大数据时代制造企业成本精细化管理模式研究

来源:用户上传      作者:潘鑫红

　　 摘要：大数据时代指的是在巨量信息持续膨胀的背景下使用云存储、虚拟现实等高新技术解决信息汇总、存储、挖掘等流转、利用、赋能问题。大数据具有价值密度低、分析处理复杂、泛在海量等特点，当前已然成为各领域发展的宝贵资源，可对客观事物特征、发展趋势、内在规律等方面做出判断，使基于大数据的改革与管控活动能抢占先机。制造企业营运面临的风险较多，如政策风险、采购风险、合作风险等，通过大数据分析处理及动态管控可有效防范各类风险，助力制造企业强化综合实力，在风险系数降低的基础上提高获利的概率。其中，成本风险属于影响制造企业收益与运营稳定性的要因之一，如何基于大数据高效管理成本成为制造企业需探究的问题。文章通过研究大数据时代制造企业成本精细化管理模式，以期为提高制造企业综合管理质量提供参考。
　　 关键词：大数据；制造企业；成本精细化管理；风险防范
　　 成本精细化管理指的是针对制造企业营运成本进行标准、精细、严格的管控，确保成本投入目的明确、方向清晰、总量合理、过程可控，用严谨的态度分析成本问题，以免成本不节制投入“拖垮”制造企业的资金链。成本精细化管理与成本粗放式管理内涵相对，前者是对后者的批判性继承，以提高制造企业经济效益为指向加强开源节流，同时将成本管理与现代企业决策系统融合在一起，为制造企业筹融资、预算控制、风险防范等管理举措精准发力给予支持。然而，当前有些制造企业成本精细化管理存在未能积极涌入大数据时代的问题，这使得成本精细化管理出现方法低效、体系性差、要点模糊、流程欠佳、制度滞后的现象，影响基于大数据的成本精细化管理成效。基于此，为使制造企业管理质量得以提高探析基于大数据的成本精细化管理模式尤为重要。
　　 一、大数据时代制造企业成本精细化管理的必要性
　　 （一）利于制造企业决策
　　 企业决策指的是在约束性条件下为达成预设目标选取具有时效性、综合性、可行性方案的过程。针对成本效用分析是制造企业常用决策方法，其主要思路是先依据决策计算效用值，可用效用曲线予以表示，横轴、纵轴分别代表成本、效用，而后将诸多方案的预期效用值体现在同个图例内，通过对比分析选出期望值最大且最利于实施的决策方案，通常情况下在效益水平保持稳定的条件下需选择成本投入最少的方案，在费用水平趋于稳定的前提下选择效益水平较高的方案，若效益、成本均值不稳定，那么则选择效益远高于成本的方案。经验证明，仅用某年或某几年的资料对成本效用关系进行分析其结果并不全面，只有效用曲线可无限延展且具有包容性，才能有效反馈成本与效用的关系，还可提高决策的实效性。基于此，为避免成本精细化管理决策片面低效，需在大数据时代网罗海量资料，关注企业的现在、过去及将来，为制造企业深刻洞悉成本效用关系提供依据，继而提升制造企业决策水平。
　　 （二）利于制造企业内控
　　 内部控制指的是制造企业在内部组建具备制衡、协作、约束功能的组织机构，在该组织内部采用评价、规划、调整等系列方法达成营运目标，保障资产安全，会计信息可靠，加强人、物等资源的控制。成本精细化管理颠覆部门只关注自身费用消耗情况的管理旧态，引领部门了解资金管理大环境，能对成本风险加以分析，依托财务报告看清整体（资金链）与部分（部门成本）的关系，为部门合理运用物、人、财等资源提供依据，继而将每个部门视为成本精细化管控的着力点，鞭策各部门追求低成本、高效益、低风险。在制造企业各部门运营进程中财会资料增多，难免会出现篡改、丢失、遗漏等问题，降低内控质量，并不能通过内控打造严谨、全面、精准的成本管理体系，这就需要用大数据弥补成本精细化管理缺陷，对成本问题进行深入、全面、客观地分析，减轻海量财会资料汇总与运用的压力，使制造企业成本内控更为精确，继而凸显基于大数据的制造企业成本精细化管理价值。
　　 （三）利于制造企业改革
　　 新时代制造企业踏上改革征程，朝着绿色生产、技术创新、提质增效的方向努力，这就需要在改革中追加人力成本、采购成本、技术成本等，成本精细化管理压力加剧。因为制造企业划时代改革经验有限，可用于借鉴的成功范例存在不适性，很难与制造企业的规模、经营结构、内部环境等方面相匹配，所以需针对成本相关数据进行深入处理，其目的是对制造企业成本个性化流通使用特点、规律等方面进行科学分析，继而为制造企业改革成本投入提供成熟的建议，降低改革风险，将改革成本管控视为改革战略一环，保障相关战略具有可适性，以免企业改革影响正常营运，继而使制造企业改革目标得以在成本可控的前提下贯彻落实。
