4 Discussion In this paper, we pres

4 Discussion
In this paper, we present an integrated model for effectively calculating values for cost drivers in an ABC model in restaurants. The model utilizes three techniques: discrete‐event simulation, ABC and ARM, which is one of the core data mining techniques. The purpose of this model is to allow for accurate estimations of cost drivers, whose estimation is difficult to make with the common methods of defining cost drivers.
The benefits of using ABC models have been extensively reported. ABC systems are able to trace overhead costs to individual products (Garrison and Noreen, 1997). Traditional costing seems inappropriate, in cases where processes are highly variant and product/service lines are diverse. These are typical conditions of service companies, where overhead costs today represent approximately two‐thirds of the total cost (Raab et al., 2009). In the restaurant industry, which is characterized by high degree of competitiveness, small profit margins and relatively high failure rate in the USA (Bell, 2002), the use of sophisticated cost systems is considered essential. For example, a study conducted by Raab and Mayer (2003) to a sample of 100 managers in US restaurants found that restaurant managers are increasingly aware of the need to trace some of their overhead costs, such as salaries and wages, to individual menu items.
ABC models have been developed and applied in the restaurant industry before (Raab and Mayer, 2007). These studies reveal the importance of applying ABC in restaurants and conclude that the distribution of expenses between departments changed drastically when ABC methods were applied, as opposed to more traditional pricing techniques (such as ME). However, the limited application of ABC in restaurants is attributed to the difficulties of tracing costs to activities and activities in customers and products in restaurants (Kunst and Lemmink, 1995). The study conducted by Raab and Mayer (2003) revealed that, although 50 per cent of the 100 restaurant managers attempted to measure processes and their costs, only one restaurant company was able to gain knowledge of their labour costs by calculating activity‐based labour costs.
The majority of studies that apply ABC in restaurants use observation techniques and interviews in order to identify and calculate values for cost drivers (Raab et al., 2009). However, as Anderson and Kaplan (2007) point out, a subtle and serious problem arises from the interview and survey process itself. They suggest that when people estimate how much time they spend on an activity, they do not record much idle or unused time. Therefore, almost all ABC systems calculate cost driver rates assuming that resources work at full capacity; this might lead to less accurate cost estimates. Finally, some activities, such as the time an employee has spent performing a particular task, are difficult to calculate in all cases, as these can change frequently (Munoz and Oksan, 2006). This is especially true in the services industry.
This study has extended the current knowledge in the area of cost accounting and cost driver estimation in the restaurant industry in three ways. First, it showed how to deal with diversity and heterogeneity in processes in the restaurant industry with the aid of discrete‐event simulation, hence revealing the interaction between the cost drivers. The simulation model that was built to assist the ABC system was based on the methodology presented by Beck and Nowak (2000). The model produces values for the cost drivers, representing variations in the processes (i.e. time spent on an activity). These values are in turn used by the ABC system to produce confidence interval estimations for the cost. Nevertheless, the use of simulation requires the model to be kept to low‐complexity levels, as this ensures the minimum variation in the results.
Second, it enabled the activity centres to be divided into more detailed activities, without raising concerns about compounding of errors; the simulation model produces a range of values; average values for the cost are therefore considered. Beck and Nowak (2000) report similar results when simulation average cost and ABC point estimates without simulation are used. The division of main activities into more detailed activities enables managers to gain insight about the utilization of resources by the activities. In cases where activities are grouped under main activities, this division is not possible, hence useful and precise information is lost.
Third, it introduced the method of ARM, which is one of the core data mining techniques, to assist simulation modelling in the calculation of the values of cost drivers. In the model produced by Beck and Nowak (2000), it is a prerequisite to have empirical distributions of all simulated cost drivers. The presented model overcomes this constraint and utilizes ARM to facilitate this process. The model is based on the proposition that associations between cost drivers, which are easy to estimate and cost drivers that are difficult to calculate, can supply the model with values for the latter. The presented model may equally be empowered by any other cost driver calculation method, such as systematic appraisal and collection of real data. However, these may be limited to a number of cost drivers.
One of the most important features of the methodology is the use of low‐complexity algorithms. For the same purpose, various methodologies could be used. However, techniques such as regression analysis are too complex and are based on some working hypothesis developed by its users. On the contrary, ARM is based on a user‐friendly platform and is free of assumptions. It also extracts all dependencies in one run (Kostakis et al., 2008).
