Cost Management

Resumo

O custeio-meta (ou target costing) é uma estratégia eficaz na busca do equilíbrio entre o custo x preço, qualidade e funcionalidade. Desenvolvida na manufatura, a aplicação destes conceitos na construção civil vem aumentando e adquirindo maturidade. Diante do exposto, a presente pesquisa é um estudo bibliométrico cujo objetivo principal é descrever o quadro de publicações sobre custeio-meta na construção civil nos últimos 5 anos (2009-2013). Como resultado, foi observado um total de 30 publicações com parcela significativa de contribuição nacional (16 publicações ou 53% da amostra). Verificou-se também que as principais fontes de publicações foram a conferência anual da comunidade da construção enxuta (IGLC, com 36%) e os encontros da ANTAC (ENTAC e SIBRAGEC, com 17%). Os temas mais recorrentes foram custeio-meta no contexto de habitações de interesse social, gerenciamento de projeto, processo de projeto e desenvolvimento de novos produtos. Por fim, pode-se destacar a contribuição de pesquisas qualitativas (33%) e 83% de estudos empíricos, o que remete a afirmativa inicial de que a aplicação do custeio-meta na construção civil está em processo de maturação. Como contribuição, espera-se atualizar e expandir os estudos que já foram desenvolvidos no tema consolidando o eixo referencial do conhecimento

Palavras-chave: construção civil, gestão de custos, custeio-meta, bibliometria.

Abstract

The target costing approach can be characterized as effective strategy to equalize cost x price, quality and functionality. Developed in manufacturing industry, the application of these concepts in construction industry has growth and acquiring maturity. Then, this paper aims to analyze the scientific publications about the target costing in building construction in the last 5 years (2009-2013) in a bibliometric approach. As result, 36 papers were found with a significant participation of Brazil (16 papers or 53% of the sample). The principal sources of publications observed were the annual IGLC conference (36%) and events of ANTAC (ENTAC e SIBRAGEC, with 17%). The most frequently themes were target costing in context of social housing, project management, project process and development of new products. Finally, the qualitative research was used in 33% of sample, while 83% from this sample was empirical study. This information reinforces the maturity process which the target costing has been improving. With this paper, authors hope provide a vision about this theme in the building industry, consolidating and spreading it like a knowledge area.

Keywords: building construction, cost management, target costing, bibliometric analysis.

Objectives: The goal of this study was to compare cost-effectiveness of sacubitril/valsartan with angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitors for treating chronic heart failure patients with reduced ejection fraction (HFrEF) from the published articles and explore the methodology applied in the studies.
Methods: Systematic research was conducted in February 2021 using PubMed, Cochrane, and EBSCO. A combination of MeSH terms of ‘cost-effectiveness analysis’, ‘heart failure with reduced ejection fraction’, ‘sacubitril valsartan’ and ‘angiotensin converting enzyme inhibitor’ was employed. The review selected for articles published in the last five years in English.
Results: A total of 15 studies were included in this review. We found that the studies had been conducted in 12 different countries. The United States had the greatest number of publications (5), followed by the Netherlands (2). The study method most used was the Markov decision model (73%). Almost all studies produced ICERs and QALYs that were numerically high.
Conclusions: The use of sacubitril/valsartan associates with longer life expectancy and incremental cost-effectiveness ratio than angiotensin-converting enzyme inhibitors.

This article examines and proposes the implementation of best practice cost reduction strategies capable of enhancing profitability. Multichoice Nigeria limited (MCN) was the organization under focus, and the study population comprises 617 staff of Multichoice Pay TV in Lagos Metropolis. Simple random sampling technique was used to draw fifty respondents from the population space. Structured questionnaires were used as instrument of data collection while frequency distribution, chart, and

Purpose -The purpose of this paper is to explore in a specific hospital care process the applicability in practice of the theories of quality costing and value chains. Design/methodology/approach -In a retrospective case study an in-depth evaluation of the use of a quality cost model (QCM) and the applicability of Porter's care delivery value chain (CDVC) was performed in a specific care process: glaucoma care over the period 2001 to 2006 in the Rotterdam Eye Hospital in The Netherlands.

