大数据分析在集团装备制造企业对标管理中的应用研究

刘继红 宋蒙蒙

【摘  要】随着社会经济的发展，企业对标管理维度要求越来越多，对标精细度要求也不断增加。传统的手工对标需要投入大量的人力财力搜集计算数据，使对标成本不断增加，投入产出不成正比。共享中心成立后，汇聚大量业务数据和财务数据，论文基于共享拥有的大数据，采用BI和帆软程序及数字化信息技术，设计上百项财务指标，研究构建装备制造企业对标模型和对标系统平台，实现了快速对标、准确对标，该研究结合用户实际需求确定了建设的主要应用场景，取得了一定成果。该平台为企业精细化管理提供了重要参考依据。

【关键词】大数据;共享;对标;数字化

【中图分类号】F426                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2022）06-0118-03

1 平台建设背景

2020年国资委正式印发《关于开展对标世界一流管理提升行动的通知》，为全面贯彻落实对标世界一流管理提升行动部署，集团公司要求充分发挥共享大数据优势，坚持价值导向，强化创新引领，积极组织开展对标管理提升行动。对标，就是对比标杆找差距。标杆除了是业界的最好水平以外，还可以是企业自身的最好水平。通过对标，可以增强自信，是不断超越自我的过程。对标管理是制定企业战略、衡量企业成长潜力、实施全面质量管理的工具，以提高和改善企业的经营绩效，通过确定最佳绩效及其实践途径，明确自己的定位、管理和经营。大数据分析技术是以信息化、可视化手段替代传统的手工方式，通过打破集团内系统壁垒，使ERP、AMIS、FMIS等现应用系统实现跨系统数据集成，形成基础指标库，增加数据获取的灵活性，利用共享大数据平台，严格按照既定的逻辑对数据进行清洗、挖掘、转换，确保对标数据准确性和真实性，实现数據及报告自动获取，大幅度减轻手工计算工作量，降低试错成本，助力装备制造企业管理决策。以前集团装备制造企业财务核算虽采用统一的财务软件进行核算，但各企业财务核算及财务报告出具具有流程及标准不统一、个性化核算较多等特点。以往的对标工作无统一组织，无自动化对标管理系统，选取的对标时点较随机且开展的次数较少，对标数据呈现多系统零散型分布，一次对标即需多名人员对多个系统的数据进行梳理、加工，且各企业对同一个指标数据梳理的口径不尽相同，所需时间成本及人工成本较大、流程较长，且对标数据精准度存疑。对标数据获取上由于集团装备制造企业内部之间的数据权限问题不能相互查看只能通过友好交流获得，对预算数据鲜少进行对标，外部企业的数据通过查询网站公布数据再自行加工处理后取得。总之，集团装备制造企业对标存在装备制造企业间数据获取难、指标数据手工计算、外部单位数据不能自动获取、对标成本较大等问题。

2 财务共享为装备制造企业对标平台建设提供了大数据依据

装备制造企业对标平台是以集团财务共享为契机建立。集团财务共享中心成立于2018年，装备制造企业财务共享业务分批次分试点分两年于2020年全部上线完毕且运行良好。集团财务共享业务范围涵盖采购至付款、销售至收款和总账至报表三大业务线的基本业务，商旅、发票、薪酬发放、电子档案和纳税申报等一站式专项业务，日资金计划、票据运行及监控等集团公司授权的运营性管控业务，数据服务类、管理咨询类、系统产品类、对外交易处理等增值服务业务，涵盖了企业全流程财务业务。财务共享业务成功上线重塑统一了财务核算及财务报表标准化、程序化处理流程。集团财务共享中心拥有大量有用、可靠且核算标准统一的数据，打破了系统内权限隔离壁垒，财务共享中心的建设和应用形成大数据，为装备制造企业对标平台的建立打下了坚实的数据基础。简而言之，装备制造企业对标平台的建立依托财务共享中心全业务承接优势，充分发挥财务共享中心在信息技术、流程标准、人才队伍等方面的资源优势，通过财务业务标准化、程序化处理，借助共享大数据库资源整合优势，利用大数据分析工具为企业提供对标分析，打破系统壁垒，建成以标准化对标体系框架为核心的指标体系，有针对性地对装备制造企业对标管理的痛点难点进行探索，寻短板补弱项，满足各层级企业对标需求，助力企业管理转型。

3 装备制造企业对标平台主要功能设计

现该对标平台建成了以装备制造企业对标为主、外部单位对标为辅的对标模式;解决了装备制造企业间数据获取难、指标数据手工计算、外部单位数据不能自动获取等问题;提高了对标工作效率质量、节约了对标成本;协助装备制造企业统一对标标准;实现了装备制造企业事前、事中、事后闭环式对标管理;助力装备制造企业建立常态化对标机制;对完成装备制造企业对标工具数字化转型智能化应用起到了重要作用。

