日本在线www-日本在线播放一区-日本在线不卡免费视频一区-日本在线不卡视频-成人影院久久久久久影院-成人影院一区二区三区

    首鋼自動(dòng)化信息技術(shù)有限公司 陳 志
    四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 王昊宇

    摘要：通過管理模型的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了利用財(cái)務(wù)成本倒推法來控制生產(chǎn)成本。通過逆向成本管理實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)成本的有效控制，并收到良好效果。

    關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)分析；成本；數(shù)學(xué)模型

    Abstract: Through the application of management model, we can control production costs by using financial back push costing method. Through reverse cost management, we can control financial cost effectively, and achieve good effect.

    Key words: Data analysis; Cost; mathematical model

    隨著社會(huì)對(duì)企業(yè)信息化建設(shè)認(rèn)識(shí)理論的不斷深化與提升，企業(yè)信息化建設(shè)的內(nèi)容與方法越來越貼近企業(yè)成本戰(zhàn)略發(fā)展的需要，其科學(xué)與應(yīng)用水平也越來越高。當(dāng)前，我國(guó)許多企業(yè)在信息化建設(shè)方面，企業(yè)的ERP建設(shè)已經(jīng)初顯成效，下一步的重點(diǎn)該如何發(fā)展，也就是說在企業(yè)后ERP時(shí)代的信息化建設(shè)的主要內(nèi)容是什么？許多企業(yè)都把目光關(guān)注到了數(shù)據(jù)，幾年來的企業(yè)信息化建設(shè)的長(zhǎng)足發(fā)展，為企業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù)資源，如何將這些數(shù)據(jù)資源進(jìn)行科學(xué)合理的利用，使之進(jìn)一步發(fā)揮作用，提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力等，都為今后的企業(yè)信息化建設(shè)提出了新的任務(wù)和課題。

    1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘

    企業(yè)數(shù)據(jù)的深層次應(yīng)用，離不開數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

    1.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DW：data warehouse）的定義版本很多，經(jīng)反復(fù)對(duì)比，來這樣描述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可能會(huì)恰當(dāng)一些：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是支持管理決策過程的。面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以為用戶提供統(tǒng)一的目的性更強(qiáng)的數(shù)據(jù)視圖，為進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用提供可能。

    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)還可以將分布在不同應(yīng)用系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)集成在一起，并利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、提煉，推導(dǎo)出數(shù)據(jù)庫(kù)中的本質(zhì)的和內(nèi)在的聯(lián)系。同時(shí)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)還要為其他系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量特別重要，數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)時(shí)有多種途徑可以產(chǎn)生錯(cuò)誤，修正這些錯(cuò)誤需要將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量控制過程融入到應(yīng)用環(huán)境中。在這些應(yīng)用環(huán)境中，需要定義相應(yīng)的業(yè)務(wù)規(guī)則和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，這些規(guī)則就是元數(shù)據(jù)，要保存在業(yè)務(wù)規(guī)則庫(kù)或主數(shù)據(jù)庫(kù)中。元數(shù)據(jù)（meta data ）是描述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和建立方法的數(shù)據(jù)，是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，是定義數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)象的數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)的典型表現(xiàn)為對(duì)象的描述，是抽象的數(shù)據(jù)，但其重要性也正體現(xiàn)在其所包含的信息中。如元數(shù)據(jù)用作目錄，可以幫助決策支持系統(tǒng)（DSS）的分析者對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的內(nèi)容定位；當(dāng)數(shù)據(jù)由操作環(huán)境到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境映射時(shí)，作為數(shù)據(jù)指南。統(tǒng)一合理的元數(shù)據(jù)則能有效地描繪出信息的關(guān)聯(lián)性。