Firms are constantly improving their activities in order to become more competitive. With the diffusion of international competition and easier access to global markets, effective logistic and inventory management strategies become es- sential to all players. In this sense, there is a clear tradeoff between inventory costs and service level. A common strategy to address this issue is to locate distribution centers (DC) near key markets. However, the decision to build new DCs must be supported by clear and convincing analysis. In this context, this paper reports the use of cost-volume-profit analysis to assess the viability of establishing a new DC by a real company that manufactures radiopharmaceutical products. The research- ers collected and analysed detailed financial information from the company and compared the current scenario with potential future scenarios using the cost- volume-profit technique. Next, expected firm profitability is compared for two scenarios: with and without the new DC.

Nello scenario odierno, i dati hanno acquisito una posizione centrale in diversi ambiti tecnologici e non. La capacità di riuscire a gestire grandi quantità di dati, analizzarli statisticamente per avere conoscenza sulla distribuzione delle loro caratteristiche ed estrarre informazioni utili ai fini del miglioramento e semplificazione dei processi di business (di gestione e produttivi); permetterebbe molti vantaggi nella risoluzione dei problemi e nello snellimento della burocrazia, e rappresenterebbe un motivo di vantaggio economico e tecnologico. 
L’Agenda Digitale è uno dei pilastri della Strategia “Europa 2020”, che indica gli obiettivi di crescita dell’UE fino al 2020 [Agenda Digitale]. A seguito della pandemia di COVID-19, con l'istituzione del Next Generation EU, la Commissione europea ha stanziato ulteriori finanziamenti puntando maggiormente sulla rivoluzione digitale indicata tra le sei priorità della Commissione europea per il 2019-2024. Ha lo scopo di fare leva sul potenziale delle tecnologie Informatiche, di Comunicazione e Tecnologiche (ICT) per favorire l’innovazione, il progresso e la crescita economica dei paesi della comunità Europea. L’obiettivo principale è lo sviluppo del mercato unico digitale, basato su tre aspetti:
1. Migliorare l'accesso a prodotti e servizi on line attraverso la rimozione delle barriere all'e-commerce;
2. Far crescere le reti di telecomunicazione e i servizi digitali;
3. Favorire la crescita sostenibile dell'economia digitale europea.
L’agenda Digitale fa leva sulle tecnologie digitali per la trasformazione dei processi informativi, produttivi e di consumo delle informazioni nella quale ogni Paese membro dell’UE si impegna all’interno del proprio ambito nazionale. La digitalizzazione, innovazione e sicurezza dei sistemi informativi della Pubblica Amministrazione (PA) sono una delle componenti di questa missione. In parte vi sono coinvolti anche il personale dipendente e la cittadinanza, che usufruisce dei servizi offerti, chiamati a partecipare a questo processo di innovazione, ad aumentare la propria capacità competitiva e cultura digitale. Digitalizzare le Pubbliche Amministrazioni significa anche uniformare i loro flussi informativi in modo da rendere interoperabili i loro sistemi informativi. Ciò permetterebbe di avere una banca dati generale, unica, condivisa nelle informazioni che si possono e si devono rendere comuni e pubbliche. Grazie alla questa condivisione si otterrebbero processi gestionali più efficienti (perché meglio informati), verificabili e trasparenti. Sui dati condivisi sarebbe possibile effettuare moltissime analisi che permetterebbero di accrescere la conoscenza sulle procedure e di conseguenza le renderebbero più efficienti e meno costose: sugli appalti di gara, sulle procedure svolte dalle amministrazioni, con un beneficio di razionalizzazione e contenimento della spesa pubblica.
