大数据背景下企业价值链成本管理模式研究

摘要：2022年，政府在工作报告中提出：“要加强数字中国建设整体布局，建设全国一体化大数据中心体系，促进产业数字化转型”。目前，大数据技术已经在多个领域中得到了广泛使用，尤其为企业的成本管理工作提供了新的技术支持。文章介绍了企业价值链成本管理的内涵，分析了大数据在企业价值链成本管理中的作用，并以A企业为例，分析了大数据背景下企业价值链成本管理模式的发展策略。关键词：价值链成本管理；大数据技术；企业发展；对策一、引言在《中国工业大数据技术与应用白皮书》中明确提出：“要提高产品质量和生产效率，必须要有大数据”。对于企业而言，利用大数据技术能够收集到各种经营、生产数据，从而帮助企业提高经营效率，为此，大数据在企业升级和转型过程中得到了广泛使用。在大数据时代下，还需要进一步优化企业价值链成本管理模式，借助大数据来优化生产、管理、营销、库存、物流等价值链活动，从而降低企业成本，提高经营效率。二、关于价值链成本管理的内涵企业价值链条中会涉及企业经营、生产等各类业务信息，合理利用这类信息可以有效降低企业经营成本，有学者尝试将波特的价值链理论用在成本管理中，价值链成本管理理论就是在这一基础上产生。价值链成本管理要求通过深度研究企业产、供、销链条来优化企业生产经营活动，通过优化企业价值链来提高企业竞争优势，降低生产成本。价值链成本管理与传统的成本管理不管是在空间还是时间上都具有明显差异，从空间界限来看，价值链成本管理是基于系统化的方法论作为出发点，针对企业所处的经营环境进行全面分析，不只是关注企业内部，还会关注企业各类作业活动中的成本数据及经销商、供应商、竞争对手、消费者等信息，并针对上述成本进行系统化分析，找出相应的改进策略。而传统成本管理只是集中于企业内部，在当前的经济全球化时代下，企业经营不仅与内部因素有关，更多地会受到外部因素的影响，因此，价值链成本管理更适合当下的企业；从时间层面来看，企业生产活动需要经历研发、采购、生产、销售、售后各个阶段，这是大多数企业的生产周期，在成本管理上也需要涵盖上述阶段。传统的成本管理模式关注重点在于制造环节，更多的是事后分析，没有办法做到防患于未然。价值链成本管理将全生命周期纳入成本管理之中，使得成本管理更为可控，成效也更为明显；从成本管理对象来看，价值链成本管理模式涵盖的对象更多，除了关注存货、物流等与企业生产相关的各类内容之外，还需关注数据、行为发展方向等无法量化的内容。价值链成本管理的目标是为了提升企业价值，首先，从价值链视角下提高企业的核心竞争力，促进企业的可持续发展，从价值链上进行成本改进；其次，基于客户的需求作为出发点，提高成本的产出效益，帮助企业扩大市场份额，获取客户价值；最后，从成本管理层面提供有效信息，满足企业的发展和决策要求，助力企业的转型和未来发展。三、大数据在价值链成本管理中的作用（一）促进各环节的信息共享企业会划分为不同的业务部门，均为独立的业务系统，但是相互之间数据存在壁垒，无法实现共享，内部和外部数据也难以进行快速交互，这不仅影响了企业的响应速率，也会造成数据的浪费。借助大数据技术，能够将各方面数据汇总起来，促进信息的共享和交互，如，借助数据中台，能够将线上、线下数据及生产、营销、物流等各环节的信息汇总，这让数据不再是割裂存在，能够将各类数据融为一体，帮助企业从多角度分析市场需求。（二）科学分配各环节成本在价值链成本管理模式中，需要明确各个价值活动中会涉及什么成本，这些成本如何产生，一个产品的诞生需要诸多工序，并且价值活动也会受到人为因素的影响，导致成本计量不够准确，各类主观因素都会影响成本核算的准确度，这很难避免。借助大数据技术，有效减小了主观因素带来的负面影响，能够帮助相关人员科学明确价值活动的成本动因，让核算更为准确。