大数据背景下供应链成本控制探讨--以S公司为例
本文是一篇会计学论文，本文以S公司为案例，分析S公司在大数据背景下供应链成本控制关键环节的现状，通过分析相关指标，发现存在的问题并提出相关措施。对于S公司的优化措施不仅适用了本企业，对整个电子商务行业都有借鉴意义。
第一章 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景
2020年工信部在《关于大数据发展的指导意见》中指出，为贯彻落实国家大数据发展战略，促进数字化转型，加快产业数据化发展，要促进数据信息汇聚共享、深化数据的融合创新、提升数据治理能力、加强数据安全管理。2021年工信部在《“十四五”大数据产业发展规划》中强调供应链上各个环节每天会产生数十亿计算的网络信息，这些信息错综复杂，这就要求企业必须通过以大数据技术、人工智能等为代表的数字技术对供应链上的各个环节进行深入研究，从而去发掘其背后所隐含的“数字意义”。2022年发改委公布了《关于推动平台经济规范健康持续发展的若干意见》，指出平台经济是以互联网平台为载体、以数据为生产要素、以新一代信息技术为核心驱动力、以网络信息基础设施为重要支撑。2023中国国际大数据产业博览会重点关注前沿热点科技，展示了数字化科技的新成果，着重将创新成果实用化，为数字经济和实体经济深度融合提供新方案。由于供应链体系的复杂性和全球化程度的不断提高，供应链成本控制理念变得愈发重要，大数据技术应用于经营管理成为企业管理的重要组成部分，它关系到企业的经营利润和核心竞争力。
从国家近几年的相关政策可以看出，我国正积极促进电子商务行业的数据化发展，着重将创新成果实用化，通过大数据技术对供应链各环节深入研究，创造收益。大数据技术的引入为供应链提供了丰富的数据资源和分析工具，可以更精细、实时地监控和优化供应链成本。通过建立基于大数据的预测性分析模型，对供应链的历史数据进行深度学习，预测未来的需求变化，找到最优的生产计划、库存水平和物流路径，以最小化整体成本。大数据技术的应用分析高度契合企业的经营决策。首先，大数据技术效率“快”，其可以提高数据自动化的采集、筛选、处理和分析的效率。其次，大数据技术预测“准”，其可以基于数据建模，通过不断的数据模拟和学习等方法对供应链成本控制进行预测和优化，而不仅仅依靠猜测或主观判断。通过对数据的分析，企业可以更好地了解业务运营的模式和细节，从而做出更明智的成本控制决策。
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1.2 国内外研究概况
1.2.1 国外研究综述
（1）大数据与企业
大数据技术的应用将改变企业现有的经营模式，Frankel F，Reid R（2011）[1]在文章中揭示大数据技术与企业现有经营模式发生碰撞后产生的新型经营模式，在未来一段时间内在企业中的应用会不断深入。M.Tien（2013）[2]指出大数据背景下会产生大量数据，针对这些数据，企业必须提前应对，对未来出现的数据积极应对，海量的数据通过不同方法的应对会出现不同的见解，甚至会颠覆现存企业经营模式。通过对企业具体数据的分析可以得出运用大数据技术后的效果。Bakhshi等（2014）[3]研究500家英国企业后的数据显示拥有准确的客户数据可以提高企业的生产效率，因此，先进行数据化转型的企业能够更快的降本增效，提高生产力。Stephen Watt（2014）[4]分析大数据技术的应用主要集中在数据采集、数据预处理、数据储存、数据二次处理、数据共享、数据分析和数据可视化七个重要领域。
（2）供应链成本控制