Cooper and Kaplan (1988) introduced the concept of the optimal cost system; this system aims at minimising the sum of the cost measurement, i.e. those costs associated with the measurements required by the cost system. An optimal ABC model should aim at balancing the cost of errors made from inaccurate estimates with the cost of measurement. The presented methodology accomplishes this goal, as not only does it minimize the cost of measurement, but also reduces the cost of errors, by using modelling techniques, which can be tested for their sensitivity and verified with the physical system.
Al‐Omiri and Drury (2007) suggest that ABC cost systems can be either less or more sophisticated. The level of sophistication depends on the number of cost drivers and cost pools that these systems use. The use of more sophisticated cost systems increases the accuracy of cost information. Therefore, if the management of a restaurant is interested in using a more detailed and refined cost system, it might have to use some cost drivers that are difficult, expensive or time‐consuming to estimate.
Although this study has contributed to cost and management accounting in the restaurant industry, some limitations should be noted. This study has focused only on three activities and hence, the application has been limited to the BOH of the restaurant. The FOH activities have not been taken into account, somehow affecting the results of the simulation model. This, however, does not prevent the user to expand the model by incorporating more activities, providing that there exists a true relationship between the activities to be modelled. This will enable numerical dependencies to be extracted. Finally, the model does not incorporate customer demand for the different menu items. This parameter should be included in future work to allow for better recommendations regarding the pricing of various menu items.
5 Conclusion
This study has presented a new technique in the area of cost and management accounting in the restaurant industry. It utilizes three techniques to model ABC in restaurants. Discrete‐event simulation is used to generate values, which are in turn used to produce confidence interval estimates for the cost in an ABC model. The use of simulation reveals the dynamic behaviour of cost‐parameters in a production process. ARM assists the ABC model, by providing values for those cost drivers that are difficult to calculate.
The method results in considerable time saving, since it reduces the interview and survey practices for cost driver estimation. It also reduces the probability of making inaccurate estimations of cost drivers. This results into a more accurate and efficient cost accounting information in the restaurant industry