大数据技术还有助于消除各类隐含成本，在各类型企业中，隐含成本都是普遍存在的，这主要是由于信息流动不畅、业务流程不规范所导致，大数据技术的应用能够帮助企业从多方面控制隐含成本，一方面，利用大数据技术能够对各环节成本进行预防性的动态监控，帮助管理者及时发现各个环节的隐含成本；另一方面，大数据技术让更多主体能够参与到考评活动中，实现价值链的衔接，从而杜绝低成本效率的活动，进而降低企业的管理成本。（三）提升成本管理决策能力成本决策是一个复杂内容，涉及企业价值链的诸多环节，利用大数据技术，能够完善数据采集体系，对整个环节的数据进行精准整合与分析。企业各个部门可根据不同目标采用对应的数学模型，根据模型结果来寻找优化方案，可以幫助企业优化各个环节生产、运营活动，从而降低成本。比如，在采购环节可以建立采购数据模型，减少人为主观因素判断带来的成本偏高问题；在销售环节，可以根据销售数据来分析利润信息，根据预判调整产品价格，优化成本结构。四、大数据背景下企业价值链成本管理模式——以A公司为例（一）A公司概况A公司是江苏省高新技术企业，客户遍布全国各地，A公司与不少大中型企业都建立了长期合作关系，A公司的产品受到了高度好评，不仅由于其产品质量过硬，也因为A公司与客户保持着良好的合作关系。A公司会根据客户实际情况提供定制化产品，满足了不同客户的需求，并且A公司的售后服务较好，显著提升了客户的满意度。但是，近年来，各类原材料的价格上涨，导致A公司生产成本持续上升，制造费用也在进一步增加，这对A公司的生产成本造成了负面影响。（二）A公司的价值链结构1.内部价值链一是采购环节。A公司采购环节为，客户下单之后根据客户下单情况来统计采购内容，采购部门进行审阅，通过上级部门批准之后将采购订单发至供应商，供应商在接收到订单之后直接将材料发至A公司仓库。在装卸材料前，A公司有专门的质检员会针对材料质量进行检测，确定质量无误后按照材料的规格、种类和数量进行登记入库。二是生产运营。A公司属于中小型企业，其生产活动表现出小批量、多品种的特点，A公司采用了“6S现场管理法”，根据整理（Seiri）、整顿（Seiton）、清洁（Seiketsu）、规范（Standard）、素养（Shitsuke）、安全（Safety）几个目标来划分工作区域，这也在一定程度上帮助A公司降低了生产成本。三是销售环节。A公司销售渠道有线下销售和线上销售，近年来，A公司的线上销售数额持续增长。四是研发环节。A公司有专门的研发部门，由研发部门针对产品的具体功能、自身优劣势进行细化分析，综合各类信息进行研发设计，如果产品存在缺陷，销售部门会将意见反馈至研发部门，研发部门根据销售部门的反馈来进行优化调整，如果产品无误则顺利进入开发阶段。接下来，销售部门根据市场反馈与生产部门、研发部门进行综合分析，看是否进行批量生产，在完成批量生产之后，销售部门会根据用户的意见制定反馈报告单，通知研发和生产部门，由研发部门根据反馈来调整设计方案。五是服务环节。A公司服务环节囊括售前、售中和售后几个阶段，各个阶段都有专门的负责人，售前有专人为客户讲解相关产品特征和参数，以帮助客户达成交易；在售中，有专人安排对接，致力于为客户提供一站式优质服务；在售后也设置了专门的售后对接人员，当客户有疑问时可随时拨打电话，这一服务模式也得到了大多数客户的好评。综合来看，A企业的内部价值链包括核心价值链、辅助价值链组成，核心价值链有采购、生产、研发、销售等，辅助价值链包括财务管理、人力资源管理、存储等，两者之间同时进行、相辅相成。2.外部价值链一是外部横向价值链。从横向来看，A公司要通过与竞争者之间的价值链对比寻找到自身的不足和优势，从而取长补短。每个公司在行业中都不是独立存在的，相互之间有着一定的关联，在技术手段的进步下，A企业面临的外部竞争也日趋激烈，既有显性竞争者，也有隐性竞争者。