng công trình (sau đây gọi tắt là kiểm soát chi phí), đó là: con người, thông qua phương pháp kiểm soát chi phí thực hiện giám sát sự hình thành chi phí, chi tiêu chi phí trong suốt quá trình đầu tư xây dựng công trình và đưa ra các giải pháp cần thực hiện nhằm bảo đảm chi phí đầu tư xây dựng công trình nằm trong ngân sách đã được chấp thuận (mà bằng việc bảo đảm ngân sách này công trình đạt được các mục tiêu hiệu quả như dự tính). - Kiểm soát chi phí là một quá trình liên tục của chủ đầu tư thực hiện các hành động quản lý nhằm bảo đảm mục tiêu cụ thể là chi phí đầu tư của dự án nằm trong giới hạn tổng mức đầu tư được phê duyệt. 1.2. Vai trò: - Công tác quản lý, kiểm soát chi phí đầu tư xây dựng thực hiện không tốt. - Những áp lực từ quá trình toàn cầu hoá nền kinh tế thế giới và xu thế hội nhập. 2. Mục đích và yêu cầu của việc kiểm soát chi phí - Bảo đảm đúng giá trị cho đồng tiền của chủ đầu tư bỏ ra phù hợp cho mục đích đầu tư xây dựng công trình, cân bằng giữa chất lượng và ngân quỹ đầu tư - Đảm bảo rằng chi phí phân bổ vào các bộ phận phù hợp với yêu cầu của chủ đầu tư và nhà thiết kế. - Giữ cho chi phí nằm trong ngân sách của chủ đầu tư. 3. Điều kiện cần thiết để thực hiện quá trình kiểm soát chi phí - Có cách thức (phương pháp) kiểm soát chi phí phù hợp với đặc điểm, nội dung chi phí theo từng giai đoạn, công việc của quá trình đầu tư xây dựng. - Có công cụ hỗ trợ thích hợp cho việc thực hiện công tác kiểm soát chi phí đầu tư xây dựng công trình. - Có các cá nhân, tổ chức tư vấn có đủ điều kiện năng lực thực hiện việc kiểm soát chi phí. 4. Nội dung kiểm soát chi phí đầu tư xây dựng công trình 4.1. Kiểm soát chi phí trong giai đoạn trước khi thi công xây dựng. 4.1.1. Trong việc xác định tổng mức đầu tư dự án. 4.1.2. Trong việc xác định dự toán, tổng dự toán xây dựng công trình. 4.1.3. Trong việc đấu thầu và lựa chọn nhà thầu. 4.2. Kiểm soát chi phí trong giai đoạn thực hiện xây dựng công trình. 4.2.1. Trong việc thanh toán hợp đồng xây dựng. 4.2.2. Kiểm soát chi phí khi quyết toán vốn đầu tư xây dựng công trình. 5. Tổ chức quản lý việc kiểm soát chi phí đầu tư xây dựng công trình 5.1. Hình thức tổ chức kiểm soát chi phí Tuỳ theo quy mô và tính chất công trình, chủ đầu tư quyết định việc tổ chức kiểm soát chi phí theo một trong các hình thức sau: - Chỉ định cá nhân là người kiểm soát chi phí. Cá nhân này có thể là người thuộc tổ chức của chủ đầu tư hoặc thuê từ các tổ chức tư vấn quản lý chi phí nhưng phải có chứng chỉ Kỹ sư định giá xây dựng. - Chỉ định tổ chức tư vấn quản lý chi phí thưc hiện nhiệm vụ kiểm soát chi phí. Tổ chức tư vấn quản lý chi phí này phải có đủ điều kiện năng lực theo quy định của pháp luật. 5.2. Trách nhiệm của chủ đầu tư đối với việc kiểm soát chi phí Để bảo đảm cho việc kiểm soát chi phí đạt được mục đích cũng như tạo hành lang cho việc xác định trách nhiệm thì quyền và nghĩa vụ của chủ đầu tư cần được xác định cụ thể 5.3. Trách nhiệm của cá nhân, tổ chức tư vấn kiểm soát chi phí Để bảo đảm tính độc lập, khách quan cũng như xác định rõ trách nhiệm của cá nhân, tổ chức tư vấn kiểm soát chi phí thì quyền và nghĩa vụ của cá nhân, tổ chức tư vấn này trong quá trình thực hiện nhiệm vụ kiểm soát chi phí cũng cần được xác định rõ. Xây dựng là một ngành kinh tế có phạm vi công việc rộng lớn mà sản phẩm của nó là các công trình xây dựng thuộc mọi lĩnh vực, ngành nghề của đất nước. Tuy hình dáng, quy mô và chức năng khác nhau nhưng các công trình này đều phải đáp ứng được một yêu cầu chung là chi phí xây dựng của nó cần phải nằm trong ngân sách được dự tính hay nói một cách khác là nằm trong tổng mức đầu tư được phê duyệt. Để đáp ứng được điều này sự cần thiết phải kiểm soát chi phí các dự án đầu tư xây dựng là rất rõ. Rất nhiều các dự án đầu tư xây dựng, đặc biệt là các dự án đầu tư xây dựng công trình sử dụng vốn Nhà nước trong thời gian qua thường phải điều chinh tổng mức đầu tư, chi phí xây