數智化背景下制造型企業成本管理創新研究

摘要：在當今數智技術迅猛發展的時代，制造型企業的生產與經營環境正經歷著一場前所未有的深刻變革。大數據、人工智能、物聯網、云計算等新興技術不斷涌現、深度融合，為制造型企業的發展注入新動力。文章聚焦于數智化，深入且細致地剖析制造型企業成本管理所面臨的諸多復雜挑戰以及蘊含的機遇。在此基礎上，全面地探討成本管理的創新路徑，涵蓋了構建覆蓋產品全生命周期和全企業價值鏈條的成本管理體系、引入先進的智能分析工具與前沿成本管理技術、大力推動業務與財務深度融合等多個關鍵方面，旨在為制造型企業在數智化時代有效提升成本管理水平提供堅實的理論支撐與切實可行的實踐參考。

關鍵詞：數智化；制造型企業；成本管理；創新路徑

科技浪潮奔涌的當下，數智化（Digital and Intelligent Transformation）正以不可阻擋之勢深度重塑各行業運營與競爭格局。大數據提供洞察力，人工智能賦能高效決策，物聯網實現設備互聯與信息交互，云計算支撐數據存儲處理。這些新興技術持續涌現并深度融合，為行業發展注入新動能。制造型企業是國民經濟基石，在數智化變革中既面臨轉型壓力，也迎來發展機遇。傳統企業依賴大規模標準化生產，但在數智化時代，市場需求日益多樣化，客戶對產品的個性化要求越來越高，企業必須快速響應市場變化，才能保持競爭力。

成本管理作為制造型企業管理的核心內容之一，直接關系到企業的盈利能力和市場競爭力。在傳統的經營模式下，制造型企業的成本管理主要側重于生產環節的成本控制，通過優化生產流程、降低原材料采購成本等方式來提高經濟效益。然而，在數智化背景下，企業的生產方式發生了翻天覆地的變化，從大規模生產向柔性生產、智能制造轉變；供應鏈模式也更加復雜和多元化，涉及更大范圍內的供應商和合作伙伴；銷售渠道也從傳統的線下銷售向線上線下融合轉變。這些變化使得傳統的成本管理方法已難以適應企業發展的需要。如何實現成本管理的創新與變革，成為制造型企業在激烈市場競爭中脫穎而出的關鍵所在。

一、數智化背景下制造型企業成本管理面臨的挑戰與機遇

（一）挑戰

1. 成本數據顆粒度問題

數據顆粒度（Data Granularity）指數據細化或分解程度，決定數據記錄的詳細層級：顆粒度越細，數據細節越多，分析可挖掘信息越深入。數智化環境下，企業數據量呈幾何級數增長，來源廣泛復雜，涵蓋生產、銷售等多環節。但傳統成本數據財務核算顆粒度粗的問題突出，如生產中間接費用分配困難，傳統方法基于簡單指標（如生產工時、機器工時），難以按生產流程和工藝差異精準分配，導致成本數據失真，影響產品定價、生產決策的科學性。

以一家汽車制造企業為例，其生產過程涉及多個車間和復雜的工藝流程，間接費用包括設備折舊、水電費、維修費等。在傳統成本核算方法下，這些間接費用按照統一的分配標準分攤到各個產品上，導致部分產品的成本被高估或低估。這不僅影響了產品的市場競爭力，還可能導致企業在資源配置上出現偏差，降低了企業的整體經濟效益。比如，一款高附加值的產品可能因為成本被高估而定價過高，從而失去市場份額；而一款低附加值的產品可能因為成本被低估而過度生產，造成庫存積壓。

