অনেক ব্যবসা তাদের মূল্যগুলি কোথায় থেকে আসে এবং কীভাবে তারা তাদের প্রক্রিয়াগুলি পরিবর্তন করে আরও লাভ করতে পারে তা লক্ষ্য করতে তাদের নগদ প্রবাহগুলি বিশ্লেষণ করার জন্য উন্নত অ্যাকাউন্টিং কৌশলগুলি ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, নির্দিষ্ট কিছু উৎপাদনের জন্য এটি কতগুলি খরচ নির্ধারণ করে তা নির্মাতাদের মধ্যে একটি সাধারণ অ্যাকাউন্টিং পদক্ষেপ। এই প্রকৌশল পদ্ধতি সহ, উত্পাদন পণ্য জন্য ব্যবহৃত নির্দিষ্ট পদ্ধতির বাড়ে।
শিল্প প্রকৌশল খরচ ফাংশন বিশ্লেষণ
শিল্প প্রকৌশল পদ্ধতিটি খরচ ফাংশন অনুমানের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং অ্যাকাউন্টটি কীভাবে মান দেখায় তা বর্ণনা করে একটি সাধারণ শব্দ। অনেক সিস্টেমে, খরচ একটি ভাল বা পরিষেবা মাধ্যমে মান অনুসরণ করে চিহ্নিত করা যেতে পারে। কিন্তু ভারী শিল্প প্রক্রিয়াগুলিতে, প্রকৌশল পদ্ধতি প্রাথমিকভাবে শারীরিক পদ পরীক্ষা করার আহ্বান জানায়। শারীরিক সম্পদ কারখানা প্রবেশ, প্রক্রিয়াজাত, এবং পণ্য হিসাবে আসা আউট। যেমন শারীরিক পদ ইনপুট এবং আউটপুট পরিমাপ করে, বিশ্লেষক শিল্প খরচ ফাংশন সঠিক উপস্থাপনা তৈরি করতে পারেন।
প্রকৌশল পদ্ধতি
প্রকৌশল পদ্ধতির একটি পণ্যের খরচ নির্ণয়ের জন্য আরো সরল পদ্ধতির উল্লেখ করতে পারেন। এই ক্ষেত্রে, প্রকৌশল পদ্ধতিতে পণ্যটির নিকটতম গবেষণার প্রয়োজন হয়, যা নির্মাতার উৎপাদিত ভাল। উপকরণ খরচ, সরাসরি শ্রম খরচ, overhead খরচ এবং অন্যান্য খরচ তাদের অংশ খেলতে। এটি প্রকৌশল পদ্ধতি হিসাবে বলা হয় কারণ বেশিরভাগ তথ্য পূর্ববর্তী পণ্য বিক্রির উপর ভিত্তি করে নয় বরং ব্যবসায়ের অভিজ্ঞতার সাথে শিল্প প্রকৌশলীগুলির মূল্যায়ন এবং মতামতের ভিত্তিতে।
উপকারিতা
প্রকৌশল পদ্ধতির একটি নির্মাতার জন্য খরচ ফাংশন তৈরি করার জন্য একটি জটিল এবং অনিশ্চিত উপায় বলে মনে হতে পারে, কিন্তু এটি একটি কী ব্যবহার আছে। একটি নতুন ভাল উত্পাদন বিবেচনা বিবেচনা করার জন্য প্রকৌশল পদ্ধতির উচ্চ মূল্য আছে কিন্তু ক্ষেত্রের মধ্যে কোন অভিজ্ঞতা নেই। যে কোনও অতীত তথ্য ছাড়াই যা করতে হবে, অন্যান্য খরচ ফাংশন পদ্ধতি কাজ করবে না। এটি কোনও পূর্ববর্তী অভিজ্ঞতা ছাড়াই নতুন পণ্য বা সিস্টেমের জন্য খরচ পূর্বাভাস দিতে চায় যখন প্রকৌশল পদ্ধতি উপযুক্ত।
সমস্যাসমূহ
প্রকৌশল পদ্ধতির সহজাত সমস্যা আছে। অতীতের উত্পাদন বিশ্লেষকের বিস্তারিত গবেষণার তুলনায় এটি একটি অস্পষ্ট পদ্ধতির যা নির্মাতার উত্পাদিত পণ্যগুলির জন্য ব্যবহার করতে পারে। যখন প্রকৌশলীরা খরচ নিয়ে আসে তখন অনুমানগুলি ভুল হতে পারে এবং খারাপ ডেটা হতে পারে। বিশ্লেষক ত্রুটি জন্য সম্ভাব্য কমানোর অন্যান্য সংস্থা থেকে কংক্রিট তথ্য ব্যবহার করার চেষ্টা করুন।
