基于大数据的制造业企业全流程成本控制应用微探

杜珊

【摘  要】制造业企业是促进我国经济发展的主力军。当前，制造业企业普遍存在重视生产成本，忽略采购成本、设计成本、仓储成本及销售成本，无法实现财务数据的动态管控与深度分析的弊端。借助大数据平台提供的全流程数据信息，实施经营全过程的成本管控，可以帮助企业有效控制成本，进而增强其市场竞争力。论文介绍了传统成本控制工作的问题、大数据对制造业企业成本控制的影响，分析了大数据在制造业企业成本控制中应用的可行性，在论述应用面临的阻碍的基础上，对以大数据为基础的制造业企业全流程成本控制的落地实施提出了具体建议。

【Abstract】Manufacturing enterprises are the main force to promote China's economic development. At present， manufacturing enterprises generally have disadvantages， that is， they focus on production cost and ignore procurement cost， design cost， storage cost and sales cost， and cannot realize dynamic management and control and in-depth analysis of financial data. With the help of the whole process data information provided by the big data platform， the implementation of cost management and control in the whole process of operation can help enterprises effectively control cost and enhance their market competitiveness. This paper introduces the problems of traditional cost control work and the impact of big data on the cost control of manufacturing enterprises， analyzes the feasibility of the application of big data in the cost control of manufacturing enterprises. On the basis of discussing the obstacles faced by the application， the paper puts forward specific suggestions on the implementation of the whole process cost control of manufacturing enterprises based on big data.

【关键词】大数据;制造业企业;成本控制

【Keywords】big data; manufacturing enterprises; cost control

【中图分类号】F406.72;TP311.1 【文献标志码】A  【文章编号】1673-1069（2022）04-0034-03

1 引言

成本优势是制造业企业在竞争中取胜的關键因素之一。调查显示，制造业企业成本控制存在的主要问题包括控制范围过于偏重生产成本，缺乏对研发、采购、仓储、配送及销售成本的关注，难以实现对财务数据的动态管控与深度分析。借助大数据平台提供的数据信息，实施经营活动全过程的成本管控，可以有效降低企业成本，增强企业管理的科学性，进而增强其市场竞争力。

2 企业传统成本控制工作中存在的问题

现阶段，对于部分制造业企业而言，在传统的成本控制环节当中仍然存在一些突出问题，导致成本控制工作的开展效果不尽如人意。

第一，部分制造业企业尚未确立成本控制的观念。部分制造业企业只注重自身产品的质量，在成本控制方面投入人力、物力、财力的主动性和积极性普遍不足，难以推动成本控制工作的有序开展。

第二，制造业企业当前采取的成本控制手段无法满足大数据时代的要求。部分企业仍然以人工操作为基础开展成本控制工作，在成本信息的收集、归纳、整理和传递过程中，没有充分利用计算机技术，极少使用数据挖掘和筛选技术作为应用工具。部分企业没有建立基于云端的成本控制平台，因此，其无法实现复杂成本数据的数字化、高效化集成、分析和呈现。

第三，部分制造业企业未建立相对完善的成本控制体系。当企业的成本消耗过多时，管理人员缺乏协调统一的管理机制，使得成本信息不能在采购、生产、财务、行政管理等部门之间顺畅流动、及时传递和高效共享，导致企业出现信息孤岛问题，这在一定程度上影响了成本信息的有效性和实用性。

3 大数据对制造业企业成本控制的影响

在制造业企业不断发展的过程中，大数据技术对企业优化成本控制发挥了非常明显的推动作用，具体影响如下：

首先，在控制制造成本的过程中，制造业企业的财务人员需要完成对多方面成本信息的采集与分析，并将其与企业财务预算、成本控制目标相结合，确保企业的各类成本支出在可控范围之内。在这一过程中，企业财务人员需要处理的数据类目庞杂，单纯依靠人工分析模式，极易出现计算错误和信息数据缺漏。通过对大数据技术的应用，财务人员可以借助技术手段直接收集海量的成本数据，对企业在生产经营各个环节消耗的成本数据进行有效的比较、汇总和计算，并将其转化为数学模型或以可视化的方式呈现，从而帮助决策者根据各项实际成本数据，对企业未来的发展制定规划和作出决策，从而提高财务信息的实际价值。