　　 二、大数据时代制造企业成本精细化管理的难点
　　 （一）管理方法低效
　　 大数据技术集成性较强，可在制造企业各个环节发挥积极作用，以生产制造环节为例，利用传感器可获取生产信息，信息依托网络流进中央处理器，通过软件分析助力管理人员对生产加工成本费用进行计量，因为传感器敷设环节不一，所以根据传感器信息的来源可判断成本消耗过高、控制得当的生产环节，这为制造企业通过改进生产流程及相关流程中的某个部分控制成本提供依据。当前有些制造企业成本精细化管理方法低效，既与大数据应用能力较弱有关，又与大数据、固有方法融合欠佳有关，这影响着基于大数据的成本精细化管理成效。
　　 （二）管理体系性差
　　 大数据在成本精细化管理中的应用与发展应推行循序渐进思想，以免企业技术驾驭实力与大数据发展步调不统一，在此基础上有体系性地融入大数据，保障大数据在采购成本、人力成本、运营成本、风控成本、项目开发等成本的精细化管理中可发挥作用。部分制造企业存在基于大数据的成本精细化管理体系性差的问题，这使得管理与技术的发展并不同步，数字性成本精细化管理实力很难提升，有碍大数据的应用与效用发挥，降低“大数据+”管理质量。
　　 （三）管理要点模糊
　　 成本精细化管理的突出特点是“准”，能抓准成本管控、风险防范、资源投入、科学管理的要点，在此前提下制定管理规范，增强管理的严谨性，实现成本精细化管理目标。有些制造企业因成本精细化管理要点模糊而出现浪费成本、管控低效等消极现象，成本投入与管理预期相悖，有碍精细化成本管理活动良性发展。基于此，在大数据时代要保障成本精细化管理要点清晰，为云存Α⑹据库、虚拟现实、物联网等技术的有效运用提供支点，使“大数据+”管理能更加精准、严谨、规范。

　　 （四）管理流程欠佳
　　 为使基于大数据的成本精细化管理思路更为流畅，需对现有流程进行加工处理，保障成本管理环环相扣，内部控制深入全面，精细化管理理念可渗入项目开发、市场调研、采购、人力资源等管理领域，保障成本精细化调配无死角。受信息化管理能力较弱、大数据技术应用范围较窄、精细化管理思维混乱等因素影响，有些制造企业无法优化管理流程，大数据应用低效，成本精细化管理盲目，降低成本精细化与数字化管理有效性。
　　 （五）管理制度滞后
　　 制度是坚守制造企业成本管控底线的必要条件，通过制度优化建设可推动管理活动科学发展。制度是理论与实践经验聚合下的产物，亦可体现决策者的意志及企业发展追求，同时能展现出企业文化的风采，在遵守大数据应用理论的前提下需在成本精细化管理经验支撑下健全配套制度，支持大数据技术与成本管控结合。部分制造企业成本管理制度精细化发展相对滞后，与技术投入速度相比，管理制度优化步伐放缓，很难引领专职人员及各个部门利用大数据完成成本精细化管理任务。
　　 三、大数据时代制造企业成本精细化管理的措施
　　 （一）提高基于大数据的成本精细化管理方法的有效性
　　 大数据推动成本精细化管理活动转至线上，在ERP系统（见图1）内设置成本管控模块，针对纳税成本、人力成本、采购成本、技术成本、生产加工等成本进行分析，为数据聚拢并运用数据预测成本风险、制订管理决策、科学调配资源提供依据，同时在制造企业营运中会将成本管控反馈信息引入ERP系统，为该系统动态判断成本风险并进行精细化控制提供依据，继而提高成本精细化管理方法的有效性。需要注意的是，成本精细化管理方法创新并非完全摒弃传统的手段，相反要用大数据为以往的管理方法赋能。以针对间接费用进行摊销分析的作业成本法为例，可运用大数据对间接费用可归属性、结构等方面进行分析，关注非生产的组织订单费用、协调生产过程费用及设计生产等费用，利用大数据确立影响成本唯一因素为业务量这一假设，将作业视为计算费用的核心，确保投入资源能准确地体现在作业中，在此基础上依托大数据筛选成本动因，把作业成本与成本计算对象联系起来，继而明晰产品或服务所需成本，为制造企业改进生产过程并增强资源决策、定价决策、组合等决策的有效性给予支持，有效运用大数据提高成本精细化管理方法应用质量。
　　 （二）优化“大数据+成本精细化管理”体系