Results (Thai) 1:

สนทนา 4
ในกระดาษนี้ เรานำเสนอแบบจำลองที่รวมสำหรับการคำนวณค่าสำหรับโปรแกรมควบคุมต้นทุนในแบบจำลอง ABC ในร้านอาหารได้อย่างมีประสิทธิภาพ แบบใช้เทคนิคสาม: การจำลอง discrete‐event, ABC และแขน ซึ่งเป็นหนึ่งในเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลหลัก วัตถุประสงค์ของรูปแบบนี้คือเพื่อ ให้การประเมินความถูกต้องของโปรแกรมควบคุมต้นทุน ซึ่งประเมินได้ยากจะทำให้ มีวิธีการกำหนดโปรแกรมควบคุมต้นทุน
ประโยชน์ของการใช้แบบจำลอง ABC มีการรายงานอย่างกว้างขวาง ระบบ ABC จะสามารถติดตามต้นทุนค่าใช้จ่ายในแต่ละผลิตภัณฑ์ (Garrison และ Noreen, 1997) การคิดต้นทุนแบบดั้งเดิมดูเหมือนไม่เหมาะสม ในกรณีที่กระบวนเป็นตัวแปรสูง และรายการสินค้า/บริการหลากหลาย นี่คือสภาพปกติของบริษัทที่ให้บริการ ที่จ่ายวันนี้แสดงประมาณ two‐thirds ของต้นทุนรวม (Raab et al., 2009) ในอุตสาหกรรมอาหาร ซึ่งเป็นลักษณะ โดยการแข่งขันระดับสูง อัตรากำไรขนาดเล็กและความล้มเหลวค่อนข้างสูงในสหรัฐอเมริกา (เบลล์ 2002) ใช้ระบบมีความซับซ้อนต้นทุนถือเป็นสิ่งจำเป็น ตัวอย่าง การดำเนินการตัวอย่างของผู้จัดการ 100 ในสหรัฐอเมริการ้านอาหาร Raab และเมเยอร์ (2003) ศึกษาพบว่า ผู้จัดการร้านอาหารได้มากขึ้นตระหนักถึงความจำเป็นในการสืบค้นกลับของการจ่าย เงินเดือนและค่าจ้าง การเมนูแต่ละรายการ
รุ่น ABC ได้พัฒนา และใช้ในอุตสาหกรรมอาหาร (Raab และเมเยอร์ 2007) การศึกษานี้แสดงความสำคัญของการใช้ ABC ในร้านอาหาร และสรุปว่า การกระจายของค่าใช้จ่ายระหว่างแผนกการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเมื่อมีใช้วิธีการ ABC ตรงข้ามกับเทคนิคดั้งเดิมราคา (เช่นผม) อย่างไรก็ตาม แอพลิเคชันจำกัดของ ABC ในร้านเป็นเกิดจากการความยากลำบากของการติดตามต้นทุนกิจกรรมและกิจกรรมลูกค้าและผลิตภัณฑ์ในร้านอาหาร (Kunst และ Lemmink, 1995) การศึกษาที่ดำเนินการ โดย Raab และเมเยอร์ (2003) เปิดเผยว่า แม้ว่าร้อยละ 50 ของผู้จัดการร้านอาหาร 100 พยายามที่จะวัดกระบวนการและค่าใช้จ่าย บริษัทร้านเดียวก็สามารถรับรู้ต้นทุนของแรงงาน โดยคำนวณ activity‐based แรงงานต้นทุนการ
ส่วนใหญ่ที่ใช้ ABC ในร้านใช้เทคนิคการสังเกตและการสัมภาษณ์เพื่อระบุ และคำนวณค่าสำหรับโปรแกรมควบคุมต้นทุน (Raab et al., 2009) การศึกษา อย่างไรก็ตาม แอนเดอร์สันและ Kaplan (2007) ชี้ให้เห็น ปัญหาที่ลึกซึ้ง และรุนแรงที่เกิดขึ้นจากกระบวนการสัมภาษณ์และการสำรวจตัวเอง พวกเขาแนะนำว่า เมื่อคนคาดคะเนเวลาที่จะใช้ในกิจกรรม พวกเขาไม่ได้บันทึกเวลาใช้งาน หรือไม่ ดังนั้น เกือบทุกระบบ ABC คำนวณโปรแกรมควบคุมต้นทุนราคาสมมติว่าทรัพยากรทำงานกำลัง นี่อาจทำให้การประเมินถูกต้องน้อยกว่าต้นทุน ในที่สุด บางกิจกรรม เช่นเวลาที่ใช้ในการดำเนินงานเฉพาะ เป็นยากที่จะคำนวณในทุกกรณี เหล่านี้สามารถเปลี่ยนแปลงบ่อย (น่าโชว์และ Oksan, 2006) นี้เป็นจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริการอุตสาหกรรม
