时间驱动的作业成本法

1、时间驱动的作业成本法罗伯特-卡普兰，史蒂文-安德森Robert S. Kaplan and Steven R. Anderson2003年11月摘要：传统的作业成本（Activity-Based Costing，ABC）模型，在一些组织中很难应用。因为传统的作业成本法需要花费大量成本和时间去访谈和调查员工以设计初始的模型，并且采用了主观且耗费精力的时间分配方法。在模型变更时，如（1）改变处理程序和资源消耗，（2）增加新的作业，（3）订单、渠道和客户的多样性或复杂性增加，维护和更新模型也很困难。时间驱动的作业成本法（Time-driven ABC）仅仅需要确定两个参数：（1）提供的资源的单位成本

2、，（2）完成一项事务或一项作业需要的时间。时间驱动的作业成本模型能够：-快速的建立、应用。-容易更新和维护，以反映流程、订单多样性和资源成本的变化。-直接从事务性的ERP和CRM系统中获取数据。-通过直接的观察可以确定模型估计的单位时间是否合理。-很容易处理大范围内的几百万条事务，而不影响报告的适时的制作和交付。-显性的描述资源能力，并突出空闲的资源能力以辅助管理。-建立时间方程，可以描述订单和客户行为的多样性，但不会增加模型的复杂性。这篇论文使用几个简单的例子，示范如何构建时间驱动的作业成本法。并提供几个公司的例子，这些公司已经实现了这个方法，并获得了快速和显著的利润提升。时间驱动的作业成本

3、法在1980s年代中期，哈佛商学院的几篇文章和几个案例，让大家了解了作业成本法1。虽然这些案例有不同的特色，但是都有一个共同的特征：分配到一项作业的资源消耗是通过时间分配的比例来确定的，而时间分配比例是通过访谈、时间日志和直接观察确定的。例如，产品存储的成本将需要分配到一些作业，如产品接收、检查、处理、挑选、包装和装运，分配的比例是基于仓储员花费在这些作业上的时间比例。项目团队用这些作业的成本除以输出来计算作业的驱动因子的单位成本。驱动因子，例如收据的数量、检查的数量、挑选的数量以及装运的数量，用于将作业成本分配到单个产品或者客户。这样确定作业成本模型的过程，虽然在早期的研究中是可行的，但是事

4、实已经表明当模型推广到全公司时，这个过程会非常困难，且耗费大量的成本。并且，即使在初始的模型建立之后，当公司的运营改变时，需要重新进行这个完整的过程，来更新这个模型，需要通过新一轮的访谈、调查来重新估计参数。结果就是，这个模型将不会维护，用这个模型核算的成本很快就过时了。在这篇论文中，我们回顾了传统的作业成本模型存在的问题。描述了一个新的方法，这个方法更简单-不管是建立初始的模型，还是维护模型-并且更准确。新的时间驱动的方法允许作业、订单和客户行为的更多差异性，而不会为计算作业、产品和客户的成本带来更多的负担。一个基本的作业成本模型建立一个简单的作业成本模型的标准过程，是从识别出完成多项作业的

5、资源集合开始的。例如，客户服务部门需要完成以下三项作业：-处理客户订单。-处理客户投诉。-执行客户信用检查。假设每个季度，完成这些作业消耗的资源的成本共560 000美元，包括员工、管理、信息技术、通讯、职场等成本。在为客户服务部门构建作业成本模型时，系统设计人员要求员工估计他们在这三项基本的作业上花费的时间的比例（或者他们期望的比例）。假设他们估计的在这三项作业上的时间比例分别为70%、10%和20%。系统设计人员也了解到这个季度这三项作业的准确的（或者估计的）工作量是：-9 800个客户订单。-280个客户投诉。-500个信用检查。作业成本系统基于时间的比例，将这560 000美元的成本分

6、配到这三项作业上，并计算作业的成本驱动因子的单位成本，如下所示：作业时间分配分配的成本驱动因子数量因子的单位成本处理订单 70%392 000美元9 80040美元/订单处理投诉 10% 56 000美元 280200美元/投诉信用检查 20%112 000美元 500224美元/信息用检查合计100%560 000美元然后，基于每个客户需要处理的订单数量、投诉的数量和执行的信用检查的数量，项目团队就可以使用计算出来的因子的单位成本将这三项作业的成本分配到单个的客户。在应用这个方法的前几年里，常常仅仅应用在单个的部门、工厂和区域，由于设置比较少，故能够应用的很好。并且，一些早期的应用，仅仅是一

