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智能制造下作业成本核算与管理的变化及完善

来源:原创论文网 添加时间:2021-11-25

  摘    要: 大力发展智能制造,是我国制造业转型升级的主攻方向,也是全球各国新一轮竞争角逐的战略要点。当前,我国处于经济转型与经济增长的重要节点,制造业的转型升级是推进我国供给测结构性改革的重要途径。智能制造的成功实施不仅取决于先进生产技术的发展,也需要有能够与智能制造生产模式相适应的管理水平做支撑,尤其需要在信息搜集和分析能力方面对企业管理进行适应性改进,管理不完善势必会阻碍智能制造的发展。因此,本文探讨智能制造环境下作业成本体系改进与应用的相关问题,以提高智能制造环境下的企业成本管理水平,助力我国智能制造企业的发展。

  关键词 :     智能制造;智能工厂;作业成本法;成本管理;

  Abstract: Currently, China is in a significant node of economic transformation and economic growth. The transformation and upgrading of manufacturing industry is an important path to promote China's structural reform of supply chain. However, the successful implementation of intelligent manufacturing not only depends on the development of advanced production technology, but also needs the support of management level corresponding to the intelligent manufacturing production mode, especially the adaptive improvement in information collection and analysis. Inadequate management hinders the development of intelligent manufacturing. Therefore, in this paper, the relevant issues of improvement and application of activity-based costing system under intelligent manufacturing environment are discussed to improve the enterprise cost management level under intelligent manufacturing environment and support the development of China's intelligent manufacturing enterprises.

  一、引言

  当前是我国经济转型与经济增长重要的历史关节点,产业结构和消费结构转型是经济转型的新趋势。同时,云计算、大数据、移动互联网、物联网、人工智能等新一代信息通信技术在制造业领域的普及应用,以及先进信息技术与先进制造技术的深度融合,引发了新一轮工业革命。全球进入新一轮竞争优势形成期,制造业成为这一轮全球竞争的制高点。面对新一代信息通信技术和工业技术整合革新的浪潮,各国都在抓紧进行战略布局,智能制造成为各国战略角逐的重要领域。

  智能工厂是智能制造实施的载体,在智能制造的实施过程中位于核心地位。为了适应消费需求转变、市场变化速度加剧和产品生命周期变短,智能工厂采用柔性化的生产模式。目前,我国大多数制造企业尚未建立良好的管理体系,传统的管理模式和成本计量方式难以与先进的制造技术相匹配,智能工厂的管理者亟须先进管理方法和及时准确的成本信息支持其生产决策。作业成本法(Activity-Based Costing,ABC)不仅仅是一种成本核算的方法,其本身更是具备先进的管理理念,能够为智能制造企业制定生产决策提供全面、准确的成本信息。同时,智能制造环境的变化为作业成本法的实施提供了理想的沃土。
 

智能制造下作业成本核算与管理的变化及完善
 

  在此背景下,本文通过研究智能制造环境下生产经营模式的变化,分析智能制造模式下的管理需求,对智能制造环境下的作业成本法进行改进,以达到提升智能制造工厂成本信息的决策有用性、进一步提升智能工厂管理水平的目的,最终助力我国制造业的转型升级。

  二、智能制造及其发展概述

  (一)智能制造的产生

  国际金融危机以来,全球进入新一轮竞争优势形成期,工业成为这一轮全球竞争的制高点。面对新一代信息通信技术和工业技术整合革新的浪潮,世界各国都在抓紧进行战略布局:德国提出了工业4.0;美国提出了“先进制造伙伴计划”;日本发布了《机器人新战略》;我国工业与信息化部于2015年颁布了《中国制造2025》,中国制造业正式驶入升级转型的快车道。从目前来看,多国战略的核心都是以工业化与信息化融合来提升本国工业的国际竞争力,可以说智能制造已成为世界制造业发展的首要方向和世界各国进行战略角逐的领域。

  从发展历程看,全球制造业经历了手工制作、福特生产、自动化和集成化制造、敏捷制造等阶段。就制造自动化而言,大致每10年就会有一个大的发展。“由于传统设计方法和管理手段不能有效迅速地解决现代制造系统中出现的新问题”,出现了计算机集成制造(CIMS)。2000年后,信息技术、网络技术、人工智能技术的快速发展和广泛渗透,为传统制造业提供了新的发展机遇。近年来,如集成计算机技术、新一代信息通信技术、人工智能技术与先进的制造技术等新技术不断涌现。在多种技术的相互影响和碰撞下,出现了新一代的制造技术和系统,这便是智能制造技术与智能制造系统,即智能制造。