其次，在开展成本控制的过程中，制造业企业的相关人员必须监督成本控制工作的实际执行情况，及时发现成本与预算之间的偏差。在这一过程中，如果仅采用人工管理模式，极易延长数据生成的时间。通过应用大数据技术和构建完善的大数据信息管理系统，制造业企业可针对自身的各类成本和费用进行实时比对，快速捕捉系统中实际的资金收入和成本支出情况，发现企业生产经营过程中的超额成本，实现成本数据的实时生成和传输，从而提高成本控制的及时性。

4 大数据在制造业企业成本控制中应用的可行性

随着大数据技术的逐步完善和成熟，制造业企业可基于财务云管理理念，对碎片化的信息通过不同的模块进行再处理和集成，利用数据分析平台（如HDFS、DBMS、OLTP及NoSQL等）和数据挖掘平台（如Hadoop、HPCC及RapidMiner等）完成对整个成本链的实时控制。当前，云会计技术的应用场景和市场投入取得了空前的发展，此外，成本控制平台可以随着市场环境的变化进行更新和调整，也可以避免复杂操作带来的技术问题。因此，在制造业企业成本管控中应用大数据在技术上具备可行性。

为收集成本费用信息，企业需要招聘平台设计师和设备系统维护人员，然而，制造业企业受到运营资金流动频率和产品更新迭代等不确定性因素的影响，在成本费用信息的收集效率和应用实效方面仍存在较大的提升和改进空间。通过对大数据平台的应用，企业可以采用灵活的租赁或委托第三方模式，只需支付较少的软件使用费或租赁费，即可完成成本信息系统的云端采集并将数据存储于云会计平台。企业可以不受时间、空间的限制，借助计算机和网络登录云端，获取客户和市场数据，为企业成本决策提供科学依据，全面提升企业的综合实力。因此，在制造业企业成本管控中应用大数据在经济上具备可行性。

5 大数据在制造业企业成本控制中应用的阻碍

一方面，越来越多的制造业企业开始运用大数据技术来提高成本控制的实际开展效率;另一方面，部分企业在运用大数据的过程中也遇到了问题和阻碍。具体包括：一是企业的成本数据种类繁杂，发生于企业经营的不同阶段，涉及企业内、外部，而大数据本身具有较高的应用成本，需要企业在前期投入大量资金，这为企业带来了一定的财务风险;二是企业在运用大数据完成成本控制工作时，可能出现竞争对手公司或网络黑客试图使用不正当手段获取企业成本数据的问题，这为企业带来了商业机密泄露等安全隐患，给企业造成一定的负面影响;三是随着大数据的应用场景逐步扩展，企业对数据分析人才的需求与日俱增，但数据分析人员通常是由财务人员自学后转型而来，分析人员数量不足、水平参差不齐的问题日益凸显，加强对数据分析人员的培训，提升数据分析从业人员的综合素质和专业技能刻不容缓。

6 基于大数据的制造业企业全流程成本控制策略

现阶段，如果制造业企业采用传统的成本控制模式，极易降低成本控制工作的效率，使企业的信息处理智能化程度难以提升，甚至可能面临一定的风险。在大数据背景下，如何结合企业的经营目标，借助大数据技术的优势，加快实施全流程成本控制，值得每位制造业企业财务人员进行深入思考。

在产品研发阶段，利用大数据平台，企业可以从海量的商业数据信息中获取客户的性别、年龄、产品偏好、收入和浏览路径等数据，通过对其行为的量化分析来预测其消费需求，进而设计出满足客户需求的新产品，并为最匹配的潜在客户提供更合适的产品。对于企业来说，研发准确率的提高带来的是试错成本的降低，大数据的应用可以有效帮助企业缩短研发周期，并且节约成本。

