基于大數據的煤炭企業(yè)成本管理研究

李小鵬

[摘 要]煤炭企業(yè)成本管理是以充分獲取數據信息資源為基礎，對整個生產經營過程的成本費用進行預算、核算、控制、分析與考核的管理活動，其成本費用包括管理費、材料費、人工費、施工費、維修費等。隨著科技的不斷進步，煤炭企業(yè)每時每刻都在生成大量數據，這些數據在各種各樣的信息系統(tǒng)中沉淀。煤炭企業(yè)應結合自身成本管理的現實情況，基于大數據研究成本管理措施，通過數據共享實現成本全過程控制。

[關鍵詞]煤炭企業(yè) 大數據 成本管理 全過程控制

中圖分類號：F406.72；F426.21 文獻標志碼：A

大數據描述的是信息爆炸時代形成的海量數據，具有量大、類型多、處理速度快、價值高的特征，基于大數據創(chuàng)造價值，形成行業(yè)競爭優(yōu)勢，這是各個行業(yè)持續(xù)研究應用大數據的重要領域，煤炭企業(yè)也不例外，將大數據應用于成本管理是順應時代發(fā)展的重要選擇。

一、煤炭企業(yè)成本管理情況

財政部在2017年發(fā)布的《企業(yè)產品成本核算制度——煤炭行業(yè)》（財會〔2016〕21號），不僅體現多年來煤礦成本核算的實踐成果，還接軌國際慣例。并且煤炭企業(yè)的管理者認真反思、總結，接受今天的投資就是明天的成本這一理念，減少沖動的、盲目的投資，樹立成本管理思想[1]。但是煤炭企業(yè)成本管理現狀依舊不容樂觀，不能適應大數據時代科技飛速發(fā)展的需要，這主要體現為煤炭企業(yè)在一定程度上忽視預算的重要性，在大數據背景下缺乏對成本的全過程管控，也無法保證成本數據的安全性。煤炭企業(yè)只有基于大數據解決好這些問題，才能改善成本管理。

二、大數據和煤炭企業(yè)成本管理發(fā)展機遇

傳統(tǒng)數據提供的大多數都是結構化的數據，而大數據不僅涵蓋結構化數據，還涵蓋半結構化數據、非結構化數據以及多樣的數據結構、數據類型，處理不同數據的方式也不盡相同。正因為大數據結構多樣，具有很強的時效性，并且價值密度較低，因而對于大數據的處理需要使用新型工具與信息技術手段。在煤炭企業(yè)中應用大數據主要體現在通過大數據技術對其產生的信息加以分析，并將其用于企業(yè)的經營決策。所以煤炭企業(yè)在應用大數據資源、大數據技術時要充分結合自身經營管理實際。

特別是在煤炭企業(yè)的成本管理中，大數據為其提供大量數據與信息。在一般情況下，煤炭企業(yè)大數據記錄其所有的資源以及與資源有關的活動，形成完整的大數據體系。煤炭企業(yè)成本管理大數據的組成涵蓋其可以獲得的所有內外部資源，它們形成的數據有一部分是靜態(tài)的，涵蓋煤炭企業(yè)擁有的人員數量、資產數量、相關政策信息以及外部客戶信息、供應商信息等；還有一些動態(tài)的數據，將煤炭企業(yè)的靜態(tài)資源活動情況反映出來，記錄煤炭企業(yè)的經營活動，涉及領用物料、調整人員安排，等等。因此，煤炭企業(yè)的成本管理和大數據結合，形成信息化成本管理系統(tǒng)，顯著提高煤炭企業(yè)的成本管理效率與質量水平，憑借有限的資源創(chuàng)造煤炭企業(yè)更高的效益和價值。

三、基于大數據的煤炭企業(yè)成本管理措施

（一）重視預算，基于大數據模型預測煤炭企業(yè)成本

煤炭企業(yè)成本管理的前提在于制訂成本計劃，編制預算，其成本大數據和生產煤炭產品的周期、市場環(huán)境等密切相關，生產過程中隨時都會出現數據，涵蓋各批次煤炭的材料成本、生產成本、人工成本，等等。煤炭銷售也會生成大量數據，涵蓋市場導向數據和市場價格波動、區(qū)域信息等，應基于大數據建立煤炭企業(yè)內外部資源模型，借助大數據處理技術與手段分析成本的變動趨勢，做出預測，制訂更準確的成本預算計劃，豐富信息量，為煤炭企業(yè)管控成本提供有力數據支持。

（二）加強監(jiān)控，利用大數據打造智能物聯網生產線

在煤炭企業(yè)的生產過程之中，設備高速運轉，各種各樣的材料在流轉時形成大量數據，利用REID射頻識別技術對其進行全過程的數據監(jiān)控與記錄，打造智能化的物聯網煤炭生產線，形成數據化的煤炭生產過程，由機器自動記錄，通過大數據技術處理生產數據，從中提煉成本管理與控制信息，避免因人員主觀因素的影響造成數據失真，或在傳遞數據時出現問題。與此同時，煤炭企業(yè)要利用大數據打造信息交流與共享平臺，實時獲取成本數據與信息，節(jié)省內部傳遞信息的成本，降低煤炭企業(yè)經營成本。