通过对供应链成本控制理论的研究，得出新的思路，从而不断完善供应链成本控制体系，Smith W I, Lockamy A（2000）[5]在文中构建了交易成本衡量模型，他把成本控制的重心放到了供应链各个成员之间，通过此模型，可以协调供应链上成员间的成本以及相互交易成本。 Hoejmose，Roehrich 等（2014）[6]在文中首次提出了责任供应链控制理论，这一理论认为企业应该站在战略的角度进行成本控制，从而降低整体成本，提高企业的核心竞争力。Ellram（2010）[7]认为在重视上游供应商的同时，不可以忽视供应链成本控制的下游买方，他认为两者的供货协议会产生杠杆效应，从而得出IOCM 管理模型。Seuring（2001）[8]通过当时对关于成本控制相关文章的研究分析，发现大部分是以企业内部成本控制为主，仅包括企业生产制造活动的直接成本和间接成本。因此他把供应链之间的成本控制考虑在内，提出了直接成本、间接成本、交易成本和作业成本。Mclaren，Head 等（2002）[9]认为供应链成本应分为系统成本和合作成本，阐明了合作性供应链成本。他认为在企业成本控制中，应考虑供应链上的所有成本。
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第二章 相关概念及理论基础
2.1 供应链的概念及构成
2.1.1 供应链的概念
供应链是指将产品或服务从供应商交付到最终客户的一系列过程，包括原材料采购、生产制造、物流运输、销售配送和售后服务等环节，涉及到多个企业和组织之间的协作、合作和竞争[34]。
2.1.2 供应链的构成
供应链实际上是一种业务流程模型，是指由原材料供应商、制造商、批发商、零售商、仓库、物流公司到最终客户的供应链组成，由客户订货需求开始到供应商生产制作该需求再到提供给顾客所需要的产品与服务结束的整个过程（如图2-1）。从企业外部来看，包含了原材料供应商、零售商和最终用户等，这一部分就被称为外部（上下游）供应链。从企业内部来看，主要包括有采购、制造、分销、仓储等部门，这一部分被称为内部供应链。
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2.2 供应链成本控制的概念及理论基础
2.2.1 供应链成本控制的概念
供应链成本控制是一种管理和优化供应链活动中相关成本的策略，通过监控、管理保证最小化企业内部供应链及上下游供应链的成本。供应链成本控制的目标是在提供产品或服务的同时，有效降低整个供应链的成本，以提高企业的竞争力和盈利能力。与传统的成本控制方法相比，首先在观念上，它认为成本控制就是控制产品的生产成本和经营成本，侧重于对直接成本和间接成本的跟踪和管理，使企业的生产经营成本以确保其在可控范围内，没有用战略的观念来进行成本控制。
供应链成本控制理论扩大了传统成本控制的观念和空间双重维度，从只注重生产经营阶段的成本控制演变成关注整体供应链的成本控制[50]。供应链成本控制的重点是控制在整个流通环节中的成本，包括内部和外部的成本控制。
2.2.2 供应链成本控制理论基础
供应链成本控制虽然是90年代提出的一种成本控制模式，但追求其理论渊源，与前人关于成本控制的各种研究理论是分不开的。供应链成本控制理论基础主要包括价值链理论、交易成本理论和组织间成本管理理论等等。
（1）价值链理论
价值链理论用于描述企业内部活动如何创造和交付价值给最终客户。根据该理论，企业的价值链可以被划分为一系列相互关联的活动，这些活动可以帮助企业获得竞争优势和利润[46]。 价值链理论将企业的活动分为两大类：主要活动和支持活动。
①主要活动：主要活动是指直接与产品或服务的创造、交付和营销相关的活动。主要活动包括以下五个方面：采购、生产、销售与营销、物流和售后服务。
②支持活动：支持活动是指在主要活动之外提供支持和增强竞争优势的活动。支持活动包括以下四个方面：采购、技术开发、人力资源管理和基础设施。
通过分析和优化企业的供应链，企业可以识别和优化各个环节的关键活动，从而提升产品或服务的价值，降低成本。价值链理论强调了企业内部各个环节之间的相互依存关系，为企业管理者提供了一种全面的视角，以实现企业的战略目标和长期竞争优势。
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第三章 大数据背景下S公司供应链成本控制现状 ............................ 15
3.1 S公司概述 ............................ 15
3.1.1 S公司概况 ............................ 15