การศึกษานี้ได้ขยายความรู้ปัจจุบันในพื้นที่ประเมินควบคุมบัญชีต้นทุนและต้นทุนในอุตสาหกรรมอาหารใน 3 วิธีการ ครั้งแรก พบว่าวิธีการจัดการกับความหลากหลายและ heterogeneity ในกระบวนการในอุตสาหกรรมอาหารด้วยความช่วยเหลือของ discrete‐event จำลอง ดังนั้น เผยให้เห็นการโต้ตอบระหว่างโปรแกรมควบคุมต้นทุน แบบจำลองที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อช่วยเหลือระบบ ABC เป็นไปตามระเบียบวิธีที่เบ็คและ Nowak (2000) รูปแบบการสร้างค่าสำหรับโปรแกรมควบคุมต้นทุน แสดงถึงความแตกต่างในกระบวนการต่าง ๆ (เช่นเวลาที่ใช้ในกิจกรรม) ในค่าเหล่านี้จะใช้ โดยระบบ ABC การประมาณช่วงความเชื่อมั่นสำหรับต้นทุนผลิต อย่างไรก็ตาม การใช้การจำลองต้องแบบไปเก็บไว้ที่ระดับ low‐complexity ขณะนี้เราช่วยให้การเปลี่ยนแปลงที่ต่ำสุดในผล
2 มันเปิดศูนย์กิจกรรมจะแบ่งออกเป็นกิจกรรมรายละเอียดเพิ่มเติม โดยไม่ต้องเพิ่มข้อสงสัยเกี่ยวกับข้อผิดพลาด การทบต้น แบบจำลองการสร้างช่วงของค่า ดังนั้นจะพิจารณาค่าเฉลี่ยต้นทุน ใช้เบ็คและ Nowak (2000) คล้ายผลลัพธ์รายงานเมื่อต้นทุนเฉลี่ยการจำลองและ ABC ชี้ประเมิน โดยไม่มีการจำลอง ส่วนของกิจกรรมหลักเป็นกิจกรรมที่ละเอียดช่วยให้การเข้าใจเกี่ยวกับการใช้ประโยชน์ของทรัพยากรกิจกรรม ในกรณีที่จัดกิจกรรมภายใต้กิจกรรมหลัก ส่วนนี้ไม่ได้ จึงมีประโยชน์ และข้อมูลที่แม่นยำหาย
3 จะนำวิธีของแขน ซึ่งเป็นเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลหลักอย่างใดอย่างหนึ่ง เพื่อช่วยจำลองแบบจำลองในการคำนวณค่าของโปรแกรมควบคุมต้นทุน ในรูปแบบที่ผลิต โดยเบ็คและ Nowak (2000), เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นให้มีการกระจายผลจำลองทั้งหมดที่โปรแกรมควบคุมต้นทุน รูปแบบนำเสนอ overcomes ข้อจำกัดนี้ และใช้แขนเพื่อช่วยในกระบวนการนี้ รูปแบบตามที่เสนอว่าความสัมพันธ์ระหว่างโปรแกรมควบคุมต้นทุน ซึ่งจะง่ายต่อการประเมิน และโปรแกรมควบคุมที่ยากต่อการคำนวณ ต้นทุนสามารถจัดหารูปแบบที่ มีค่าหลัง เท่า ๆ กันอาจงานแบบนำเสนอ โดยใด ๆ อื่น ๆ ต้นทุนควบคุมวิธีการคำนวณ การประเมินระบบและชุดของข้อมูลที่แท้จริง อย่างไรก็ตาม นี้อาจจำกัดจำนวนโปรแกรมควบคุมต้นทุนได้
หนึ่งในคุณลักษณะที่สำคัญของวิธีการใช้อัลกอริทึม low‐complexity ได้ วันเดียวกัน ลักษณะต่าง ๆ สามารถใช้ อย่างไรก็ตาม เทคนิคเช่นการวิเคราะห์การถดถอยซับซ้อนเกินไป และขึ้นอยู่กับสมมติฐานบางอย่างทำงานที่พัฒนา โดยผู้ใช้ การ์ตูน แขนอยู่บนแพลตฟอร์ม user‐friendly และฟรีของสมมติฐาน มันยังแยกอ้างอิงทั้งหมดในหนึ่งรัน (Kostakis et al., 2008) .
คูเปอร์และ Kaplan (1988) นำแนวคิดของระบบต้นทุนที่เหมาะสม ระบบนี้มีจุดมุ่งหมายที่ผลรวมของการประเมินต้นทุน เช่นต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการวัดตามระบบต้นทุน minimising แบบจำลอง ABC เหมาะสมที่สุดควรมุ่งดุลต้นทุนข้อผิดพลาดจากการประเมินไม่ถูกต้องการวัด วิธีนำเสนอสำเร็จเป้าหมายนี้ ไม่เพียงแต่ จะลดต้นทุนของวัด แต่ยัง ช่วยลดต้นทุนของข้อผิดพลาด โดยใช้เทคนิคสร้างแบบจำลอง ซึ่งสามารถทดสอบความไวของพวกเขา และตรวจสอบกับระบบทางกายภาพ