2. 數據采集及時性與準確性難題

業務成本數據分散于財務 ERP（企業資源計劃中的財務模塊）、生產 MES（制造執行系統）、銷售 CRM（客戶關系管理系統）等多個系統，這些系統之間的數據格式、標準和接口存在差異，導致企業面臨著快速采集這些分散數據并進行串聯整合的巨大挑戰。同時，數據在采集、傳輸和存儲過程中可能存在缺失、錯誤、重復等問題，若不及時修正，將嚴重影響數據的準確性與可靠性。例如，在一家電子制造企業中，生產 MES 系統記錄了產品的生產進度、質量檢測等數據，而財務 ERP 系統則負責成本核算和財務管理。由于兩個系統之間的數據交互不暢，導致財務部門無法及時獲取準確的生產數據，從而影響了成本計算的及時性和準確性。此外，數據錄入過程中的人為失誤也可能導致數據失真，進一步降低了成本分析的有效性。比如，生產部門在錄入生產數據時，可能會因為疏忽而錄入錯誤的生產數量或工時，導致財務部門計算出的成本不準確。

3. 多維分析靈活性不足

面對多元化的業務模式與復雜的成本構成，傳統成本管理方法在應對靈活分析場景時顯得捉襟見肘。企業在進行成本分析時，往往只能按照固定的維度和模型進行分析，難以根據不同的業務需求和決策場景，敏捷切換成本分析模型，及時調整分析維度與視角。例如，當企業需要分析某一特定產品的成本構成時，傳統成本管理方法可能只能提供整體的成本數據，而無法深入到原材料采購、生產加工、銷售配送等各個環節進行詳細分析。這就導致企業無法準確識別成本控制的關鍵點，難以制定出針對性的成本控制策略，從而影響了企業的成本優化效果。比如，企業可能知道某款產品的總成本較高，但無法確定是原材料采購成本高，還是生產加工過程中的損耗大，或者是銷售配送環節的費用高，從而無法采取有效的措施降低成本。

（二）機遇

1. 提升成本管理精度與效率

數智化技術憑借其強大的數據收集、整合與分析能力，能夠有效彌補傳統成本管理在智能性與高效性方面的不足。通過運用大數據、AI 等技術，企業可以整合各環節分散的數據，構建全面的成本數據倉庫。借助機器學習算法，企業可以對海量的成本數據進行深度挖掘和分析，實現對成本的精準核算與分析。例如，利用大數據分析技術，企業可以實時監測原材料市場價格波動，根據價格變化及時調整采購策略，降低采購成本。同時，通過算法對數據進行分析，企業可以優化生產流程，提高生產效率，降低生產成本。

2. 實現成本管理的全局化與集成化

數智化背景下，成本管理不再是某個部門或環節的單獨工作，而是全局各環節的協同工作。企業可以借助數字化平臺，實現成本信息在企業內部的實時共享與交互。通過將成本管理貫穿于企業生產、財務、銷售等各個環節，形成一個集成的成本管理體系，企業可以打破部門之間的信息壁壘，加強各部門之間的溝通與協作，提升成本管理的協同效應。例如，在一個集成的成本管理體系中，生產部門可以實時將生產進度、質量情況等信息反饋給財務部門，財務部門可以根據這些信息及時調整成本核算和分析方法。同時，銷售部門可以將市場需求、客戶反饋等信息傳遞給生產部門和財務部門，以便企業根據市場變化及時調整生產計劃和成本控制策略。這種全局化、集成化的成本管理方式能夠使企業更加全面、準確地掌握成本信息，提高成本管理的科學性和有效性。比如，當銷售部門反饋市場需求增加時，生產部門可以及時調整生產計劃，財務部門可以提前做好資金安排，確保企業能夠滿足市場需求的同時，控制好成本。