    在整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目中ETL（數(shù)據(jù)抽取，Extract、Transform、load）規(guī)則設(shè)計(jì)和實(shí)施是工作量最大的。ETL包含了三方面的內(nèi)容，首先是“抽取”，將數(shù)據(jù)從各種原始數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中讀取出來； 其次是“轉(zhuǎn)換”，按照預(yù)先設(shè)計(jì)的規(guī)則將抽取出來的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，使本來異構(gòu)的數(shù)據(jù)格式能統(tǒng)一起來。最后是“裝載”，將轉(zhuǎn)換完成的數(shù)據(jù)按計(jì)劃增量或全部導(dǎo)入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。統(tǒng)一，合理的元數(shù)據(jù)則能有效地描述出信息的關(guān)聯(lián)性。

    元數(shù)據(jù)對(duì)于ETL過程產(chǎn)生的影響集中表現(xiàn)為：

    （1）定義數(shù)據(jù)源的位置和數(shù)據(jù)源的屬性。

    （2）確定從源數(shù)據(jù)到目標(biāo)數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)規(guī)則。

    （3）確定相關(guān)的業(yè)務(wù)邏輯。

    （4）在數(shù)據(jù)實(shí)際加載前的其它必要的準(zhǔn)備工作。

    元數(shù)據(jù)貫穿整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目，ETL的所有過程必須最大化的參照元數(shù)據(jù)。

    1.2 數(shù)據(jù)挖掘

    在海量的原始數(shù)據(jù)內(nèi)部蘊(yùn)藏著豐富的內(nèi)在關(guān)系和隱含信息，需要利用先進(jìn)的技術(shù)去開采，這就是數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘（data mining DM）的定義雖然有許多種版本，但其基本內(nèi)容都是一致的。筆者的個(gè)人觀點(diǎn)更傾向于這樣一種觀點(diǎn)，即：數(shù)據(jù)挖掘是從存放在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其他信息庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)中挖掘感興趣知識(shí)的過程。這些知識(shí)是隱含的、事先未知的、潛在有用信息，提取的知識(shí)表示為概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式。利用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)與人工智能技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理，發(fā)現(xiàn)并合理利用這些數(shù)據(jù)，指導(dǎo)我們的生產(chǎn)實(shí)踐與管理，這就是數(shù)據(jù)挖掘的主要內(nèi)容。數(shù)據(jù)挖掘工作主要有三種形式，即關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測(cè)分析和演變分析。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)多步驟、可能需要重復(fù)進(jìn)行的過程，數(shù)據(jù)挖掘過程如圖1所示：圖1表示了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的一般過程，用戶只要接入相應(yīng)的數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)就會(huì)自助輸出用戶可以理解的知識(shí)。
            
                      


    首鋼在財(cái)務(wù)管理工作中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，成功實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)成本倒推法，有效控制了生產(chǎn)成本，從而保證了鋼鐵生產(chǎn)，有效抵制了金融危機(jī)帶來的不利影響。

    2 首鋼數(shù)據(jù)支撐體系的建設(shè)

    要做好財(cái)務(wù)成本的管理工作，就要有一套完整的數(shù)據(jù)支撐體系做保證，所以，針對(duì)首鋼的具體實(shí)際，為了做好財(cái)務(wù)成本的管理工作，正確實(shí)現(xiàn)目標(biāo)成本倒推法所要求實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，設(shè)計(jì)了一套首鋼自己的數(shù)據(jù)支撐體系，在這套系統(tǒng)運(yùn)行過程中，各種數(shù)據(jù)經(jīng)過嚴(yán)格的數(shù)據(jù)選取、數(shù)據(jù)處理后，進(jìn)入首鋼數(shù)據(jù)支撐體系，并作為資源再次進(jìn)行整合和集中，并做邏輯化后，再根據(jù)不同的應(yīng)用需求來合理進(jìn)行資源的分配。

    按照數(shù)據(jù)生命周期原理，首鋼數(shù)據(jù)支撐體系共分為四個(gè)層面，即應(yīng)用層、恢復(fù)層、保護(hù)層和歸檔層，四大層次各司其職，見表1。

