大数据背景下供应链成本管理分析——以海尔智家为例

本文是一篇会计论文，本文发现：海尔智家采用大数据技术赋能供应链，以实现对供应链成本的监控、分析和管理，不仅进一步提升了海尔智家供应链各个环节的协同共享，还促进了上下游整体成本的优化。
1引言
1.1研究背景和意义
1.1.1研究背景

随着物联网的加速发展以及全球化经济市场的逐步形成，企业的竞争已经从产品领域的竞争，上升为供应链与供应链之间的综合较量。近年美国出台了《全球供应链国家安全战略》、亚太地区间为强化经济体互联互通建立了供应链联盟、我国工信部也开展了产业链供应链生态体系建设试点，供应链体系已经成为国内外合作与竞争的重要关注领域。这说明企业除了要注重自身内部运作的效率提升外，更要重视供应链上下游的密切联系与合作，构筑供、产、销各流程企业之间的战略合作关系，尽可能减少资源浪费和成本消耗，发挥供应链的竞争优势。尤其是近几年在疫情的影响之下，制造业的生产经营活动普遍滞缓，采购成本上涨、交通物流受阻导致的货运成本剧增、劳动力无法及时供给等因素导致供应链成本进一步增加，使得整个供应链上、下游产生了多米诺骨牌的连锁波及。因此，做好供应链管理，促进和提升供应链的性能势在必行。供应链成本管理作为供应链管理中至关重要的一环，是企业经济决策的核心要素之一，对企业的盈利能力产生直接影响。如果企业能够通过改进和创新供应链各个环节的成本管理措施，加强对供应链的控制和协调，将有助于扩大企业的盈利空间，同时提高企业在市场上的生存能力和持续发展能力。但在如今高度信息化的经济环境下，传统的供应链成本管理模式难以适应当前发展需要，企业推陈出新，寻求供应链成本管理的新出路。
大数据为企业创新供应链成本管理方式提供了新路径。大数据已经成为企业的关键生产要素，也是企业最有利用价值的资源之一。2021年工信部在《“十四五”大数据产业发展规划》中强调了数据要素价值，提出需要推动大数据与各行业深度融合，不断提升产业供给能力和行业赋能效应。由此可见，数据对企业具有重要意义。对绝大部分企业来说，供应链不仅是产出主要成本的关键环节，同时也是降低成本的重要切口。而供应链上各个网络节点涉及的数据源错综复杂，产出的数据信息需以数十亿计算，这要求企业必须利用以大数据、人工智能为代表的数字技术对供应链的各个环节逐步渗透，充分挖掘这些数据矿石中的“黄金”，成为企业供应链成本管理突破创新瓶颈的“利剑”。
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1.2文献综述
1.2.1关于大数据应用在财务领域的研究
在当今信息化时代背景之下，随着各种互联设备、物联网技术以及在线服务的广泛普及，数据以指数级别呈现爆炸式的增长。数据中蕴含着各种有用信息，这些信息可能是对业务运营的优化、市场趋势的预测、决策制定的支持、产品创新的启示等方面的重要参考和指引。因此，大数据技术在企业中的应用价值已经越来越受到重视，并成为业界和学术界广泛探讨和研究的热点领域之一。
(1)企业财务管理中的大数据技术应用
在企业财务管理信息化方面，王泽霞等（2014）指出，将作业成本核算和管理的过程信息化可以提高成本信息的质量和精度，为企业的成本的作业划分提供更加可靠的依据。朱秀梅（2018）强调了企业构建云会计预算管理平台的重要性。在企业财务风险防范方面，宋彪等（2015）认为，相比传统的风险预警，企业利用基于大数据的财务风险预警模型有更好的有效性。经济活动的泛数据化和社会生活的物联网化使得企业的经营战略也在发生改变。赵振（2015）认为互联网可以成为企业能力的衍生，进一步促进企业进行实体经济与互联网虚拟经济相融合的“跨界经营”。李文莲和夏健明（2013）发现通过大数据资源与技术的工具化运用会推动企业商业模式的创新。大数据经济同时也在改变监管模式及企业行为，孙雪娇等（2021）以盈余管理作为切入点，实证检验出大数据税收征管降低了企业盈余管理程度。同样，李增福等（2021）也证明大数据税收征管对盈余管理有抑制作用。
(2)财务领域应用大数据技术的优势
黄庆华等（2014）认为，作为大数据发展的产物，财务共享中心具有优化财务管理的潜力，可以实现“四化”目标，即规范化、标准化、流程化、自动化，并在提高效率的同时平衡控制与合规要求。何雪锋等（2018）研究发现将云计算与作业成本法结合，可以对信息资源进行统一整合，消除信息“孤岛”实现成本信息的及时共享。蔡立新和李嘉欢（2018）认为从内部、行业、供应链、关联影响以及宏观经济等五个维度利用大数据技术进行数据挖掘和分析，可以建立有效的财务风险预警系统。这种机制的实现可以帮助企业及时了解内部状况和行业变化，预测和分析财务风险，有效应对各种不利因素，促进企业的健康稳定发展。
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2大数据和供应链成本管理的概念界定与理论基础
2.1大数据的含义、特征与技术