dựng vượt ngân sách dự kiến ban đầu trong thời gian qua ở nước ta có nguyên nhân từ việc kiểm soát chi phí kém hiệu quả. Đã đến lúc phải thực hiện việc kiểm soát chi phí các dự án đầu tư xây dựng với mục tiêu rõ ràng là bảo đảm chi phí dự án không vượt ngân sách dự kiến (quyết toán không vượt tổng mức đầu tư phê duyệt ban đầu) với người thực hiện nhiệm vụ này là các cá nhân, tổ chức tư vấn có đủ điều kiện năng lực, chuyên nghiệp và hội nhập với thông lệ quốc tế. Các tài liệu về quản lý dự án mới của Hoa Kỳ đề xuất vấn đề Earned Values Analysis để theo dõi khối lượng đã hoàn thành, dự báo cho nhà thầu và chủ đầu tư về tổng mức đã thực hiện cập nhật và còn tiếp tục để chủ động trong quản lý chi phí đầu tư cho dự án. III. CÔNG TÁC KẾ TOÁN TRONG CÔNG TRƯỜNG XÂY DỰNG Bộ phận tài chính - kế toán trong bộ máy quản lý doanh nghiệp tại công trường xây dựng giúp cho người chỉ huy công trường theo dõi chặt chẽ đồng vốn được thu hồi, chi trả ra sao. Sự ghi chép tài chính trên công trường nhằm bảo đảm tính chính xác thu chi , các hoạt động liên quan đến tài sản, đến đồng tiền của doanh nghiệp trên địa bàn hoạt động sản xuất thực tiễn. Bộ phận tài chính - kế toán cần ghi chép đúng bài bản, kịp thời, trung thực số liệu nhằm tham mưu có hiệu quả cho người chỉ huy công trường để có những quyết định chính xác các hoạt động kinh doanh, kinh tế của mình trong các sản xuất. Người chỉ huy công trường không thể coi nhẹ công tác tài chính - kế toán trong các hoạt động sản xuất kinh doanh trên công trường. Nội dung theo dõi tình hình tài chính - kế toán của doangh nghiệp trên công trường nhằm hai mục tiêu: * Ghi chép đầy đủ, có nghiệp vụ, theo dõi mọi hoạt động sản xuất kinh doanh trên công trường. * Qua số liệu ghi chép, phân tích được những ưu , nhược của hoạt động sản xuất, kinh doanh trên công trường, giúp chỉ huy trưởng công trường có những quyết định đúng đắn trong các hoạt động sản xuất kinh doanh của đơn vị. Các con số là ngôn ngữ cơ bản của kinh doanh có tải trên báo cáo thu nhập là một con sổ. Hiệu quà của dây chuyền sản xuất được biểu thị dưới dạng con sói các con số có thể được hoàn thiện thông qua phần tích thống kê và tiếp đó chúng lại có thể có tác động mạnh mẽ tới lỗ lãi. Kế hoạch kinh doanh được biểu thị một cách cụ thế như những con số trong ngân quỹ hoạt động, những con số mà phần lớn có thế bắt nguồn từ các kết quả thống kê thu nhập và chi phí. Những quyết định đầu tư vào các tài sản, có thế đẩy nhanh sự tăng trưởng kinh doanh. thường dựa trên những con số phản ảnh những khoản lợi nhuận và sự rủi ro có thế có của một phương thức sử dụng có thể lựa chọn đối với các nguồn quỹ đầu tư. Sự thành công hay thất bại của công việc kinh doanh hoặc của bất kỳ một bộ phận nào của nó thường quy về những con số. Trong khi không cần thiết phải học hỏi những vấn đề phức tạp của thống kê và toàn ứng dụng nhằm kiểm soát và hoàn thiện các con số, các nhà điều hành và các nhà quản lý về căn bản càn hiểu rằng có nhiều vấn đề trong thế giới, thực có thể giải quyết được nhờ các công cụ làm việc trên các con số, các công cụ của các phương pháp định lượng. Sự hiểu biết như vậy tạo cho nhà quản lý khả năng đưa ra những quyết định tốt nhất có thể trong việc lựa chọn phương pháp nào và mong đợi gì từ các chương trình máy tính và các chuyên gia mà họ thực hiện những tính toán chi tiết để giải quyết vấn đề. Sự hiểu biết này chắc chắn sẽ cải tiến được công cuộc kinh doanh và làm cho nhà quản lý thành đạt hơn. Chương này cung cấp một cách nhìn tổng quan vê các còng cụ và các loại vấn đề mà các công cụ đó giúp cho các nhà quần lý giải quyết. Năm phần là ước lượng thống kê và kiếm tra chất lượng, phàn tích hồi qui là công cụ để giải thích các liên kết thống kê, dự báo thống kê: phàn tích quyết định, và vặn trù học - se dùng một công ty giả định để minh họa xem mỗi công cụ có thể cải thiện lỗ lãi như thế nào. IV. ƯỚC LƯỢNG THỐNG KÊ VÀ KIỂM TRA CHẤT LƯỢNG