复杂制造业管理数字化转型与财务应对

李晓东 陈庚 滕飞

摘 要 数字经济背景下，如何推进复杂制造业管理数字化转型及财务应对成为关注重点。本文以复杂制造业中复杂性对管理的挑战为出发点，通过对资产专用性、技术不确定性、内外部网络协同以及持续创新等视角进行分析，认为从组织内部协同管理到外部网络协同管理，实现数据集成到全面协同是推进复杂制造业管理数字化转型的重要途径。在实现管理数字化转型过程中，需要始终坚持业财一体化理念，破除财务茧房效应、抓准方向整体推进、立足功能定位重点突破以及创新赋能强化职能，充分发挥财务协同应对的重要支撑保障作用。

关键词 复杂制造业；管理数字化；财务协同

DOI： 10.19840/j.cnki.FA.2023.02.009

制造业对一个国家的经济、就业和持续创新能力具有重要作用，尤其是复杂制造业，借助其产业链条长的优势，能够产生很强的产业内和产业间带动效应，以航空制造产业来讲，其产业链就包括了整机制造集成、核心部件集成、零部件供应这三层主要产业内结构，而且，长产业链条和高专业性又能进一步带动其他产业类别——服务业的同步发展。

2016年至今，国务院相继发布《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》和《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》等政策文件，明确了我国为实现制造强国和以数字化为驱动的战略目标。据2021年年底发布的《中国制造业数字化转型白皮书》显示，我国数字经济规模虽高达全球第二，但数字经济占GDP比重与发达国家仍有较大差距，同时我国制造业发展水平处于全球第三梯队。這主要是因为我国制造业核心技术薄弱、创新能力与机制不健全以及高技能人才缺口较大等原因。

从企业层面分析，复杂制造业的产业链长、资产专用性程度高、技术不确定性高、外部协同复杂等特点，对企业管理数字化提出了更高要求。概括起来，复杂制造业的管理面临主要问题包括：市场竞争风险、企业运营风险、供应链风险、技术创新风险、质量控制风险等五个方面。其中，市场竞争风险受国内统一大市场建设的推进可能会进一步加剧。同时，复杂制造业供应链长、研制周期长等特征，可能导致应收款和存货占比高、资产周转效率慢的运营风险。逆全球化背景下，关键技术的贸易限制，也会使复杂制造业遭受供应链断裂风险。技术难度大、技术壁垒高等问题，可能导致从事复杂制造的企业预定目标和性能指标不达标、费用超支、延期交付等技术创新风险。质量控制方面，由于其通常涵盖研发、生产、检验、交付及使用全过程，并且产品生产的多品种、小批量、工艺复杂、质量要求高等特点，加大了产品质量控制难度，导致产品质量不稳定，形成质量控制风险。

推进两化融合是应对上述管理问题的一个重要途径，两化融合是信息化和工业化在更高层次的深度结合，不仅能够以信息化带动工业化，反过来也可以结合工业化促进信息化。两化融合的核心是信息化支撑，感知、互联、智能将成为企业生产运营的主要特征。进入高质量发展阶段后，尤其是全国统一大市场的建立，将破除地方保护壁垒，形成以市场为唯一面向的产业链重新布局，在这个过程中，企业依托管理数字化转型，实现自身高质量发展，尤为重要。而财务管理作为企业管理的中心环节，必然要立足时代背景和企业发展战略做出改变和应对。

一、复杂性对管理的挑战

复杂性表现为事物的模糊、无序和不规则性，既多重多样，又呈现出不稳定、不确定特征。复杂制造业企业内部各部分之间是“非线性”的链接和交互，面临多样化的技术、产品、产业链等复杂性问题，一方面，复杂制造业的生产对象或生产过程具有内在物理复杂性特征，表现为复杂物理设备组成的系统或是其生产技术特征具有系统复杂性；另一方面，复杂制造业在流转运营过程中具有外在的信息复杂性特征，表现为在供销存过程或企业与市场间存在信息复杂性。这些因素导致复杂制造业相比其他制造业，具有更高的资产专用性、工艺不确定性、内外部网络协同等特征，这些特征使其内部管理改善面临新的难题。

