基于大數據的制造型企業原材料采購成本管理探析

薛小川 丹佛斯（天津）有限公司

制造型企業原材料采購成本是企業成本的重要組成部分，直接影響到企業的盈利能力，原材料采購成本的管理對企業的生存和發展起著至關重要的作用。但是要想把原材料采購成本管理做深做精，在傳統財務工作方式下存在著很大的難度，這是因為原材料采購成本管理過程中需要處理的數據量非常大，需要耗費大量的人力和時間。近年來大數據技術的發展，正好為解決這一難題帶來了契機。

一、傳統財務處理方式下原材料采購成本管理面臨的挑戰

（一）原材料采購成本管理看似簡單實則復雜

制造型企業的原材料采購成本是企業進行原材料采購過程中產生的費用的總和。主要包括由采購價格和采購量計算而成的費用，運輸物流費用以及因原材料質量問題造成的損耗等，其中由采購價格和采購量計算而成的費用是采購成本中最重要的部分，也是本文重點針對的部分。

初看起來，我們很容易把原材料采購成本的焦點局限于采購價格的追蹤上。但是當深入實際業務后會發現，對價格的追蹤僅僅是原材料采購成本管理中的一個環節。企業需要將采購成本的管理融入企業整體戰略，從被動的對采購價格變化作出應對，轉變為主動對采購成本進行管理。這涉及到對采購價格未來走勢的預測，對采購成本降低目標的設定，對目標執行效果的監控，還要能由采購成本變化模擬出企業整體財務結果的變化等等。所有這些都要求財務人員將采購成本管理的視角擴展到更深的層次和更廣的維度。

一方面，需要打通從價值鏈終端的銷售到價值鏈源頭的采購的信息通道，并且這個信息通道應該是雙向的，既能夠從產成品倒推到原材料，也能夠從原材料傳導至產成品。該信息流通道需要整合來自企業不同職能部門中對原材料采購成本構成影響的各種因素，包括：采購、設計、生產、銷售等。

另一方面，對原材料采購成本的管理需要放眼于企業所處的市場及宏觀經濟環境，與企業的整體戰略相結合，與企業的財務計劃相融合，使原材料成本的管理為企業整體戰略的成功提供有力支持。

（二）傳統財務處理方式下原材料采購成本管理面臨的挑戰

為了實現上述更深層次和更廣維度的目標，一個前提條件就是將原材料成本數據與其他業務模塊數據整合到一個數據平臺中，使數據之間能夠相互關聯。但是由于制造型企業產品種類、型號繁多，并且物料清單（BOM）常常是多層級，將采購模塊數據與其他模塊數據整合，就會產生巨大的數據量。以本人所在的企業為例，單原材料料號就超過七千個，這些料號每個月產生的采購記錄超過十萬條，這還僅僅是采購記錄單一維度，再關聯上BOM和其他職能部門的數據，數據量會成倍增長。傳統的財務軟件側重數據的存儲，而加工海量數據并提供交互報告的功能并不完善，如何快速地從如此巨大的數據量中提煉出有價值的信息，對財務人員無疑是一個巨大的挑戰。

二、大數據技術提升原材料采購成本管理

（一）大數據技術的優勢

大數據是一種規模巨大的數據集合，能夠輕松獲取并存儲海量數據資源，通過對采集的數據進行管理和分析，篩選出有價值的信息。具有數據體量大、快速的數據流、數據類型多樣化等特點。大數據技術對原材料采購成本管理的提升體現在：

1.大數據可以處理海量數據。這解決了因為企業產成品及原材料種類、型號繁多，所帶來的處理大量數據的難度。

2.大數據可以實現不同數據平臺之間的聯接。將財務與設計、采購、生產、銷售等不同職能部門之間的數據進行整合。

3.大數據技術可以做到快速響應。通過將財務信息與業務信息的聯動，在瞬息萬變的商業環境下支持企業迅速對市場變化作出反映。

這些優勢大大提高了財務人員從海量數據中提取有價值信息的效率，財務與業務的融合正在逐步實現。

（二）大數據下原材料采購成本管理平臺的搭建

借助大數據和互聯網技術，原材料采購成本管理平臺通過整合如下幾個模塊（見圖1），來實現其功能。

圖1 原材料采購成本管理平臺系統邏輯示意圖

1.財務模塊

包括的信息有：原材料料號、采購發票價格、數量、時間，原材料及產成品標準成本及實際成本，財務報表及預測財務報表，關鍵財務指標等信息。

2.采購模塊

包括的信息有：

a.基本采購信息：供應商基本信息，供應商報價，價格構成要素（供應商物料成本，供應商加工成本，基礎原材料如銅、鐵等占報價的比重），企業與供應商協商一致的價格變化機制等。

b.供應商價格變化信息：包括已生效及未來將要生效的價格變化的時間，涉及的供應商名稱、涉及的物料代碼和名稱、價格變化的比例、金額。

c.采購成本優化、降價談判信息：包括采購部門已完成及計劃中的降價談判的時間、涉及的供應商、涉及的物料代碼和名稱、降價的比例、金額，降價生效的時間等。

3.研發設計模塊

產成品物料清單（BOM）信息：各層級物料代碼、名稱及標準數量。

設計變更信息：包括變更時間、變更的原因、變更前后的BOM物料清單。

4.市場銷售模塊

基本銷售信息：每一個產品對應的產品類別、對應客戶、對應的銷售區域等。

導入銷售模塊的目的是為了按照不同維度的視角對原材料采購成本進行分析，并能夠從不同維度模擬出原材料采購成本變化對終端產品成本的影響；并根據銷售、市場端的變化有針對性的對原材料采購決策做出指引。

