大數據背景下制造企業供應鏈成本管控研究

趙淑君

摘要：大數據時代浪潮的來襲，為制造企業成本管控帶來新的契機與挑戰，如何利用大數據信息技術優化制造業企業成本管理模式，已經成為整個制造行業發展的重大戰略議題。文章從大數據出發，介紹了大數據的內涵及大數據技術方法，并結合制造業供應鏈系統分別從采購、銷售、生產設計、倉儲運輸四個方面研究分析了大數據技術于制造業企業供應鏈成本管控中的具體、有效應用，以實現制造業供應鏈成本的精細化、數字化及智能化管控。

關鍵詞：制造業企業;大數據時代;供應鏈成本管控

隨著經濟形勢的不斷變化，我國高端和低端制造業都在流出，制造業轉型升級勢在必行。制造業的轉型升級離不開數據的支撐，有了數字基礎，企業才能在此基礎上實施行之有效的優化管理措施。在海量數據經濟形勢下，大數據技術于企業成本管理變得越來越重要。但如何借助適當的技術與工具去挖掘并分析有價值的數據信息，再借此進行跨界創新應用卻依然是目前制造行業所面臨的關鍵性問題。

一、大數據內涵

大數據，是信息資產的集合，這些信息所含的數據資料集量大、多樣、高速、價值四大特點于一身，且無法通過常規軟件工具在合理時間內對其進行收集、處理及管理。換言之，大數據即是通過運用新技術、新模型乃至新系統對大量、動態并能持續的數據進行擷取和處理，使其成為有利于企業進行相關經營決策的資訊數據。

二、大數據技術

大數據技術，簡言之就是從海量數據資源中提取有潛在價值的信息并進行分析和處理，最后對形成的有明確利用價值的數據信息加以應用的過程。大數據技術體現于數據處理的整個流程中，在數據處理過程中，必須正視數據的異構性、及時性、復雜性、隱私權以及規模等問題，這也是企業要成功利用并獲取大數據能量所需解決的重要難題。

（一）收集并存儲數據

在海量數據面前，需要先明確所需數據的性質，再根據這種性質所屬類別進行采集。大數據的采集有多種渠道，各個渠道所獲得的數據可能有著不同的結構或者模式，企業需要對收集的具有潛在價值的數據進行分類存儲。

（二）整合并表達數據

對收集的數據進行反復性地整理、提煉以及轉換以形成統一的數據格式。對于經過整合的大量數據，應盡可能整齊、有規律地列表表達出來，使得全部數據能一目了然，便于后續處理和引用。

（三）建模以分析數據

在大數據時代，企業需要借助特定技術方法對搜集的數據進行層層分析，不斷挖掘有價值的數據信息，并根據價值大小對數據進行更為詳細具體的分類儲存，使企業數據庫得以持續更新。在對數據進行分析時，要隨著分析的不斷深入逐步挑選出最為合適的數據模型。

（四）使數據可視化

與書面信息相比，視覺信息更容易被人腦接收并識別，將復雜多樣的數據整合并轉換成圖表形式，可以確保數據使用者更快更高效地理解和處理其信息。同時，通過大數據可視化工具的應用可以為企業提供實時數據信息，方便企業管理層做出及時的財務決策及對企業進行整體評估等。

三、大數據于制造企業供應鏈成本管控應用設想

（一）大數據于企業供應鏈管控應用現狀

在大數據盛行的時代背景下，供應鏈企業能否成功獲取并利用大數據的商業價值關鍵便在于如何借助適當的技術與工具去挖掘供應鏈的大數據資源。通過對CSCMP于2017年所做的關于大數據于供應鏈企業應用現狀的一系列調查數據分析可知，供應鏈企業大數據分析的應用仍處于早期的不成熟階段。就目前來看，供應鏈企業目前最常用的大數據分析技術并不是商業智能、進階回歸分析以及像智能倉庫管理系統那樣的現代高新技術應用程序，而是Excel電子表格及ERP系統。但事實上，這些目前常用的數據管理工具并不有利于各部門之間數據的實時共享，這樣必然影響企業跨部門重大決策的制定。此外，企業最常用的的分析工具是描述性工具，但這種類別的工具只適用于對過去發生的事情進行分析，對于供應鏈企業而言，其要想獲得更深層次的論斷，就必須借助其他類型的分析工具。