  (二)智能制造的概念

  智能制造并非一个突变概念,而是一个伴随着制造业转型升级、先进制造技术快速发展和新一轮科技、产业革命而出现的演进概念。美国工业互联网、德国工业4.0、U-Japan、中国制造2025等概念的提出,表明了各国对新一轮工业革命内涵的探索。但是,即便在德国也存在300多种对于智能制造和工业4.0的不同阐述,对于智能制造的理解尚不统一。

  目前,关于智能制造概念的观点主要有三类,分别为过程论、产品论和系统论。

  1. 智能制造的“过程论”

  “过程论”是关于智能制造最流行的一种观点.它从生产技术角度对智能制造加以理解,是一种基础性理解。这种观点的核心是:智能制造即生产过程的智能化,目的在于通过先进制造技术、互联网、物联网、大数据、云计算等技术手段改进生产工艺、降低生产成本、提高生产效率。例如,美国主要通过互联网、日本主要通过工业机器人来实现智能化。在这种观点下,智能制造主要聚焦于制造业产业链的生产制造环节,侧重实现生产“手段”的智能化。我们将这种观点称为“智能制造”。

  2. 智能制造的“产品论”

  “产品论”是从产出物性质角度对智能制造的理解,是一种中间层面的理解。这种观点认为智能制造是最终产品的智能化,其目的在于提供智能化产品(包括智能化工业品和智能化消费品),如当前火热的智能硬件。在这种观点下,生产过程的智能化如果不能导致产品的智能化,就不能认为是智能制造。我们将这种观点称为“制造智能”。

  3. 智能制造的“系统论”

  随着认识的深入,“系统论”观点日益受到大家的认可。这种观点是从产业链和创新链的系统角度对智能制造加以理解,是最全面的理解。这种观点认为,企业的智能制造不只是生产制造环节的智能化,也不只是最终产品的智能化,而是一个涵盖产业链和创新链所有环节,涉及企业战略、运营、组织功能,超越传统硬件和装备的开放式系统。更具体地讲,系统化的智能制造至少包含需求个性化、设计智能化、制造智能化、物流智能化、销售与服务智能化等。

  综上所述,智能制造环境较现代制造环境有更为广泛的内涵和深刻的变革。在智能化生产的条件下,企业的经营管理将发生重大的改变,技术创新与管理创新的适应性和可选择性成为智能化成本管理的一项重要战略(冯圆,2016)。智能制造对于消除不增值作业将会起到不可小觑的作用(冯巧根,2016)。企业管理流程再造与企业内外部价值链等管理活动进行集成融合,为智能制造企业成本管理工具的创新提供了新的方法论(潘玉香,齐二石,2018)。智能管理促进了智能化成本管理的转型升级(黄世忠,2015),有助于提升以成本管理为支撑的制造业核心竞争力。在信息技术不断发展的情况下,作业成本法与先进信息技术结合应用可以发挥更大的作用。因此,本文在已有的研究基础上结合当今智能制造环境下的生产经营模式变化,对现有作业成本核算与管理体系进行了适应性的改进与完善,构建了智能制造环境下的作业成本核算体系,并在此基础上提出了智能制造模式下的作业成本管理思路与方法。

  图1 智能制造流程图
图1 智能制造流程图

  三、智能制造环境下制造业生产经营模式变化

  智能制造是深度利用信息通信技术与制造技术的新型生产模式,制造智能化是从传统的工业自动化到智能设备之间互联互通、人机交互、柔性化生产的转型。智能制造流程如图1所示。

  (一)成本结构的变化

  智能制造环境是一个较传统制造模式更为复杂的制造环境,具有产品生命周期缩短、需求导向产品多样以及生产更为灵活和复杂等特征。在传统制造下,产品研发与设计、产品生产和客户服务三个环节都是独立进行的。在智能制造模式下,为了满足顾客的个性化需求,产品的研发与设计、产品生产和客户服务三个环节将紧密融合,这就导致企业更多的生产成本发生在生产前期和后期,即研发设计阶段和客户服务阶段。企业可以追溯到产品上的直接成本占总成本的比例进一步大幅下降,间接费用成为总成本的重要部分。同时,在智能制造模式下,智能工厂的生产过程可以达到零人工状态,工人不再直接参与生产,更多的人力资源将投入到支持性和分析性工作当中(智能设备的维护工作、智能工厂生产数据的监督、存储与分析等),生产过程中的直接人工成本消失。

