大數據背景下的制造業全面預算管理策略

【摘要】隨著科學技術的持續進步，制造行業得到逐漸進步與發展，相關技術應用的重要性也日益凸顯，受到社會各界廣泛關注，基于此，簡單分析在大數據背景下進行制造業全面預算管理的重要意義，并深入探究基于大數據背景下的制造業全面預算管理的策略，具體涉及整合數據資源、培養數據分析能力、制定預算管理指標、實施預算協同管理等內容，以供業內人士參考。

【關鍵詞】大數據；制造業；全面預算管理

一、引言

在數字化背景下，國有企業作為我國國民經濟增長的重要組成部分，近年來受到社會廣泛關注。在制造業中，大數據技術在全面預算管理中的應用，具有數據驅動決策、資源優化與分配、風險管理等優點。由此可見，圍繞管理策略展開的相關研究具有較強的現實意義。

二、制造業全面預算管理在大數據背景下的重要意義

1.數據驅動決策

大數據技術能夠幫助國有企業收集和分析大量的生產、銷售、財務等數據，從而實現預算管理的精細化。通過對歷史數據的深入分析，企業可以更準確地預測未來的市場需求、成本變化和收入潛力，從而制定更為合理的預算計劃。

2.資源優化與分配

大數據技術可以幫助企業更精確地追蹤和分析各項成本，包括原材料、人工、能源消耗等。通過對成本數據的深度分析，企業可以識別出不必要的開支，并采取措施進行削減，從而實現成本的有效控制。

3.風險管理

大數據分析通過對歷史數據、市場趨勢、供應鏈動態、客戶行為等多維度數據的分析，并通過建立風險模型，可幫助企業評估不同風險事件發生的可能性和潛在影響，有助于企業制定更為穩健的預算計劃。

三、基于大數據背景下的制造業全面預算管理策略

1.整合數據資源

在制造業全面預算管理中，整合數據資源旨在創建一個統一、高效的數據環境，便于企業進行準確的預算規劃、執行和監控。主要由數據源識別與評估、數據采集與集成、數據標準化與清洗三個重要部分組成。

（1）數據源識別與評估

①內部數據源識別。生產數據包括生產線上的產量、效率、質量控制、設備運行狀況等。銷售數據，包括銷售額、訂單量、客戶反饋、退貨率等。庫存數據，包括原材料、半成品和成品的庫存水平、周轉率等。財務數據，包括成本、收入、利潤、現金流、資產負債表等。人力資源數據，包括員工績效、培訓記錄、招聘成本等。研發數據，包括新產品開發進度、研發成本、專利信息等。

②外部數據源識別。市場數據包括市場需求、消費者行為、價格趨勢、競爭對手動態等。經濟數據，包括增長率預測、行業增長預測、貨幣政策等。供應鏈數據，包括供應商績效、原材料價格波動、物流信息等。

③數據源評估。檢查數據的準確性、完整性、一致性和及時性，并評估數據與預算管理目標的相關程度，從而考慮數據的獲取難度和成本，以及是否需要額外的技術和人力投入。

④數據源整合。確定數據整合的方式，如通過API接口、數據同步等。同時，設計數據整合的流程，以確保數據能夠高效、無縫地流入分析系統。

（2）數據采集與集成

數據采集與集成是大數據分析流程中的關鍵環節，其確保了數據的多樣性和全面性能夠被充分利用。首先應明確預算管理所需的具體數據類型和指標，如成本數據、銷售數據、生產數據等，從而確定數據的時間范圍和粒度，比如是按日、按周還是按月收集數據。然后根據數據源的特點選擇合適的數據采集工具，例如，用于物理數據采集的傳感器、RFID讀寫器、條形碼掃描器等；用于電子數據采集的網絡爬蟲、API接口等。在此基礎上，應確保所選工具能夠高效、準確地捕獲數據，并具備一定的擴展性和靈活性。此外，應規劃數據采集的頻率和時間點，確保數據的時效性和連續性，并設計數據采集的觸發機制，如事件驅動或定時任務。

（3）數據標準化與清洗

數據標準化與清洗是確保數據質量和可用性的重要途徑，是提高數據分析的準確性和可靠性的關鍵。

①數據標準化。統一數據格式，通過將不同來源的數據轉換為統一的格式。例如，日期格式統一為YYYY-MM-DD；數值格式統一為特定的精度和小數位數。同時確保所有相關的數據使用相同的計量單位，如長度單位統一為米或毫米，重量單位統一為千克或克。并且使用統一的編碼體系來表示不同的類別或屬性，如產品代碼、客戶分類等。其次，通過規范化處理，將數據轉換為特定的范圍或分布，便于比較和分析，如最小最大規范化、Zscore規范化等。

②數據清洗。識別并處理數據集中的缺失值，可以選擇刪除包含缺失值的記錄、用平均值或中位數填補、使用模型預測填補等方法，從而識別并處理數據集中的異常值。也可以通過統計方法（如拉依達準則）、箱型圖分析、機器學習算法等手段來檢測和處理異常值。同時，識別并刪除數據集中的重復記錄，確保每條數據都是唯一的。然后檢查數據的一致性，包括字段名稱、編碼規則、邏輯關系等。在此基礎上，識別并處理數據中的噪聲，即由于測量誤差、傳輸錯誤等原因導致的不準確或失真的數據。