7、次性的事件，以提供工厂的当前经济状况的有用的快照，例如识别出高成本、无效率的流程，和无利润的产品和客户。即使在今天，识别高成本流程、产品和客户，以辅助采取短期的行动（作业成本管理），也常常可以带来快速而显著的利润提升。构建和维护作业成本模型的问题但是，当公司尝试将这个模型推广到全公司范围，或者更新这些模型，以反映作业、流程、产品和客户的变化时，常常会出现一些问题。首先，访谈和调查员工，以获得他们在多个作业之间的时间分配，这个过程需要花费大量的时间和成本。例如，在一个银行经纪业务的资金运营中心应用该模型的时，传统的作业成本模型需要在超过100站点调查70 000个员工的时间分配，并提交他们的调查

8、结果。为了管理作业成本的数据收集、处理，并编写报告，公司需要14个全职员工。一个20亿美元的经销中心需要超过12人花几个月的时间来构建内部的作业成本模型。构建并维护-通过重新访谈和调查-作业成本模型需要这么多的时间和成本，已经成为作业成本法广泛应用的一个主要障碍。此外，由于持续的更新作业成本模型需要耗费很高的成本，一些作业成本系统常常不更新，导致出现过时的因子单位成本，进而导致流程成本、产品成本和客户成本的估计不准确。因为因子的单位成本是由员工根据过去或者预期未来的行为来主观确定的，它的准确性也成了一个问题2。除了员工错误的估计他们的时间分配会出现错误外，由于预期到数据的用途，员工提供的数据也

9、有可能带有偏见，或者直接提供错误的时间分配。结果就是，运营经理、销售经理和市场管理人员常常争论模型评估的成本和利润是否准确，而不是如何改善无效率的流程、无利润的产品和客户，以及如何处理模型显示的多余的资源3。另一个问题就是传统的作业成本法难以大规模应用。给模型增加新的作业，例如在一个作业中引入异质性，需要重新估计分配到新作业中的成本。例如，考虑“为客户递送”这个作业的复杂性。如果每个订单的递送成本不是相同的，公司希望识别不同递送方式的成本差异，当一个订单装满一整车、少于一车（a less than truckload，LTL）、隔夜的快递，或者使用外包的运输商，递送订单的成本是不同的。另外，可

10、能有手工的或电子的订单，也可能是标准的或者加急的递送。为了反映不同递送方式在资源需求方面的明显差异，必须向模型中增加新的作业，因此增加了模型的复杂性4。不管是为了反映作业的更小粒度和细节，还是将模型推广到整个公司，作业的数量会不断的增加，对计算机的存储和处理需求也在大幅度的增长。例如，如果一个公司有150项作业，600 000个成本对象（产品、SKU或者客户），以月为周期运营该模型2年，需要估计、计算和存储的数据达到2亿条5。数据增加的如此快，已经导致一些公司的作业成本系统超过了表格工具的处理能力（如微软的Excel），甚至超过一些正式的作业成本软件包的处理能力（如ABC Technology

11、s Oros）。如果这个方案覆盖到整个公司的话，常常需要花费几天的运算才能得到一个月的数据。例如，Hendee Enterprises公司，一个销售收入12亿美元的遮阳篷制造商，计算该公司40个部门、150个作业、10 000个订单和45 000条产品线的每个月的成本，需要花费3天时间6。为了减少运行整个公司的作业成本模型的计算和存储负担，公司常常在每一个站点运行一个单独的作业成本模型。这样的模型在计算覆盖多个站点的产品的成本时，就不是那么容易。例如，一个钢铁制造和运输工厂，一种特级钢在送达客户之前，需要三个不同的站点处理。由于每个站点都有自己的作业成本模型，尝试着协调多个作业成本模型，以估计

12、跨站点的产品的成本，或者估计由多个站点生产的组件组合的产品的成本，将基本变成了一个不可能完成的任务。对于构建作业成本模型的人员来说，实现模型已经是一个很明显的问题了。一个更微妙、更严重的问题是访谈和调查过程本身。当员工估计他们在多项作业上的时间分配的时候，他们会毫不犹豫的将这些比例凑成100%，很少有员工说他们有一部分空闲或者没有使用的时间。因此，是在假设资源得到充分利用的情况下，计算因子的单位成本的。但是，实际情况必然是，满负荷工作的情况是很少的，那么，员工估计的各项作业的时间不准确就是一种常态了。因子的单位成本应该按照实际使用的资源来计算，而不是按照资源刚好完全使用的情况来计算7。回到本文