Al‐Omiri และร้าน (2007) แนะนำว่า ต้นทุนระบบ ABC สามารถมีน้อย หรือมากขึ้นความซับซ้อน ระดับของความซับซ้อนขึ้นอยู่กับจำนวนโปรแกรมควบคุมต้นทุนและกลุ่มต้นทุนที่ใช้ในระบบเหล่านี้ ใช้ของทันสมัยมากขึ้นต้นทุนที่เพิ่มระบบความถูกต้องของข้อมูลต้นทุน ดังนั้น ถ้าการบริหารร้านอาหารสนใจ ใช้มากขึ้นรายละเอียด และกลั่นระบบต้นทุน อาจมีการใช้บางโปรแกรมควบคุมต้นทุนที่ยาก ราคาแพงหรือ time‐consuming การประเมิน
แม้ว่าการศึกษานี้มีส่วนต้นทุนและบัญชีบริหารในอุตสาหกรรมอาหาร ควรระบุข้อจำกัดบางประการได้ การศึกษานี้ได้เน้นเฉพาะกิจกรรมที่สาม และด้วยเหตุนี้ แอพลิเคชันถูกจำกัดกับ boh ทีเอร้าน กิจกรรม FOH มีไม่การพิจารณา ผลกระทบต่อผลลัพธ์ของแบบจำลองการอย่างใด นี้ อย่างไรก็ตาม ไม่ทำให้ผู้ใช้จะขยายรูปแบบอีกทั้งยังมีกิจกรรมเพิ่มเติม การให้บริการที่มีความสัมพันธ์ที่แท้จริงระหว่างกิจกรรมที่จะได้คือ แบบจำลอง นี้จะช่วยให้ตัวเลขขึ้นไป สุดท้าย แบบรวมความต้องการลูกค้าเมนูแตกต่างกัน พารามิเตอร์นี้ควรจะรวมในงานในอนาคตเพื่อให้คำแนะนำที่ดีเกี่ยวกับการกำหนดราคาของต่าง ๆ เมนูสินค้า
สรุป 5
การศึกษานี้ได้นำเสนอเทคนิคใหม่ในพื้นที่ของต้นทุนและบัญชีบริหารในอุตสาหกรรมอาหาร มันใช้เทคนิคสามกับแบบจำลอง ABC ในร้านอาหาร Discrete‐event จำลองถูกใช้เพื่อสร้างค่า ซึ่งใช้ในการประมาณช่วงความเชื่อมั่นสำหรับต้นทุนในแบบจำลอง ABC การใช้การจำลองเผยพฤติกรรมแบบไดนามิกของ cost‐parameters ในกระบวนการผลิต แขนช่วยแบบ ABC โดยให้ค่าที่ควบคุมต้นทุนที่ยากที่จะคำนวณ
ผลวิธีที่ประหยัดเวลามาก เนื่องจากมันช่วยลดปฏิบัติการสัมภาษณ์และการสำรวจสำหรับประมาณการควบคุมต้นทุน นอกจากนี้แล้วยังช่วยลดความเป็นไปได้ของการประเมินไม่ถูกต้องของโปรแกรมควบคุมต้นทุน ซึ่งผลลัพธ์ในข้อมูลการลงบัญชีต้นทุนยิ่งถูกต้อง และมีประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมร้านอาหาร

Results (Thai) 3:

4 สนทนา
ในงานวิจัยนี้ เราได้เสนอแบบจำลองแบบบูรณาการเพื่อมีประสิทธิภาพการคำนวณค่าต้นทุนไดรเวอร์ใน ABC แบบในร้านอาหาร แบบใช้ 3 วิธี‐จำลองเหตุการณ์ไม่ต่อเนื่อง , ABC และแขน ซึ่งเป็นหนึ่งในหลักการทำเหมืองข้อมูลเทคนิค วัตถุประสงค์ของรูปแบบนี้คือการอนุญาตให้ถูกต้องประมาณการต้นทุนไดรเวอร์ซึ่งการประเมินเป็นเรื่องยากที่จะให้กับวิธีการทั่วไปของการกำหนดโปรแกรมควบคุมต้นทุน
ประโยชน์แบบเอบีซีได้รับการรายงานอย่างกว้างขวาง ระบบ ABC สามารถติดตามต้นทุนค่าใช้จ่ายในแต่ละผลิตภัณฑ์ ( ทหารกับนอรีน , 1997 ) ต้นทุนแบบดั้งเดิมดูเหมือนไม่เหมาะสม ในกรณีที่กระบวนการบรรทัดตัวแปรสูงและผลิตภัณฑ์ / บริการมีความหลากหลายเหล่านี้เป็นเงื่อนไขทั่วไปของ บริษัท บริการ ที่ต้นทุนค่าใช้จ่ายวันนี้แสดงประมาณสองในสามของต้นทุนรวม ( ‐ราบ et al . , 2009 ) ในอุตสาหกรรมร้านอาหารซึ่งเป็นลักษณะระดับสูงของการแข่งขัน กําไรขนาดเล็กและอัตราความล้มเหลวที่ค่อนข้างสูงในสหรัฐอเมริกา ( ระฆัง , 2002 ) , การใช้ระบบต้นทุนที่ซับซ้อน ถือเป็นสิ่งจำเป็น ตัวอย่างเช่นจากการศึกษาโดยราบเมเยอร์ ( 2003 ) และให้ตัวอย่างของ 100 ผู้จัดการร้านอาหารผู้จัดการร้านอาหาร เราพบว่ามีมากขึ้นตระหนักถึงความต้องการที่จะติดตามบางส่วนของต้นทุนค่าใช้จ่าย เช่น เงินเดือนและค่าจ้าง กับเมนูแต่ละรายการ .
