大數據背景下供應鏈成本管理分析——以海爾智家為例

本文是一篇會計論文，本文發現：海爾智家采用大數據技術賦能供應鏈，以實現對供應鏈成本的監控、分析和管理，不僅進一步提升了海爾智家供應鏈各個環節的協同共享，還促進了上下游整體成本的優化。
1引言
1.1研究背景和意義
1.1.1研究背景

隨著物聯網的加速發展以及全球化經濟市場的逐步形成，企業的競爭已經從產品領域的競爭，上升為供應鏈與供應鏈之間的綜合較量。近年美國出臺了《全球供應鏈國家安全戰略》、亞太地區間為強化經濟體互聯互通建立了供應鏈聯盟、我國工信部也開展了產業鏈供應鏈生態體系建設試點，供應鏈體系已經成為國內外合作與競爭的重要關注領域。這說明企業除了要注重自身內部運作的效率提升外，更要重視供應鏈上下游的密切聯系與合作，構筑供、產、銷各流程企業之間的戰略合作關系，盡可能減少資源浪費和成本消耗，發揮供應鏈的競爭優勢。尤其是近幾年在疫情的影響之下，制造業的生產經營活動普遍滯緩，采購成本上漲、交通物流受阻導致的貨運成本劇增、勞動力無法及時供給等因素導致供應鏈成本進一步增加，使得整個供應鏈上、下游產生了多米諾骨牌的連鎖波及。因此，做好供應鏈管理，促進和提升供應鏈的性能勢在必行。供應鏈成本管理作為供應鏈管理中至關重要的一環，是企業經濟決策的核心要素之一，對企業的盈利能力產生直接影響。如果企業能夠通過改進和創新供應鏈各個環節的成本管理措施，加強對供應鏈的控制和協調，將有助于擴大企業的盈利空間，同時提高企業在市場上的生存能力和持續發展能力。但在如今高度信息化的經濟環境下，傳統的供應鏈成本管理模式難以適應當前發展需要，企業推陳出新，尋求供應鏈成本管理的新出路。
大數據為企業創新供應鏈成本管理方式提供了新路徑。大數據已經成為企業的關鍵生產要素，也是企業最有利用價值的資源之一。2021年工信部在《“十四五”大數據產業發展規劃》中強調了數據要素價值，提出需要推動大數據與各行業深度融合，不斷提升產業供給能力和行業賦能效應。由此可見，數據對企業具有重要意義。對絕大部分企業來說，供應鏈不僅是產出主要成本的關鍵環節，同時也是降低成本的重要切口。而供應鏈上各個網絡節點涉及的數據源錯綜復雜，產出的數據信息需以數十億計算，這要求企業必須利用以大數據、人工智能為代表的數字技術對供應鏈的各個環節逐步滲透，充分挖掘這些數據礦石中的“黃金”，成為企業供應鏈成本管理突破創新瓶頸的“利劍”。
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1.2文獻綜述
1.2.1關于大數據應用在財務領域的研究
在當今信息化時代背景之下，隨著各種互聯設備、物聯網技術以及在線服務的廣泛普及，數據以指數級別呈現爆炸式的增長。數據中蘊含著各種有用信息，這些信息可能是對業務運營的優化、市場趨勢的預測、決策制定的支持、產品創新的啟示等方面的重要參考和指引。因此，大數據技術在企業中的應用價值已經越來越受到重視，并成為業界和學術界廣泛探討和研究的熱點領域之一。
(1)企業財務管理中的大數據技術應用
在企業財務管理信息化方面，王澤霞等（2014）指出，將作業成本核算和管理的過程信息化可以提高成本信息的質量和精度，為企業的成本的作業劃分提供更加可靠的依據。朱秀梅（2018）強調了企業構建云會計預算管理平臺的重要性。在企業財務風險防范方面，宋彪等（2015）認為，相比傳統的風險預警，企業利用基于大數據的財務風險預警模型有更好的有效性。經濟活動的泛數據化和社會生活的物聯網化使得企業的經營戰略也在發生改變。趙振（2015）認為互聯網可以成為企業能力的衍生，進一步促進企業進行實體經濟與互聯網虛擬經濟相融合的“跨界經營”。李文蓮和夏健明（2013）發現通過大數據資源與技術的工具化運用會推動企業商業模式的創新。大數據經濟同時也在改變監管模式及企業行為，孫雪嬌等（2021）以盈余管理作為切入點，實證檢驗出大數據稅收征管降低了企業盈余管理程度。同樣，李增福等（2021）也證明大數據稅收征管對盈余管理有抑制作用。
(2)財務領域應用大數據技術的優勢
黃慶華等（2014）認為，作為大數據發展的產物，財務共享中心具有優化財務管理的潛力，可以實現“四化”目標，即規范化、標準化、流程化、自動化，并在提高效率的同時平衡控制與合規要求。何雪鋒等（2018）研究發現將云計算與作業成本法結合，可以對信息資源進行統一整合，消除信息“孤島”實現成本信息的及時共享。蔡立新和李嘉歡（2018）認為從內部、行業、供應鏈、關聯影響以及宏觀經濟等五個維度利用大數據技術進行數據挖掘和分析，可以建立有效的財務風險預警系統。這種機制的實現可以幫助企業及時了解內部狀況和行業變化，預測和分析財務風險，有效應對各種不利因素，促進企業的健康穩定發展。
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2大數據和供應鏈成本管理的概念界定與理論基礎