13、开始的那个例子，如果9 800个客户订单、280个信用检查和500个信用批准，并没有使用完所有的资源。那么，如果按照资源的实际使用情况来计算的话，因子的单位成本就应该低一些，可能会低很多。总之，实践证明，通过访谈、观察和调查来计算作业成本的过程，需要花费大量的时间和成本来收集、存储数据，处理和制作报告也是很昂贵的。模型的更新，即使是少量的变更，也是很困难的。并且计算因子的单位成本的时候，没有空闲的资源，从理论上看也是不正确的。时间驱动的作业成本法：一种简单、准确的方法一种替代的构建作业成本模型的方法，我们称作“时间驱动的作业成本法”，可以解决上面提到的所有问题8。这种方法更简单，消耗更少的成本

14、，能更快的构建出来，并在计算因子的单位成本时，使用的是实际使用的资源量。在过去，1980s年代的作业成本法的革命时，我们希望能有一种方法，使得这种方法一出现就能够应用。但是，在1980s年代作业成本法刚刚出现的时候，还没有完整的作业成本法方面的理论，在那个时候这个新方法还不是很简洁，概念也不是很清晰。在早期的成本管理文章中，大量的强调了新方法的基础。在那些文章中，Robin Cooper澄清了“事务性”的和“效果性”的成本驱动因子之间的区别9。事务性的成本驱动因子计算一个作业执行的次数。例如，产品运行的次数、安装的次数、递送的次数、下订单的次数以及客户订单的数量。当每次完成作业所需要的资源变化

15、时，如当一些安装作业比其它的安装作业更困难或者更复杂时，或者当处理一些客户订单需要更多时间和努力时，简单的根据完成的作业的次数来估计完成工作需要的资源，就会不准确。对于作业成本系统，有两种方法来处理事务中的异质性。一种方法是增加作业的数量，例如，可以说处理简单的订单、处理正常的订单和处理复杂的订单。这时，成本将分配到三种类型的订单处理作业中，并且每项作业分别使用一个事务性驱动因子-简单订单的数量、正常订单的数量、复杂订单的数量。另一种方法是可以使用“持续的时间驱动因子”，这个因子估计完成这些任务需要的时间。例如，安装的时间、处理材料的时间，当然还有劳务时间和机器时间。一般来说，虽然持续时间驱动

16、因子比事务性驱动因子更准确，但是确定这些因子也比确定事务性驱动因子更困难，需要花费更多的成本。所以无论什么时候，他们总是有理由近似的确定完成每次作业的资源需求时，成本系统的设计人员一般都使用事务性驱动因子10。大多数的作业成本系统，例如前面的客户服务部门的例子，使用大量的事务性驱动因子。因子的单位成本是根据事务性驱动因子的数量（例如，安装的数量，客户订单的数量），来分配作业花费的成本得到的，计算结果就得到了完成每项事务的成本。这个过程假设完成每次事务（例如一次安装、一个客户订单），消耗了相同数量的资源，这个假设是寻找替代方法来估计因子的单位成本的关键。作业成本法和作业成本管理的本质是测量和管理

17、组织的能力1。按照这个目的，作业成本系统需要估计两个参数：1、提供的能力的单位成本；2、产品、服务和客户的作业，消耗的组织的能力（单位时间）的数量。单位成本估计与传统的方法一样，新的过程，也是从估计提供的能力的成本开始的，识别完成作业的不同类型的资源。例如，在客户管理部门，分析人员认为有接受和反馈客户请求的前线员工，指导人员，以及完成这些工作需要的支持资源-职场、电脑、通讯、家具和其它部门的支持（信息技术、人力资源、工具等）。在前面的例子中，这些资源的和为每个季度560 000美元12。另外，与那些设计的比较优秀的作业成本模型一样，分析人员也估计了提供的资源的实际使用的能力。测量一组资源的实际

18、能力不是一件琐碎的事情，但也不是一个难以克服的问题。实际使用的能力常常估计为理论能力的一个比例，如80%或者85%。也就是说，如果一个员工或者机器正常情况下，一个星期可以工作40个小时，实际使用的能力可以假设为一个星期32个小时。允许空闲20%的个人时间，如被打断、到达和离开，沟通和阅读与实际绩效不相关的工作。而允许20%的机器时间停机，以维护、维修和反映工作量的波动。一个估计实际使用的能力的简单的替代方法是回顾过去一系列的作业水平的时间。例如，查看在过去12个月或者24个月的客户订单处理的数量，并找出处理的最多订单的那个月。检查在那个月的工作是否被拖延，出现低质量、超时，或者员工是否在工作压