Rõ ràng rằng chất lượng là then chốt cho sự tăng trưởng nguồn thu láu dài. Cách kiểm định - theo thời gian để kiểm tra chất lương sán phẩm là cách kiềm soát khi sản phẩm hình thành thông qua dây chuyền sản xuất, theo dõi tỷ lệ các sản phẩm hỏng xuất hiện. Việc kiểm tra chất lượng dịch vụ đạt được bằng cách phỏng vấn cách phỏng vấn các khách hàng về dịch vụ mà họ đã nhận, ghi nhận xem những ai không được thỏa mãn và lý do tại sao. Tuy nhiên, việc đo lường chất lượng là không đủ. Việc kiểm tra chất lượng sản xuất trong một nhà máy chế tạo – công nghiệp hoặc chất lượng phục vụ khách hàng, bằng cách kiểm tra và đo lường các sản phẩm hoặc sự thỏa mãn Nếu chất lượng bắt đầu bảng vi ộc cam kết vái chất lượng cao, thông qua việc huấn luyện các nhân viên sản xuất và phục vụ, và sự bảo trì thiết bị. Nếu chất lượng bắt đầu bằng việc cam kết với chất lượng cao, thì nó sẽ kết thúc với cái gì đó nhiều hơn sự tầm thường – đó là công việc đo lường. Và công việc đo lường thường đòi hỏi phải lấy mẫu. Khi các sản phẩm hư hỏng có khả năng gây ra tổn thất lớn cho những người tiêu dùng, như trong trường hợp của những chiếc phanh ô tô bị hỏng, thì mọi sản phẩm cần phải được kiểm tra một cách cẩn thận. Tuy nhiên, phần lớn các sản phẩm và các dịch vụ không cần phải lấy mẫu 100% để đảm bảo chất lượng được kiểm tra một cách hoàn toàn chính xác. Bản thân việc kiểm nghiệm có thể phá hủy sản phẩm, như trong trường hợp các loại thực phẩm, các sản phẩm sử dụng một lần, và các chất nổ: việc lấy mẫu 100% sẽ không còn lại sản phẩm nào cho người tiêu dùng nữa. Rõ ràng đối với mọi công ty, vấn đề là: Làm thế nào chúng ta có thể cực tiểu hóa được tổng tổn thất do các sản phẩm và dịch vụ có chất lượng kém, khi xét cả tổn thất do chất lượng kém lẫn chi phí của chương trình kiểm tra chất lượng. Trong thời đại cạnh tranh căng thẳng toàn cầu về chất lượng sản phẩm và dịch vụ, đây không phải là vấn đề nghiên cứu hàn lâm. Đây là vấn đề quan trọng đặc biệt cho công ty đang được lấy làm ví dụ của chúng ta, công ty Power Tools, Inc. Bạn được chi định quản lý công ty đó trong quá trình diễn ra ở chương này. Power Tools chiếm ưu thế trong ngành vào những năm 1950 và 1960, nhưng đã mất dần hoạt động kinh doanh trước những nhà cạnh tanh ở châu Á và châu Âu kể từ sau đó. Những người phụ trách marketing của bạn tin rằng nguyên nhân chính là: chất lượng sản phẩm của những người cạnh tranh nước ngoài đã trội hơn so với các sản phẩm của bạn, và các khách hàng biết rõ điều đó. Phó chủ tịch phụ trách marketing ủng hộ ý kiến này với 3 sự kiện hùng hồn; 3% số cưa xích và 2% số khoan điện của Power Tools đã bị trả lại trong vòng dưới thời hạn bảo hành 1 năm, trong khi tỷ lệ trả lại đối với người cạnh tranh hàng đầu của bạn chỉ chiếm 1% đối với trong 2 loại sản phẩm. Để khắc phục tình hình này, các kỹ sư của bạn đã tháo và xem xét cẩn thận một chiếc cưa xích của hãng cạnh tranh, với mục đích tìm hiểm và sửa chữa nguyên nhân chủ yếu trong những yêu cầu bảo hành của bạn, đó là: bộ bánh răng trung tâm. Thiết kể cơ bản của bộ bánh răng của hãng cạnh tranh cũng giống như của bạn; sự tìm hiểu trên cho thấy có thể nguyên nhân chính của vấn đề là do tư dao động quá mức trong các kích thước của các bánh răng trong sản phẩm của bạn (về độ dài, đường kính ngoài, độ cao của răng, độ rộng của răng, v.v...). Dễ xác nhận sự nghi ngờ này, bạn đã ngân hàng sánh sự biến thiên của một mẩu gồm 20 bánh răng của họ với 20 cái của bạn. Bàng 3.1 cho thấy số đo đường kính ngoài của bánh răng lớn nhất trong mẫu. Sự thân thiện của bánh răng có thế đã được theo một số cách. Cách đo . đơn giản nhất là độ rộng, tức là sự cách biệt giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhát trong phân bố. Đối với công ty Power Tools, độ rộng là 0,007 (1,158 -l,151) còn đối với hãng X thì độ rộng là 0,006 )0,976 – 0,970). Hai con số này dường như khá gần nhau, nhưng bánh răng của Power Tools bất đầu với cỡ hơi