（一）资产专用性对管理的挑战

资产专用性对复杂制造业带来的挑战主要集中在如何规避“敲竹杠”风险和“客户传染”风险，因此，管理上应尽可能保有安全的现金持有水平来应对这两类风险。资产专用性是那些具有专门用途的资产，和通用性资产相比这类资产用途单一，无法转化为（或转化成本过高）其他用途资产。对于复杂制造业而言，其具有典型的资产专用性特征，生产的多为单件、小批量、高价值产品。庞大的专用资产规模，导致复杂制造业在面临市场竞争加剧时，转型代价高、难度大，必须直面市场竞争。由于复杂制造业通常具有更长的产业链条，当竞争加剧时，上下游供应商和客户拥有更强的议价能力，签订合约时会遭受“敲竹杠”风险。同时，由于复杂制造业往往具有主要客户集中度高的特征，当供应商和客户出现财务风险时，可能受到传染波及。

（二）工艺不确定性对管理的挑战

工艺不确定性对管理的系统性和协调性提出了更高要求，因此企业的研发、试制、生产等所有环节需要组成一个有效协调的系统，各环节均不能出现明显短板。产品的物理复杂性导致生产工艺具有很强不确定性，单件、小批量生产模式无法保证企业生产工艺的试错经济性。因此，复杂制造业无法避免的会受研发投资巨大、研发失败频发、废品率过高等因素的影响。拿涡扇航空发动机的叶片生产来讲，叶片须在高温、高压、高转速的环境下，长时间高可靠性的工作，这对发动机叶片的生产工艺造成了极大挑战，也正是因为航空发动机涉及大量类似生产工艺要求极高的零部件生产，才使航空发动机生产被誉为“现代工业皇冠上的明珠”。

（三）内外网络协同对管理的挑战

资产专用性强、产业链条长、客户传染风险大、工艺不确定性高等特点，必然要求复杂制造业企业开展有效的外部网络协同生产，管理上突出“共享理念”，更加注重供应链管理和客户关系管理。一方面，复杂制造业中的高精尖技术导致企业不断聚焦核心技术能力，客观上加剧了企业间的边界化趋势；另一方面，高端制造业实施“小核心、大协作、专业化、开放型”战略理念，往往采取“两头在内、中间在外、关键在手”的运营策略，即牢牢抓住研发和营销这两头，中间的生产环节则依靠外部企业协同生产和服务。这需要企业具有高度的外部网络协同能力。此外，企业集团内部也需要开展网络高效协同管理，一些企业集团的资源非常分散，在国内外不同地区、不同城市均有布局，往往是管理总部在一个地区，研发在另一个地区，生产和营销又在其他不同地区，资产配置地域跨度大、运营管理要求高等特征对企业集团的资源管控带来了挑战。

（四）持续创新要求对管理的挑战

创新驱动发展取代要素驱动发展背景下，我国科技创新体制机制不断完善，所激发的创新创业活力进一步加剧了市场竞争，复杂制造业如何保持持续创新能力，对企业人、财、物、制度和机制的一体化创新管理提出了新要求。宏观层面上，各级政府纷纷设立创新实验区、资本市场开设科创板、高校新设双创中心或双创学院等一系列创新支持举措。微观层面上，各市场主体也将创新视为关乎企业长远发展的关键，持续增加在创新研发上的投入。如何保证企业的持续创新能力，并非一个单纯增加研发投入的问题，需要复杂制造业企业在创新文化、创新机制、创新能力、创新人才等多个维度全面、系统化统筹推进，需要采取更灵活的自组织团队创新方式、更加规模化的外部网络协同创新机制、更有效的创新激励等管理理念和手段。

（五）数字化转型过程中冗余员工安置对管理的挑战

数字化转型是应对上述管理问题的一个有效解决方式，但数字化转型必然会导致短期内出现员工冗余情况，如何安置解决冗余员工非常棘手，但又必须解决。作为数字化转型在生产上的体现，智能制造目前在企业推进的困境之一表现在：某些企业可能并不缺智能制造投资的资金，但这项投资将取代原有劳动力，如何分流安置这些员工，可能会对企业和社会稳定工作造成隐患。实际上，这种顾虑200年前已然出现，并深刻影响了近代中国的发展。《马戛尔尼使华观感》一书中提到：清政府之所以對机械产品没有足够兴趣，一方面可能是面子问题，另一方面，规模化使用工业机械装备将取代大量人力，由于当时中国劳动力资源非常丰富，因此缺乏工业化动力，以至于1793年英国使团访华半年左右的时间，清政府提供了平均每天达3000人规模的人力保障队伍，如此多的低廉劳动力让英国使团很是吃惊，所付报酬极低，但官员和受雇民众都非常满意。并且，当时已明知组合式滑轮更省力，可以减少搬卸人工，但码头装卸仍坚持使用单式滑轮，以便让尽可能多的人有事可干，保证社会稳定。