19、力的情况下完成的。如果不是，则以此为起点，使用那个最大的数量作为完成作业的实际使用的能力的估计。在整个作业成本设计过程中，分析人员不会对估计的参数的小错误很敏感。只需要是近似正确的，在正确能力的数量的5%-10%之间波动即可，而不需要将能力的测量精确到小数点后的四位数。如果估计是错误的，在运行时间驱动的作业成本系统时，会让你看到这个错误。根据估计的（1）提供的能力的成本和（2）实际使用的能力，分析人员可以计算得到单位成本（unit cost）为： 单位成本 = 提供的能力的成本 / 提供资源的实际使用的能力在前面的例子中，假设有28个前线的客服员工。每个作业人员每个月大约有10 560分钟，或

20、每个季度大约有31 680分钟。实际使用的能力是理论能力的大约80%，因此为每个员工大约每个季度有25 000分钟，合计700 000分钟。因此，提供的能力的单位成本为： 每分钟成本 = 560 000美元 / 700 000分钟 = 0.8美元/分钟单位时间估计时间驱动的作业成本法需要估计一个新的参数：完成一项事务作业需要的时间13。就像前面讨论的，无论什么时候，一项作业-例如安装机器、处理客户订单的问题或者处理客户咨询的每项事务花费大约相同数量的时间，作业成本法系统可以使用一个事务性的驱动因子。时间驱动的作业成本法使用的是完成每次作业需要的时间。单位时间估计代替了为获取员工在各项作业上的时

21、间分配而进行的访谈。单位时间估计可以通过直接观察或者访谈来获得。精确性并不是关键问题，粗略的估计就足够了。回到前面的那个例子，假设分析人员获知三个客户相关的作业的单位时间分别估计为：处理客户订单40分钟处理客户投诉220分钟执行信用检查250分钟现在，就可以很简单的计算出这三项作业的因子的单位成本：作业单位时间（分钟）因子的单位成本（0.80美元/分钟）处理客户订单 40 32美元处理客户投诉220176美元执行信用检查250200美元这里计算的单位成本比前面估计的低。当我们计算最近这个季度完成这些作业的成本时，这个差异的原因就很明显了。作业活动单位时间因子数量合计时间-分钟合计成本处理客户订

22、单 409 800392 000313 600美元处理客户投诉220 280 61 600 49 280美元执行信用检查250 500125 000100 000美元合计578 600462 880美元分析人员可以得到，在这个时期，提供的资源的实际能力仅仅有83%（578 600/700 000 = 83%）被用于有产出的工作（因此在这个时期，全部成本560 000仅仅有83%分配给了客户）。传统的作业成本系统高估了完成作业的成本，因为他们花费大量时间调查而得到的时间分配的结果-70%，10%，和20%-是在这三项作业近似准确的时间分布，包括了使用的资源的成本和没有使用的资源的成本。通过明确完

23、成各项作业的单位时间14，公司获得了两个更明确的信号：每项作业的成本和效率，以及这项作业中没有使用的资源的数量（121 400小时）和成本（97 120美元）。在估计资源的成本时，提供的资源的实际使用的能力，以及用这项资源完成每项作业的单位时间，每个时期的报告系统就变得很简单了。假设在下个时期，作业的数量改变了，处理了10 200个订单，230个客户投诉，和540项信用检查。那么在这个时期，三项作业的每一项作业的成本都基于标准的因子的单位成本来分配，按照实际使用的能力计算：32美元/订单，176美元/投诉和200美元/信用检查。计算过程可以随着客户事务的发生，适时完成，并计算单个客户的客服管理

24、成本。这个时期末，提供的报告既简单，又提供了丰富的信息，如下：作业因子数量单位时间合计时间单位成本合计分配的成本处理订单10 200 40408 000 32美元326 400美元处理投诉 230220 50 600176美元 40 480美元信用检查 540250135 000200美元108 000美元合计使用593 600474 880美元合计提供700 000560 000美元未使用106 400 85 120美元 这份报告显示花费在这三项作业上的时间，以及处理这些作业需要花费的资源成本。报告也强调了提供的能力（数量和成本）和实际使用的能力之间的区别。管理人员可以检查没有使用的能力10

25、6 400分钟（1 773小时）的成本85 120美元，并采取行动减少资源供应和相关的费用。相对于减少当前没有使用的能力，管理人员可能更倾向于选择储存这些能力以应付未来的增长。当管理人员计划引入新的产品、向新的市场扩张，或者仅仅增加产品和客户的需求时，他们可以预测现有的能力可以多处理多少新的业务，以及哪里有能力短缺，需要补充，从而需要增加成本以应付增加的需求。例如，在Lewis-Goetz公司，一个Pittsburgh的水管和皮带制造公司，它的运营副总，提到一个工厂仅仅在27%的能力下运行。他不是去减少这个工厂的规模，而是决定保持高能力，因为他预计在那一年后期他们将会有更多的合同。时间方程一般

