Product Cost Management via the Kaizen Costing System: Perception of Accountants
Notice bibliographique
Résumé
Managing cost of production is at the heart of survival of present day corporations, as increased competition, uncertainty and risk present in the operating environment pose challenges for 21st century managers. This empirical paper examines product cost management strategies by adopting and implementing the Kaizen Costing System. The sample size of the study was 60 respondents comprising accountants distributed across product and service sector organisations in Anambra State, south-eastern Nigeria. Three hypotheseswere formulated and tested in the study. In addition to descriptive statistics, Mann-Whitney U, Kolmogorov-Smirnoff and Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) were used in analyzing the primary data. The results ofthe data analysis showed that implementing a Kaizen Costing System would provide managers with strategies for reducing material procurement and usage costs, and also reduce labour utilization cost. Respondents also perceived a link between cost reduction strategies at the minimal batch production phase and the maximum batch production phase. Based on this, the study recommends that Nigerian manufacturing firms should adoptand implementthe Kaizen Costing System, this should however not be done in isolation as such a system would require corporate strategy overhaul and alignment, a kaizen culture was suggested as counterpart in the system implementation for incorporation at the strategic level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».