รุ่น ABC ได้มีการพัฒนาและประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมอาหารก่อน ( ราบและ เมเยอร์ , 2007 )การศึกษาเหล่านี้แสดงถึงความสำคัญของการประยุกต์ใช้ ABC ในร้านอาหาร และสรุปได้ว่า การกระจายของค่าใช้จ่ายระหว่างแผนกเปลี่ยนแปลงไปอย่างมากเมื่อใช้วิธีการ ABC , ตรงข้ามกับเทคนิคการตั้งราคาแบบดั้งเดิมมากขึ้น ( เช่นผม ) อย่างไรก็ตามโปรแกรมที่ จำกัด ของ ABC ในร้านอาหารว่า ความยากของการติดตามค่าใช้จ่ายในกิจกรรมและกิจกรรมต่างๆในผลิตภัณฑ์ของลูกค้าและในร้านอาหาร ( คุน และ lemmink , 1995 ) การศึกษาและจัดทำโดยราบเมเยอร์ ( 2003 ) พบว่า มีถึงร้อยละ 50 ของ 100 ร้านอาหารผู้จัดการพยายามที่จะวัดกระบวนการและค่าใช้จ่ายของพวกเขาเพียงหนึ่ง บริษัท ร้านอาหาร สามารถได้รับความรู้ของต้นทุนแรงงาน โดยคำนวณจากต้นทุนแรงงานกิจกรรม‐ .
ส่วนใหญ่ของการศึกษาที่ใช้ ABC ในร้านอาหารใช้เทคนิคการสังเกต และการสัมภาษณ์ เพื่อระบุ และคำนวณค่าสำหรับไดรเวอร์ต้นทุน ( ราบ et al . , 2009 ) อย่างไรก็ตาม ขณะที่แอนเดอร์สัน และ Kaplan ( 2007 ) ออกจากจุดปัญหาลึกลับและร้ายแรงที่เกิดขึ้นจากการสัมภาษณ์และสำรวจกระบวนการนั่นเอง เขาแนะว่าเมื่อคนประเมินว่ามีมากเวลาที่พวกเขาใช้จ่ายในกิจกรรมที่พวกเขาไม่ได้บันทึกมากไม่ได้ใช้งานไม่ได้ใช้ หรือเวลา ดังนั้นเกือบทุกระบบ ABC คำนวณต้นทุนควบคุมอัตราสมมติว่าทรัพยากรทำงานที่ความจุเต็ม ; นี้อาจนำไปสู่การประมาณการค่าใช้จ่ายที่ถูกต้องน้อย ในที่สุด กิจกรรมบางอย่างเช่น เวลาที่พนักงานได้ใช้เวลาการปฏิบัติงานโดยเฉพาะ จะยากที่จะคำนวณทุกกรณี เป็นเหล่านี้สามารถเปลี่ยนแปลงบ่อย ( มูนอซ และ oksan , 2006 ) นี้เป็นจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมการบริการ .
