Текущий бюджет, помогающий планировать и управлять методами ведения бизнеса, основывается на планах финансовой деятельности. Бюджетом можно воспользоваться для разбиения операций и финансовых средств по значимым временным отрезкам, например, месяцам и кварталам. Это дает дополнительную возможность предвидеть, каким образом изменения-запланированные либо навязанные обстоятельствами-могут сказаться на финансовой картине предприятия.

Основным аспектом всего этого процесса является качество прогнозов. Процесс прогнозирования опасен и полон ловушек. Чтобы сделать более или менее точный прогноз, необходима правильно составленная и точная базовая линия данных. Необходимо выбрать наиболее подходящий подход(с применением скользящего среднего, регрессии или сглаживания).

Даже если кажется, что все сделано правильно, необходимо помнить, что условия имеют свойство неожиданно меняться, превращая столь тщательно составленный прогноз в слепую догадку. Любой прогноз следует рассматривать с определенной долей скептицизма. Чем с большим количеством переменных вы работаете в процессе создания прогноза, тем больше у вас шансов увидеть будущее своей фирмы. Изменения в одном прогнозе могут послужить подсказкой того, что другой прогноз также может измениться.

Кроме того в работе описаны различные способы построения x- и s-диаграмм для статистического контроля и p-диаграмм для контроля функционирования системой с помощью Excel. На примере емкости гибких дисков, продолжительности телефонных разговоров, а также маржи прибыли продаж за день было показано, что x- и s-диаграммы удобно использовать для переменных значений, а p-диаграммы применяются для таких параметров, как процент бракованных единиц продукции в партии произведенных товаров либо в формах составляемых вами документов, которые классифицируются по принципу бракованный/приемлемый. Описанные диаграммы контроля позволяют оценивать характеристики системы во времени.

Также рассмотрены кривые качества продукции, изучение которых позволяет продавцу снизить риск того, что вся партия поставляемых товаров будет отвергнута покупателем из-за несоответствия количества бракованных изделий в статистической контрольной выборке предъявляемому качеству партии, т.к. результат проверки будет завышен. Будучи покупателем, можно использовать кривые качества продукции для снижения степени риска, заключающейся в том, что будет принята некачественная партия товара, поскольку количество бракованных экземпляров в выборке будет заниженным по сравнению с фактическими характеристиками всей партии.

Оценки общего качества процесса на основе статистического выборочного контроля можно осуществлять с помощью следующих показателей.

Общий процент бракованных единиц в конечной генеральной совокупности. Этот показатель можно оценивать с помощью функции ГИПЕРГЕОМЕТ.

Общий процент бракованных единиц в бесконечной генеральной совокупности. Для проведения такого анализа нужно воспользоваться функцией НОРМСТОБР.

Общий процент брака, содержащийся в единице продукции. Для определения точности оценки этого показателя необходимо воспользоваться функцией ПУАССОН.