A公司为了扩大市场规模，提高核心竞争力，需关注同类型竞争企业，分析显性竞争者和隐性竞争者，向同类型优秀企业学习，从各环节进行整改，建立完善的成本管理体系，提升价值链管理能力，压缩成本费用。二是外部纵向价值链。外部纵向价值链要求跳出单一的个体思维，从整体性、全局性角度分析问题，从供应链到客户看作一个整体价值链，用成本管理理念进行分析，构建出完整的链条，通过上下游之间的合作来降低成本。就A公司的情况来看，其供应链并不是很稳定，溢价能力不强，原材料进价成本还需进一步控制，且宣传费用占比也较高，成效不太理想，还需进一步降低宣传费用。（三）A公司价值链成本管理存在的问题1.研发投入盲目A公司在研发环节存在的问题，比如，在研发起始阶段只是根据现有产品的问题来优化研究方案，没有充分做好市场调研工作，导致研发方案缺乏针对性，一些研发方案没有进入后续的开发阶段，只是简单停留在图纸上，浪费了资金和人力。2.客户管理不集中A公司的销售渠道包括线上销售和线下销售，每个销售人员会负责不同的客户，需针对不同类型的客户来提供销售服务，有时A公司的业务比较繁忙，销售人员疲于应对，销售效率不高，导致客户出现了不满情绪，也会间接增加A公司的成本。另外，售后问题的处理也是A公司需关注的一项重点问题，有时，售后人员需要奔波于不同区域，A公司在这一方面没有制定系统化的计划，在无形中增加了成本。3.成本管理方法不科学当前，A公司没有真正将成本预算工作落到实处，一些成本项目缺乏对应的目标成本，导致A公司未将目标成本分配到各个职能部门。另外，针对各个环节的成本管理措施也比较单一，导致一些费用逐年攀升，影响了A公司的竞争优势。（四）大数据背景下A公司价值链成本管理模式的优化1.搭建技术平台第一，以云计算平台为成本管理赋能。云平台能够将企业各类信息汇聚起来，除了A公司已经披露的各类基本信息之外，还能够将各类内部详细信息记录在案，比如员工情况、交易订单、业绩情况等，为后续的大数据分析提供精准依据。借助云计算平台，可以帮助A公司搭建沟通桥梁，打通内外连接壁垒，在数据基础上，还需要针对数据特点、内部逻辑关系构建数据结构，保障统计结果的有效性和存储的条理性。价值链成本管理模式需要贯穿在A公司的各项活动之中，将企业的各类活动数据存储在云平台中，可便利地调用与成本相关的数据，再利用大数据处理技术分析，如此，即可获取到A公司与行业内外企业之间的对比结果和发展趋势，帮助管理者作出科学决策。第二，利用ETL工具采集成本数据。ETL描述了数据的抽取、转换、加载过程，支持对数据的清洗、过滤、转换，可将数据转化为对应的类型和格式，这是构建数据仓库的重要环节，支持将各类数据抽取出来进行清洗，构建出数据仓库模型。在价值链成本管理工作中，必然会出现一些无序、杂乱的数据，如，各类设备、订单系统、客户端中获取的数据来源多元多样，这时借助ETL工具可以便利地将其转化为关系数据、文本数据，还支持对视频、图片等非结构数据进行转换和分析，此后可根据价值链成本管理的需求得出关联数据，以便后续一个阶段的处理和分析。第三，Hadoop为大数据处理提供方案。Hadoop属于分布式系统基础架构，有着高容错性的特征，还具有极强的推广性，适合用于大数据处理工作中，借助于这一技术，支持海量数据的存储，还支持批处理、交互式处理，能够分析各类半结构化和非结构化的数据，具有高效性、高扩展性、高可靠性的特点，可以对A公司生产经营中的大量杂乱成本数据进行高效处理，提升成本管理工作的科学性。第四，以可視化工具提高分析质量。关于数据的可视化，就是通过动画、地图、图像、图形的方式来生动展现数据，明确数据的关系和发展趋势，这是基于计算机图形学基础上产生的一项技术，也是大数据背景下开展价值链成本管理工作所需要应用的一项重要技术。