Voordelen en nadelen van het kostenramingsmodel

Inhoudsopgave:

Anonim

Kostenraming verwijst naar het analyseren van de kosten van projecten, benodigdheden en updates in het bedrijfsleven; analyses worden meestal uitgevoerd via software of op zijn minst een vast proces van onderzoek en rapportage. Kostenramingsmodellen zijn een bekende sector van gegevens- en procesbeheersystemen en vele soorten die bedrijven kunnen gebruiken op basis van hun bedrijfsmodellen. Deze modellen hebben inherente sterke punten, maar bevatten ook zwakke punten waardoor ze in sommige situaties moeilijk te gebruiken zijn.

Flexibele berekeningsgebieden

Kostenramingsmodellen interpreteren kosten. Sommigen gebruiken een reeks algoritmische modellen om waarden aan bepaalde factoren toe te kennen om de kosten te berekenen. Andere modellen omvatten een expertbeoordelingsmodel en een analogieschatting.

Efficiëntie en kostenbeheersing

Efficiëntie verwijst naar het vermogen om een ​​taak snel en nauwkeurig uit te voeren, waardoor het bedrijf tijd en geld bespaart. Wanneer het juiste type model wordt gekozen, kan het bedrijf winst halen uit efficiëntie door gebruik te maken van kostenraming om snel kosten te berekenen en keuzes te maken over financieringsprojecten, leveranciers en andere activiteiten te kiezen.

Subjectiviteit

Aan de andere kant is de kostenraming enigszins subjectief. Zelfs met algoritmische modellen is het meestal aan het bedrijf om bepaalde waarden boven anderen te wegen en de juiste waarden aan factoren toe te wijzen. De andere modelopties zijn zelfs nog subjectiever. Dit betekent dat een manager soms net zo gemakkelijk fouten kan maken bij het gebruik van een kostenramingsmodel als wanneer hij zonder een model werkt.

Variabele factoren

In een perfecte wereld blijven factoren stabiel en kostenbeoordelingsmodellen leveren altijd nauwkeurige resultaten op. Helaas zijn de markten constant in beweging, veranderen prijzen en loopt de technologie steeds verder. Dit leidt tot constante prijswijzigingen, wat betekent dat de kosten vaak moeten worden bijgewerkt en dat de waarden moeten worden aangepast. Dit kan tijdverspilling zijn, vooral in zeer complexe modellen.