在物资采购阶段，企业可以充分利用大数据技术的信息共享优势，借助OTO信息化平台和数据挖掘技术对产品物流信息进行跟踪分析。企业可以在对供应商进行评价、考核和管理的基础上，选择具有价格优势的供应商开展采购活动。在这一环节，企业可以根据供应商和原材料的实际情况，从不同地区收集不同时期的原材料供应信息，形成数量、质量、价格、售后等方面的报告，可以将复杂的财务信息呈现为精简的可视化图表，以帮助企业管理者确定合适的供应商并提高采购效率、节约采购成本。此外，企业可以重新整理和录入历史采购数据，建立采购经济批量的数学模型，通过与供应商的在线沟通和协商，确定合理的采购数量，降低采购单价，避免采购过程中的物料浪费。

在产品生产阶段，企业可以借助大数据，从料、工、费这3个方面实现成本控制：

首先，为确保材料消耗与预期目标相匹配，企业需要对生产过程中的材料消耗作出明确的要求。在此基础上，财务人员需要借助大数据技术构建具体的成本控制系统，在系统内部，围绕生产过程中材料的消耗制定明确的标准，并督促不同车间的生产人员在消耗材料时在系统中做好记录，一旦发现材料实际消耗量与预期目标之间存在差距，应主动进行有效干预，并加以合理控制。

其次，企业要加强生產过程中的人工成本控制。人工成本是指在生产过程中人工消耗或劳动耗费的货币表现，包括员工工资、奖金、津贴和补贴等在职薪酬，以及养老保险和失业保险等离职后福利。大数据为企业人力成本控制开辟了新的空间，企业可以将大数据技术应用扩展到人力资源管理系统，根据员工的年龄、教育背景、性格特征和职位需求的适合度、匹配度，准确地选配员工。随着企业现代化管理的推进，对员工的技术、技能提出了更新、更高的要求，企业会不断推出以提升员工劳动生产效率为导向的专业技能培训方案，利用大数据技术，可以不断发掘培训项目，并监测员工培训成果与实际应用成效，实现人力资源管理的数字化、集约化。大数据可以帮助企业建立灵活的考核与激励机制，借助大数据平台，企业对外部市场人力供给环境和行业整体的薪资水平进行分析，并充分结合自身的经营目标确定薪酬涨幅和制定更为完善与合理的薪资奖惩机制。通过以上措施，企业能够以有限可控的成本有效提升人力资源管理的效率与人员的综合素质。

最后，制造费用是指企业为生产产品而发生的各项间接费用。在制造业企业生产的过程中，不能忽视对于制造费用的控制。例如，在生产产品之前，企业需要借助互联网，广泛收集制造费用的数据信息，制定出制造费用目标规划，并分配到产品生产的各个环节之中，要采用“追责到人”的模式，对于制造环节中的一些操作失误或者缺乏规划而导致制造费用超出预期的情况，及时发现和纠正，最大限度地提升生产成本控制效果。

在产品销售阶段，大数据在目标客户选择、商品配送及售后服务等环节可以发挥其优势。企业可以利用客户数据库分门别类采集客户的采购批量、品种、位置、习惯等信息，帮助企业筛选消费目标群体，从而制定富有针对性的销售计划和营销策略，降低营销成本。在商品配送环节，企业可以打通电商平台，获取销售数据（销售区域、买家购买品种、购买金额），实现跨平台发展。在此基础上，企业应积极推进物流配送的电子化服务，利用大数据迅捷处理数据的优势，进一步降低库存成本和物流配送成本。在商品售出后，企业不能忽视对消费群体的持续跟进，可以通过网络数据分析消费者的使用情况和出现的问题，有针对性地为消费者提供指导，或借助社交媒体开设产品论坛对消费者持续追踪，引导和维护消费者群体，这既有助于提高消费者对产品的满意度，也有助于提升制造业企业的经济效益。此外，利用对销售大数据的分析，企业可以与一些信誉优良的商家建立长期合作关系，以便在未来通过给予对方折扣的方式获得更大的市场份额，同时对产品销售成本予以有效管控。

7 结语

综上所述，大数据时代的到来为制造业企业的成本控制带来了更多、更新的机遇。为获得较为理想的成本控制效果，制造业企业必须结合资金运作的各个环节，从研发、采购、生产、销售等多个维度出发，充分发挥大数据的技术优势，实现从研发、采购、生产到销售的全流程成本控制，推动制造业企业实现良性发展。

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