2.1.1大数据的含义与特征
(1)大数据的含义
在当前高度信息化和数字化时代背景下，大数据的重要性得到了学术界的一致认可。但对于大数据的概念来说还没有确认统一的定义。根据维基百科，大数据被定义为是数据量级大到无法在有限的时间范围内用常规软件工具对其内容进行收集、管理和处理转化成可用信息的数据集合，是需要新技术、新模型进行提取和整理才能成为利于企业经营和决策的海量、高增长率和多样化的信息资产。研究学者、企业管理者、it工作者由于各个领域的关注点不同，对于大数据的定义也有不同的见解。信息专家涂子沛在著作《大数据》中认为：“大数据”之“大”，并不仅仅指“容量大”，更大的意义在于对大数据进行采集、整理、融合、分析、运用等处理，实现数据的“要素化”，从中发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”，“大科技”，“大利润”和“大发展”。以数据库产品闻名的全球最大信息管理软件供应公司甲骨文（oracle）对大数据的定义为：高速（velocity）涌现的大量（volume）多样化（variety）数据集，其规模之大令传统数据处理软件束手无策，但能作为新型资源为解决以往非常棘手的业务难题带来可能性。研究机构gartner认为，“大数据”是指数据量巨大、增长率超高速、种类多样的信息资源，需要结合多种先进的技术手段进行收集和存储，才能有效地挖掘出数据中蕴含的价值信息和知识，用于决策、洞察和流程优化。
(2)大数据的特征
即便各界对大数据的定义描述不一，但都对大数据的特征达成了普遍共识。大数据的特征有“4v”特征：
第一，规模性（volume）。从大数据的定义可知，大数据的体量庞大到无法用设备可以直接储存并使用。
第二，高速性（velocity）。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。一方面，由于“大数据”所包含的数据量巨大、类型多样，因此其对数据处理响应速度的要求非常严格，需要采用高性能、低延迟的数据处理技术和架构，达到数据的实时性输送；另一方面，"大数据"的数据量以爆炸式增长的速度迅速扩张，这也反映了其高速性。这种增长速度源于各个领域数据收集和存储技术的不断提升，以及新型数据源的涌现。
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2.2供应链的相关概念与成本构成
2.2.1供应链的概念
供应链最早是物流管理理论和材料管理学的结合产物，主要涉及物资管理和物流运作。随着不同时代背景的发展，国内外的专家学者对供应链的概念进行了扩展和完善。20世纪八十年代，迈克·波特在《竞争优势》一书中提到了“价值链”的概念，认为企业的产品运动不仅仅是简单的生产链和物资链，而是一个价值增值的过程。在波特的理论基础下，候里翰（1985）使用了“供应链”一词来定义生产企业从原材料制造直到将最终产品送到用户手中的全流程。但这一概念还仅仅是用于企业的组织内部业务流程，并未将企业和企业之间联系起来。随着战略合作、利益共享、风险共担等思想的重要性逐渐凸显，原材料供应商、销售商、最终用户等企业外部的角色被纳入到了供应链的范围之中，这就强调供应链是一种跨企业、跨企业多种职能、多个部门的管理活动。我国学者马士华在《供应链管理》一书中将供应链诠释为：“供应链就是以核心企业为中心，借助信息流，物流和资金流，将原材料和零部件通过“链”中一系列环节变成产品，最终通过销售网络将产品交到消费者手中的功能网链”。随着物联网的发展和产业不确定性的增加，供应链开始呈现网络化趋势，供应商、制造商、分销商、零售商和用户之间的共同利益关系连接更紧密，供应链开始更加注重企业之间战略合作关系的建立。
2.2.2供应链成本的构成
根据目前学者对供应链的定义，供应链成本可以解释为全生命周期中，企业的产品或服务在采购、生产制造、运输、销售等运营活动中涉及的所有成本。但对于供应链的具体构成，目前还没有形成统一的定义，不同学者从多个角度进行了划分。
(1)基于seuring观点的供应链成本构成
目前国内对于供应链成本的划分大多基于stefan seuring提出的理论展开，即将供应链成本分为直接成本，作业成本和交易成本。直接成本产生于产品的制造过程，包括原材料成本、人工成本和机器成本等；作业成本因公司的组织结构而生，是与产品生产和交付相关的管理活动相关的成本；交易成本指的是处理供应商和客户信息及沟通所产生的成本。
(2)基于业务活动的供应链成本
构成随着企业的管理程度不断加深，供应链中的信息化程度和融资需求开始引起重视。如邓子琼将信息流和资金流与原本的物流视为供应链成本产生的根源，认为通过协调和集成这三种流的相关业务活动，可以实现供应链效益最大化。
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3大数据背景下海尔智家供应链成本管理分析
3.1案例公司选取原因

