基于大数据的制造型企业原材料采购成本管理探析

薛小川 丹佛斯（天津）有限公司

制造型企业原材料采购成本是企业成本的重要组成部分，直接影响到企业的盈利能力，原材料采购成本的管理对企业的生存和发展起着至关重要的作用。但是要想把原材料采购成本管理做深做精，在传统财务工作方式下存在着很大的难度，这是因为原材料采购成本管理过程中需要处理的数据量非常大，需要耗费大量的人力和时间。近年来大数据技术的发展，正好为解决这一难题带来了契机。

一、传统财务处理方式下原材料采购成本管理面临的挑战

（一）原材料采购成本管理看似简单实则复杂

制造型企业的原材料采购成本是企业进行原材料采购过程中产生的费用的总和。主要包括由采购价格和采购量计算而成的费用，运输物流费用以及因原材料质量问题造成的损耗等，其中由采购价格和采购量计算而成的费用是采购成本中最重要的部分，也是本文重点针对的部分。

初看起来，我们很容易把原材料采购成本的焦点局限于采购价格的追踪上。但是当深入实际业务后会发现，对价格的追踪仅仅是原材料采购成本管理中的一个环节。企业需要将采购成本的管理融入企业整体战略，从被动的对采购价格变化作出应对，转变为主动对采购成本进行管理。这涉及到对采购价格未来走势的预测，对采购成本降低目标的设定，对目标执行效果的监控，还要能由采购成本变化模拟出企业整体财务结果的变化等等。所有这些都要求财务人员将采购成本管理的视角扩展到更深的层次和更广的维度。

一方面，需要打通从价值链终端的销售到价值链源头的采购的信息通道，并且这个信息通道应该是双向的，既能够从产成品倒推到原材料，也能够从原材料传导至产成品。该信息流通道需要整合来自企业不同职能部门中对原材料采购成本构成影响的各种因素，包括：采购、设计、生产、销售等。

另一方面，对原材料采购成本的管理需要放眼于企业所处的市场及宏观经济环境，与企业的整体战略相结合，与企业的财务计划相融合，使原材料成本的管理为企业整体战略的成功提供有力支持。

（二）传统财务处理方式下原材料采购成本管理面临的挑战

为了实现上述更深层次和更广维度的目标，一个前提条件就是将原材料成本数据与其他业务模块数据整合到一个数据平台中，使数据之间能够相互关联。但是由于制造型企业产品种类、型号繁多，并且物料清单（BOM）常常是多层级，将采购模块数据与其他模块数据整合，就会产生巨大的数据量。以本人所在的企业为例，单原材料料号就超过七千个，这些料号每个月产生的采购记录超过十万条，这还仅仅是采购记录单一维度，再关联上BOM和其他职能部门的数据，数据量会成倍增长。传统的财务软件侧重数据的存储，而加工海量数据并提供交互报告的功能并不完善，如何快速地从如此巨大的数据量中提炼出有价值的信息，对财务人员无疑是一个巨大的挑战。

二、大数据技术提升原材料采购成本管理

（一）大数据技术的优势

大数据是一种规模巨大的数据集合，能够轻松获取并存储海量数据资源，通过对采集的数据进行管理和分析，筛选出有价值的信息。具有数据体量大、快速的数据流、数据类型多样化等特点。大数据技术对原材料采购成本管理的提升体现在：

1.大数据可以处理海量数据。这解决了因为企业产成品及原材料种类、型号繁多，所带来的处理大量数据的难度。

2.大数据可以实现不同数据平台之间的联接。将财务与设计、采购、生产、销售等不同职能部门之间的数据进行整合。

3.大数据技术可以做到快速响应。通过将财务信息与业务信息的联动，在瞬息万变的商业环境下支持企业迅速对市场变化作出反映。

这些优势大大提高了财务人员从海量数据中提取有价值信息的效率，财务与业务的融合正在逐步实现。

（二）大数据下原材料采购成本管理平台的搭建

借助大数据和互联网技术，原材料采购成本管理平台通过整合如下几个模块（见图1），来实现其功能。

图1 原材料采购成本管理平台系统逻辑示意图

1.财务模块

包括的信息有：原材料料号、采购发票价格、数量、时间，原材料及产成品标准成本及实际成本，财务报表及预测财务报表，关键财务指标等信息。

2.采购模块

包括的信息有：

a.基本采购信息：供应商基本信息，供应商报价，价格构成要素（供应商物料成本，供应商加工成本，基础原材料如铜、铁等占报价的比重），企业与供应商协商一致的价格变化机制等。

b.供应商价格变化信息：包括已生效及未来将要生效的价格变化的时间，涉及的供应商名称、涉及的物料代码和名称、价格变化的比例、金额。

c.采购成本优化、降价谈判信息：包括采购部门已完成及计划中的降价谈判的时间、涉及的供应商、涉及的物料代码和名称、降价的比例、金额，降价生效的时间等。

3.研发设计模块

产成品物料清单（BOM）信息：各层级物料代码、名称及标准数量。

设计变更信息：包括变更时间、变更的原因、变更前后的BOM物料清单。

4.市场销售模块

基本销售信息：每一个产品对应的产品类别、对应客户、对应的销售区域等。

导入销售模块的目的是为了按照不同维度的视角对原材料采购成本进行分析，并能够从不同维度模拟出原材料采购成本变化对终端产品成本的影响；并根据销售、市场端的变化有针对性的对原材料采购决策做出指引。