  (二)生产的数据化呈现

  全生产流程的数字化、网络化和智能化重构了传统制造业的生产管理模式。智能制造下的生产管理依赖于中央控制系统通过网络对智能设备进行远端集中控制,从而为智能工厂信息系统的建设搭建了一个资源共享、绿色节能、安全高效的基础设施平台。在传统制造时代,工厂的生产是流程化的,生产的各个环节之间以分段模式为主,重点强调对单个环节的内部管理,生产环节之间的衔接管理不是最主要的。在智能制造时代,生产中各个环节的衔接变得异常重要,智能化手段有助于提升各个生产环节衔接的效率、降低环节衔接的成本,甚至能将若干环节整合在一起,例如消费者需求与个性化设计间的衔接,设计环节、物流环节与小批量生产加工环节间的衔接,生产制造环节与销售服务环节间的衔接等。全生产流程的数据化、网络化、智能化,可以实现流程的自动化与数据化呈现并行,进而能够实现全流程各个生产环节的信息实时反馈和分析。

  (三)柔性化生产

  柔性化生产是制造业向客户需求导向生产模式转变的特征。传统制造业的生产模式是企业专注于开发标准产品和标准服务,进行规模化生产,然后由销售人员将产品和服务销售给客户。随着客户消费需求的变化,同质化的产品已不能使企业具备竞争优势,个性化定制、创新型生产成为趋势。同时,市场的变化速度加剧,产品生命周期变短,对生产的适应性和敏捷性提出了更高的要求,企业必须准确识别并快速满足多元化、个性化的顾客需求,实现对顾客端从开始到结束的全程监测。柔性化生产模式的基础是通过智能标准体系建设和工业互联网的发展,使智能设备之间、人机之间的交互更加容易实现,从而加强客户与产品交互,搜集客户反馈信息,利用客户信息指导企业的研发和生产,进行产品与服务的迭代。柔性化生产于智能制造企业是一种更为适应、更为敏捷的生产模式,能够提高企业竞争力。

  四、智能制造环境下的管理需求

  广度最大的一种智能制造模式就是智能工厂模式。这类模式是将智能制造融入了从研发、采购、物流、生产、销售、售后的全价值链之中,从前端和后端共同实现对需求的快速反应,以数据、信息为核心的全新生产管理模式。智能工厂的智能化是产品设计理念和生产流程的体现。它首先要求产品在设计过程中就应满足消费者个性化的需求,然后进行柔性化生产,对产品的生产全过程(从原材料入库到产成品出场)进行实时监控,从而掌握产品生产过程中各个环节的重要信息。同时,在产品销售售后服务当中,通过积极的与客户进行交互,对不同的产品特点和客户群体进行分析,将客户的需求第一时间反馈到设计环节,形成以客户需求为导向的生产模式。一家真正的智能工厂其功能远远超过了生产本身,智能工厂需要实现从车间到公司管理层的双向信息流与数据协同优化。因此,智能工厂生产模式对企业的管理水平和管理能力都提出了更高的要求,尤其是对财务信息和非财务信息的全面有效的管理和应用提出了更高的要求。如何及时、准确地分析和处理海量的数据,并为企业的管理决策提供依据,成为管理层迫切需要的能力。

  可见,实时、准确、决策相关的成本信息对智能工厂的生产经营具有重要的意义。在智能制造环境下,先进的信息技术与制造技术相融合的生产模式,能够实现对生产过程的全流程监管。具备生产过程全流程成本信息采集的基础条件,有利于作业成本法的成功实施。作业成本法作为20世纪最重要的管理会计创新之一,具备先进的管理理念,是一种能够为管理者提供全口径、多维度、实时、准确的生产成本信息,可以通过对成本信息的分析对企业进行管理的管理工具,能满足智能制造环境下的成本管理需要。