3.1 平台设计原则

平台设计遵循全面性原则、重要性原则、客观性原则、优先性原则。

3.2 平台功能设计

为实现自动化对标管理，在设计技术方案时充分考虑组织架构、指标体系、应用场景三部分内容的功能设计。

3.2.1 组织架构功能设计

首先在组织架构设计上，集团装备制造企业按业务性质分为矿区和非矿区业务两个板块。非矿区企业按企业性质又分为研发企业、生产企业、销售企业、采购企业、管理企业等类型，其中研发企业4家、生产企业67家、销售企业4家、采购企业4家、管理企业4家，共计83家单位参与对标，实现了集团装备制造企业分子公司全覆盖。对标架构设立：从公司全局上设计了装备制造企业总公司间对标，从分子公司上设计了矿区企业间对标、研发企业间对标、生产企业间对标、销售企业间对标、采购企业间对标、管理企业间对标多层级多维度的对标架构。

3.2.2 指标体系功能设计

指标体系借助财务共享业务标准化、程序化处理优势，严格按照既定的逻辑获取数据，建成以标准化对标体系框架为核心的指标体系，数据梳理遵循“由通用到个性”“由重要到次要”的原則，指标体系满足同比、环比的同时，确保指标体系满足装备制造企业的对标需求。从企业上下级关系上分类为总公司指标和分子公司指标;从用户需求上分类为通用指标和个性化管理需求指标;从指标用途上分类为财务经营类指标和生产经营类指标。目前平台已梳理和应用了466个指标。

3.2.3 应用场景功能设计

应用场景的搭建坚持需求导向、问题导向，倾听用户意见，以实用适用为构建原则，同时出于成本效益原则，装备制造企业对标应用场景设计充分汲取借鉴用户历史对标资料、其他企业对标场景建设成功经验，在原方案的基础上尽量少修改或不修改，仅针对用户个性化对标需求修改配置。

4 平台主要应用场景搭建

平台梳理搭建的应用场景包括数据总览、数据对标、专题分析、产成品分析、全口径成本费用分析、清欠分析、企业绩效评价、BI即席分析、智能分析报告、数据导入10部分内容，涵盖了从产品原材料购入到产成品的价格成本分析、小到局部费用的分析大到企业全面的绩效评价全流程全面的对标管理体系。应用场景运用466项指标数据一键精准生成对标结果，多种图表展示，形成全局数据视野，帮助企业快速掌握、统筹监控各项指标数据。所有应用场景均支持数据月度、季度、年度、累计4种时间维度的对标，及形成环比、同比对标图表数据。所有对标数据结果和分析图形均支持一键导出，且导出表格支持再编辑使用。支持跨报告期指标灵活组合输出报告和对标名称自定义。

4.1 数据总览

数据总览应用场景主要展示企业自身分析状况，用于查看重点关注的各项指标不同期间的趋势变化情况。以地图的方式展示对标企业的分布情况，以便于用户从地图上简单分析企业发展是接近原材料型企业还是接近销售市场型企业等信息，助力用户对企业分布情况有大致的了解。关键类指标的展示用于对标企业直观地查看主要财务经营指标变动情况，便于用户及时监控异常指标，及时调整公司生产经营战略。主要关键类指标设置主要包括：营业总收入、营业利润、自由现金流、资产负债率等。同时设计了关键类指标在选择时间对标维度时趋势变化情况和该项指标在装备制造企业中分子公司中的排名情况，助于企业分子公司间的良性竞争。

4.2 数据对标

数据对标应用场景利用信息化手段，引入上市公司数据，实现内外部数据的有效融合，形成装备制造企业与其产品规模相适应的上市公司间的对标结果，将预算数与实际执行数进行对标，横向纵向直观地了解执行数与预算数之间的差异与关系;应用预测、预警等各种数据功能，涵盖敏感性分析，为地区公司未来发展趋势作预判，构建成包含事前、事中、事后闭环式对标体系，助力对标价值落到风险防控实处，满足了装备制造企业不同层次、不同维度、不同深度的对标需求。在数据指标选取上采用从主要指标到次要指标、从产品大类到产品明细最全面的对标数据。在应用场景展示上除采用数据趋势分析图外，还采用了数据雷达图的展示方式，从视觉上增强了几种数据间的对比程度，同时增加对标结果数据表展示，形成数据与趋势图的呼应。

4.3 专题分析

专题分析应用场景以财务分析的视角，从企业自身角度着重分析盈利能力、营运能力、偿债能力、经济增长下企业优势、短板，有针对性地分析解决问题，满足了标准化体系建设和各装备企业个性化对标管理需求。结合用户对标需求，专题分析应用场景包括盈利能力分析、长期偿债能力分析、短期偿债能力分析、营运能力分析、经济增长状况分析、人均创效能力分析，该场景以对标结果为起点开始关注找寻到自身问题及提升点。各专题场景均有不同分析点侧重，如营运能力专题指标以存货周转率、应收账款周转率、总资产周转率反映企业营运资产的效率与效益，为企业提高经济效益指明方向。场景通过存货、应收账款、营业收入形成分析数据，同时也对存货、应收账款的减值情况进行相应的分析，而偿债能力分析除了对企业偿债率进行分析外还侧重分析企业资产变现能力等。