2.1大數據的含義、特征與技術
2.1.1大數據的含義與特征
(1)大數據的含義
在當前高度信息化和數字化時代背景下，大數據的重要性得到了學術界的一致認可。但對于大數據的概念來說還沒有確認統一的定義。根據維基百科，大數據被定義為是數據量級大到無法在有限的時間范圍內用常規軟件工具對其內容進行收集、管理和處理轉化成可用信息的數據集合，是需要新技術、新模型進行提取和整理才能成為利于企業經營和決策的海量、高增長率和多樣化的信息資產。研究學者、企業管理者、it工作者由于各個領域的關注點不同，對于大數據的定義也有不同的見解。信息專家涂子沛在著作《大數據》中認為：“大數據”之“大”，并不僅僅指“容量大”，更大的意義在于對大數據進行采集、整理、融合、分析、運用等處理，實現數據的“要素化”，從中發現新的知識，創造新的價值，帶來“大知識”，“大科技”，“大利潤”和“大發展”。以數據庫產品聞名的全球最大信息管理軟件供應公司甲骨文（oracle）對大數據的定義為：高速（velocity）涌現的大量（volume）多樣化（variety）數據集，其規模之大令傳統數據處理軟件束手無策，但能作為新型資源為解決以往非常棘手的業務難題帶來可能性。研究機構gartner認為，“大數據”是指數據量巨大、增長率超高速、種類多樣的信息資源，需要結合多種先進的技術手段進行收集和存儲，才能有效地挖掘出數據中蘊含的價值信息和知識，用于決策、洞察和流程優化。
(2)大數據的特征
即便各界對大數據的定義描述不一，但都對大數據的特征達成了普遍共識。大數據的特征有“4v”特征：
第一，規模性（volume）。從大數據的定義可知，大數據的體量龐大到無法用設備可以直接儲存并使用。
第二，高速性（velocity）。這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。一方面，由于“大數據”所包含的數據量巨大、類型多樣，因此其對數據處理響應速度的要求非常嚴格，需要采用高性能、低延遲的數據處理技術和架構，達到數據的實時性輸送；另一方面，"大數據"的數據量以爆炸式增長的速度迅速擴張，這也反映了其高速性。這種增長速度源于各個領域數據收集和存儲技術的不斷提升，以及新型數據源的涌現。
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2.2供應鏈的相關概念與成本構成
2.2.1供應鏈的概念
供應鏈最早是物流管理理論和材料管理學的結合產物，主要涉及物資管理和物流運作。隨著不同時代背景的發展，國內外的專家學者對供應鏈的概念進行了擴展和完善。20世紀八十年代，邁克·波特在《競爭優勢》一書中提到了“價值鏈”的概念，認為企業的產品運動不僅僅是簡單的生產鏈和物資鏈，而是一個價值增值的過程。在波特的理論基礎下，候里翰（1985）使用了“供應鏈”一詞來定義生產企業從原材料制造直到將最終產品送到用戶手中的全流程。但這一概念還僅僅是用于企業的組織內部業務流程，并未將企業和企業之間聯系起來。隨著戰略合作、利益共享、風險共擔等思想的重要性逐漸凸顯，原材料供應商、銷售商、最終用戶等企業外部的角色被納入到了供應鏈的范圍之中，這就強調供應鏈是一種跨企業、跨企業多種職能、多個部門的管理活動。我國學者馬士華在《供應鏈管理》一書中將供應鏈詮釋為：“供應鏈就是以核心企業為中心，借助信息流，物流和資金流，將原材料和零部件通過“鏈”中一系列環節變成產品，最終通過銷售網絡將產品交到消費者手中的功能網鏈”。隨著物聯網的發展和產業不確定性的增加，供應鏈開始呈現網絡化趨勢，供應商、制造商、分銷商、零售商和用戶之間的共同利益關系連接更緊密，供應鏈開始更加注重企業之間戰略合作關系的建立。
2.2.2供應鏈成本的構成
根據目前學者對供應鏈的定義，供應鏈成本可以解釋為全生命周期中，企業的產品或服務在采購、生產制造、運輸、銷售等運營活動中涉及的所有成本。但對于供應鏈的具體構成，目前還沒有形成統一的定義，不同學者從多個角度進行了劃分。
(1)基于seuring觀點的供應鏈成本構成
目前國內對于供應鏈成本的劃分大多基于stefan seuring提出的理論展開，即將供應鏈成本分為直接成本，作業成本和交易成本。直接成本產生于產品的制造過程，包括原材料成本、人工成本和機器成本等；作業成本因公司的組織結構而生，是與產品生產和交付相關的管理活動相關的成本；交易成本指的是處理供應商和客戶信息及溝通所產生的成本。
(2)基于業務活動的供應鏈成本
構成隨著企業的管理程度不斷加深，供應鏈中的信息化程度和融資需求開始引起重視。如鄧子瓊將信息流和資金流與原本的物流視為供應鏈成本產生的根源，認為通過協調和集成這三種流的相關業務活動，可以實現供應鏈效益最大化。
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3大數據背景下海爾智家供應鏈成本管理分析
3.1案例公司選取原因