26、来说，不是所有的订单都是相同的，需要相同的处理时间。同样，处理客户投诉、执行信用检查或其他的事务性流程都是如此。我们发现，公司一般会预知导致一些事务比另一些处理起来更简单或者复杂的驱动因子。例如，考虑包装一种化学药品以方便运输这个作业。如果是标准包装，并已经在一个标准的包裹里，包装操作仅需要花费0.5分钟，就可以准备运输了。如果需要特殊包装，那么将多需要6.5分钟。如果是空运的包装，那么将再多需要0.2分钟，将包装放到一个槊料包里面。不是为每一种特征的运输定义一项作业，或者为每种特殊的运输方式使用一个时间驱动因子，时间驱动的作业成本法通过一个简单的时间方程来估计资源需求： 包装时间 = 0.5

27、 + 6.5（如果需要特殊处理） + 0.2（如果采用空运方式）对于特殊处理、运输方法和其它所有的运输特征方面的数据，常常已经存在于公司的ERP系统中，在接受订单的时候已经将这些数据输入了。现在的大多数ERP系统都提供了工具，让系统用户可以很容易就将这些数据导出到数据分析软件包中。用一个简单的、经过现有的影响包装时间的特征的数据测试过的算法，根据订单相关的数据，就可以很快的计算出订单的时间需求。与任何一个传统的作业成本系统中的作业数量相比，时间驱动的作业成本系统中的方程的数量要少的多，同时提供了关于订单、产品和客户的更多种类和复杂性，因此也更加准确。在同一个行业内，各个工厂和公司的时间驱动的作

28、业成本模型常常是很相似的，因为它们采用的流程常常是很相似的。Denman&Davis公司的CEO，北美钢铁联盟（North American Steel Alliance）的总裁，Dave Deinze提到，“大多数流程，我们是很相似的.切割、锯削并完成最终的冶炼，使用相同的设备，相同的程序。你可以将相同的时间驱动的作业成本模型应用到我们所有的公司。”在一个公司构建的基于时间的算法可以作为一个模板，很容易进行定制化后应用到其它的工厂，甚至是同一行业的其它公司。时间驱动的作业成本模型的另一个好处是关于关键业务流程的效率方面的信息-单位成本和单位时间。管理人员常常会很奇怪，花费在一个特殊订单处理或

29、者建立一个新客户，花费了如此多的时间，或者是完成一项数据准确性检查的成本是如此之高。公司通过在高成本和无效率流程方面的努力，常常会带来很高的直接利益。公司也可以在预测中，使用时间驱动的流程方面的信息，使得他们可以改变客户的行为。在Texas州，Houston地区的一个工业控制公司，Wilson-Mohr公司，作为Engineering Contractors（EC）公司的一个子承包商，为精炼厂和化工厂提供定制化的流程控制系统。时间驱动的模型第一次显示了工程订单变更的高成本，是由他们的EC导致的，如替换部件、重新设计等。在过去，Wilson Mohr仅仅负责订单变更对ECs中可预知的材料成本变化

30、的影响。现在，他也可以预测在订单变更导致的生产劳动时间增加时，对销售、设计、工程和实现方面的成本影响。现在，Wilson-Mohr与ECs讨论工程订单变更时，使用这些信息，以保证重新确定价格。模型更新当运营条件改变时，管理人员可以很容易的更新模型，以反映这些变化。例如，他们可能了解到客户服务部门的作业不止初始模型中提到的3种。不必重新访谈部门的员工，只需简单的估计出新增加的作业的单位时间就可以了。就像前面提到的，如果管理人员了解到并不是所有的客户订单或所有的信用检查，都花费相同的时间，通过估计处理复杂事务需要的时间，就可以很容易的应付复杂和简单订单的影响。例如，在Maines Paper和Fo

31、odservice，在客户服务时间的算法中，为特殊订单增加了3分钟，如果需要信用备注时，将再需要3分钟。如果订单是通过一个EDI连接时，将减少时间，还可以为其它已知的客户特征增加或减少时间。通过这种方法，根据管理人员了解到的关于流程、订单、供应商和客户更多的多样性和复杂性，这个模型可以不断地改进。管理人员也可以很容易更新驱动因子的单位成本，导致成本变化的有两个因素。第一个因素，提供的资源的价格变化会影响单位时间的成本。例如，如果员工增加了8%的津贴，单位时间成本将从每分钟0.80美元增加到0.864美元。如果添加或减少了新的机器设备，单位成本也会改变，以反映与新设备相关的运营费用的变化。第二个