I dati sono una ricchezza e sono stati denominati il petrolio della nostra era [Berners-Lee and Shadbolt, 2011]. Sui dati è basata la realizzazione di procedure di elaborazione automatizzata, la simulazione di scenari e fenomeni di interesse, il calcolo di indicatori di qualità e di performance da ottimizzare, e la previsione sugli andamenti futuri di variabili da monitorare. Molte di queste procedure sono basate sui principi dell’Apprendimento Automatico [ML], una branca dell’Intelligenza Artificiale [IA] che permette di automatizzare i processi e di stimare l’evoluzione futura.
Attualmente non sono molti i dati accessibili in maniera aperta (open) e questo penalizza fortemente la qualità dei modelli predittivi, ossia i modelli che fanno previsioni partendo dai dati accumulati.
In questo capitolo vogliamo far vedere come sarebbe possibile (e tutto sommato semplice e alla portata di molti) estrarre conoscenza utile dai dati che riguardano le Pubbliche Amministrazioni. Ciò sarebbe possibile se i dati gestionali e i flussi informativi fossero resi disponibili in formato aperto, in modo che si possano sviluppare metodi e software per la loro elaborazione e successivamente poterli rilasciare a disposizione anche di altre amministrazioni per il loro riutilizzo sui dati di loro pertinenza. Ciò permetterebbe di ottenere un “effetto leva”, ossia di poter agire secondo una economia di scala e riusare la conoscenza estratta o le tecniche utilizzate anche in altri ambiti . Una possibile ulteriore utilizzazione delle soluzioni software già sviluppate sarebbe ad esempio impiegarle come strumento per fornire suggerimento e confronto dei livelli di costo o di introito di beni o servizi nello stesso settore economico ma in zone geografiche diverse, o di confronto dello stesso bene o servizio impiegato in settori diversi.
In questo lavoro vogliamo applicare quindi tecniche di Apprendimento Automatico sui dati (open) che riguardano i flussi dei pagamenti delle Pubbliche Amministrazioni. Le entrate e le uscite delle PA, oggi sono pubblicate in maniera aperta tramite il Sistema SIOPE (Sistema Informativo sulle Operazioni degli Enti Pubblici)[SIOPE] che registra i pagamenti in maniera digitale.
SIOPE è nato dalla collaborazione tra la Ragioneria Generale dello Stato, la Banca d'Italia e l'ISTAT, in attuazione dall'articolo 28 della legge n. 289/2002, disciplinato dall’articolo 14 della legge n. 196 del 2009. Il sistema ha permesso di migliorare la rilevazione dei flussi di cassa della PA perché registra con tempestività una grande quantità di informazioni disponibili che permettono di tracciare l'andamento dei conti pubblici. Un aspetto chiave di SIOPE è stato la capacità di superare attraverso una codifica uniforme per tipologia di enti, le differenze tra i sistemi contabili delle singole amministrazioni pubbliche, senza incidere sulla struttura dei loro bilanci. Al momento SIOPE costituisce la principale fonte informativa per la predisposizione delle relazioni trimestrali sul conto consolidato di cassa. SIOPE rappresenta, pertanto, uno strumento fondamentale per il monitoraggio dei conti pubblici al fine della verifica delle regole previste dall'ordinamento comunitario (procedura su disavanzi eccessivi e Patto di stabilità e crescita). Gradualmente, il SIOPE è destinato ad essere esteso a tutte le Amministrazioni Pubbliche.
Quando parliamo di stime e predizioni, intendiamo algoritmi di Apprendimento Automatico che fanno uso dell’esperienza per migliorare la propria conoscenza di un fenomeno (o una variabile che interessa stimare) e le performance di stima (correttezza e precisione). L’esperienza è data dagli esempi che l’algoritmo di apprendimento prende in ingresso (input) per addestrare un modello. Il modello è costituito da un meccanismo di mappatura che è in grado di associare la variabile da predire ad altre variabili di input che descrivono gli esempi. L’applicazione del modello su dati non inclusi in partenza nell’insieme di addestramento permette di fare stime e previsioni più corrette della variabile di output di quanto si potrebbe fare senza modello, partendo solo dalle variabili di input. Ciò fa riferimento all’incremento della conoscenza ottenuto in seguito all’applicazione del modello a nuovi dati o esempi. Migliore è la qualità dei dati (rappresentativi della situazione di interesse) migliori saranno le performance e di conseguenza più alta sarà l’accuratezza della predizione. I modelli predittivi comprendono quindi tutte quelle tecniche che cercano di "interpretare" i dati, scovando le regolarità nei valori delle variabili e gli andamenti (pattern).
