Ключом к успеху любого бенчмаркинга, особенно в части эффективности охраны окружающей среды, служит ясное понимание природы используемых для анализа данных. Бенчмаркинг - часто используемый в профессиональном жаргоне термин, за которым скрывается достаточно простая идея. Он означает сравнение характеристик продукции, действий, процессов или организаций (систем) с выбранными эталонами ("бенчмарками"). Как показывает опыт, бенчмаркингом нередко злоупотребляют, причем это происходит не в результате осознанного ввести в заблуждение, но из-за непонимания существа данных, используемых для оценки.
Задача настоящей статьи, подготовленной на основании в компаниях Novartis, Hoffman-La Roche и Ciba Specialty Chemicals, - довести до сведения практиков некоторые основные проблемы, возникающие в процессе его проведения. Цель бенчмаркинга - оценить характеристики сопоставимых систем и более глубоко проанализировать влияние на них различных переменных. Это означает, что данный метод уже широко используется в течение многих лет. Бенчмаркинг может применяться к проектам изделий, отдельным производственным процессам, к целым компаниям и другим организациям и даже странам.
Бенчмаркинг дает наиболее ценные результаты при сравнении относительно простых сопоставимых систем. В качестве примера можно указать химические процессы, оцениваемые, допустим количеством сырья, потребляемого для выработки тонны конечного продукта, скоростью реакций, количеством и стоимостью отходов на тонну продукции или автомобили (потребление топлива на 100 км пробега, скорость, уровень шума, ускорение при разгоне или количество выбрасов вредных веществ в атмосферу). При проведении бенчмаркинга важно понимать следующие основные моменты:
- Ранжирование результатов зависит от выбранных характеристик для сравнения. Автомобиль, развивающий наибольшую максимальную скорость, необязательно обладает, например, наилучшими разгонными характеристиками. То же самое относится к экологическим параметрам. Продукт, при производстве которого наиболее оптимально используются ресурсы, может не быть лучшим с точки зрения токсичности сырья, количества токсичных отходов или общей энергоемкости производства.
Нужно проявлять осторожность при выявлении лучшей системы, когда бенчмаркинг проводят только по одному показателю. Ранжирование систем может быть верным по этому, отдельно взятому единственному критерию, но может игнорировать другие важные характеристики
Следует принимать в расчет также общественную пользу, даже если соответствующие параметры трудно оценить. Сейчас сравнительные оценки обычно сосредоточены вокруг легко измеряемых параметров, таких как количество выбросов или потребление сырья и энергии, затраты, технические характеристики продукции.
Структурные различия и наличие переменных параметров усложняют и удорожают нахождение зависимостей между общей эффективностью системы и влияющими на нее факторами и тем самым затрудняют извлечение полезной информации. Подобные структурные различия могут включать разные способы энергоснабжения (от посторонних источников или от собственного генератора), различия в составе оцениваемых действий, в уровне регрессивной интеграции компании, в количестве ресурсов, предоставленных потребителем, в климатических условиях на производстве. В примере, приведенном на рис. 1, экологический эффект от применения различных сортов краски оценивается по величине эмиссии растворителя. Последняя может быть измерена в расчете на 1 кг краски, на 1 кв. м окрашенной поверхности или за единицу времени с 1 кв. м окрашенной поверхности. Приведенные в таблице результаты сравнения красок оказываются полностью различными в зависимости от показателей, выбранных для сопоставления.
При этом не меньшее значение, чем содержание растворителя в красках, для их сравнительной оценки имеют эффективность окрашивания и долговечность. Заметим, что в приведенном примере не учитывается эмиссия растворителя в процессе изготовления красок.
На практике полезно различать бенчмаркинг, проводимый:
- с использованием количественных и качественных методов сравнения;
- на основе абсолютных или удельных значений параметров;
- разукрупнения рассматриваемых систем (например, на уровне отдельных процессов или операций или агрегированная оценка на уровне совокупности процессов, применяемых компанией или организацией).