二、复杂制造业管理数字化：从组织内部协同到外部网络协同

对复杂性问题的管理不能采用传统的管理还原论，须采取整体系统论的协同方法。传统还原论中的“拆分还原—局部解决—整体解决”管理思维模式，无论是自上而下还是自下而上的拆构，强调的都是解决局部环节问题，但局部优化不一定对系统整体有益。复杂制造业管理数字化转型应抓住数字化转型的核心逻辑，从组织内部实现数据集成、信息可视化和数字化分析，并从外部网络实现价值创造和全面协同。

（一）组织内部协同管理

1. 数据集成

企业内部的协同管理应建立在自组织、扁平化、数字化体系的基础上，首先实现对管理数据的采集和汇总。自组织论强调自我适用与自我调节，并要求客体能够对外部环境做出反应[1]。管理过程中可以结合自组织论，采用共享、融合、共治和多中心协同的管理模式，如社会中多商圈、多中心的网络化发展[2]，能够由点及面提供信息并保障管理信息数据的及时性和全覆盖性等特点。复杂制造业企业内部应充分借助自组织的管理模式优势高质量、高效率地收集信息，以汇入广大的信息库查漏补缺，当整体中局部出现变动时，一方面个体可以通过自我调整实现恢复；另一方面其他个体能够迅速做出反应和调动，大大节约了其时间成本和交易成本，提高了经济活动效率。

2. 信息可视化

一般情况下，纵向式的组织结构不利于信息数据的传递。对于制造业而言，战略决定了组织结构[3]，组织内部结构的划分在工业化时代更趋向于严格的规章制度和明晰的上下级关系，纵向式的结构虽然有利于对企业内部的管理，但是信息传递流程过于繁琐，无法迅速应对外部环境的变化与冲击，在资源上的管理需要层层递进，缺乏灵活性和可视性。对于人财物的协调统筹在数字化的时代中应进行正确的排列组合[4]，信息可视化即需要扁平化的结构使得管理信息直观呈现便于分析对比，尤其是具有复杂性的企业内，递进式管理相比于网络信息扁平化无疑是增加了数倍的难度。

复杂制造业组织结构的内部协同管理应更偏向于扁平化、网络化的形式。去中心化的组织结构在减少内部层级对信息阻碍的同时，能够加强企业对市场的反应能力，尤其是遇到资源匮乏和政策、社会环境影响的情况下，可以对生产线做出迅速调整，避免资源流向高风险、高占资、低回收的业务[5]。企业内部协同扁平化的主旨是为了深化分工、优化管控，正如无线网络中流量分配是固定的，相较于金字塔层级式分配，增加初始化接收输入点，可以大幅度增加各下级输入点流量数据，从而提高工作速率。企业组织内部网络化、去中心化，使得各部门组织间的信息数据可以借助信号塔模式得以广泛、快速传播，同时也保障了协作的稳定性与高效率。

3. 数字化分析

在组织内部协同管理上，还需要将企业宗旨和战略植入企业管理数字化体系，从宗旨、战略管理、计划管理、采购、生产、销售、财务、人力等方面构建一体化管理数字化体系。首先，管理数字化体系是由纵向和横向组成的网状互联体系。纵向需要整合企业整体的信息数据，从车间生产到管理决策的制定，连接各个业务系统；横向需要贯通各个子企业，将业务从串联模式转变为并联模式，避免形成数据孤岛。首先，“一张网”联通整个企业各级部门，“一个库”统筹管理企业并控制风险，“一朵云”使数据可储存、可分析、可追溯。其次，加强数据治理，激活数据价值，保障数据安全。“大数据”时代的内涵并非单纯指数据的数量庞大，而是要对冗杂繁多的数据进行整理，从数据产生、采集、清洗、整合到分析和应用，形成一个全生命周期的数据管理体系。最后，管理数字化体系要以数据为驱动，同时拓展共享边界。数据驱动是组织由金字塔模型向纺锤形模型转变的推动因素，传统金字塔模型要求在底层的队伍形成坚实的基础，向上传递信息数据并层层汇总处理，而以数据为媒介，可以释放底层资源形成纺锤形模型，驱动中高层人员的职能发挥。