32、因素，作业效率的变化会影响因子的单位成本。质量项目（如六西格玛），以及其它持续的流程改善方面的努力，流程再造，或者引入新技术，都可以使相同的作业使用更少的时间或者更少的资源。当出现了永久性的、持续的流程改善时，作业成本分析人员将修改单位时间估计（因此改变资源的需求）以反映流程的改善。例如，如果客户管理部门使用了一个电子数据库，员工完成一次标准的信用检查可能仅仅只需要30分钟，而不是250分钟。这些改善很容易反映到模型中，仅仅需要将单位时间改为30分钟就可以了，新的驱动因子的单位成本自动的变成了24美元/信用检查（原来是200美元/信用检查）。当单位成本增加（变成高于0.80美元/分钟）以反映数

33、据库和计算机系统的成本时，新的单位成本可能会略高于24美元。根据程序，可以基于事件而不是日历时间（每季度一次，或每年一次）来更新作业成本模型。在任何时候，分析人员了解到提供的资源的成本出现显著变化时，或者完成作业需要的资源变化时，他们将更新单位成本估计。在任何时候，了解到一项显著且永久性的作业效率变化时，他们将更新单位时间估计。时间驱动的作业成本法的关键因素有两个：一是估计提供的资源的实际使用的能力和它们的成本，二是估计完成一项作业单位时间。在估计实际使用的能力时，应该做一个确认分析，以避免出现误差，或当没有使用的能力开始用于产品和客户时，成本将大幅上升。在事务性驱动因子观念下，估计单位时间是

34、很不明显的。单位时间不需要估计到四位小数那么精确。管理人员可以根据对战略的理解来使用单位时间，而不是用来监测、控制单个员工和设备的绩效。根据战略观点，一个粗略的估计，一般误差在10%之内，是足够的。如果单位时间没有准确估计，将会在一些事件中暴露出来，如在资源异常充足或短缺时。对于这些奇怪的情况，分析人员能够聚焦在单位时间这个因素，更新这个时间，从而更准确的估计完成这些作业需要的时间。在对照之下，一个用作运营控制的成本系统，需要更紧密、细致的监测资源需求、质量、作业时间和流程时间，以了解或推动持续的改善那些作业。时间驱动的作业成本法的实际应用时间驱动的作业成本法不是传统作业成本分析的理论的假设完

35、善。它已经应用在几十家公司，帮助他们迅速而显著的提升利润。猎人公司（Hunter Company）猎人公司（the Hunter Company，隐藏了公司的实际名字），是一个大型的、跨国的科学产品分销商，超过20个网点，300 000个客户和460 000个产品SKU，每个月处理超过1百万张定单。Hunter已经在外部咨询团队的协助下，构建了一个作业成本模型。详细的调查发现这个模型能提供大量的信息，但是也存在一些问题。主要抱怨总结如下：-构建和维护模型都很麻烦。超过了1 000项作业，每个月对部门员工进行调查，以得到他们的时间分配，是很复杂的过程并耗费大量成本。此外，跟踪每项作业和客户的驱动

36、因子的数量也很困难。-模型没有与实际的财务数据保持一致，因为因子的单位成本最近没有更新。-尽管已经存在大量的作业，模型仍然不够准确，或者粒度不够。他们没有反映订单之间几项很重要的特征。为了增加模型的准确性，需要增加更多的作业，需要重新访谈员工。并且需要抽取更多的数据来跟踪新的成本驱动因子的数量。现有的作业成本法维护很困难，因此没有持续性。该公司请一个软件/咨询公司来帮助他们实现时间驱动的作业成本方法15。时间驱动的方法带来了以下的改变：对于一个部门，例如内部销售部门，以前的作业成本模型需要员工每个月估计他们在三项作业中的时间分配：客户建立、订单输入和订单递送。在时间驱动的方法中，作业成本团队估

37、计完成每项作业的时间。例如，建立一个新客户需要15分钟。因为在Hunter的ERP系统中已经存在这样一个字段，可以识别出是否为新客户，故将客户建立的成本分配到一个新的客户就是一个很简单的事。对于订单输入作业，项目团队知道每个订单大约花费5分钟的时间输入基本的订单信息，定单上的每行条目将增加3分钟。这也是很容易计算的，因为ERP系统已经记录了每个订单的条目数量。最后，项目团队知道订单递送由向客户运输这个动作触发的，如果是紧急递送，则需要另外10分钟的协调时间。订单包括一个字段，以识别是否是“紧急订单”。项目团队可以用一个简单的方程来估计内部销售部门接受每个订单需要的时间：内部销售流程时间 = 1