การศึกษานี้ได้ขยายความรู้ในปัจจุบันในพื้นที่ของการบัญชีต้นทุนและการประมาณการต้นทุนในอุตสาหกรรมร้านอาหารไดรเวอร์ในสามวิธี ครั้งแรกมันแสดงให้เห็นวิธีการจัดการกับความหลากหลายและความหลากหลายในกระบวนการในอุตสาหกรรมร้านอาหารด้วยความช่วยเหลือของ‐จำลองเหตุการณ์ไม่ต่อเนื่อง จึงเผยให้เห็นปฏิสัมพันธ์ระหว่างต้นทุนไดรเวอร์ แบบจำลองที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อช่วยให้ระบบ ABC ขึ้นอยู่กับวิธีการนำเสนอโดย เบค และ โนวัค ( 2000 ) รูปแบบสร้างค่าต้นทุนไดรเวอร์เป็นตัวแทนของการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการ ( เช่น เวลาที่ใช้ในกิจกรรม ) ค่าเหล่านี้ในการเปิดใช้ระบบ ABC เพื่อสร้างความเชื่อมั่นการต้นทุน อย่างไรก็ตาม การใช้ต้องใช้โมเดลจำลองไว้ในระดับความซับซ้อน‐ต่ำ นี้ยืนยันการเปลี่ยนแปลงน้อยที่สุดในผลลัพธ์ .
2ทำให้ ศูนย์กิจกรรมจะแบ่งเป็นกิจกรรมรายละเอียดเพิ่มเติม โดยไม่ต้องเพิ่มความกังวลเกี่ยวกับการผสมของข้อผิดพลาด ; แบบจำลองผลิตช่วงของค่า ; ค่าเฉลี่ยต้นทุน จึงถือว่า เบ็คและ โนวัค ( 2000 ) รายงานผลที่คล้ายกันเมื่อการจำลองต้นทุนเฉลี่ย ABC จุดประมาณการโดยแบบจำลองที่ใช้ส่วนกิจกรรมหลักในกิจกรรมรายละเอียดเพิ่มเติมช่วยให้ผู้จัดการเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้ทรัพยากร โดยกิจกรรม ในกรณีที่กิจกรรมจะถูกจัดกลุ่มภายใต้กิจกรรมหลัก ส่วนนี้ไม่ได้มีประโยชน์จึงแม่นยำและข้อมูลสูญหาย .
3 มันแนะนำวิธีการของแขน ซึ่งเป็นหนึ่งในหลักการทำเหมืองข้อมูลเทคนิคการจำลองแบบเพื่อช่วยในการคำนวณค่าของโปรแกรมควบคุมต้นทุน ในรุ่นที่ผลิตโดย เบค และ โนวัค ( 2000 ) , มันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะมีการกระจายของค่าใช้จ่ายเชิงจำลองไดรเวอร์ เสนอรูปแบบเอาชนะข้อจำกัดนี้ และใช้แขนเพื่ออำนวยความสะดวกในกระบวนการนี้ รูปแบบจะขึ้นอยู่กับข้อเสนอที่สมาคมระหว่างต้นทุนไดรเวอร์ซึ่งง่ายต่อการประมาณการและต้นทุนไดรเวอร์ที่ยากที่จะคำนวณได้ สามารถใส่แบบที่มีค่าสำหรับหลัง เสนอรูปแบบอาจเท่าเทียมกัน ได้รับมอบหมายจากค่าใช้จ่ายอื่น ๆควบคุมการคำนวณ เช่น การประเมินระบบ และข้อมูลที่แท้จริง อย่างไรก็ตาม , เหล่านี้อาจถูก จำกัด ไปยังหมายเลขของโปรแกรมควบคุมต้นทุน
หนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญที่สุดของวิธีการคือการใช้ขั้นตอนวิธีการที่ซับซ้อน‐ต่ำ เพื่อจุดประสงค์เดียวกัน วิธีการต่าง ๆ ได้ใช้ อย่างไรก็ตาม เทคนิค เช่น การวิเคราะห์การถดถอยมีความซับซ้อนเกินไปและจะขึ้นอยู่กับการทำงานบางสมมติฐานที่พัฒนาโดยผู้ใช้ ในทางตรงกันข้าม แขนจะขึ้นอยู่กับผู้ใช้ที่เป็นมิตรและ‐แพลตฟอร์มฟรีของสมมติฐานนอกจากนี้ยังมีสารสกัดจากการอ้างอิงทั้งหมดที่ใช้ในหนึ่ง ( kostakis et al . , 2008 ) .