  五、智能制造环境下作业成本核算的变化与完善

  在新一代信息技术与先进制造技术深度融合的智能制造环境下,作业成本法是一种能够与智能制造环境高度契合、以智能化和数据化为基础进行资源成本归因的成本管理方法。

  (一)作业中心的变化与完善

  1. 作业确认与柔性系统相结合

  在柔性化生产模式下,个性化定制成为趋势,企业需要根据客户需求及时调整生产计划,企业根据生产的需要对不同的设计模块进行相互替换和组合,从而满足个性化需求,同时使生产具备灵活性。因此,在划分作业中心时也应与柔性化生产模式相融合。作业中心可以划分为标准化作业和个性化作业。标准化作业是指在生产过程中所有产品必须的、固化的、不变的作业中心;个性化作业是指在生产过程中,为了满足个性化需求而进行组合替换的作业中心。根据重要性原则,本文认为对标准化作业计量应模块化、集成化,而对于个性化作业的计量应精细化。

  2. 作业链与数据流相结合

  智能制造模式不同以往的链式生产,而是万物互联的网式生产模式。柔性化生产是离散型制造的重要特点,生产模式是按订单生产、按库存生产,批量特点是多品种、小批量或单件的生产,产品是由不同部件组合装配而成的。为了让生产更加具备效率,离散型智能制造模式下智能工厂搭建车间智能单元,建立全厂智能系统,自动化主要集中在单元级,实现智能设备内部互联互通,多个部件同时生产,最后进行组装。这种情形下生产的总体设计、工艺流程及布局均需建立数字化模型,并可以进行模拟仿真,实现规划、生产、运营的全流程管控。作业链贯穿生产过程数据采集的全流程,应当与数据流相互适应,配合离散型制造的生产布局,实现离散型生产、集中化控制。

  (二)作业成本动因的变化与完善

  在智能制造趋势下,直接人工占总成本的比重进一步降低,甚至达到生产过程零人工状态,生产过程中的直接人工成本消失。同时,新的成本动因出现,能耗和数据占总成本的比例将慢慢上升。能耗即为各类智能机械、工业软件的主要成本动因,控制能耗将成为企业控制成本的重要举措之一。此外,智能制造环境下企业每天都会产生大量的生产管理数据(顾客数据、生产数据、供应链数据,等等),需要通过对生产管理数据的有效整合和分析才能使数据具备增量信息,进而产生价值。企业收集数据,分析数据是需要成本流出的,所以在智能制造模式下,数据处理将成为企业重要的成本动因。

  (三)作业成本核算的变化与完善

  1. 信息获取更便捷

  在智能制造情景下,企业的生产流程实现智能化、网络化和数字化,尽管企业运行的复杂性提高了,但系统提供及时、相关的信息的能力也有了相应的提高。互联网与物联网的深度融合为作业成本法的应用提供了完美的技术支持,使得成本信息的搜集准确、及时,突破了作业成本法以往的设计和技术壁垒。如今大量生产过程处于数字平台的直接控制之下,我们可以获取实时的数据来分析生产运营情况。在一个高度自动化的环境中,企业业务相关的每一项作业数据都将被及时、准确地记录下来,每一项交易数据都可以用作分析。部件自动辨识系统、追踪系统与局域网技术相结合,可以对工作的进展情况做出可持续的报告。作业相关的成本信息可以更快、更低成本、更有效率地搜集和报告,解决了传统制造模式下普遍存在的信息“孤岛”、业务“孤岛”等问题。同时,在智能制造模式下构建作业成本信息库,可以帮助企业储存和分析企业成本信息,了解作业层面的成本变化趋势,获取增量信息。

  图2 TDABC核算过程
图2 TDABC核算过程

  2. TDABC更适用

  智能生产经营模式的变化,对作业成本法的核算也产生了影响,作业成本核算需要具备适应柔性化生产的高效性、灵活性。时间驱动作业成本法(TDABC)将时间作为唯一动因具备简易灵活的天然特性,可以使智能工厂的成本计量更加便捷,更加适合智能工厂生产模式下成本计量与成本管理。在复杂灵活的制造环境下,时间方程的引入能够更好地适应智能制造生产模式,适应个性化生产要求。时间方程具有很强的更新、升级能力,在定制化生产过程中为了满足客户的需求需要添加和替换相应的作业,增加和替换的作业通过给时间方程中增加项数就可以准确计算出不同作业的资源需求量,只需增加线性模型复杂程度,就可以使成本计量具备灵活性和敏捷性,也易于成本核算系统的更新和升级。