lớn hơn một chút, và độ rộng không đều. Điều quan trọng han là, độ rộng là một số do hạn chế trong đó nó chỉ liên quan tới hai giá trị được tách ra khói toàn bộ sự phân bố, trong trường hợp này là sự bỏ qua sự biến thiên của 18 bánh răng còn lại trong một mẫu. Những số do khác về độ biên thiên (hoặc độ phản tán) có sử dụng tới cả 20 giá trị quan sát khi xem xét. Có 3 số đó dược sử dụng rộng rãi theo cách vừa nói là độ lệch chuẩn, phương sai, và hệ số biến thiên. Độ lệch chuẩn thường hay được dùng trong các vấn đề kiểm tra chất lượng; phương sai, là bình phương của độ lệch chuẩn thường được dùng rộng rãi hơn trong việc thẩm tra các nguyên nhân của độ biến thiên; còn hệ số biến thiên được dùng đê chuẩn hóa độ biến thiên theo giá trị trung bình của phân bố. Các công thức để tính toán các đại lượng thống kê này và các giá trị của chúng cho ví dụ đang xét, được nêu trong bảng 3.2 Bảng 3.1. Phân bố của các đường kính bánh răng của công ty Power và hãng cạnh tranh Power Power Hãng X Tools Tools Hãng X 1 1,155 0,976 11 1,153 0,973 2 1,157 0,972 12 1,156 0,973 3 1,151 0,974 13 1,156 0,974 4 1,153 0,974 14 1,157 0,972 5 1,158 0,970 15 1,157 0,973 6 1,154 0,974 16 1,152 0,975 7 1,157 0,973 17 1,155 0,972 8 1,151 0,974 18 1,152 0,972 9 1,158 0,972 19 1,158 0,974 10 1,151 0,971 20 1,153 0,973 Toàn bộ các số đo độ biến thiên, khác với số đo độ rộng, cho thấy đường kính bánh răng của Power Tools thay đổi nhiều hơn đáng kể so với các hãng cạnh tranh. Độ lệch chuẩn, khi tính theo mẫu, lớn hơn trên 3 lần; và hệ số biến thiên của mẫu lớn hơn 53%. Xác suất để cho những bánh răng của hãng cạnh tranh biến thông giống như của Power Tools - tức là có thể coi những khác biệt quan sát chỉ là do tính ngẫu nhiên đối với các mẫu cỡ 20 – trên thực tế rõ ràng là bằng 0. Bảng 3.2. Các thống kê mô tả cơ bản và các giá trị của chúng đối với Power Tools và hãng X Đại lượng thống kê Định nghĩa Power Tools Hãng X Tổng y 23094 19461 n Số quan sát 20 20 Mode Giá trị phổ biến nhất 1,157 0,974 Trung vị 1,555 0,97305 Các số đo cơ bản Các số đo xu thế tập trung y y n Các số đo độ phân tán Độ rộng Độ lệch chuẩn Phương sai Hệ số biến thiên Cực đại - Cực tiểu s s 2 y 2 n y  ( y) 2 2 n .( y ) 2 1,15470 0,006 0,007 0,001359 0,002472 0,0000018 0,0000061 0,001397 0,002141 s y Trong bảng 3.2, cũng cần chú ý tới 3 số đo xu thế tập trung hoặc giá trị “bình quân” của phân phối: mode, trung vị, và giá trị trung bình. Mode là giá trị quan sát được, phổ biến nhất trong phân bổ; Trung vị là giá trị ở giữa khi cá quan sát được sắp xếp theo thứ tự; Còn giá trị trung bình là tổng của các giá trị chia cho số lượng các giá trị. (Có lẽ tốt nhất là nên tránh dùng thuật ngữ bình quân (average) do nó không rõ ràng; đôi khi nó bao hàm một số đo xu thế tập trung nào đó, và đôi khi nó có nghĩa là giá trị trung bình nói riêng). Giá trị trung bình nói chung là số đo được ưu tiên dùng tới trong xu thế tập trung, mặc dù đồi với phần lớp các áp dụng việc xem xét cả ba đại lượng nói trên không có gì không tốt. Tuy nhiên sự quan tâm hàng đầu của bạn dựa trên sự phân tích các con số trong bàng 3.2, là sự phân tán chung quanh giá trị trung bình. Để cải thiện chất lượng sản phẩm của bạn, bạn mua các bánh răng từ một hãng mới với những thông số tin cậy hơn, hiện đại hoá dây chuyền sản xuất, và đào tạo lại các tổ sản xuất của bạn: Bây giờ bạn muốn thiết lập một hệ thống kiểm tra chất lượng nhầm tăng cường khả năng của bạn trong việc phát hiện ra hoạt động với độ lắc xung quanh 0,06 milimét, với độ lệch chuẩn là 0,01 milimét. Do sự kiểm định này là cần nhiều lao động hơn so với các phép kiếm định khác, và là một trong số ít cách mà bạn không kiểm định toàn bộ - tức là chi kiếm dinh theo mẫu ngẫu nhiên gồm ô đơn vị trong vòng 2 giờ một lần, do một chuyên gia kiểm tra chất lượng đề xuất cho bạn, nhằm cân đối hợp lý giữa tổn thất do sai lầm ngẫu nhiên với những mẫu nhỏ, và chi phỉ cho việc lấy mẫu. Bất