（二）外部网络协同管理

1. 价值创造

复杂制造业普遍面临全产业链视角下的市场变化快速应对、产品全生命周期质量管理、内部流程管理优化等问题。一方面，复杂制造业面临的“多品种、小批量、高复杂”制造问题与“高质量、短周期、低成本”的产品需求特征形成强烈矛盾[6]。另一方面，企业内部还存在各个部门重投入轻产出的现象，导致各部门生产能力不均衡，一些订单任务受阻于个别工序环节，不能充分发挥企业整体生产效能。研发、生产能力与市场需求之间的矛盾，需要企业通过数字化和智能化改造，加强企业外部网络协同管理予以应对。企业的外部网络协同主要从去边界化、互通共享、客户中心三个方面入手。

外部网络协同管理的本质是为了去除企业边界化影响，但复杂制造业的资产专用性特征，加之数字技术与制造业深度融合，使得企业间的边界化愈发明显。外部网络协同可以为各企业间搭建一个信息网络平台，将分散的生产设备资源、技术服务资源与数据进行整合处理并传递给有需要的企业，从独立个体向联合整体转变，通过协同打破时间和空间等限制性条件。同时信息网络平台可以应用大数据分析和人工智能帮助企业进行管理分析、模拟和预测，为复杂制造业的管理决策等提供辅助支持实现价值创造。

2. 全面协同

外部网络协同管理的根本目的是为了利用数字化对企业间数据互通、共享，实现价值创造。企业间的协同重点体现在终端销售模式的转变，首先，数字化技术在产品全生命周期中，充分利用云端数据储存、计算、关联分析，为双方提供了风险预防与安全保障，使得企业在不损害数据共享前利益输入的情况下，能尝试更多模式的转变。其次，智能供应链通过泛在感知、系统集成、互联互通、信息融合等技术，将制造业大数据分析与人工智能结合应用于外部网络管理，从单一性的制造，延伸发展为服务型制造业和生产型制造业等，扩展工业互联网的终端销售模式。

物联网、数联智联等多种数字化模式大大提高了企业获取和解读信息的能力，降低了企业信息成本，因此通过企业的外部网络协同，能够实现以客户为中心，在客户群体中发掘潜在的用户价值，精准定位客户需求，延伸产业链、供应链，实现价值共生共建共享共赢。在管理数字化转型过程中，不断完善各个流程，积极探索创新技术，提高效率的同时拓展共享边界，最终实现由企业组织内部协同和行业外部网络协同向全行业全面协同的转变。

三、复杂制造业管理数字化：财务协同应对

对于复杂制造业而言，管理数字化转型是必經之路，与此同时，财务协同应对对其具有重要支撑保障作用。国务院国资委发布的《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》明确指出财务管理是企业管理的中心环节，是企业实现基业长青的重要基础和保障。但一些企业仍存在财务管控建设不到位、财务管理功能发挥不充分、财务管理手段落后于技术进步等问题。复杂制造业财务协同应对总体思路：一是要树立业财一体化财务管理理念，二是要采用整体思维有序推进，三是要围绕财务管理功能定位确定抓手重点突破，四是要守正创新不断强化财务职能。

（一）牢固树立业财一体化理念，破除财务茧房效应

自成体系的专业标准、完整系统的规制体系和规模庞大的从业人员这三个因素在一定程度上形成了企业财务管理工作的“财务茧房效应”，容易造成企业财务人员“自说自话”，不利于业财一体化管理理念的形成。由于会计准则始终处于完善细化的过程，财务工作的敏感性也促使相关法律规制不断更新完善，这些都需要占用财务人员大量时间精力予以跟进，而具有共同语言的庞大同业人员队伍，使财务人员的交流学习主要集中在财会圈子，信息来源单一，长此以往就容易形成“就财务论财务”的意识习惯，这也是学术界和实务界一直呼吁财务工作者能够“跳出财务看财务、干财务”的原因。复杂制造业的运营过程累积了大量数据，如设备生产数据、经营管理数据、客户及市场数据等，其数据在不同场景和组织中的应用差异较大，数据在传递过程中容易受纵向式的组织结构影响，存在信息失真或断链，或为节约时间成本只汲取感兴趣的信息，也会形成“财务茧房效应”。

只有破除了“财务茧房效应”，才能有效推进业财融合一体化。通过财务管理数字化，实现会计核算、结算的数据全部来源于业务前端数据，保持业务和财务工作的一致性。运用数字孪生技术，能够使生产中的物理机械和生产需要实时向信息化的财务数据分析靠拢，同时财务数据分析也可以及时进行反馈，节省生产成本与信息调度成本。例如国机集团的重大装备润滑安全数字化运维平台，利用数字孪生技术实时监测和诊断反馈，满足了企业的在线数据查询和报告，实现了财务数据分析和风险评估，在实行应用后一年来为企业节约成本约16亿元。海尔、广汽传祺、中国三峡等为代表的制造企业也都以“互联网+”制造建立了与财务融合的智能工厂，打造智慧智能生产，进行业财融合的数字化转型。