　　 从整体上讲，大数据颠覆了成本精细化管理固有架构，信息技术代替人工要求搭建利于大数据赋能的新体系，具体涉及以下几点：一是以数据聚合为指向搭建成本精细化管理平台，在财务共享服务中心内开辟空间，为成本数据存储与利用提供了条件。在该平台上数据应用处理标准需统一，按照相同指标存储与流转数据，以免出现数据与系统不匹配的现象，提高数据的实效性；二是以数据采集为指向搭建平台，为的是动态获取与人力成本、库存成本、采购成本、竞争等成本有关的信息，同时数据要分类，这便于处理，还可为财务端与业务端精准对接提供便利条件，使数据分析更具针对性，凸显成本精细化管理精准、高效的特点；三是以数据应用为指向，利用管理会计报表、财务报表，内含成本控制趋势图、列表等内容，为制造企业对各类成本进行精细化分析处理给予支持，使数据处理结果更为一目了然，无须进行专业培训就能看懂报表，将报表视为成本管理决策、精细化控制、风险防范的依据；四是以数据持续性运用为指向开发专项产品，在制造企业成本精细化管控领域始终发挥作用，如生产成本分析模型等，因为不同制造企业成本管控要求不一，所以数据产品存在差异，还需根据营运需要积极迭代，不断增加新功能，赋予“大数据+”管理体系的生命力，使制造企业成本精细化管理能力得以提升。
　　 （三）紧抓成本精细化管理要点
　　 第一，标准。制造企业在成本精细化管理中需坚守风控底线及效益底线，以免成本投入过量并有碍预算管控，这就需要基于大数据对成本精细化管理基础标准予以明确，在此前提下设定清单模板、划分业态，保障标准设计规范、精准、严格，凸显精细化管理的特点，打通数据资源涌入成本管理领域的渠道，在此过程中依托固有系统进行改造，主要发挥财务共享服务中心的作用，将各项业务（成本管理对象）视为子系统，为数据聚拢、挖掘、存储、共享提供通路，使财务、成本、采购等各项管理工作能无缝流转。依托信息平台打通计价软件同成本、招采等环节的数据壁垒，保障成本管控能从业务端直接展开，业务活动可在平台以数据的形式沉淀，并存入成本数据仓库，通过定期分析整理发展为成本知识库，为制造企业严格、精准、规范的成本管控提供了条件；第二，场景。在数据累积到一定程度后需分设若干场景，并在场景中进行模拟分析，创建数据模型，将业务活动（成本管理对象）相关信息录入其中，同时植入算法并依托成本清单进行分析，超出清单的部分会以图表的方式标记，根据分析要求把对成本影响较大的费用明细标出来，在智能审核的同时为预算编制、成本决策等管理工作有效展开给予支持；第三，智能。在数据标准化、场景多元化的条件下，基于大数据的成本精细化管理可具有智能性，尤其在神经网络、自主学习、模糊分析等功能广泛应用的条件下成本精细化管理智能决策水平会不断提升。
　　 （四）优化成本精细化管理流程
　　 流程化是为成本管理体系“瘦身”的关键，以免管理体系分支过多、时间较长、管理低效，这就需要对大数据时代背景下的成本精细化管理流程加以改革，保障该流程具有严谨、规范、全面、精准的成本管控优势。以人力资源成本预算编制流程（见图2）为例，需先对上一季度或上一周期的人力成本预算数据进行分析处理，有效比较成本管理结果与预算的偏差及成因，明晰人力成本投入过多与运营决策、薪酬福利、管理环境、岗位培训等方面的关联，同时对成本管理趋势进行判断，分析生产制造企业运营现状，预测现阶段对人力成本控制会产生影响的因素，确保成本精细化管理有重点，风控预见性增强，关注下一阶段生产制造企业营运走势，尤其要根据新设备、新材料、新项目的引入做好培训成本精细化投入决策管理工作，以免因人力断层而阻滞制造企业发展甚至改革目标的实施，在管理进程中汇集数据并编写成本预算报告，待管理层审核批复后便可推行。值得一提的是，有些制造企业注重管理监督，会在成本精细化管理阶段性任务完成后搜集数据进行审计，这为精细化管控成本方法、理念、模式等方面提供了改进的依据，使大数据时代成本精细化管理流程更为完善。

　　
　　 （五）建立健全“大数据+”管理制度
　　 从宏观层面分析，制造企业在大数据时代需持续改进具有引领性、总括性的制度，例如，企业可实施《大数据成本风险分析制度》，为成本风险定义、标准、流程、原则、要点、部门责任等方面予以说明，保障人力成本风险、采购成本风险、生产制造等成本风险的防范科学高效、精准到位、系统全面，使大数据能与成本分析管理紧密联系起来，提升“大数据+”管理水平。从微观层面分析，制造企业在大数据时代所推行的成本精细化管理制度要突出“精”“准”“严”这三点，对各部门将大数据视为成本精细化管理工具给予支持。例如，制造企业可推行《基于大数据的采购成本管理制度》，对采购成本科目予以说明（见图3），为大数据对接、高新技术应用、精细化管理提供着力点，保障精细化管理手段可在请购手续费用、采购入库费用、装卸搬运等费用的数字化管控中起效。值得一提的是，“大数据+”管理制度需不断革新，为的是紧跟制造企业成本费用投入动态，发挥大数据体系生命力强的模块化管理优势，聚合各路信息打造功能单元，并推出配套的制度，满足多元化的成本精准管控需求。