3. 增強成本管理的即時化與靈活化

數智化技術使企業能夠與實時監控、即時分析相結合，及時掌握產能利用率、庫存變化、銷售狀況等信息。通過建立實時成本監控系統，企業可以對成本變化進行實時跟蹤和預警，一旦發現成本異常，能夠及時采取措施進行調整。同時，企業可以根據市場變化和自身需求，靈活調整成本管理策略，提高企業的應變能力和市場競爭力。例如，當市場需求突然增加時，企業可以通過實時成本監控系統快速評估生產能力的瓶頸和成本變化情況，及時調整生產計劃和采購策略，確保在滿足市場需求的同時，控制好成本。此外，企業還可以根據不同產品的市場定位和盈利情況，靈活調整產品的定價策略和成本控制重點，提高產品的市場競爭力。比如，對于高附加值的產品，企業可以適當提高價格，同時加強成本控制，提高利潤空間；對于低附加值的產品，企業可以通過優化生產流程，降低成本，以價格優勢搶占市場份額。

二、數智化背景下制造型企業成本管理的創新路徑

（一）構建全價值鏈成本管理體系

制造型企業的成本管理應覆蓋產品全生命周期和全企業價值鏈條，形成一個全面、系統的成本管理體系。

在產品設計階段，利用數字孿生技術構建產品數字孿生模型，將預期使用成本、人工成本及原材料等信息進行全面匯總，構建產品成本模型。通過成本分析，企業可以對設計方案進行優化，在保證產品質量的前提下，降低產品的全生命周期成本。例如，在進行產品設計時，利用基于數字孿生的智能制造成本控制系統同步開展成本設計。在設計過程中，系統可以模擬產品的生產過程、使用場景和維修情況，對不同設計方案的成本進行詳細分析和比較，從而選擇最優的設計方案，實現產品質量與成本的同步管控。比如，通過數字模型，企業可以提前發現設計方案中可能存在的成本過高的問題，如原材料選擇不當、工藝流程復雜等，并及時進行調整，避免在后續生產過程中出現成本失控的情況。

在生產制造階段，引入智能制造系統，實現生產過程的自動化、信息化和數字化。通過物聯網技術實時采集生產設備、物流運輸工具、倉儲設施等關鍵節點的數據，結合大數據分析，優化生產流程，提高生產效率，降低生產成本。例如，企業可以通過對生產設備的運行數據進行實時監測和分析，及時發現設備的故障隱患，提前進行維護和保養，避免設備故障導致的生產中斷和維修成本增加。同時，企業還可以根據市場需求和生產計劃，合理安排生產任務，優化生產排程，提高設備的利用率和生產效率。此外，加強對生產質量的監督，利用產品質量檢測模型和仿真分析系統，及時發現并解決質量問題，減少次品及廢品情況的發生，降低質量成本。比如，通過智能制造系統，企業可以實現生產過程的實時監控和調整，根據生產數據及時調整生產參數，提高產品質量和生產效率。

在銷售與售后服務階段，利用大數據分析客戶需求和市場趨勢，優化產品定價和銷售策略，提高銷售效率。例如，企業可以通過分析客戶的購買歷史、偏好和行為數據，制定個性化的營銷方案，提高客戶的滿意度和忠誠度。同時，建立完善的售后服務體系，通過遠程監控和智能診斷技術，及時發現并解決客戶問題，降低售后服務成本。例如，企業可以通過在產品中安裝傳感器，實時監測產品的運行狀態，當產品出現故障時，能夠及時向客戶發送預警信息，并提供遠程診斷和維修指導，減少客戶等待維修的時間和成本。比如，通過大數據分析，企業可以了解不同客戶群體的需求和購買能力，制定差異化的定價策略，提高產品的市場競爭力。

（二） 引入智能分析工具與先進成本管理技術

1. 大數據與 AI 融合技術

運用大數據與 AI 融合技術，全面搭建數據資源池，奠定成本洞察基礎。首先，借助 ETL（抽取、轉換、加載）工具從財務 ERP、生產 MES、銷售 CRM 等系統抽取內部數據，經格式轉換后存入數據倉庫，完成內部整合。

其次，利用 AI 按照合規策略抓取行業報告、競品動態等外部數據。AI 可以自動訪問相關網站，提取有價值的信息，并進行分類整理。通過將內部數據與外部數據進行融合，企業可以獲得更全面、準確的成本信息。