5.宏观经济及大宗商品市场信息模块

宏观经济指标：如采购经理人指数（PMI），生产者物价指数（PPI），涉及国际采购时还需加入汇率信息。

与企业原材料采购相关的各大宗商品市场指数，如伦敦金属交易所（LME）价格信息、上海有色金属价格信息等。

三、大数据下原材料采购成本的具体实施——计划、分析与控制

（一）大数据下的原材料采购成本计划——融入全局，支持战略

1.将原材料采购成本计划融入整体财务计划

大数据下，不论是从底层原材料价格变化到产成品成本变动的传导机制，还是由产成品成本降低目标倒推至原材料采购成本降低目标的机制都能够得以建立。打通了从源头的原材料采购到最终产成品成本的信息流通道，例如：

a.从基础原材料预期价格变化模拟出产成品成本变化

b.从采购部门降价谈判及供应商更换等事项模拟出产成品成本的变化

c.产品设计改进对产成品成本的变化

通过这样的模拟，原材料采购计划可以对接企业的整体财务计划，为企业的盈利预测，现金流量计划，营运资本计划等提供有力保障。也可以为企业的利润表预测，资产负债表预测以及现金流量预测提供依据。

2.与企业整体战略融合，使成本降低更有针对性，最大化的支持企业实现战略目标

企业的采购部门一般都承担有采购成本降低的目标，这个成本降低的目标往往是一个总体性目标，比如年度总采购成本降低一定百分比。那么，这个总体目标如何分配到每个供应商或物料代码上呢？这就取决于企业对不同产品采取的不同市场策略，进而对不同产品成本降低的要求也会有所区别。

大数据可以快速地从产成品定位到相关原材料，将总体成本降低目标有所侧重的分配给不同的料号，对于市场策略要求大幅度降低成本的重点料号多降，非重点料号少降或不降。

（二）大数据下的原材料采购成本分析——深层次、多维度

传统的采购成本分析由于不同职能部门的信息难以整合，只能在基本财务记录上进行单一维度的原材料采购价格不同期间的对比。在大数据下，这一分析可以做到更深的层次和更广的维度。

1.深层次

由图2可见，在大数据下，不同职能部门的数据模块能够对接，再配合数据钻取功能，企业可以分析出原材料采购价格变化的根本原因，比如：是大宗商品价格变化，还是供应商加工成本变化，还是因为订货量变化导致的阶梯价格变化等。这样的深度分析，可以帮助财务人员清晰地梳理出成本变化的根本原因，为企业决策者做出进一步的应对提供依据。

图2 原材料采购价格变化原因深层次分析举例

2.多维度

大数据下，数据平台中关联了原材料多维度的属性，可以快速按照某一维度调取数据并生成该维度下的原材料采购成本信息，可以按照财务人员和企业管理人员的意愿生成交互式报告，灵活变化分析维度，成本分析更加清晰透明。

比如：按所属供应商分类的原材料成本变化；按原材料类别分类的成本变化；按最终产品组分类的原材料成本变化（见图3）。

图3 原材料采购成本多维度分析举例

（三）大数据下的原材料采购成本控制——及时、准确

1.当实际成本与计划出现偏差时，及时报警

利用大数据快速数据流的优势，可以建立偏差报警机制，第一时间向财务人员提示价格异常。利用大数据在数据分析方面的优势，财务人员可以迅速找到偏差的根源，进而及时提出改进建议，辅助决策者采取快速应对。

2.提前预判

结合宏观经济数据和供应商价格结构，财务人员可以对原材料采购价格的变化范围做到合理预判，为采购部门与供应商的价格谈判提供有力依据。

3.及时调整备货量，避免存货呆滞成本或存货不足

通过将终端市场需求预测对接到采购需求量预测，企业可以随时管理供应商备料，当终端客户需求发生变化时，及时通知供应商调整未来备料计划。这样就可以避免因备料过剩而导致的呆滞成本；避免因存货不足导致的无法按期交货或临时寻求替代采购来源而造成的采购成本上升等不良影响。

4.使采购成本绩效衡量客观、真实，充分发挥绩效考核的激励机制和监督作用

原材料采购成本的变化是多因素共同作用的结果，这些因素并不全由采购部门所控制，比如基础原材料市场的价格变化、跨国采购时的汇率波动等外部环境因素。如果由于这些因素造成的采购成本变化被计入了采购人员的绩效考核结果中，必然会削弱绩效考核的激励作用。大数据下通过将市场、汇率等外部信息整合进采购成本管理平台，可以清晰反映出这两者的变化对原材料采购成本的影响。在计算绩效结果的时候就可以将这两个因素的影响剔除，绩效结果对相关人员的业绩反映也就更客观真实，绩效考核的激励机制和监督作用能得以充分发挥。

四、结语

大数据技术的发展为财务人员处理海量数据提供了有力的工具，原材料采购成本管理只是这一工具的应用领域之一。随着商业环境进入数字时代，财务工作将越来越多地涉及大量数据的处理，财务人员应该充分利用大数据技术的优势，打通财务信息与企业内外部信息的联系，将财务与业务真正融合，为企业战略目标的实现创造更大的价值。