（二）大數據應用于企業供應鏈管控的阻礙因素

大數據的投資規模雖然龐大，但到目前為止，大多數供應鏈企業在大數據分析技術的應用上仍不成熟。根據CSCMP所做的供應鏈企業大數據分析制約因素的調查顯示，將近有一半的受訪者表示是受技術方面的影響，諸如數據整合太過分散或者數據存儲平臺建設存在難度等，這一方面的缺陷已經成為供應鏈企業大數據分析發展的一個不容小覷的制約因素。其次還存在有對軟件和硬件需要進行投資、對分析工具操作困難、安全性保障低、專業化人才的獲得難度大等制約因素。

四、大數據技術在制造企業供應鏈成本管控中的應用

（一）大數據技術于銷售環節成本管控的應用

銷售環節所發生的成本可被劃分為兩大類別，分別為營銷計劃實施前的市場調研過程中涉及的諸項成本和營銷計劃實施過程中所產生的各項營銷成本。

在營銷計劃實施前，可通過大數據平臺，獲取為營銷計劃工作的實施所需要的各項前期準備數據資料，如有關目標市場確定的數據、定價決策影響因素數據及其他有益企業制定營銷策略的數據等。借助大數據技術進行相關數據的處理，可以避免傳統銷售工作模式下為制定科學銷售策略需花費大量人力、物力以及時間的弊端，大大提升成本管理水平。

在營銷計劃實施期間，要結合市場調研相關數據，并統籌歷史銷售數據，利用大數據分析技術得出兼顧企業內外部信息后的結果，從而為企業營銷計劃管理工作各個環節的營銷策略給出相應建議。由此給出的結果往往更加科學準確，使得營銷成本效益趨于最大化。

（二）大數據技術于采購環節成本管控的應用

在采購方案形成的整個過程中利用大數據分析技術對供應商進行選擇，并經過人工后續調整確定最終供應商，至合同簽訂即代表這部分的實際成本總額正式形成。在履行合同的過程中，雙方應就合同履行進度在大數據平臺上進行實時披露，包括供貨方的生產進度、物流追蹤、預計到貨期及購貨方賬款支付情況等，以減少雙方因合同履行問題造成的成本損失。在采購品到達倉庫后，企業人員需要對其驗收入庫，并在平臺上錄入實際入庫的數額和質量狀況，形成采購貨物的實際成本。

（三）大數據技術于產品設計生產環節成本管控的應用

隨著經濟形勢的變化，消費者不再只是被動的接受市場營銷產品。企業應借助大數據平臺對收集的諸多數據如市場反饋、消費者行為、消費者情感、營銷區域環境等進行綜合分析，了解市場需求，設計出符合消費者需求的產品。并通過借助大數據技術將影響產品設定和生產要素的各種因素相互之間所包含的千絲萬縷的聯系勾勒出來，并轉化成為有形的產品特點，從而有針對性地進行生產設計和計劃，減少不必要的生產環節。

此外，生產部門在組織生產時應盡量確保人盡其才、物盡其用。其中，原材料的領用需要與采購方面的數據施行共享，以此安排合理的原材料投入;人工的投入和績效數據需要進行實時記載，以確保各項人工的工作量及其相應任務都能得以精確計算，從而實現高效高質生產;在此過程中發生的諸如車間水電氣等制造費用，生產部門需要對此數據進行詳細統計，對于不必要的制造費用要進行嚴格管控，從而減少不必要的成本支出。

（四）大數據技術于運輸及倉儲環節成本管控的應用

在大數據背景下，企業可通過信息化手段收集各種產品銷售數據，并將這些數據整合形成實時感應需求信號，再與實時貨物位置等信息聯合進行分析，以實現對各區域庫存的實時管理，有效降低庫存成本。此外，庫存與物流所對應的環境因素也是影響其成本的一項重要因素，企業需要借助感應系統對相關環境做到實時監測，并于大數據信息進行差異分析，及時為企業提供防范預警，實現對倉儲及運輸環境的有效預防和控制。

五、結語

當前時代下，數據顯然已經成為重要的生產要素。作為中國的支柱性產業——制造業來說，更應該緊抓時代脈搏，運用先進的物聯網技術使企業成本管控得以有效運用，為企業創造更高的經濟效益。但由于目前企業在運用大數據技術進行供應鏈管理時仍存在諸多阻礙因素，使得大數據技術難以發揮其全部價值。為此企業需要投入更多的資源，并獲得企業管理層的積極支持與投資，但實現這些的前提是必須先清楚理解大數據分析的目標與意義。

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（作者單位：哈爾濱商業大學研究生學院）