5.宏觀經濟及大宗商品市場信息模塊

宏觀經濟指標：如采購經理人指數（PMI），生產者物價指數（PPI），涉及國際采購時還需加入匯率信息。

與企業原材料采購相關的各大宗商品市場指數，如倫敦金屬交易所（LME）價格信息、上海有色金屬價格信息等。

三、大數據下原材料采購成本的具體實施——計劃、分析與控制

（一）大數據下的原材料采購成本計劃——融入全局，支持戰略

1.將原材料采購成本計劃融入整體財務計劃

大數據下，不論是從底層原材料價格變化到產成品成本變動的傳導機制，還是由產成品成本降低目標倒推至原材料采購成本降低目標的機制都能夠得以建立。打通了從源頭的原材料采購到最終產成品成本的信息流通道，例如：

a.從基礎原材料預期價格變化模擬出產成品成本變化

b.從采購部門降價談判及供應商更換等事項模擬出產成品成本的變化

c.產品設計改進對產成品成本的變化

通過這樣的模擬，原材料采購計劃可以對接企業的整體財務計劃，為企業的盈利預測，現金流量計劃，營運資本計劃等提供有力保障。也可以為企業的利潤表預測，資產負債表預測以及現金流量預測提供依據。

2.與企業整體戰略融合，使成本降低更有針對性，最大化的支持企業實現戰略目標

企業的采購部門一般都承擔有采購成本降低的目標，這個成本降低的目標往往是一個總體性目標，比如年度總采購成本降低一定百分比。那么，這個總體目標如何分配到每個供應商或物料代碼上呢？這就取決于企業對不同產品采取的不同市場策略，進而對不同產品成本降低的要求也會有所區別。

大數據可以快速地從產成品定位到相關原材料，將總體成本降低目標有所側重的分配給不同的料號，對于市場策略要求大幅度降低成本的重點料號多降，非重點料號少降或不降。

（二）大數據下的原材料采購成本分析——深層次、多維度

傳統的采購成本分析由于不同職能部門的信息難以整合，只能在基本財務記錄上進行單一維度的原材料采購價格不同期間的對比。在大數據下，這一分析可以做到更深的層次和更廣的維度。

1.深層次

由圖2可見，在大數據下，不同職能部門的數據模塊能夠對接，再配合數據鉆取功能，企業可以分析出原材料采購價格變化的根本原因，比如：是大宗商品價格變化，還是供應商加工成本變化，還是因為訂貨量變化導致的階梯價格變化等。這樣的深度分析，可以幫助財務人員清晰地梳理出成本變化的根本原因，為企業決策者做出進一步的應對提供依據。

圖2 原材料采購價格變化原因深層次分析舉例

2.多維度

大數據下，數據平臺中關聯了原材料多維度的屬性，可以快速按照某一維度調取數據并生成該維度下的原材料采購成本信息，可以按照財務人員和企業管理人員的意愿生成交互式報告，靈活變化分析維度，成本分析更加清晰透明。

比如：按所屬供應商分類的原材料成本變化；按原材料類別分類的成本變化；按最終產品組分類的原材料成本變化（見圖3）。

圖3 原材料采購成本多維度分析舉例

（三）大數據下的原材料采購成本控制——及時、準確

1.當實際成本與計劃出現偏差時，及時報警

利用大數據快速數據流的優勢，可以建立偏差報警機制，第一時間向財務人員提示價格異常。利用大數據在數據分析方面的優勢，財務人員可以迅速找到偏差的根源，進而及時提出改進建議，輔助決策者采取快速應對。

2.提前預判

結合宏觀經濟數據和供應商價格結構，財務人員可以對原材料采購價格的變化范圍做到合理預判，為采購部門與供應商的價格談判提供有力依據。

3.及時調整備貨量，避免存貨呆滯成本或存貨不足

通過將終端市場需求預測對接到采購需求量預測，企業可以隨時管理供應商備料，當終端客戶需求發生變化時，及時通知供應商調整未來備料計劃。這樣就可以避免因備料過剩而導致的呆滯成本；避免因存貨不足導致的無法按期交貨或臨時尋求替代采購來源而造成的采購成本上升等不良影響。

4.使采購成本績效衡量客觀、真實，充分發揮績效考核的激勵機制和監督作用

原材料采購成本的變化是多因素共同作用的結果，這些因素并不全由采購部門所控制，比如基礎原材料市場的價格變化、跨國采購時的匯率波動等外部環境因素。如果由于這些因素造成的采購成本變化被計入了采購人員的績效考核結果中，必然會削弱績效考核的激勵作用。大數據下通過將市場、匯率等外部信息整合進采購成本管理平臺，可以清晰反映出這兩者的變化對原材料采購成本的影響。在計算績效結果的時候就可以將這兩個因素的影響剔除，績效結果對相關人員的業績反映也就更客觀真實，績效考核的激勵機制和監督作用能得以充分發揮。

四、結語

大數據技術的發展為財務人員處理海量數據提供了有力的工具，原材料采購成本管理只是這一工具的應用領域之一。隨著商業環境進入數字時代，財務工作將越來越多地涉及大量數據的處理，財務人員應該充分利用大數據技術的優勢，打通財務信息與企業內外部信息的聯系，將財務與業務真正融合，為企業戰略目標的實現創造更大的價值。