                                         表1
           

    數(shù)據(jù)在應(yīng)用層產(chǎn)生，并被存放在應(yīng)用層，滿足ERP系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的需要和管理；恢復(fù)層是為了快速恢復(fù)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)而專門設(shè)立；保護(hù)層提供數(shù)據(jù)備份功能；歸檔層就是為了滿足存放歸檔數(shù)據(jù)而專門設(shè)立。四大層次之間的數(shù)據(jù)快速傳遞保證了首鋼數(shù)據(jù)支撐體系的快速、可靠的運(yùn)行。與首鋼數(shù)據(jù)支撐體系相對(duì)應(yīng)的是三層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)（如圖2所示）：

        

    客戶端，包括查詢和報(bào)表工具，OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理）分析、數(shù)據(jù)挖掘等前端工具，為客戶提供最直接的信息資源。中間服務(wù)器，通過OLAP的應(yīng)用，使管理人員能夠從多角度對(duì)信息進(jìn)行快速交互地存取，獲得對(duì)數(shù)據(jù)更深入的了解。OLAP能夠支持復(fù)雜的分析操作，特別是決策支持，效果尤其明顯。

    通過數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器，對(duì)外部數(shù)據(jù)經(jīng)過加工，提取形成數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。

    首鋼數(shù)據(jù)支撐體系具有如下優(yōu)勢(shì)：

    （1）數(shù)據(jù)的集成性：可將各異構(gòu)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成在統(tǒng)一的信息平臺(tái)上使用。

    （2）數(shù)據(jù)的維一性：各項(xiàng)數(shù)據(jù)管理規(guī)則的制定和數(shù)據(jù)整合工具的使用保證了數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)的唯一性。

    （3）多維模型技術(shù)：采用星型架構(gòu)的模型技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)多維分析。

    （4）動(dòng)態(tài)更新機(jī)制：采用周期性增量數(shù)據(jù)抽取，保證系統(tǒng)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)更新。

    （5）規(guī)范的數(shù)據(jù)服務(wù)：提供業(yè)務(wù)層面全方位的數(shù)據(jù)服務(wù)并按照各地區(qū)各專業(yè)不同需求實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享

    （6）靈活的報(bào)表展現(xiàn)：提供靈活的報(bào)表展現(xiàn)工具和豐富的圖表支持，具備高性能的聯(lián)機(jī)分析功能。

    3 財(cái)務(wù)成本目標(biāo)倒推法的實(shí)現(xiàn)

    鋼鐵業(yè)財(cái)務(wù)成本核算與管理前期一般都采用模擬方式進(jìn)行，在企業(yè)應(yīng)用ERP后，情況有所好轉(zhuǎn)。但由于ERP本身長(zhǎng)期偏向于事物處理，在信息分析領(lǐng)域存在一定的不足，所以對(duì)企業(yè)來說，面向事物處理和面向決策分析的信息化內(nèi)容同等重要，如果將二者結(jié)合起來，在企業(yè)事物處理領(lǐng)域以ERP為代表，在決策分析領(lǐng)域以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為代表，企業(yè)信息化水平與應(yīng)用效果將會(huì)產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。

    3.1 財(cái)務(wù)目標(biāo)成本倒推法的應(yīng)用首先要確定科學(xué)、合理的目標(biāo)成本

    影響確定目標(biāo)成本的因素很多，特別是在當(dāng)前金融危機(jī)的影響下，對(duì)于目標(biāo)成本的確定，首鋼的參考做法是從歷史數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中調(diào)出相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用成本分析模型，對(duì)兩年來財(cái)務(wù)成本進(jìn)行分析、處理，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)前運(yùn)營(yíng)狀況進(jìn)行倒推預(yù)測(cè)，最后通過加權(quán)計(jì)算，確定出合理、可行的目標(biāo)成本。