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3.2海爾智家簡介

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4大數據背景下海爾智家供應鏈成本管理績效分析
4.1海爾智家供應鏈成本管理的財務績效分析
4.1.1整體成本費用得到控制

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4.1.2研發投入產出成果顯著

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5大數據對海爾智家供應鏈成本管理的影響路徑分析
5.1大數據對海爾智家供應鏈采購環節的影響路徑
5.1.1數字化管理供應資源，優化采購成本
供應商數量并不能成為采購質量的決定因素。相反，建立長期穩定的戰略伙伴關系是確保物料及時穩定供應的關鍵。這種戰略伙伴關系可以避免由于物料供應不及時而導致訂單無法及時完成的情況發生，從而避免企業面臨額外的隱性成本支出。要建立長期穩定的戰略伙伴關系，就要做好供應商質量管理，因為它直接影響了采購的成本、質量和供應鏈的穩定性。質量管理的第一步就是收集足夠的供應商信息，做好供應商的準入篩選。在信息不發達的時候，企業通常選擇采購招標或者通過已有的供應商或相關行業協會等渠道獲取供應商的信息和推薦。這樣的方式比較局限，不僅效率低，還只能在有限的資源范圍內尋找合適的交易方。
借助海達源平臺，海爾智家實現了供應商資源的數字化管理。在數字化流程下，供應商的信息和數據需要經過以機器學習、數據挖掘和自然語言處理等技術下智能化的資料驗證和準入評估，以檢測供應商是否符合標準和要求。這種數字化模式可以進行快速處理大量數據和信息，實現高效的供應商資格審查，節省了時間成本和人力成本。其次，數字化的流程可以降低人為因素帶來的負面影響，保證采購規范流程的嚴格執行，加強采購活動的公平性、透明性和嚴謹性，避免因潛在不當行為帶來的隱性成本增加。
過于依賴單一集中的供應商會產生一系列風險，如失去議價權、供應不穩定、質量保障問題、技術創新缺乏等。而一旦供應源頭出現問題，工廠生產停滯、產品研發推遲等連鎖反應會造成大量成本的浪費，損害企業的利益。數字化平臺的開放式就解決了這個問題。在海達源上，所有與家電制造相關的供應商都可以入駐，極大地拓寬了海爾智家的采購資源。“百花齊放”的數字化平臺可以促進供應商之間進行競爭，提升海爾智家的采購議價權，產生更優惠的采購價格和更合理的采購方案。

5.1.2與上游高效信息共享，降低交易成本

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6研究結論與啟示
6.1研究結論
6.1.1大數據推動了海爾智家數字化賦能供應鏈成本管理
物聯網的發展為企業提供了海量、多樣化的數據來源，也進一步推動了企業在供應鏈管理、業務流程優化、定制化生產等方面融入大數據技術的應用。在大數據時代，企業作為市場經濟的重要參與者，必須根據自身行業特點進行數字化、智能化、信息化的轉型，以適應數字經濟的要求。同時，由于供應鏈是企業運營的命脈，關系到企業能否健康、長久地運轉，企業之間的競爭往往落腳于供應鏈，企業數據賦能的路線必定包括供應鏈的管理應用。
家電企業經營的產品種類繁多，且生產制造周期長、制作工藝復雜，加上家電供應鏈涉及原材料采購、生產加工、配送、售后服務等多個環節，因此各生產環節成本數據錯綜復雜，難以準確獲取和分析。如果供應鏈各個節點的成本數據無法采集完整，就難以為供應鏈成本管理更高效地進行賦能。
海爾智家通過加大數字化基礎設施投入，將大數據、云計算、人工智能等引入到企業的供應鏈建設中，積極改善了這些供應鏈成本管理中的問題。如海爾智家在采購環節進行數字化采購服務平臺創新，利用平臺獲取市場情況、企業生產經營情況等數據信息，為制定與企業實際需求相匹配的采購方案提供依據；在銷售環節利用消費者的購物、互動數據反哺研發、制造環節的定制優化和精準生產；在運輸環節建立營銷、物流、售后、信息四網融合的云倉配送等，這些大數據推動的數字化轉型幫助海爾智家實現了數據賦能供應鏈成本管理，提高了成本管控的高效性和準確性。
參考文獻（略）