③數據清洗工具與技術。使用專業的數據清洗工具，如Open Refine、Paxata等，這些工具提供了穩定的數據清洗功能，并利用數據分析語言和庫，如Python的pandas庫、R語言等，編寫腳本進行數據清洗和預處理。還能采用機器學習和人工智能技術，如異常檢測算法、自動編碼器等，來提高數據清洗的效率和準確性。

2.培養數據分析能力

在基于大數據背景下的制造業全面預算管理策略中，培養數據分析能力是提升企業競爭力的重要環節。主要包括培訓與發展、技術支持和工具選擇兩個重要方面。

一方面，培訓與發展是提升員工數據分析能力和推動企業數字化轉型的關鍵環節。首先，應了解員工的現有技能水平和培訓需求，了解其在數據分析方面的短板和期望提升的能力。然后結合企業戰略目標和業務需求，確定培訓的重點領域，如預算編制、成本控制、市場分析等。接著根據不同崗位和職責設計針對性的培訓課程，可提供基礎、進階和高級等多個層次的培訓課程，以滿足不同員工的學習需求。同時，利用網絡平臺提供視頻教程、直播講座、互動研討等，方便員工隨時隨地學習。也可以組織面對面的工作坊和研討會，提供實踐操作和現場指導，增強員工學習的互動性和實效性。在此基礎上，提供真實或模擬的業務案例，讓員工在實踐中學習和應用數據分析技能，加深理解。并鼓勵員工參與實際的數據分析項目，通過實戰鍛煉提升解決問題的能力。

另一方面，技術支持與工具選擇是增強員工數據處理能力的基本保障。首先，根據企業的具體需求和員工的技能水平選擇合適的數據分析工具。例如，Excel適用于基礎數據處理和分析，Python、R、SQL適用于更復雜的數據挖掘和統計分析。在此過程中，應評估工具的功能是否滿足企業預算管理和數據分析的需要，包括數據清洗、數據可視化、預測建模、報告生成等。同時，組建一支專業的技術支持團隊，負責大數據分析工具的安裝、配置、維護和故障排除。然后建立數據倉庫或數據湖，作為集中存儲和管理數據的平臺，便于數據的集成和分析，并使用ETL（Extract，Transform，Load）工具或其他數據集成工具，自動化數據從源系統到分析平臺的遷移和轉換過程。還能利用AWS、Azure等云計算服務，為數據庫提供彈性的計算資源和存儲空間。

3.制定預算管理指標

在預算管理指標中，數據驅動的指標設定是一種基于大量數據分析來確定和優化關鍵績效指標的方法。主要包括：

（1）數據收集與整合。收集來自各個部門的數據，包括銷售、生產、供應鏈、人力資源和財務等，從而確保數據的完整性和準確性。同時利用企業資源規劃（ERP）系統、制造執行系統（MES）和其他數據管理工具，整合來自不同系統的數據，以形成統一的數據視圖。

（2）歷史數據分析。通過分析歷史數據，識別趨勢、周期性和季節性模式，以及任何異常波動的原因，并使用移動平均、指數平滑、時間序列分解等統計方法，對歷史數據進行處理，從中提取有價值的信息。

（3）預測模型建立。運用回歸分析、機器學習算法等預測分析技術，建立模型，來預測未來的銷售量、成本和其他關鍵變量。

（4）指標值設定。基于預測模型的輸出，并充分考慮行業標準來設定預算指標的目標值。

在預算管理中，多維度指標體系是指從不同的角度和層面來設置和監控一系列關鍵績效指標，以全面評估企業的運營狀況和財務健康。通過構建一個多維度指標體系可以幫助生產制造企業更全面地理解和優化其業務流程，具體如下：

①財務維度。收入：銷售額、新客戶收入、老客戶收入增長率、市場份額等。成本：原材料成本、人工成本、固定成本、變動成本、總成本等。利潤：毛利率、營業利潤率、凈利潤率等。投資回報：資產回報率（ROA）、股本回報率（ROE）、投資回報率（ROI）等。

②運營維度。生產效率：生產能力利用率、設備綜合效率（OEE）、單位產品能耗等。質量管理：產品合格率、退貨率、缺陷率、客戶投訴率等。供應鏈管理：庫存周轉率、準時交貨率、供應商交貨周期、物流成本等。新產品開發：研發投入比例、新產品上市時間、新產品收入占比等。

③市場與客戶維度。客戶滿意度：客戶滿意度調查分數、忠誠客戶比例、凈推薦值（NPS）等。市場拓展：新市場開發數量、新客戶獲取數量、品牌知名度指數等?？蛻魞r值：平均交易額、客戶生命周期價值（CLV）、高價值客戶占比等。

④人力資源維度。員工滿意度：員工滿意度調查分數、員工流失率、員工參與度等。人才發展：培訓投入比例、員工晉升率等。生產力：人均產出、勞動生產率等。

四、結語

展望未來，隨著科學技術的進步、計算機模擬技術的提升和大數據分析技術的應用，制造行業的全面預算管理更加高效、實用。特別是在智能化、自動化技術的加持下，未來的管理技術將更加依賴于精細化管理和智能化決策，由此開展的相關理論研究和實踐探索必須得到大力支持。

········參考文獻·····················

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（作者單位：中車青島四方機車車輛股份有限公司）