3.1.2 S公司数字化转型历程 ........................ 16
第四章 S公司供应链成本控制存在的问题及原因 ............................. 44
4.1 S公司供应链成本控制存在的问题 ........................... 44
4.1.1 采购环节采购计划偏差大 .......................... 44
4.1.2 仓储环节滞销品增加库存压力 ............................ 44
第五章 运用大数据技术控制S公司供应链成本的措施 .................... 48
5.1 方案设计 .................................. 48
5.1.1 方案设计原则 ........................... 48
5.1.2 方案设计依据 ....................... 48
第五章 运用大数据技术控制S公司供应链成本的措施
5.1 方案设计
5.1.1 方案设计原则
（1）以企业战略为导向
以企业战略为导向是指将企业的整体战略目标和愿景作为行动和决策的指导原则。企业需要明确其长期战略目标和愿景，包括市场份额的增长、产品创新、降低成本、国际扩张等目标。一旦战略目标确定，企业需要制定详细的战略计划，以确定实现这些目标的方法和策略，包括市场定位、竞争策略、组织结构、资源分配等方面的决策。在大数据背景下，以企业战略为导向有助于确保组织内部的各种活动和决策与公司的长期愿景和战略目标保持一致，使企业在快速变化的市场中保持竞争力，实现长期的成功和可持续增长。
（2）以降低供应链总成本为目标
以降低供应链总成本为目标是一种常见的供应链管理策略，它旨在优化整个供应链过程，以降低成本并提高效率。供应链涵盖了原材料采购、生产、仓储、运输、分销等诸多环节，涉及从上游供应商、分销商、零售商到客户等对象，通过控制单个环节或者单个目标的成本对于降低供应链总成本的收益甚微。借助大数据技术，可以提高可见性和协同工作，确保所有供应链环节都与成本降低目标保持一致，通过综合的、系统性的方法更好地控制供应链总成本，提高企业的竞争力。
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第六章 总结与展望
6.1 总结
大数据技术在企业中的应用是一把双刃剑，既是机遇也是挑战。一方面，对于追求创新的企业来说，大数据技术的合理应用给企业的供应链成本控制体系带来了优化。另一方面，大数据技术的应用方法尚不够完善，对于追求稳步发展的企业来说，会造成不必要的损失产生沉没成本。本文以S公司为案例，分析S公司在大数据背景下供应链成本控制关键环节的现状，通过分析相关指标，发现存在的问题并提出相关措施。对于S公司的优化措施不仅适用了本企业，对整个电子商务行业都有借鉴意义。现得出以下结论：
（1）S公司在供应商环节、客户环节、物流环节成本控制方面也取得了很大成效。在供应商环节，S公司通过大数据技术完善了与供应商之间的信息共享机制，实现了与供应商之间的亲密合作；在客户环节，S公司通过线上线下销售平台，给客户带来了便利，提高了客户售后满意度；在物流环节，S公司运用大数据分析物流数据，进行路线优化和运输计划。通过准确预测和规划物流需求，减少了物流成本。
（2）对于S公司采购环节、仓储环节、销售环节的研究分析，发现采购环节存在采购计划偏差大的问题，通过进一步分析发现其主要是人工预测主观因素较大、源数据获取不足或不准确、外界因素难以预测造成的；仓储环节存在滞销品增加库存压力的问题，发现其主要是退货调拨时效较长，缺乏实时监督造成的；销售环节存在着目标市场定位模糊的问题，发现其主要是市场形式差异大造成的。
（3）针对供应链采购环节、仓储环节、销售环节存在的问题，设计成本控制程序，根据大数据技术应用流程提出利用大数据的数据采集、存储、分析挖掘及预测技术控制供应链成本的措施。其中采购环节通过预测采购计划降低采购成本；仓储环节从调整仓库布局、效用最大化进行成本控制；销售环节通过拓宽销售渠道、优化市场策略降低销售成本。
参考文献（略）