    3.2 財(cái)務(wù)目標(biāo)成本的倒推法則

    當(dāng)財(cái)務(wù)目標(biāo)成本確定后，要將確定的目標(biāo)成本逆工藝流程倒推，采用以成本控制為中心的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘方法，包括根據(jù)目標(biāo)成本倒推法則對(duì)成本數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本抽取，根據(jù)成本倒推法則的特性進(jìn)行特征模式評(píng)價(jià)，以及根據(jù)成本倒推法則的特性建立成本預(yù)測(cè)模型以及成本關(guān)聯(lián)模型等。以此確定各個(gè)工藝流程節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)成本。

    成本管理有自己的一套管理思想與方法，所以首鋼數(shù)據(jù)分析與決策支持系統(tǒng)成本分析中大量采用同比分析、環(huán)比分析、定基比分析方法，來研究成本變化的影響因素。首鋼成本變化的影響因素既有產(chǎn)品結(jié)構(gòu)影響，又有不同生產(chǎn)技術(shù)水平的產(chǎn)線影響，同時(shí)還有鋼坯來源的影響等。

    （1）利用數(shù)模實(shí)現(xiàn)目標(biāo)成本的倒推

    成本模型的建立，不僅僅要考慮成本本身的需求，還要將ERP的需要考慮在內(nèi)。所以，界定模型的邊界和主題域是十分必要的，通過建模，將ERP的先進(jìn)管理模式與模型的先進(jìn)算法有機(jī)的結(jié)合成一個(gè)整體。采用數(shù)據(jù)模型的方式，就是用特性來表示影響因素，用關(guān)鍵指標(biāo)來表示分析方法。例如，同廠比較用的是全廠的成本綜合水平，而同車間比較用的是車間成本水平，這是兩個(gè)不同的值，需用兩套關(guān)鍵指標(biāo)來表示。

    （2）采用虛擬指標(biāo)技術(shù)， 在數(shù)學(xué)模型中，增加虛擬關(guān)鍵指標(biāo)。

    虛擬指標(biāo)技術(shù)就是通過創(chuàng)建一個(gè)虛擬的關(guān)鍵指標(biāo)，然后在運(yùn)行查詢時(shí)通過接口程序動(dòng)態(tài)得到指標(biāo)值來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的顯示。在成本分析和采購(gòu)分析中就采用了虛擬指標(biāo)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)計(jì)算。

    鋼鐵業(yè)成本數(shù)據(jù)模型構(gòu)建成一個(gè)層次結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)流向也是按從下到上流轉(zhuǎn)的，形成下圖中的鋼鐵業(yè)成本核算數(shù)據(jù)流。通過這樣一個(gè)層次結(jié)構(gòu)模型，工序順序處理方式，實(shí)現(xiàn)了鋼鐵業(yè)成本倒推核算，如圖3所示。
               

    目標(biāo)成本倒推法則的好壞，取決于從數(shù)據(jù)信息中獲得的決策能力。所以，數(shù)據(jù)質(zhì)量控制是一個(gè)十分關(guān)鍵的問題，如果數(shù)據(jù)信息缺乏足夠的質(zhì)量保證，那么成本模型的運(yùn)算也是經(jīng)不起推敲的。梳理和加工后的數(shù)據(jù)，可以作為鋼鐵業(yè)倒推成本核算的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。其中一個(gè)是原料價(jià)格數(shù)據(jù)源，另一個(gè)是成本構(gòu)成數(shù)據(jù)源。

    同時(shí)根據(jù)工藝進(jìn)行財(cái)務(wù)成本目標(biāo)的倒推方式，需要按照生產(chǎn)工藝過程建立不同的成本核算倒推數(shù)據(jù)模型來支持，逐級(jí)核算出鋼鐵業(yè)成本從鋼材->材廠->鋼水->鐵水->結(jié)礦->冶金焦等，這樣就可以實(shí)現(xiàn)：