最后，依托機器學習模型進行挖掘分析，并以可視化形式呈現，助力企業洞察成本態勢，搶占成本管理先機。例如，利用聚類分析算法對客戶進行分類，針對不同類型的客戶制定不同的成本控制策略；利用關聯規則挖掘算法發現成本與生產環節、銷售渠道等因素之間的關聯關系，為企業的成本控制提供決策支持。同時，通過可視化工具將分析結果以圖表、報表等形式直觀地展示出來，方便企業管理層進行決策。比如，通過聚類分析，企業可以將客戶分為高價值客戶、中價值客戶和低價值客戶，針對高價值客戶提供更優質的產品和服務，同時控制成本；針對低價值客戶，可以適當降低服務成本，提高企業的整體效益。

2. 智能算法與模型

強化算力，運用聚類分析、關聯規則挖掘等智能算法，在海量數據中開展精準篩查。通過數據清洗技術糾正業務數據中存在的噪聲數據、缺失值以及錯誤記錄等問題，保障數據質量。數據處理過程中，可以采用數據插補、數據平滑等方法處理缺失值和噪聲數據，提高數據的可用性。

隨后，依據成本中心、項目等，運用數據倉庫技術對數據進行分類存儲，顯著提升數據查詢與聯機分析處理（OLAP）效率。數據倉庫技術可以將分散的數據進行整合和優化，建立統一的數據模型，方便企業進行數據查詢和分析。

同時，綜合運用主成分分析（PCA）模型、決策樹模型、時間序列分解模型等，從多視角對成本構成與分布展開精準剖析，為高效成本管理筑牢根基。主成分分析模型可以降低數據的維度，提取主要成本因素；決策樹模型可以根據不同的條件對成本進行分類和預測；時間序列分解模型可以分析成本隨時間的變化趨勢，為企業的成本控制提供科學依據。比如，通過主成分分析，企業可以找出影響成本的主要因素，如原材料價格、人工成本等，從而有針對性地進行成本控制；通過時間序列分解模型，企業可以預測成本的變化趨勢，提前做好成本預算和控制。

3. 區塊鏈技術

區塊鏈技術具有去中心化、不可篡改、可追溯等特點，在成本管理中有諸多應用場景。在供應鏈成本管理方面，企業可以利用區塊鏈技術構建供應鏈金融平臺，降低融資成本。在企業內部成本管理方面，區塊鏈可以用于成本核算和審計。通過將成本數據記錄在區塊鏈上，確保數據的真實性和不可篡改。審計人員可以隨時查閱區塊鏈上的成本數據，提高審計效率和準確性。例如，企業可以將原材料采購成本、生產成本、銷售成本等數據實時記錄在區塊鏈上，審計人員可以通過區塊鏈瀏覽器快速獲取相關數據，進行成本審計和分析。比如，審計人員可以通過區塊鏈瀏覽器查看每一筆成本支出的詳細信息，包括支出時間、金額、用途等，確保成本數據的真實性和準確性。

4. 機器人流程自動化（RPA）

RPA 是一種軟件技術，它允許通過配置自動化軟件（也稱為“機器人”）來模擬和集成人類與計算機系統的交互行為，從而執行基于規則的重復性任務。在成本管理領域，RPA 可以應用于多個環節。

財務核算方面，RPA可自動完成賬務處理、發票錄入、對賬等。如企業收大量供應商發票，傳統人工錄入低效易錯，RPA機器人能自動識別并錄入發票信息，提高效率與準確性，降低人工及錯誤成本，處理量大且準確率超99%，大大提高了財務核算的效率和質量。