  3. 智能工厂作业成本核算过程完善

  考虑到智能工厂生产模式下非增值作业的减少、直接人工的消失,以及核算模型设计的简易性和一般性,本文基于时间驱动作业成本法(TDABC)的智能工厂成本计算模型(见图2),构建如下。

  (1)确认主要作业和作业中心。

  在智能工厂生产模式下,作业的划分和确定是使用作业成本法进行成本核算物的基础。无论是传统ABC,还是TDABC,其基本原理都是“产品消耗作业,作业消耗资源”。因此,作业是作业成本法进行资源归因、成本追溯的媒介。为了满足客户的个性化需求,作业可以划分为标准模块作业与个性模块作业。标准模块作业是一般的普通产品作业,个性模块作业是为了满足个性化需求而设计的作业。

  假设智能工厂提供m种产品,即有m个成本对象;总共划分为n个作业中心,即有n个作业成本库,m、n均为正整数。下列步骤中涉及的参数i和j均为整数且满足:i∈[1,m],j∈[1,n];涉及2个常数矩阵e1、e2。

  (2)确认和计量耗用的资源。

  作业消耗资源,在作业中心确定后,需要确认和计量各个作业中心所消耗的资源。这里的资源一般是指企业作业活动中所涉及能源消耗、折旧等。以一台智能设备作业中心为例,在智能设备生产过程中的能源支出、折旧、维护费用均可以记为营运间接成本,而与成本对象直接相关具有的材料成本记为直接材料成本。

  TC总资源成本矩阵、OH表示间接费用矩阵、DM表示直接材料矩阵。

  其中,tcj表示第j个作业中心的总资源成本,ohj表示第j个作业中心的间接营运费用,dmij表示第j个作业成本库中属于第i个成本对象的直接材料成本。

  矩阵TC与矩阵OH、DM之间的关系为:

  (3)计算单位产能成本。

  首先需要确定单位产能,在智能制造模式下工厂的生产均是由智能设备所进行的,非增值作业消失,不存在产能浪费的情况,因此机器工时即为其有效产能(除非发生生产技术的更迭,而生产技术的更迭是一个长期努力的结果)。同样,智能制造的环境数字化程度高,有关人工作业的有效产能同样不需要估计有效产能比率,可以通过大数据分析技术得到有效产能,相较于以往省去了人员估计的主观因素,提高有效产能的准确性。因此,实际产能即为有效产能,确定有效产能后,间接成本与有效产能之间的比值就是单位产能成本。

  T表示有效产能矩阵、OH'表示单位产能成本矩阵。

  其中,tj表示作业中心j的有效产能(在智能制造模式下理论产能即为有效产能),oh’j表示作业中心j的单位产能成本。

  (4)估计单位作业产能消耗。

  G表示作业中心的作业产能消耗。

  其中,gj表示作业中心j的单位作业产能消耗。

  在智能制造模式下,对单位作业产能消耗计量会变得更加简单和精确,在应对生产制造的复杂性和多变性时需要引入时间方程的协助。

  时间方程如下:

  β0表示特定事件所耗费的固定时间;βi表示时间动因的耗时;Xi表示时间动因,m表示时间动因的数量。

  (5)计算成本动因率。

  在TDABC计量模式下,成本动因率即为单位作业费率,是单位作业所分摊的间接成本,R表示成本动因率矩阵,rj表示作业成本库j的成本动因率,由成本动因率的概念可知:

  则成本动因率矩阵R可以表示为:

图2 TDABC核算过程

  其中,rj表示成本对象j的成本动因率。

  (6)确定成本动因量。

  为了满足成本计量模型在定制化生产需求中的适用性,同一作业可以拥有不同的类型,例如客户服务作业可以细分为普通客户服务、新客户服务、特殊客户服务等。这是由于定制化生产的要求会产生不同的作业,对差异的作业产能的消耗当然存在差异。因此,在计量成本动因量时需要将动因量根据不同的作业类型单独列出。为了确保基于TDABC核算模型的通用性,同时考虑到核算的简易性,本文的处理方法是确定一个一般性的作业,即非定制标准作业,然后将定制需要的个性化作业成本动因量转化为一般作业的成本动因量。

  以下将以客户服务作业成本库为例说明这一处理方式。假设该作业成本库涉及普通客户服务和特殊客户服务:

  普通客户服务作业相关信息为:单位作业时间消耗(0.5h),成本动因量为(100次);特殊客户服务作业相关信息为:单位作业时间消耗(2h),成本动因量为(50次);将特殊客户服务的成本动因量转化为一般情况(即普通客户服务)下的成本动因量。