　　 四、大数据时代制造企业成本精细化管理的建议
　　 （一）注重评价管理成果
　　 在大数据时代制造企业成本精细化管理模式优化与需求有关，一旦对模式优化结果有需求将增加管理阻力，还会出现管理体系冗余的现象，与成本精细化管理功能作用不符。基于此，制造企业在运用大数据管理成本时需注重评价成果，反观管理数据，将管理成效与成本控制预期进行比较，发现数据搜集、深挖、共享等方面存在的问题，为业财一体化、管理会计及成本会计交融等其他管理举措的应用推广提供抓手。评价需规范、客观、全面，根据制造企业成本控制期待定量、定性提出具体要求，如采购成本相较于去年减少20%、生产材料异常消耗成本降低15%等，使制造企业各部门能主动“认领”指标并改进成本控制对策，实现成本精细化管理的目标。大数据为成本管理结果精细化评价提供了条件，以免评价与制造企业发展现状不符，同时根据制造企业的发展规律做出科学判断，为阶段性成本精细化管理模式的持续改良给予支持，坚持以评促改，助推成本精细化管理勇攀高峰。
　　 （二）有效培育“大数据+”管理人才
　　 大数据时代对制造企业成本精细化管理而言，机遇、挑战并存：机遇在于数据技术不断推广，应用成本随之降低，加之物联网、云存储等技术的普及，为制造企业运用相关技术解决管理难题提供条件；挑战在于依托网络起效的大数据技术存在风险，如数据外泄、系统崩溃、设备故障等，客观上提高了管理的难度。基于此，制造企业要顺应时代潮流并抓住管理机遇，组织财务人员学习成本精细化管理理论、方法、制度及技术手段，如风控模型的使用方法、大数据清洗技术等，有助于工作人员使用先进技术提升管理能力。经验表明，培训方式与人才培养成果成正相关，即培训方式科学可行人才则能增强综合素养，否则人才很难通过培训跟上时代脚步，这就需要制造企业在大数据时代丰富育才对策，例如，可设计微课，将成本精细化管理案例用图文并茂的方式体现在微课内，突出微课主旨清晰、时间简短、灵活多元等育才特点，为各岗位员工根据个人具体情况选择微课并自主学习提供条件，指引员工养成学习习惯，营造追求卓越、爱岗敬业、敢于创新的营运氛围，继而鞭策管理人才顺应时代潮流增强成本精细化管理综合素养。
　　 （三）积极改进管理思想
　　 从制造企业的角度来分析，须率先推行数字化管理思想，形成数字思维，重视大数据，加强技术开发，完善财务工作平台，为RFID、ERP等技术的运用铺平道路，企业还需推行以人为本的管理思想，强调各岗位工作人员涌入大数据时代及参与成本管控的必要性，将每个人视为成本精细化管控的着力点，使大数据技术与资源能够高效运用。从财会工作者的角度来讲，要推行“一体化+精细化”思想，保障大数据技术的应用及体系化建设能在管理领域一以贯之，将预算、成本、绩效、收益、资金等视为财务管理体系建设的要点，以免成本精细化管理脱离体系，工作人员还需推行改革思想，坚定不移地走上大数据与成本精细化管理交融阻力攻克之路，在此过程中积极创新，将创新转化为制造企业“大数据+管理”的发展动力，继而在先进思想指引下提升制造企业成本精细化管理水平。
　　 五、结语
　　 综上所述，大数据时代制造企业成本精细化管理具有利于企业决策、内控、改革的价值。基于此，制造企业需明晰成本精细化管理与大数据交融的阻力，在此前提下提高基于大数据的成本精细化管理方法的有效性，优化“大数据+成本精细化管理”体系，o抓成本精细化管理要点，在大数据时代优化成本精细化管理流程，建立健全“大数据+”管理制度，同时建议制造企业在大数据时代注重评价管理成果，有效培育“大数据+”管理人才，积极改进管理思想，继而提高基于大数据的成本精细化管理质量。
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　　 （作者单位：浙江久立特材科技股份有限公司）


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