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3.2海尔智家简介

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4大数据背景下海尔智家供应链成本管理绩效分析
4.1海尔智家供应链成本管理的财务绩效分析
4.1.1整体成本费用得到控制

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4.1.2研发投入产出成果显著

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5大数据对海尔智家供应链成本管理的影响路径分析
5.1大数据对海尔智家供应链采购环节的影响路径
5.1.1数字化管理供应资源，优化采购成本
供应商数量并不能成为采购质量的决定因素。相反，建立长期稳定的战略伙伴关系是确保物料及时稳定供应的关键。这种战略伙伴关系可以避免由于物料供应不及时而导致订单无法及时完成的情况发生，从而避免企业面临额外的隐性成本支出。要建立长期稳定的战略伙伴关系，就要做好供应商质量管理，因为它直接影响了采购的成本、质量和供应链的稳定性。质量管理的第一步就是收集足够的供应商信息，做好供应商的准入筛选。在信息不发达的时候，企业通常选择采购招标或者通过已有的供应商或相关行业协会等渠道获取供应商的信息和推荐。这样的方式比较局限，不仅效率低，还只能在有限的资源范围内寻找合适的交易方。
借助海达源平台，海尔智家实现了供应商资源的数字化管理。在数字化流程下，供应商的信息和数据需要经过以机器学习、数据挖掘和自然语言处理等技术下智能化的资料验证和准入评估，以检测供应商是否符合标准和要求。这种数字化模式可以进行快速处理大量数据和信息，实现高效的供应商资格审查，节省了时间成本和人力成本。其次，数字化的流程可以降低人为因素带来的负面影响，保证采购规范流程的严格执行，加强采购活动的公平性、透明性和严谨性，避免因潜在不当行为带来的隐性成本增加。
过于依赖单一集中的供应商会产生一系列风险，如失去议价权、供应不稳定、质量保障问题、技术创新缺乏等。而一旦供应源头出现问题，工厂生产停滞、产品研发推迟等连锁反应会造成大量成本的浪费，损害企业的利益。数字化平台的开放式就解决了这个问题。在海达源上，所有与家电制造相关的供应商都可以入驻，极大地拓宽了海尔智家的采购资源。“百花齐放”的数字化平台可以促进供应商之间进行竞争，提升海尔智家的采购议价权，产生更优惠的采购价格和更合理的采购方案。

5.1.2与上游高效信息共享，降低交易成本

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6研究结论与启示
6.1研究结论
6.1.1大数据推动了海尔智家数字化赋能供应链成本管理
物联网的发展为企业提供了海量、多样化的数据来源，也进一步推动了企业在供应链管理、业务流程优化、定制化生产等方面融入大数据技术的应用。在大数据时代，企业作为市场经济的重要参与者，必须根据自身行业特点进行数字化、智能化、信息化的转型，以适应数字经济的要求。同时，由于供应链是企业运营的命脉，关系到企业能否健康、长久地运转，企业之间的竞争往往落脚于供应链，企业数据赋能的路线必定包括供应链的管理应用。
家电企业经营的产品种类繁多，且生产制造周期长、制作工艺复杂，加上家电供应链涉及原材料采购、生产加工、配送、售后服务等多个环节，因此各生产环节成本数据错综复杂，难以准确获取和分析。如果供应链各个节点的成本数据无法采集完整，就难以为供应链成本管理更高效地进行赋能。
海尔智家通过加大数字化基础设施投入，将大数据、云计算、人工智能等引入到企业的供应链建设中，积极改善了这些供应链成本管理中的问题。如海尔智家在采购环节进行数字化采购服务平台创新，利用平台获取市场情况、企业生产经营情况等数据信息，为制定与企业实际需求相匹配的采购方案提供依据；在销售环节利用消费者的购物、互动数据反哺研发、制造环节的定制优化和精准生产；在运输环节建立营销、物流、售后、信息四网融合的云仓配送等，这些大数据推动的数字化转型帮助海尔智家实现了数据赋能供应链成本管理，提高了成本管控的高效性和准确性。
参考文献（略）