（三）把握關鍵點，在大數據下實現成本全過程管控

煤炭企業(yè)的成本管理不能只停留在生產環(huán)節(jié)，應建立一切成本都可控的先進管理理念，基于大數據實現全過程成本管控，減少一切可控成本，提升煤炭企業(yè)的經濟效益[2]。這主要包括以下幾個方面。第一，加強生產成本管控。煤炭企業(yè)可基于大數據分析煤炭產品和工作面的情況，知道哪一種產品市場大、銷量好，有針對性地提高工作面產量；結合采區(qū)和工作面的地質條件，優(yōu)化生產工藝、洗選工藝，使用有效的、經濟的煤炭采掘方式、煤礦支護方式；提高采區(qū)生產能力，更高效地利用巷道，降低煤炭生產成本。第二，加強材料成本管控。煤炭企業(yè)在生產過程中消耗的材料以輔助材料為主，沒有構成產品實體，并且大多數材料都能回收利用，具有很大的修舊利廢潛力，應在大數據的支持下跟蹤統(tǒng)計材料數據。從采購原材料開始，進行唯一編號，基于大數據隨時查詢任何材料的狀態(tài)，主要有采購、庫存、領用、消耗、修舊利廢及再次投入使用等，及時掌握企業(yè)各種物資的庫存量，采購短缺物資，確保煤礦持續(xù)生產，節(jié)省采購成本、庫存成本。第三，加強人力成本管控。媒體企業(yè)的工作環(huán)境與位置、生產過程等較為特殊，這決定著其特殊的人才需求，應基于大數據針對所有員工建立在線評估系統(tǒng)，實時錄入全部評估資料，通過大數據的云分析功能實現人崗匹配；建立分配制度、績效管理模式，按照不同對象進行不同激勵與約束，提升全員積極性；優(yōu)化組織結構，讓員工參與煤炭企業(yè)的人事管理工作，形成更規(guī)范的成本管控流程，提高人員工作效率，降低人工成本[3]。

（四）強調安全，有效防止煤炭企業(yè)成本數據的泄密

在大數據時代，數據來源渠道是多種多樣的，并且流程復雜，煤炭企業(yè)成本數據泄密的可能性很大，數據管理在今后將變成煤炭企業(yè)的核心競爭力，泄露商業(yè)秘密必然導致企業(yè)遭受巨大損失。所以煤炭企業(yè)必須建立數據安全意識，把保護企業(yè)成本數據的安全性提升到戰(zhàn)略高度，建立完善規(guī)范的數據信息安全管理制度和收集、訪問等制度，設立用戶身份安全認證、訪問權限，健全數據信息安全評估機制，消除安全隱患，維護成本數據安全，防止煤炭企業(yè)的商業(yè)秘密被泄露。煤炭企業(yè)可嘗試設置網絡信息監(jiān)察員崗位，有效維護網絡與書籍信息的安全性。

（五）轉變職能，從傳統(tǒng)的財務會計過渡到管理會計

在當今的大數據時代，作為煤炭企業(yè)財務會計人員，應積極從以財務核算為核心轉變?yōu)榘l(fā)揮管理會計職能，為煤炭企業(yè)開展管理活動、實施發(fā)展戰(zhàn)略等提供支撐[4]。大數據改變煤炭企業(yè)的經營管理模式和發(fā)展模式，這就要求煤炭企業(yè)的財務會計人員積極更新財務會計思維，善于從業(yè)務角度出發(fā)思考財務會計問題，通過大數據技術手段分析企業(yè)大量業(yè)務數據，堅持實事求是，用數據說話，引導并規(guī)范煤炭企業(yè)的業(yè)務行為，充分體現財務會計的專業(yè)價值，為企業(yè)管理者制定正確的決策提供可靠的智力支持。大數據對于煤炭企業(yè)的財務會計人員提出巨大挑戰(zhàn)，因為大數據是新興學科，需要財務會計人員具備分析數據、挖掘數據的能力以及組織設計流程規(guī)劃的能力、理解洞察業(yè)務的能力、建設IT系統(tǒng)架構的能力。面對機遇和挑戰(zhàn)并存的形勢，煤炭企業(yè)財務會計人員在大數據時代要獲得向高層管理職位晉升的途徑，在日常工作中必須不斷加強自身學習，增強自身業(yè)務能力，注重跨界整合知識，成為既懂財務會計知識又懂計算機科學、統(tǒng)計學、傳播學、設計學的綜合型人才。唯有如此，財務會計人員才能從容應對大數據的挑戰(zhàn)，在煤炭企業(yè)的成本管理中實現戰(zhàn)略引領，創(chuàng)造價值。

四、結語

在大數據環(huán)境里，煤炭企業(yè)需結合自身現狀，提高對成本預算與計劃的重視度，把握大數據下發(fā)展自身成本管理的寶貴機遇，基于大數據模型較為準確地預測成本，并打造智能化的煤炭生產線，共享數據，把握管理、材料、人工等費用，實現對成本的全過程管控，防止成本數據泄密，加強管理會計的實施，從而在成本管理中發(fā)揮大數據的作用，加大成本控制力度，優(yōu)化成本管理，提高煤炭企業(yè)利潤。

參考文獻：

[1]李淑聰.當前形勢下煤炭企業(yè)的成本管理[J].財會學習， 2017（10）：147.

[2]吉瑜.大數據背景下企業(yè)成本管理創(chuàng)新路徑探析[J].中外企業(yè)家，2018（29）：74.

[3]陳晞.煤炭企業(yè)成本管理存在的問題及對策[J].企業(yè)改革與管理，2018（2）：153- 154.

[4]閆素芹.管理會計工具在煤炭企業(yè)成本管控中的應用探討[J].中國管理信息化，2018（23）：18- 19.