kỳ một cưa xích nào có độ lắc vượt quá 0,10 milimét sẽ bị tháo ra, điều chỉnh, và kiểm định lại. Bất kỳ một mẫu gồm 5 chiếc cưa nào vượt quá tiêu chuẩn 0,06 của dây chuyền sản xuất nhiều hơn hai lần độ lệch chuẩn (đây là giới hạn được chọn tùy ý dẫn tới việc loại bỏ không quá 5% của toàn bộ mẫu) sẽ đòi hỏi phải có sự điều chỉnh quá trình sản xuất và sẽ làm chậm trễ việc sản xuất trong khoảng 1 giờ đồng hồ. Độ lệch chuẩn đối với phân bố của các giá trị trung bình cho các mẫu cỡ n được cho bởi công thức sn s / n . Do độ lệch chuẩn đối với một sản phẩm đơn lẻ là 0,01 đối với mẫu gồm 5 sản phẩm của chúng ta, cho nên mức vượt quá tiêu chuẩn 0,06 của dây chuyền sản xuất hơn hai lần độ lệch tiêu chuẩn sẽ cho ta một phạm vi giới hạn của các sản phẩm chấp nhận đượclà 0,06 không(2) x [0,01/5]. Hay 0,0689. Kết quả này có thể được trình bày trên một biểu đồ kiểm tra chất lượng, một công cụ hữu ích để kiểm soát chất lượng sản phẩm bằng cách vẽ đồ thị các kết quả của các mẫu sản phẩm theo định kỳ. Nếu dây chuyền sản xuất chạy từ 8h00 buổi sáng tới 6h00 buổi chiều, và cứ định kỳ 2 giờ một lần có 5 đơn vị sản phẩm được lấy mẫu, thì biểu đồ kiểm tra chất lượng của Power Tools, Inc, trong một tuần lễ sẽ có dạng như hình 3.1 Hình 3.1. Biểu đồ kiểm tra chất lượng Tiêu chuẩn chất lượng bằng 0,060 được biểu thị bằng đường nằm ngang ở chính giữa biểu đồ, còn các đường ở phía trên và phía dưới biểu thị những biến thiên theo 2 lần độ lệch chuẩn từ mức đó theo hai phía. Trong nhiều quá trình sản xuất, các linh kiện bị loại bỏ nếu chúng rơi ra ngoài của một trong hai phía giới hạn theo 2 lần độ lệch chuẩn, do tính thống nhất về kích thước chi tiết thường là mục tiêu chính; trong trường hợp này, chúng ta chỉ quan tâm tới việc xét xem độ lắc có vượt quá giới hạn trên tại mức 0,0689 milimét không mà thôi. Mẫu như vậy sẽ vượt quá giới hạn đang xét như thế nào? Chúng ta hãy nêu lại câu hỏi này trong những điều kiện cụ thể hơn, để có thể đi đến lời giải đáp rõ ràng hơn: Nếu chúng ta lấy các mẫu lập, gồm 5 sản phẩm cho mỗi mẫu, và đo độ lắc trung bình cho mỗi mẫu, thì phân bố của các giá trị trung bình đó sẽ như thế nào, và bộ phận nào của phân bố sẽ có giá trị trung bình vượt quá 0,0689? Trước hết phân bố sẽ có tác dụng như thế nào? Theo mệnh đề cơ bản gọi là định lý giới hạn trung tâm, thì phân bố theo các mẫu lập sẽ có dạng giống như phân bố chuẩn quen biết có dạng hình chuông (1)1 , không cần biết hình dạng của phân bố các sản phẩm được chọn từng cái một (mà trong trường hợp này chúng cũng có dạng chuẩn). Phân bố đối với ví dụ này có trung bình 0,0600; độ lệch chuẩn cho phân bố chung là 0,010; và n= 5; được cho trên hình 3.2. Hình 3.2. Phân bố của các giá trị trung bình theo các mẫu lặp (y = 0,060; s = 0,01; n = 5) Xác suất để mẫu sẽ vượt giới hạn 0,06894 là phần diện tích giới hạn bởi đường cong được gạch chéo. Để tìm diện tích này, chúng ta có thể dùng các sách có các bảng thống kê chuẩn, hoặc dùng chương trình máy tính cho phép tính các diện tích nằm dưới đường cong chuẩn cụ thể - mà một trong số đó là dạng chuẩn hóa với trung bình = 0 và độ lệch chuẩn = 1. Việc làm đó cho ta thông tin sau: 15,87% của đường cong vượt hơn (hoặc ở dưới) giá trị trung bình một lần độ lệch chuẩn, trong trường hợp này là vượt trên giá trị 0,06447; và 2,28% vượt hơn 2% của toàn bộ các mẫu gồm 5 của xích có độ lắc trung bình vượt quá 0,06894. Chúng ta có nên cho rằng những biểu hiện như vậy chính là do sự may rủi, hoặc sai lầm ngẫu nhiê, mà không cần phải chấn chỉnh quá trình sản xuất hay không? Tuyệt đối không. Khi quá trình sản xuất đang hoạt động một cách đúng đắn, nó sẽ sản xuất ra các mẫu với các giá trị chỉ vượt quá giới hạn chấp nhận được ở mức trên 2%, nhưng quá trình sản xuất không phải bao giờ cũng hoạt động theo chuẩn mức như 1 (1) Đối với bạn đọc có kiến thức cơ bản về toán học hoặc kỹ nghệ thì phân bố chuẩn được xác định bởi biểu thức: 1  .