Uno dei molti task predittivi dell’Apprendimento Automatico, di cui vedremo un caso di studio, riguarda l’analisi delle serie storiche. Le serie storiche danno informazioni circa l’evoluzione di determinate variabili nel tempo [Serie storiche]. Ad esempio, informazioni su come varia il valore di una variabile meteorologica (come temperatura, umidità, irraggiamento, ecc) con  il passare delle ore o il valore dei titoli azionari quotati in borsa nel corso del tempo. Questo tipo di informazione molto spesso viene utilizzata per apprendere dallo storico l'andamento dei dati così da predirli nel futuro. Solitamente i modelli utilizzati per apprendere le serie temporali sono i modelli regressivi [Regressione] con tutte le loro varianti. Mentre i modelli standard di Machine Learning considerano i valori delle variabili di interesse negli istanti temporali passati alla stessa stregua rispetto a quelli degli istanti successivi, i modelli che si basano sulle serie temporali (in cui le osservazioni variano nel tempo) aggiungono un'esplicita dipendenza dall'ordine tra le osservazioni: ossia la dimensione temporale. Nello studio che vedremo, i modelli sono stati utilizzati per apprendere e predire le entrate e le uscite delle università pubbliche, classificate come grandi e mega (per quantità di studenti) nel territorio italiano. Al fine di ottenere il dataset, sono stati scaricati tramite il portale SIOPE  le serie storiche delle università contenenti gli importi di cassa (in entrata e in uscita) mensili dal 2008 ad oggi. I dati scaricati sono così organizzati:
- codice identificativo dell’ente
- codice del capitolo di spesa
- mese
- anno
- ammontare del flusso di cassa
Il codice del capitolo di spesa non è un dato utile e interpretabile perché non contiene una descrizione del tipo di spesa e quindi non verrà utilizzato. Invece, come operazione di consolidamento dei flussi di cassa mensili, tutte le uscite (e le entrate) dello stesso ente ma per capitoli di spesa diversi sono state aggregate tramite l’operazione di somma per dare luogo ad un unico importo mensile di uscita (o entrata).

The  attendant  high  cost  of  construction;  using  conventional  building  materials  has  resulted  in inadequate  classroom  provisions  in  public  schools  located  in  rural  areas  in  Nigeria.  This  study compares  bamboo  and  conventional  building  materials  for  low-cost  classroom  construction  in Isarun,  Nigeria.  The  study  employs  literature  review  and  case  study  of  historical  data  as  its research  methods.  Data  obtained  were  analyzed  using  descriptive  statistics.  Finding  reveals  that the  cost  of  constructing  a  classroom  block  using  conventional  materials  is  N2.52  Million  while  the cost  of  classroom  block  constructed  with  bamboo  is  N1.03  Million.  The  cost  of  classroom  block using  conventional  material  can  produce  two  classroom  blocks  made  of  bamboo  materials,  and that  in  rural  areas  where  there  is  abundant  accessibility  to  bamboo,  the  classroom  constructed  with bamboo  has  more  cost  benefit  as  aligned  with  the  culture  of  the  host  community.  This  study recommends  that  the  state  governments  should  endeavour  to  provide  more  low-cost  and  eco-friendly classroom  blocks  in  rural  areas  with  the  use  of  bamboo  after  a  thorough  application  of suitable  preservative.