在成本數據收集和整理方面，RPA 可以從不同的系統中自動提取成本數據，并進行整合和格式轉換。例如，企業可以從生產 MES 系統、銷售 CRM 系統等多個系統中提取成本相關數據，RPA 機器人可以按照預設的規則將這些數據進行整合，生成統一的成本報表，為成本管理提供及時、準確的數據支持。比如，RPA 機器人可以每天定時從各個系統中提取成本數據，并進行匯總和分析，生成成本報表，為企業管理層提供決策依據。

5. 成本仿真技術

成本仿真技術是利用計算機模擬技術對產品的成本進行預測和分析的方法。在產品設計階段，企業可以通過成本仿真技術對不同的設計方案進行成本模擬。例如，企業可以模擬不同的材料選擇、工藝路線對產品成本的影響。通過輸入不同的參數，如原材料價格、加工工時、設備折舊等，成本仿真軟件可以快速計算出不同設計方案的成本，幫助企業在產品設計階段就進行成本優化。

在生產過程優化方面，成本仿真技術可以模擬不同的生產排程、設備布局對生產成本的影響。企業可以通過調整生產參數，如生產批量、生產順序等，觀察成本的變化情況，從而找到最優的生產方案，降低生產成本。例如，企業可以利用成本仿真軟件模擬不同的生產方案，比較不同方案下的設備利用率、生產周期和成本，選擇成本最低、效率最高的生產方案。比如，通過成本仿真技術，企業可以在實際生產前對不同的生產方案進行模擬和評估，選擇最優方案，避免因生產方案不合理而導致的成本增加。

（三）推動業財融合

在數智化時代，企業經營融合業務和財務的深度和廣度不斷增加。企業應打破業務部門與財務部門之間的壁壘，建立業財一體化管理體系。通過將業務數據與財務數據實時對接，實現成本信息的實時共享和交互，使財務人員能夠深入了解業務活動，為業務決策提供準確的成本支持；同時，業務人員也能夠更好地理解成本管理的要求，積極參與到成本管理工作中來。

例如，某新能源汽車相關制造企業通過構建全成本平臺，提取、整合 ERP、MES、PLM 等系統關鍵數據，以生產工單、產品、銷售訂單等核心維度為索引，實現跨組織、跨系統的成本還原，真正實現集團內成本到收入的端到端精準分析。在該平臺上，業務部門可以實時查看產品的成本構成和成本變化情況，根據成本信息調整業務策略；財務部門可以及時獲取業務數據，進行成本核算和分析，為企業的財務管理提供有力支持。通過業財融合，企業可以提高成本管理的效率和效果，實現業務與財務的協同發展。比如，業務部門可以根據成本信息優化生產流程，降低生產成本；財務部門可以根據業務數據提供更準確的財務報告和預測，為企業的戰略決策提供支持。

三、結語

數智化時代為制造型企業成本管理帶來了前所未有的挑戰與機遇。面對挑戰，企業應積極創新成本管理理念和方法，構建全價值鏈成本管理體系，引入先進的智能分析工具與前沿成本管理技術，推動業財融合，培養數智化成本管理人才，以提升成本管理的精度、效率和靈活性。通過實際案例可以看出，制造型企業在數智化背景下進行成本管理創新能夠取得顯著成效，有效降低成本，提高企業盈利能力和市場競爭力。未來，隨著數智化技術的不斷發展，制造型企業應持續關注成本管理創新，不斷探索適合自身發展的成本管理路徑。例如，進一步深化大數據、人工智能等技術在成本管理中的應用，加強與供應商、客戶等合作伙伴的協同合作，實現全產業鏈的成本優化。同時，企業還應注重成本管理的可持續發展，將成本管理與社會責任、環境保護等相結合，實現經濟效益與社會效益的雙贏。只有這樣，制造型企業才能在激烈的市場競爭中立于不敗之地，實現可持續發展。比如，企業可以通過優化供應鏈管理，降低原材料采購成本和運輸成本；通過采用環保材料和生產工藝，降低環境成本，同時提升企業的社會形象。

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（作者單位：濱州職業學院）