คูเปอร์และ Kaplan ( 1988 ) แนะนำแนวคิดของระบบต้นทุนที่เหมาะสม ระบบนี้มีจุดมุ่งหมายที่การลดผลรวมของการวัดต้นทุน โดยต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการวัดตามระบบต้นทุนรูปแบบ ABC ที่เหมาะสมควรมุ่งความสมดุลของค่าความผิดพลาดจากการประเมินที่ไม่ถูกต้อง ด้วยต้นทุนของการวัด เสนอวิธีการประสบความสำเร็จเป้าหมายนี้เป็นไม่เพียง แต่ลดต้นทุนในการวัด แต่ยังช่วยลดต้นทุนของข้อผิดพลาดโดยการใช้แบบจำลอง เทคนิค ซึ่งสามารถทดสอบความไวของพวกเขาและตรวจสอบกับระบบทางกายภาพ
อัล‐และ omiri ดรูรี่ ( 2007 ) แนะนำว่าระบบต้นทุน ABC สามารถให้น้อยลง หรือซับซ้อนมากขึ้น ระดับของความซับซ้อนขึ้นอยู่กับจำนวนของไดรเวอร์ค่าใช้จ่ายและต้นทุนที่สระว่ายน้ำระบบเหล่านี้ใช้ การใช้ระบบต้นทุน ความซับซ้อนมากขึ้น ช่วยเพิ่มความถูกต้องของข้อมูลค่าใช้จ่าย ดังนั้น หากการจัดการร้านอาหารที่เป็นที่สนใจในการใช้รายละเอียดเพิ่มเติมและระบบต้นทุนการกลั่นมันอาจจะต้องใช้ต้นทุนไดรเวอร์ที่ยาก แพง หรือ เวลา‐การบริโภคประมาณ .
แม้ว่าการศึกษานี้ได้สนับสนุนค่าใช้จ่ายและการบัญชีการจัดการในอุตสาหกรรมร้านอาหาร มีข้อควรสังเกต . การศึกษานี้ได้มุ่งเน้นเฉพาะใน 3 กิจกรรม และดังนั้น การได้รับการ จำกัด ไปยังบริเวณที่มีร้านอาหารกิจกรรม foh ไม่ได้เข้าบัญชีใดมีผลต่อผลลัพธ์ของแบบจำลอง . นี้ , อย่างไรก็ตาม , ไม่ได้ป้องกันผู้ใช้เพื่อขยายรูปแบบโดยผสมผสานกิจกรรมเพิ่มเติมให้ว่ามีความสัมพันธ์ที่แท้จริงระหว่างกิจกรรมที่จะจำลอง . นี้จะช่วยให้พึ่งพาตัวเลขที่จะสกัด ในที่สุดแบบไม่รวมความต้องการของลูกค้าสำหรับรายการเมนูที่แตกต่างกัน พารามิเตอร์นี้จะถูกรวมในการทำงานในอนาคตเพื่อให้ที่ดีกว่าข้อเสนอเกี่ยวกับราคารายการเมนูต่าง ๆ

5 สรุปการศึกษานี้ได้เสนอเทคนิคใหม่ในพื้นที่ของต้นทุนและการบัญชีเพื่อการจัดการในอุตสาหกรรมร้านอาหาร มันใช้ 3 เทคนิค แบบ ABC ในร้านอาหารจำลองเหตุการณ์ไม่ต่อเนื่อง‐ถูกใช้เพื่อสร้างค่า ซึ่งจะใช้เพื่อสร้างช่วงความเชื่อมั่นที่ประมาณค่าใช้จ่ายในเบื้องต้น รุ่นที่ ใช้จำลองพฤติกรรมของพารามิเตอร์แสดงแบบไดนามิก‐ต้นทุนในกระบวนการผลิต แขนช่วย ABC โมเดล โดยให้ค่าต้นทุนไดรเวอร์สำหรับผู้ที่ยากจะคำนวณ
วิธีผลลัพธ์ในจํานวนมาก การประหยัดเวลาเนื่องจากมันช่วยลดการสัมภาษณ์และสำรวจการปฏิบัติการควบคุมต้นทุน นอกจากนี้ยังช่วยลดความเป็นไปได้ของการไม่ถูกต้อง การควบคุมต้นทุน ผลลัพธ์ที่ถูกต้องมากขึ้นและต้นทุนที่มีประสิทธิภาพเป็นข้อมูลบัญชีในอุตสาหกรรม

ร้านอาหาร