( y. y ) 2 / 2 s 2 2 y sy 2 trong đó  = 3.14159 và e 2.71828 vậy! Một vài sai lầm và không ngẫu nhiên. Cảm giác chung khi nhìn vào các số liệu trong hình 3.1. cho thấy rằng quá trình sản xuất của ngày thứ sáu có sự hoạt động ở trên mức chuẩn 0,060 cả ngày, và rất có thể là một sự tiếp tục của xu thế đã bắt đầu từ ngày hôm trước, chứ không phải chỉ vừa là sự rủi ro trong khoảng từ 2h00 đến 4h00. Năm mẫu liên tiếp vượt ra ngoài tiêu chuẩn trong suốt cả ngày gợi ý rằng còn có một điều gì đó có thể tiếp diễn. Những mẫu như vậy thường có thể gây ra bởi các yếu tố mà người ta biết rõ trên dây chuyền sản xuất, đó là: sức ép quá mức để đáp ứng lịch trình sản xuất gia tăng vào cuối tuần, những công nhân chủ chốt nghỉ ốm, những bữa trưa chè chén say sưa, và vân vân. Mặc cho những nguyên nhân căn bản, các đại lượng thống kê mô tả đơn giản, khi được tổ chức một cách đúng đắn, cũng có thể trở thành những công cụ có hiệu để phát hiện ra những kiểu mẫu, mà khi biết được, sẽ cung cấp cho ta một cơ sở để hành động. V. PHÂN TÍCH HỒI QUY LÀ MỘT CÔNG CỤ ĐỂ GIẢI THÍCH CÁC KẾT QUẢ LIÊN KẾT Các số liệu được ve thành biểu đồ trên hình 3. 1 vạch ra một vài dự biến thiên ngẫu nhiên và khả năng của sự ảnh hưởng không ngàu nhiên của ngày "Thứ sáu", nhưng việc xem lét chặt chẽ hơn cho thấy rằng: Chu kỳ hàng ngày cũng rất rõ rệt. Các sản phẩm giữa ngày có xu thế tốt hơn so vái những sàn phẩm được tạo ra vào đầu ngày cũng như vào cuối ngày. Nhưng ban mới chỉ đang quan sát các số liệu của một tuần lễ. Bằng cách tìm kiếm các số liệu cho một vài tuần, bạn có thể xác lập một cách xác đáng hơn về cả chu kỳ theo ngày lẫn hiện tượng ngày thứ sáu. Những phát hiện như vậy có thể thúc đấy bạn thẩm tra những nguyên nhân của các máy này. Đồng thời bạn có thể dùng các số liệu trên biểu đồ trong hình 3.1 và các số liệu báo cáo trong bàng 3.3 đề kiểm định cả hai hiệu ứng ngày thứ sáu và giữa ngày. Cách làm ở đây là: Bạn suy đoán rằng, phải chăng độ lắc được xác định một phẩn bởi ngày hôm đó là ngày thứ sáu, hay một phần bởi đó là vào giữa ngày (giữa 10h00 sáng và 4h00 chiều), hay một phần bởi các tác động ngẫu nhiên. Sau đó bạn coi độ lấc là biến số y, ngày của tuần là x 1 (x1 = 1 nếu là ngày thứ sáu, x 1 = 0 nếu là một ngày khác), và thời gian trong ngày là x 2 (x2 = 1 nếu là giữa ngày, x 2 = 0 nếu là trước 10h00 sáng hoặc sau 4h00 chiều); và bạn viết phương trình tuyến tính. y = a + bx 1 + cx2 + r.e (1) Ở đây a, b và c là các hệ số mà bạn muốn ước lượng theo các số liệu của bạn, còn r.e biểu thị sai lệch ngẫu nhiên (random error) tức là một yếu tố được coi là có phân bố chuẩn với giá trị trung bình bằng 0 Bảng 3.3. Các số liệu kiểm tra chất lượng cho một tuần sản xuất Thời gian Thứ 2 Thứ 3 Thứ 4 Thứ 5 Thứ 6 8-10 0,0641 0,0618 0,0612 0,0618 0,0641 10-12 0,0522 0,0552 0,0605 0,0529 0,0612 12-2 0,0552 0,0604 0,0575 0,0535 0,0659 0,0545 0,0621 0,0588 0,0699 0,0612 0,0629 0,0559 0,0639 2-4 0,0559 4-6 0,0621 Chương trình này là mô hình của bạn và mối liên nợ giữa độ rung và 3 yếu tố giả định chủ yếu về độ rung: hiệu ứng thứ sáu (bạn nghĩ rằng nó có thề làm tăng thêm độ muối, hiệu ứng giữa ngày (bạn nghĩ rằng nó có thế làm giảm độ rung), và tác động ngẫu nhiên (tức là tất cả các yếu tố khác có tác động tới độ rung). Biến số đang dược giải thích hoặc dự báo, y, được gọi là biến phụ thuộc, còn các biến được dùng như các đại lượng giải thích hoặc dự báo, x 1 và x2 là các biện độc lập. Trong trường hợp này, các biến độc lập là các biến nhị nguyên (thường gọi là các biến “già”), tức là, các biến mả ta cớ thể giả thiết là chi bàng 0 hoặc bằng 1. Bạn sử dụng phương trình tuyến tinh bởi vỉ bạn không có lý do nào buộc phải tin rằng mối quan hộ là phi tuyển và bởi vì phương trình tuyến tính đơn giản hơn cho việc ước lượng so với các phương trình khác. Bây giờ nếu bạn có thể tưởng tượng phương trình này như là một mặt phẳng trong một không gian chứa 25 điểm, biểu thị các quan sát của một tuần lễ, không có một mặt phẳng nào có thể “chứa trọn” ca 25 điểm số liệu của bạn; nhưng các nhà thống kê đã đưa ra tiêu chuẩn bình phương bé nhất mà theo đó bạn có thể chọn được một mặt phẳng với các hệ số làm cực tiểu được tổng các độ lệch bình phương theo chiều thẳng đứng từ mỗi số quan sát tới mặt phẳng. 