Sammanfattning Bakgrund och syfte: Företag i det privata näringslivet, som tillverkar högteknologiska produkter, möter en dynamisk marknad som styr hur kärnverksamheter med nödvändighet måste anpassa sig för att på ett konkurrenskraftigt vis möta efterfrågade varor och tjänster. För att kunna producera varor och utveckla en verksamhet krävs stödverksamheter som till exempel hanterar fastighetsbehov och facility management tjänster (FM-tjänster). Ett sätt att mäta kostnadseffektivitet i fastighetsbestånd och FM-tjänster kan vara mätbara key performance indicators (KPI). KPI är genom tidigare studier kända. Syftet med studien är att undersöka vilka KPI som är mest kostnadseffektiva. Metod: Studien har inhämtat data genom analys av fastighetsbeståndets delar ur ett ekonomiskt perspektiv. Koncernens fastighetbestånd på två olika orter (A & B) har komparativt studerats med målsättningen att hitta skillnader i prestanda och kostnadseffektivitet vid jämförelse av KPI mellan de båda orterna. KPI beräknades och av utvald data kunde analysen finna att det finns större potential i vissa KPI och de har därmed större inverkan på kostnadseffektiviteten. En modell skapades för beslutsprocessen vid förvärv, bibehållande och utveckling samt anskaffning av fastigheter och FM-tjänster. Resultat: Det finns kostnadsposter med hög potential för besparing men vilken post som är mest lönsam att göra besparing i skiftar mellan orterna. KPI måste inte skilja mellan orterna vilket kan betyda att de är kostnadseffektiva eller att de är lika kostnadsdrivande på båda orterna. Optimala värden för KPI saknas (normvärde). Konklusion: KPI kan prioriteras och har olika stor inverkan på kostnadseffektivitet i fastighetsbeståndet. KPI har en inbördes relation. Hur stark relationen är behöver undersökas genom framtida studier. / Background and purpose: Companies in the private sector, which manufactures high-tech products, face a dynamic market that controls how the core activities necessarily have to adapt to a competitive way to meet demand goods and services. In order to produce goods and develop a business requires support activities such as handling property needs and facility management services (FM) services. One way to measure the cost of the property portfolio and FM services can be measurable key performance indicators (KPI). KPI is through previous studies known. The purpose of the study is to investigate the KPI that is most cost effective. Method: The study has collected data through analysis of property portfolio share from an economic perspective. The Group's property portfolios in two different locations (A & B) have been comparatively studied with the aim to identify differences in performance and cost when comparing the KPI between the two places. KPI is calculated and the selected data analysis could find that there is more potential in some KPI with the opportunity to have a greater impact on cost. A model was created for decision-making on the acquisition, retention and development and acquisition of real estate and FM services. Results: There are cost items with high potential for savings but which entry is most profitable to make savings in shift between the resorts. KPI does not distinguish between the resorts which could mean that they are cost-effective or that they are as cost drivers in both locations. Optimal values for KPI are missing (standard value). Conclusion: KPI can be prioritized and have different effects on the cost of the property portfolio. KPI has a peer relationship. How strong the relationship is needs to be examined by future studies.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:bth-13292 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Melén, Magnus |
| Publisher | Blekinge Tekniska Högskola, Institutionen för industriell ekonomi |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0025 seconds