Качественный бенчмаркинг обычно применяют для сравнения процессов, которые проще описать словами, нежели с помощью количественных данных. Примерами таких процессов могут быть аудит или управление знаниями. Если определенные составляющие таких, описываемых преимущественно качественно, процессов поддаются количественной оценке, то могут применяться смешанные, качественно-количественные методы бенчмаркинга. Если при бенчмаркинге сходных процессов или действий имеются количественные данные, то удельные значения параметров, очевидно, дают более справедливые сравнительные оценки, чем их абсолютные значения.
Вместе с тем абсолютные значения параметров могут содержать более значимую информацию для систем более высокого уровня. В этих случаях и в связи с более сложным составом оцениваемых действий обычно отсутствуют необходимые удельные значения параметров. В то же время имеющиеся данные характеризуют не рабочие параметры, а скорее их мгновенные значения или чувствительность.
На уровне отдельных действий или процессов обычно удается стандартизовать их параметры с помощью вычисления удельных значений, например, путем деления количества потребляемых ресурсов или выбросов на значения некоторого выходного параметра. Получаемые в результате такого нормирования удельные значения параметров эффективности целесообразно использовать для бенчмаркинга.
На более высоких уровнях сложность комплекса оцениваемых действий, продукции или организации обычно не позволяет выбрать такие простые технические параметры для вычисления их удельных значений, которые сохраняли бы смысловое содержание. При отсутствии подобных параметров для описания эффективности сложных систем часто используют финансовые показатели. Хотя эти показатели полезны для финансовых расчетов, они не подходят для сравнения сложно организованных систем по технической эффективности, поскольку отсутствуют универсальные показали, описывающие выходные результаты комплекса действий.
В зависимости от способа, каким компании отчитываются о количестве произведенной продукции, данные по энергопотреблению (на единицу продукции) для компаний А и В отличаются, хотя они выполняют идентичные операции.
Компании, которые измеряют выход продукции в количестве упаковок, могут сравниваться с остальными компаниями только объемам продаж или по добавленной стоимости.
Когда объемы продаж используют в качестве показателя объемов производства, то компании С и D обнаруживают меньшие величины энергопотребления на доллар, полученный от продажи продукции, чем компании А и В. Номинально это так, но данные по продажам не отражают того факта, что компании А и В являются полностью регрессивно-интегрированными. Они не учитывают также ни того, что объемы производства этих компаний значительно выше по сравнению с компаниями С и D, ни того, что сравниваются компании с полными и значительно более энергоемкими производственными циклами и компании, занимающиеся только смешиванием красок (составлением из компонентов конечного продукта) и их упаковкой.
Отмеченные выше искажения могут быть ослаблены за счет использования при сравнении отношения величины потребляемой энергии к добавленной стоимости продукции.
В последние годы среди самозваных экспертов стало модным снабжать инвесторов и широкую общественность рейтингами компаний в качестве помощи для принятия решений. Для этой цели они отбирают данные из экологических отчетов компаний, которые нормализуют путем деления на выходные характеристики их деятельности, такие как объемы производства, количество произведенных упаковок, объемы продаж, добавленная стоимость продукции. Получаемы в результате удельные величины, или "показатели эффективности", далее используют для межотраслевого бенчмаркинга. Но подобные показатели эффективности, определенные для сложных систем, обычно не дают детального представления об их деятельности. Поэтому они мало подходят для ранжирования компаний с точки зрения качества менеджмента и эффективности. Они не отвечают основным принципам правильной организации бенчмаркинга.
Вместе с тем, абсолютные значения показателей, публикуемые в отчетах по охране окружающей среды, могут давать представление о том, как компания решает отдельные проблемы, такие как, например, расходы на электроэнергию, выбросы углекислого газа и т. д.
Бенчмаркинг представляет собой полезный инструмент для сравнения и совершенствования аналогичных товаров, процессов, дей ствий или технических альтернатив.
Сравнение сложных систем, например, компаний с множеством производственных процессов и выполняемых операций скорее дает информацию о связанных с ними деловых рисках, нежели позволяет ранжировать их по уровню эффективности или служить основой для немедленного совершенствования производственных процессов