利用可视化技术可以将各类数据转化为直观的图像信息，便于模拟和计算，让复杂的成本数据变得清晰、直观。2.优化供应链成本管理第一，采购环节。对于采购环节，需从前期、中期、后期几个阶段来进行优化，针对A公司的情况，可利用大数据建立完善的供应链数据库管理系统，既能够便利地存储数据，还可对数据资源进行分析、整合，将供应商的信息资料、交易数据等集中录入，建立分级数据库，为采购提供便利。利用大数据技术，能够帮助A公司寻找到信誉度高、品质好的优质供应商，可以降低隐性采购成本，还可利用大数据的实时更新作用将过时信息及时剔除，为采购人员提供最新的报价信息。系统还支持调价功能，A公司需要建立标准化商品目录，向上游供应商完全开放，根据供应商报价来确定订单，避免由于信息不对称而增加成本。在采购环节，还需要借助大数据技术进行实时监测，设置专门的采购人员监测岗位，根据系统的数据情况提醒相关部门领导反馈执行计划，既可提高采购效率，也能有效降低人力成本。另外，采购环节具有一定的特殊性，要求采购人员具备扎实的专业知识，A企业还需做好对采购人员的培训与教育工作，在企业内部合理设置采购岗位，防止由于岗位设置冗余影响采购效率，使采购活动可以透明化地进行。针对采购人员的考核，需从采购周期、原材料的质量和价格等指标进行，通过多个举措激活采购人员的责任意识，减少采购环节不必要的成本支出。第二，销售环节。销售人员需要做好市场调研工作，根据大数据技术来制定销售成本管理策略，企业类型具有差异，销售成本管理也具有明显不同，根据A公司的情况，可从销售预测、市场细分、售后服务上来开展。在销售预测环节，利用大数据能够实时明确客户的消费情况，针对其中的关键购买指数进行分析，明确不同客户的潜在需求，这比传统的调研具有明显优势，大大提高了工作效率，降低了人力和时间成本，数据也更具参考价值；在市场细分阶段，需根据各类关键信息资源的对比分析消费共性特征，建立消费行为模型框架，确保A公司的销售成本能够持续走低。A公司可以根据客户行为模型了解客户需求，进行分类，根据客户需求来提供个性化产品，提高成交率；在售后服务阶段，利用大数据能够便利地帮助A公司了解客户诉求，如，利用大数据挖掘功能可以明确出客户对销售人员的反馈，针对销售人员存在的共性问题制定针对性培训计划。如果是由于产品质量导致客户不满，即可通知研发部门和技术部门，帮助A公司渡过危机。第三，库存管理。基于大数据技术下的库存成本管理，可以从预测、仓储管理、出货管理几个角度来进行。在入库管理上，需要建立库存管理系统，利用基于大数据的射频识别技术对商品进行分类记录、检测结果，如果检测结果不合格，系统会发出警报，提醒人员联系供应商退换货。这种条码入库方式便于仓储管理人员开展盘点作业，降低了这一环节的成本；在仓储管理上，使用大数据分析技术对商品进行分类存放，方便后续管理和调用，这可提高仓库运转能力，降低仓库的人工成本；在出货管理阶段，遵循“先进先出”原则，利用大数据监控技术监控商品位置，在其到达目的地后，系统会发出消息提醒，使整个管理工作能够顺利进行。总之，在库存管理中利用大数据技术，使库存管理更加地高效、准确，避免了新客户流失、信息不对称造成的成本风险，降低了不必要的人工成本开支。第四，研发环节。为了避免盲目研发投入的问题，A公司需要利用大数据平台来提前制定研发计划，充分考虑到市场需求、研发任务量及研发成果是否支持量产。在市场需求方面，根据销售部门提供的信息分析明确产品功能，发挥价值链的协同效应，加强部门的配合，在制定研发任务量时，要进行多方对比，避免出现盲目投入研发的问题，研发产品是为了生产，因此，还需要加强多部门合作，看研发成果是否可支持实际生产，否则，就丧失了研发意义。3.制度和管理层面支持第一，完善政策制度。当前，A公司针对价值链成本管理的政策和制度不够完善，因此，还需要借助