（二）围绕企业数字化改造规划，整体思维有序推进

企业数字化和智能化改造分为自动化生产线与生产装备、设备联网与数据采集、数据打通与使用、数据智能分析与应用等4个阶段，但各阶段并不绝对孤立，某些阶段可以协同推进。对企业数字化改造对应的管理数字化改造，首先要搭建一个涵盖所有管理职能的通用平台和完整数字化管理框架体系，数字化管理框架体系须考虑未来需求和建设要求，留下动态调整空间。企业数字化和管理数字化改造投资巨大，对财务资金保障提出了很高要求，因此财务工作需要融入企业数字化改造决策、推进的全过程，站在企业战略全局角度统筹考虑固定资产投资、财务投资和股权投资，强化应用资本市场的能力，积极开展资本运作为企业数字化改造提供资金保障。

（三）立足财务管理的功能定位，确定抓手重点突破

按照支撑战略、支持决策、服务业务、创造价值、防控风险等财务管理功能要求，统筹推进财务管理数字化转型。将企业的全面计划管理和全面预算管理深度融合，以全面预算管理体系为抓手，在全面预算中植入企业宗旨愿景等企业发展长期战略元素，按纵向责任单位、横向业务类型进行管理，建立开放型预算模型，通过多维度预算数据平台，将运算逻辑与业务操作分离，实现预算执行智能分析和预警。

（四）坚持守正创新和技术赋能，不断强化财务职能

一方面要严格遵守财经法纪，坚守底线思维，严把风险边界，排除重大风险，结合内外部环境变化持续创新。另一方面要立足财务管理的功能定位，主动利用大数据、云计算等新技术，借助CPS（信息物理融合系统）、RPA（机器人流程自动化）等系统，技术赋能推动财务管理手段更新，不断强化财务管理职能：通过建立业务与会计科目之间的对应关系，强化核算报告职能；在确保现金安全边际的基础上，实施以战略为导向的司库和资金流全过程监控，强化资金管理职能；完善全生命周期的成本费用管控职能；充分利用我国多层次资本市场强化资本运作职能。

四、结论

在现行企业数字化转型发展的大趋势下，复杂制造业管理数字化由于其存在的复杂性特点，面临着诸如资产专用性、工艺不确定性、内外部网络协同和持续创新要求等问题对管理提出挑战。管理数字化转型的核心逻辑首先在于管理生产要素的数据集成，其次对数据流信息可视化，通过数字化体系分析实现管理资源有效利用，再者链接企业外部信息源进行价值创造，最后依据需求层次由制造业向全行業全面协同、互惠共生。本文从组织内部协同到外部网络协同分析实现管理数字化数据集成到全面协同的可行性途径，同时分析对管理数字化转型有着重要支撑保障作用的财务协同应对，企业财务需要始终坚持业财一体化理念，破除财务茧房效应、抓准方向整体推进、立足功能定位重点突破以及创新赋能强化职能。

现阶段复杂制造业管理数字化转型正从技术维度向组织维度最后到价值维度不断演变，数字化的信息收集后需网络化的信息传递，再利用智能化的信息处理和分析为管理提供辅助支持。如何实现全行业全方位共建共享共赢新业态，亟需因企制宜进行管理数字化转型。AFA

参考文献

[1]孙泉城，郭元林.复杂性组织管理是什么[J].系统科学学报，2009，17（3）：71-75.

[2] 范如国.复杂网络结构范型下的社会治理协同创新[J].中国社会科学，2014（4）：98-120+206.

[3] Bill Paterson，Alfred D. Chandler. The Visible Hand：The Managerial Revolution in American Business[J]. Academy of Management Review，1988，13（4）：653-656.

[4] 戚聿东，肖旭 . 数字经济时代的企业管理变革[J].管理世界，2020，36（6）：135-152+250.

[5] 张庆龙 . 数字化转型背景下的财务共享服务升级再造研究[J]. 中国注册会计师，2020 （1）：102-106.

[6]杨菠，赵雄飞，宁远明.高端装备制造业数字化转型的思考[J].信息通信技术与政策，2021，47（1）：34-37.

（编辑：赵晴）