4.4 产成品分析

产成品分析应用场景搭建前根据前期调研，各装备制造企业出售的产品有配件、半成品、自制成品和产成品等，此场景仅分析用户关注的产成品，其他出售的产品不做单独分析仅做总体结果分析。产成品分析场景将按月度和累计两个维度，分为产品明细和产品大类两个维度进行汇总，系统将自动计算收入、成本、毛利、固定成本、变动成本、边际贡献、盈亏临界点的销售量、贡献毛利率等指标，趋势图将进行产品大类和产品明细趋势变化分析，也将进行产品大类和产品明细的成本构成（如原材料、辅助材料、动力费等）趋势变化分析，产成品成本价格分析为企业更好地维护发展客户、进一步降本增效提供数据支撑;产品盈亏平衡点分析应用场景的搭建将进一步为企业生产经营作预判，该场景还以累计数据按月度和年度两个维度展示。

4.5 全口径成本费用分析

全口径成本费用分析应用场景与产成品分析模块不同，产成品分析模块只分析产成品的成本价格等信息，此场景的关注点是整个企业的成本费用，如从整个企业的视角来看固定成本、变动成本、边际贡献、贡献毛利率等指标数据，建设企业成本构成比例分析模型和五项费用总额、员工薪酬、维护及修理费、运输费、外购水、外购电等指标分子公司间排名等。

4.6 清欠分析

清欠一直是困扰装备制造企业资金回流的痛点难点问题。清欠分析应用场景是针对此问题进行搭建，此场景将利用共享大数据平台，通过跨系统数据集成，形成基础数据库，对数据进行清洗、挖掘、转换，实现数据自动获取同一个清欠单位在装备制造企业内信用情况、应收账款和应付账款的账款账龄清单，为装备制造企业清欠工作提供清欠信息，为装备制造企业降本增效激发潜能动力。

4.7 企业绩效评价

企业绩效评价应用场景是为方便装备制造企业精益化管理，对装备制造企业及其分子公司進行评价建立，该场景以国资委编制的《企业绩效评价标准值》中的相关行业标准值为评价基数，把企业的各项指标的实际值与相关行业的评价标准值（优秀值、良好值、平均值、较低值、较差值）进行对比，通过主观赋权法和客观赋权法相结合的方式赋予评价系数及调整分值后得出最后的评价总分值，形成绩效评价汇总表，每次绩效评价数据将记录至后台数据库形成连续的企业绩效评价历史数据，以供各企业更简单明了地了解评价情况，为装备制造企业发展战略提供参考依据。

4.8 BI即席分析

BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能。平台建设将开发BI即席分析应用场景，以满足用户多维度的分析需求。在此场景用户可根据分析需求自由组合各指标及图形。

4.9 智能报告分析

智能报告分析按照装备制造企业的要求，应用场景分为总公司和分子公司两个层级进行设计，分析的内容是由用户提出设计需求而设计，为方便使用便于快速查找，每个智能报告模板将以目录的形式展示，通过目录一键链接到相应的对标分析，支持全局查看及导出，导出时按信息保密要求，需再次验证密码信息，导出后的报告内容支持再编辑使用。总公司层级智能报告：总公司层级智能报告着重装备制造企业间的对标情况，按照目录展示方式简单明了地分别列示装备制造各企业对标分析结果、资产状况分析、收入分析、两金情况分析、现金流分析、利润状况分析等需分析的内容，以折线图、组合表格等形式展示对标分析结果、短板、优势，助力企业有针对性地进行精益管理。分子公司层级智能报告：分子公司层级智能报告着重针对装备制造企业内各分子公司的分析情况，着重分析企业自身的经营状况。按照目录展示方式简单明了地分别列示装备制造企业内各分子公司资产状况分析、收入分析、两金情况分析、现金流分析、利润状况分析等情况，以折线图、组合表格等形式展示对标分析结果。

4.10 数据导入

数据导入为系统数据保留接口，若有需修正指标，则可通过此处导入数据，新导入的数据将系统自动获取的数据进行覆盖以新导入的修正指标进行对标分析。

5 结语

集团装备制造企业对标平台自2021年上线以来在各企业运行应用良好，该平台应用得到了各装备制造企业充分肯定和一致表扬。平台应用建设对装备制造企业数字化智能化应用进行了成功探索，形成了可推广、可复制的建设经验，但平台应用建设还需进一步加强数据治理、数据标准体系建设，夯实产品快速迭代基础，从而进一步实现装备制造企业全员、全流程、全业务对标。通过不断深挖共享资源整合优势及数据深度分析潜力，为装备制造企业全面对标及精细化管理提供有力支撑，进而将数据优势转变为数据资产，为装备制造企业实现产业链、价值链跃升加油助力。

【参考文献】

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