38、5*如果是新客户 + 5 + 3*条目数量 + 10*如果是紧急订单用这个时间乘以内部销售部门的每分钟的资源成本，就可以得到内部销售部门处理订单的成本。获得生产、处理和装运等其它部门的成本的计算过程，与这里类似。注意：一旦项目团队建立了内部销售流程的算法，就不需要再一次访谈员工了。在每个时期，基于处理的事务的本质和数量，就可以分配部门的成本。从传统的作业成本法转换到时间驱动的方法，Hunter公司认为他们获得了以下的好处：-减少了需要维护的作业的数量。它将1 200个作业（如建立新客户、输入订单、递送订单）变成200个特殊的部门流程（例如，用来估计内部销售部门的成本的时间方程）。同时，更新成本

39、中心和部门的资源成本，也是很容易的，从而准确且及时的获得了流程成本。-由于成本估计是基于观察到的处理时间和准确的事务数据，而不是基于员工主观估计的时间分配，故可以更准确的估计成本。-在需要的时候，对于高成本和多特征的流程，增加模型的准确性和粒度，变得更容易。在需要的时候，管理人员可以通过给时间方程增加元素来增加模型的多样性和复杂性。可以让管理人员很容易识别出可以改善的特殊的产品SKU、客户和流程。-确认模型的准确性变得更容易。基于这个时期所有的事务，计算的合计处理时间，（在这个时期提供的资源）可以测试单位时间估计的合理性。如果合计的处理时间超过实际提供的资源，管理人员就会认识到一些单位时间设置

40、的太长。如果合计的处理时间远远低于提供的时间，但是员工感觉到他们一直在忙或者还要加班，管理人员就知道一些单位时间低估了，或者员工的工作效率低于预期。-模型很明确的提供了流程是运行在能力之内，还是能力之外的信息。管理人员可以采取行动来消除在未来会持续出现的瓶颈，或者在未来仍然会有大量能力会空闲时，减少流程能力。现在，每个月仅仅需要2个人花费2天的时间来下载、计算、确认数据，并报告发现。而以前的模型，每个月需要10个人的团队花费3个星期来维护。员工现在可以花更多的时间来从信息中增加价值，而不仅仅是更新和维护信息。Klein钢厂（Klein Steel）Klein钢厂，纽约市郊的一个钢铁服务中心，以

41、30%的加价法经销3 500种产品。但是，由于处理和经销的成本很高，边际利润只有1%。他建立了一个时间驱动的作业成本模型，按照经销中心、产品、客户和订单大小显示成本。根据行业模板，Klein在1-2个月就得到了对改善利润的准确而有用的信息。他们的发现有：-25%的客户没有利润。-不管订单多大，如果毛利润少于20%，公司将不能获得任何利润。-一些经销中心完全没有利润。-一些销售人员花费了多年的努力，很失败的期望从一些没有利润的客户那里增加订单数量。Klein迅速采取行动，建立了新的订单接受标准，提供了一些客户刺激方法，组合一些小的订单为较大的订单，以减少处理和运输成本。基于客户的净利润制定一个新

42、的销售计划，并改善那些高成本的流程。Klein很快就获得了4%的利润提升，6个月内就赚回了为安装作业成本系统付出的成本。他们的目标是每年带来700 000美元的利润。Banta食品（Banta Foods）Banta食品是美国中西部的一个食品经销商，年收入大约1亿美元，2 700个客户。与Klein钢厂一样，他们只有1%的利润。历史上，它的利润随着每天增加的订单数量、增加的收入、费用的控制而增加。几个星期就投入使用的时间驱动的作业成本系统，通过跟踪产品、订单、客户和区域的成本，显示了更细粒度的费用结构。销售经理了解到，盈亏平衡点的最小订单，1 000美元的订单，可能盈利也可能亏损，依赖于与客户

43、的距离、产品在仓库的位置、订单的大小、递送的频率、服务的类型和客户的信用是否可靠，这些特征现在都集成到时间驱动的作业成本系统的算法中了。公司的总裁和CEO，Chuck Banta说：离仓库50米的服务成本比200米的要少的多。作业成本法允许我们通过各种透视来查看费用。基于作业成本模型提供的信息，Banta确定了最小订单的大小，减少无利润产品的存货，促销高利润的产品。与客户谈判，对于高成本的服务需求，要么减少需求，要么重新定价。并给他们的销售人员提供激励，以增加客户的净利润。与供应商谈判，以获得给客户回扣的补偿。销售总经理利用这些信息将销售代表从“拿订单”变成“咨询人员”，帮助客户获得更多利润。