25 điểm số liệu của bạn dùng để ước lượng phương trình mặt phẳng này được cho trong bảng 3.4. Để ước lượng các tham số tức là các hộ số thực của quan hệ, khi phân biệt với các giá trị của hệ số thu được từ mẫu) của phương trinh (l), bạn nạp các điểm số liệu vào một chiếc máy tính mà nó thể thực hiện được phép phán tích hồi quy. Phép phân tích hồi quy đã từng được thực hiện trên một máy tính loại lớn, hoặc nhờ sự có gắng nào đó bằng cách dùng một máy tính tay và một tệp giấy; ngày nay nó có thế được thực hiện một cách dễ dàng trên một máy tính cá nhân với một chương trình tính toán theo trang tính hiện đại: chẳng hạn như Lotus 1-2-3 R, hoặc một phàn mềm phán tích thống kê tiêu chuẩn, Đối với các số liệu trên bảng 3-4, phương trình tuyến tính với tính chất bình phương bé nhất có dạng: y= 0,060681 + 0,006067x 1 – 0,00351x2 r2 = 0,461 (2) (0,003427) (0,001713) (0,001399) Bảng 3.4. Các số liệu dùng ước lượng hồi quy để giải thích sự biến đổi chất lượng 1 y x1 x2 0,0641 0 0 14 y x1 x2 0,0621 0 1 2 0,0522 0 1 15 0,0559 0 0 3 0,0552 0 1 16 0,0681 0 0 4 0,0559 0 1 17 0,0529 0 1 5 0,0612 0 0 18 0,0535 0 1 6 0,0618 0 0 19 0,0588 0 1 7 0,0552 0 1 20 0,0639 0 0 8 0,0604 0 1 21 0,0641 1 0 9 0,0545 0 1 22 0,0641 1 0 10 0,0629 0 0 23 0,0659 1 1 11 0,0612 0 0 24 0,0699 1 1 12 0,0605 0 1 25 0,0621 1 0 13 0,575 0 1 Hoặc bằng cách dùng những lời lẽ, bạn có thể ước tính độ rung bằng cách lấy hàng số 0,06081 cộng với 0,06067 nếu chiếc cưa được sản xuất ra vào ngày thứ sáu (không trừ đí 0,00351 nếu chiếc cưa được sản xuất ra vào quãng giữa 10h00 sáng và 4h00 chiều. Đại lượng thống kê r 2 là hệ số xác định; nó có thể được giải thích như sau 46,1% sự biến thiên của y được tính theo (hoặc được giải thích bởi) các biến số x1 và x2. Các con số trong ngoặc nằm dưới các hệ số hồi quy ước tính là những sai lệch chuẩn của các ước lượng cần thiết cho việc kiểm định xem bản thân các hệ số là “có ý nghĩa về mặt thống kê” hay không- tức là xét xem chúng có khác 0 đủ nhiều hay không để có thể cho phép bạn nói rằng, chính điều đó không có nghĩa là những khác biệt như vậy chỉ do riêng sự ngẫu nhiên gây ra. Bạn có thể xác định xem một hệ số là có ý nghĩa hay không bằng cách chia hệ số đó cho độ sai lệch chuẩn của nó, và do đó nhận được đại lượng t - thống kê. Một số đại lượng trong- thống kê theo mẫu và ý nghĩa của chúng được đưa ra trong bảng 3.5. Các bậc tự do là các quan sát (n) trừ đi tổng số các biến số có mặt trong phương trình hồi quy. Đối với bài toán của bạn, có cả thảy 25 quan sát và 3 biến số trong phương trình hồi quy, cho nên có 22 bậc tự do. Bảng 3.5. Các đại lượng t - thống kê và các mức ý nghĩa tương ứng Các mức ý nghĩa Các bậc tự do 0,10 0,05 0,01 10 1,81 2,23 3,17 20 1,73 2,09 2,85 30 1,70 2,04 2,75 40 1,68 2,01 2,68 50 1,68 2,01 2,68 100 1,66 1,98 2,58 00 1,64 1,96 Để xác lập sự ảnh hưởng của thời gian trong ngày và ngày trong tuần tới chất lượng các cưa xích của bạn, bạn thu được các đại lượng trong-thống kê bằng 3,54 đối với hiệu ứng ngày trong tuần (0,006067/0,001713), và -2,51 đối với hiệu ứng giờ trong ngày (-0,00351/0,001399). Từ bảng 3.5, với 22 bậc tự do, chúng ta có thể thấy rằng những kết quả này là có mức ý nghĩa tương ứng tại 0,01 và 0,05. Những con số đó có ý nghĩa như sau: Nếu không có hiệu ứng của ngày trong tuần, bạn có thể nhận được một sự liên kết thống kè giữa độ rung của sản phẩm, và ngày trong tuần cũng giống như bạn đã nhận được sự liên kết không quá 1% đúng như do sự ngẫu nhiên và, nếu lượng có hiệu ứng của thời gian trong ngày thì bạn có thể nhặn được cùng một sự liên kết với mức không quá 5% đúng như.đọ tác.