    計(jì)算原燃料剔除關(guān)聯(lián)交易后的鋼鐵業(yè)價(jià)格。

    生產(chǎn)消耗成本項(xiàng)目按成本核算要求重新歸集。

    供生產(chǎn)性成本中心輔材差異還原到生產(chǎn)成本。

    4 財(cái)務(wù)成本目標(biāo)倒推法則為企業(yè)降低成本的作用明顯

    （1）首鋼數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)挖掘功能使得對(duì)鋼鐵業(yè)生產(chǎn)成本倒推核算的逐級(jí)量化分析成為可能。當(dāng)接到生產(chǎn)任務(wù)訂單后，首先測(cè)算出成本目標(biāo)，然后以成本目標(biāo)開始，按工藝流程倒推各個(gè)工藝環(huán)節(jié)的生產(chǎn)成本目標(biāo)，然后再落實(shí)到原料、燃料、動(dòng)力等各個(gè)成本環(huán)節(jié)，當(dāng)?shù)雇七^程中出現(xiàn)異議或相悖等現(xiàn)象時(shí)，通過對(duì)價(jià)格模型與成本構(gòu)成模型的調(diào)整，直到全部成本任務(wù)得到科學(xué)合理的落實(shí)。改變了過去由人工逐層匯總分析的局面，而且分析的角度更多、粒度更細(xì)，大大提高了工作效率。通過數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模塊的實(shí)施，逐步建立起企業(yè)決策數(shù)據(jù)信息支撐體系。通過按關(guān)鍵指標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸集、整理和數(shù)據(jù)挖掘，深度分析成本業(yè)務(wù)活動(dòng)的起因和變化趨勢(shì)，便于中高管理層對(duì)企業(yè)成本運(yùn)行業(yè)務(wù)流程結(jié)果給予評(píng)估和指導(dǎo)，平衡和運(yùn)籌企業(yè)資源的合理流向，實(shí)現(xiàn)公司領(lǐng)導(dǎo)層的決策管理。

    （2）首鋼財(cái)務(wù)成本目標(biāo)倒推法則上線運(yùn)行，為首鋼公司高層領(lǐng)導(dǎo)、中層管理快速地掌握首鋼鋼鐵業(yè)在成本構(gòu)成、質(zhì)量、影響因素等各方面的運(yùn)行狀況提供了平臺(tái)，為領(lǐng)導(dǎo)提供了及時(shí)、準(zhǔn)確的決策依據(jù)。對(duì)目標(biāo)成本的制定和措施的實(shí)施，目標(biāo)成本與解決落實(shí)，以及實(shí)時(shí)解決目標(biāo)成本落實(shí)過程中出現(xiàn)的各種問題，特別是針對(duì)市場(chǎng)銷售價(jià)格的隨時(shí)變化情況，采取相應(yīng)的解決措施等，都起到了積極的促進(jìn)作用。

    （3）通過首鋼數(shù)據(jù)分析和目標(biāo)成本倒推法則的實(shí)施，加快了ERP優(yōu)化的進(jìn)度，通過對(duì)管理制度的健全、業(yè)務(wù)流程的落實(shí)，使流程管理更規(guī)范和細(xì)化，能更有效地加強(qiáng)數(shù)據(jù)流的監(jiān)控。實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜的人工計(jì)算成本指標(biāo)到系統(tǒng)自動(dòng)計(jì)算過程的轉(zhuǎn)變，并應(yīng)用于日常成本統(tǒng)計(jì)管理的實(shí)際。同時(shí)，提出了核算整個(gè)鋼鐵業(yè)成本的方法及技術(shù)方案，并實(shí)現(xiàn)了企業(yè)鋼鐵業(yè)成本的準(zhǔn)確計(jì)算，進(jìn)一步增強(qiáng)了企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，為首鋼的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提供了有力的支撐和保證。

    摘自《自動(dòng)化博覽》2010年第七期