44、他说：销售人员现在可以增加他们的总利润，不是简单的增加他们的利润边际，而是通过知道销售哪些东西。通过准确的报告确定的业务的成本和利润，Banta已经能够接受新业务，收入增加了35%，净利润增加了22%，远远的高与行业标准，并获得了行业的“年度创新者”16。已经采取的行动让Banta的年利润增加了43%。新的计划正在进行，预计可以再产生25%的利润，如下表所示：识别的机会利润影响（合计增加70%，收入的1.4%）基于净利润的销售激励+11%恢复供应商的回扣补偿+20%新业务的what-if分析+22%确定最小订单大小+22%执行供应商评估+ 5%总结在过去15年中，作业成本法可以让管理人员看到：

45、并不是所有的收入都是好的，并不是所有的客户都是有利润的客户。不幸的是，实现和维护传统作业成本系统的困难使作业成本系统不能成为一个有效的、节省时间的和反映当前状况的管理工具。时间驱动的作业成本法克服了这些困难。他给管理人员提供了一个有效的方法论，该方法有以下好处：1、能容易且快速的实现。2、可以很好的集成当前ERP和CRM系统中的数据。3、维护和更新很快，且不需要花费太多成本。4、能够成为一个全公司的模型。5、能够很容易的集成订单、流程、供应商和客户的各种特征。6、使流程的效率和能力的利用情况很明确的显示出来。7、基于订单数量和复杂性的预测，可以预测未来的资源需求。这些特征确保作业成本法从一个实

46、现复杂、昂贵的财务系统，变成了一个为管理人员快速而便宜地提供有意义和可支持行动决策数据的工具。作者简介罗伯特.S.卡普兰（Robert S. Kaplan），哈佛商学院，领导力开发中心的Marvin Bower教授。在卡内基梅隆大学工业管理研究生院（the Graduate School of Industrial Administration, GSIA）执教16年后，于1984年加入哈佛商学院。从1977年到1983年，是GSIA的院长。获得MIT电子工程的学士和硕士学位，康乃尔大学运营管理的博士学位。1994年，获得斯图加特大学的荣誉博士学位。卡普兰教授的研究、教学和咨询集中于新的成本和

47、绩效系统，主要是作业成本法和平衡计分卡领域。个人或者与他人合作发表论文超过100篇，著作超过10本。在1988年获得“美国会计协会（the American Accounting Association, AAA）”的“突出会计教育奖”，由于“对会计专业的突出贡献”，在1994年获得“管理会计注册师联盟（UK）”的CIMA奖。史蒂文.安德森（Steven Anderson）是Acorn Systems有限公司的总裁和创始人。Acorn Systems是一个咨询和软件公司，在Houston、Austin和Philadelphia设有办公室，专业从事于利润管理和其它的决策自动化软件工具，以帮助客户

48、增加利润。在1996年，安德森先生成立了Acorn公司，并开始使用时间驱动的作业成本法。在这个领域，他已经写了多篇文章。安德森公司还是哈佛商学院和麦肯锡公司的校友。他还拥有普林斯顿大学的工程学位，Houston大学的会计专业学士学位。联系方式：（610）687-8400，x1002，或Email：sanderson。可以访问Acorn Systems公司的网站获得关注这个主题的更多信息。注释：1 The cases include Schrader Bellows (186-050), John Deere Component Works (A) and (B) (187-101 and 18

49、7-108), Siemens EMW (A) (191-006), and Kanthal (A) (190-002). Papers include R. Cooper“The Rise of Activity-Based Costing- Part One: What is an Activity-Based Cost System?” Journal of Cost Management (Summer 1988): 45-58; R. Cooper “The Rise of Activity-Based Costing- Part Two: When Do I Need an Act

50、ivity-Based Cost System?” Journal of Cost Management (Fall 1988): 41-48; R. Cooper “The Rise of Activity-Based Costing- Part Three: How Many Cost Drivers Do You Need, and How Do You Select Them?” Journal of Cost Management (Winter 1989): 34-46; R. Cooper and R. S. Kaplan, “Measure Costs Right: Make

51、the Right Decisions,” Harvard Business Review (September-October 1988).2 Steven Anderson “Should More Companies Practice their ABCs?” (September 1997).3 C. Argyris and R. S. Kaplan, “Implementing New Knowledge: The Case of Activity-Based Costing, Accounting Horizons (September 1994): 83-105.4 Steven

52、 Anderson and Richard Drobner, “Innovative Approach to ABC Delivers Profound Insight into Process Costs” (2002).5 According to Acorn Systems, Inc., a simple calculation for database size is # activities x total # cost objects (e.g. line items) x # months = 150 x 600,000 x 24 = 2.16 billion items.6 Steven Anderson “Shou