उत्पादों और सेवाओं के लिए यथार्थवादी लक्ष्य लागत निर्धारित करने हेतु रणनीतिक खरीदारी में 'चाहिए-लागत विश्लेषण' एक शक्तिशाली उपकरण है। हालाँकि, इसकी क्षमता के बावजूद, कई कंपनियों को इसके व्यावहारिक कार्यान्वयन में सामान्य बाधाओं का सामना करना पड़ता है। नीचे, हम सबसे आम बाधाओं का वर्णन करते हैं—और बताते हैं कि आप आत्मविश्वास से उनसे कैसे पार पा सकते हैं।
सामग्री, निर्माण लागत या मजदूरी पर विश्वसनीय आँकड़ों के बिना, कोई भी विश्लेषण गलत ही रहता है। प्रासंगिक जानकारी तक पारदर्शिता या आईटी इंटरफेस का अक्सर अभाव रहता है।
समाधान: सभी हितधारकों के लिए संरचित पहुँच वाली एक केंद्रीय डेटा प्रबंधन प्रणाली डेटा व्यवधानों को रोकने में मदद करती है। बाहरी मानक और बाज़ार अध्ययन भी परिप्रेक्ष्य को स्पष्ट कर सकते हैं।
आपूर्तिकर्ता अक्सर मूल्य दबाव या विश्वास की हानि के डर से अपनी लागत संरचना का खुलासा करने में अनिच्छुक रहते हैं।
समाधान: सहयोगात्मक संचार पर ध्यान केंद्रित करें। जब आपूर्तिकर्ता यह समझते हैं कि विश्लेषण का उद्देश्य मार्जिन कम करना नहीं, बल्कि मूल्य श्रृंखला को अनुकूलित करना है, तो उनका खुलापन बढ़ता है। गोपनीयता समझौते विश्वास को और मज़बूत करते हैं।
एक बहुत ही अपरिष्कृत या गलत लागत मॉडल गलत निष्कर्षों की ओर ले जाता है। विशेष रूप से जटिल उत्पादों के लिए सटीक गणना तर्क की आवश्यकता होती है।
समाधान: अनुभवी लागत विश्लेषकों और उद्योग-विशिष्ट सॉफ़्टवेयर समाधानों में निवेश करें। पुनरावृत्त मॉडल रखरखाव और इंजीनियरिंग एवं क्रय से निरंतर फ़ीडबैक सटीकता में उल्लेखनीय सुधार करते हैं।
कई टीमें तकनीकी गहराई को कम आंकती हैं, जिसके लिए लागत-आधारित विश्लेषण की आवश्यकता होती है - सामग्री विज्ञान से लेकर विनिर्माण प्रौद्योगिकियों और बाजार ज्ञान तक।
समाधान: प्रशिक्षण कार्यक्रम, अंतःविषयक परियोजना दल और बाह्य परामर्शदाता कंपनी में आवश्यक जानकारी लाते हैं और स्थायी क्षमता का निर्माण करते हैं।
संपूर्ण विश्लेषण के लिए समय की आवश्यकता होती है - जो कि अक्सर दैनिक व्यवसाय में कम होता है।
समाधान: रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण उत्पाद समूहों को प्राथमिकता दें और कम जटिल उत्पादों के लिए मानक मॉडल का उपयोग करें। इससे प्रयास की सार्थकता खोए बिना प्रबंधनीय बना रहता है।
यदि कंपनियाँ सक्रिय रूप से सामान्य बाधाओं का समाधान करती हैं, तो 'आवश्यक-लागत विश्लेषण' से अपार बचत की संभावनाएँ खुल सकती हैं। जो लोग डेटा की गुणवत्ता, सहयोग, मॉडल रखरखाव और तकनीकी जानकारी पर ध्यान देते हैं, वे चुनौतियों को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ में बदल सकते हैं।