động ngẫu nhiên. Nếu bạn vẫn chưa đủ tin rằng các mẫu là thực tế chứ không phái lả ngẫu nhiên và nếu bạn nhận thấy rằng giá trị đạt được của việc khảo sát thêm sẽ lớn hơn chi phí, thì bạn có thế thu thập số liệu từ các tuần tiếp theo vả phân tích chúng theo cùng cách thức để xét xem có thể có được những mức ý nghĩa thống kê cao hơn hay không. Kiểm tra chất lượng tới mức nào? Một trong những vấn đề cơ bàn nhất trong kiểm tra chất lượng là: kiểm tra chất lượng đen mức nào là đủ? Như ở trên đây đã nhắc tới là mức độ đúng đắn cần phải kế tới cả chi phí kiểm tra chất lượng lán tổn thất do chất lượng kém. Cụ thể là, mức kiểm tra đúng đắn là điểm mà tại đó chi phí cho việc kiểm tra chất lượng thêm nữa sè bất dầu vượt quá lợi ích tâng thêm nhờ chất lượng cao hơn. Để biết được thực đó ,bạn không những cần phải biết chí phí lao động cho chương trình, chi phỉ do việc phá hỏng các vật liệu nằm trong mẫu, và tổn chất do phải giảm bớt thời gian sản xuất gắn liền với việc tăng cường kiểm tra chất lượng – mà còn phải biết lợi ích do chất lượng cao hơn (hoặc biết tổn thất do chất lượng kém) và mối quan hệ giữa chương trình kiểm tra chất lượng và chất lượng của sản phẩm. Lợi ích do chất lượng cao hơn mang lại cần thể hiện rõ trong khoản thu nhập sau đó, như chúng ta sẽ tâhý ở pầhn sau. Các yếu tố khác chắn chắn cũng có ảnh hưởng tới thu nhập, các yếu tố mà chúng có thể có liên quan tới chương triìn kiểm tra chất lượng, làm cho ta gặp khó khăn hơn trong việc tách biệt sự ảnh hưởng của chương trình tới thu nhập. Chẳng hạn, một nhà quản lý mới có thể đưa ra một chương trình kiểm tra chất lượng và nhiều chương trình khác đồng thời có tác động đến thu thập, trong trường hợp đó người ta có thể dễ dàng phạm sai lầm trong việc cho rằng thu nhập cao hơn là do chương trình kiểm tra chất lượng chứ không phải là do quản lý mới hoặc do các chương trình khác của nhà quàn lý này. Trong trường hợp khác, người ta có thể đánh giá lợi ích của chương trình kiểm tra chất lượng bàng cách dùng một thước đo có liên quan hệ những lời khiếu nại của khách hàng hoặc nhưng sàn phẩm bị trả lại, và hồi quy biến số đó vào chi phí của chương trình và vào các đặc trưng do được khách trong các thời kỳ trước. Về mặt thực hành, sức mạnh của mối quan hệ thường hay được coi như là một điều khoản cam kết. Phần lớn các công ty Mỹ đã bắt đầu nhận thấy rằng họ đã chi tiêu chưa đủ cho các chương trình kiểm tra chất lượng qua nhiều năm. VI. DỰ BÁO THỐNG KÊ – SỬ DỤNG CÁC SỐ LIỆU ĐỂ TIÊN ĐOÁN TƯƠNG LAI Chúng ta đã thấy rằng phép phân tích hồi quy giúp cho ta giải thích rõ được các mối quan hệ giữa các biến số. Khi chúng ta có thể phát biểu một nguyên lý dường như hợp lý dưới dạng một phương trình với mộc biến phụ thuộc vá một tập hợp các biến giải thích độc lập, thì phương pháp bình phương nhất trong phân tích hồi qui sẽ cho từ một phương pháp thử - và – xác nhận để ước lượng các tham số của mô hình và rút ra những suy luận hữu ích về các yếu tố làm cho biến phụ thuộc nhận các giá trị cụ thể. Chừng nào bạn còn chưa xem xét hình 3.1 và thực hiện phép phân tích hồi quy đế xác nhận những điều mà đồ thị gợi ý thì vẫn chưa thể làm cho bạn thấy ràng ngày thứ sáu và thời gian đầu và cuối của một ngày làm việc chính là những vấn đề đáng được chú trọng. Cuối cùng, chúng ta có thể đã phạm sai lầm về cấu trúc của mô hình. Nó có thế không phải là tuyến tính; nó có thể gồm nhiều hơn một phương trình đơn nhất; và các biến giải thích của mô hình có thể dại điện cho các biến khác không đo lường được. Trong ví dụ của chúng ta, biến số 'Thứ sáu" tiêu biểu cho những hành vi nào đó của những người đang làm việc trên dây chuyền sản xuất, những hành vi có liên quan tới ngày thứ sáu và có lẽ cả với các sự kiện khác nữa. Ngay cả với những cách thể hiện lệch lạc như vậy, mô hình bởi quy vẫn có thể là một cách thức cực kỳ hữu ích để giải thích các quan hệ giữa các biến số mà chúng ta chắc chắn có số liệu.