  因此,本例成本对象消耗客户服务作业成本库的成本动因量为300次。

  经过处理的成本动因量矩阵D可以表示为:

图2 TDABC核算过程

  其中,dij表示成本对象i消耗j作业成本库的成本动因量。

  (7)核算成本对象最终成本。

  成本对象的作业成本分配是根据作业成本对象的成本动因量与成本额动因率的乘积计算的。

  最终成本矩阵C可以表示为:

图2 TDABC核算过程

  其中ci表示第i个成本对象的最终成本。

  六、智能制造环境下的作业成本管理变化与改进应用

  作业成本信息不仅能够为管理者提供全口径、多维度的成本信息,而且能够更加真实地揭示资源、作业和成本之间的联动关系,能够为管理者提供有价值的增量信息。智能制造环境下生产流程的高度数据化、网络化、智能化,拓宽了作业成本管理的应用场景,进一步为智能工厂的管理提供支持。

  (一)基于作业成本信息的产品定价决策变化与完善

  日益复杂的产品结构和订单定制生产模式的需求增加,促使产品的研发与设计、产品生产和客户服务三个环节紧密融合。企业更多的生产成本发生在生产前期和后期,即研发设计阶段和客户服务阶段,导致可以追溯到产品上的直接成本占总成本的比例大幅下降,间接费用成了产品总成本的重要部分。但是,在传统成本计量模式下,产品成本一般只是产品的制造成本(中期成本),势必导致产品的成本严重扭曲。ABC可以为管理者提供更为准确、全面的成本信息,以准确的产品成本作为科学定价基础,为企业提供合理的产品定价下限,管理者可以综合考虑成本信息和市场需求制定科学的价格区间,从而降低定价的决策风险。

  (二)作业基础预算的完善

  作业基础预算(Activity-Based Budget),是指以作业成本法为基本原理,以作业成本为基础的预算方法。随着管理会计的发展趋势向预测职能转变,作业成本法具备提供全口径、多维度的成本信息特征。在智能制造模式下,作业成本法更像是一个作业数据库,准确记录着全流程的生产信息,可以利用大数据分析,预测作业链上各个环节的成本走势,从而进行必要的流程改进和风险预防。ABC向ABB的拓展能够使ABC系统的利用效率更加广泛,进一步提升ABC的决策相关性。

  (三)适时成本管理的改进

  适时控制就是在“正确的时间”进行控制,是基于作业成本信息对企业生产经营活动中发生的偏差进行及时的发现和预防。智能制造环境下通过对企业生产、经营环节实时成本信息的搜集和整理,能够实现整个生产流程自动化与数据化并行。流程可视化能够为生产管理者实时反馈生产状态,发现企业生产经营活动中产生的偏差并进行及时纠正。基于作业成本法的生产管理是联系成本发生的前因(成本动因)与后因(成本耗费)来寻求生产成本控制的方法,通过对作业的追溯和动态反映,通过事前、事中、事后的作业链和价值链分析,实现流程之间的协同优化,使企业具备持续降低成本的能力。同时,对实时的成本信息进行分析判断,能够发现流程之间的协同效应,改进不增值作业,为管理者提供新的成本管理视角。适时成本管理的实施路径是:第一步,找出浪费,发现生产流程中的不合理浪费现象;第二步,确认方位,通过发现浪费找出浪费的根源;第三步,应用适时成本管理,对浪费的流程进行及时改造。

  (四)基于作业成本信息的客户关系管理创新

  在客户导向的智能生产模式下,客户关系管理显得愈发重要。个性化定制下制造厂商了解客户的需求是企业组织生产的前提,而准确的成本信息又是衡量客户获利能力的前提。在以新一代信息技术为基础的智能制造环境中,具有针对性的差异化产品和个性化服务是企业发展新客户的手段。面对新客户企业应当将其视作一项投资,将作业成本法提供的成本信息运用到客户关系管理,会为企业提供更多的增量信息。企业可以利用作业成本法提供的作业成本信息参考客户评价,准确了解各个客户群体的盈利能力,并结合企业战略明确不同客户群体的管理方式,制定差异化服务策略,转变客户关系(将盈亏平衡和亏损的客户关系转变为盈利的),优化业务结构,提高服务效率。

  七、结论

  智能制造已经上升为多个国家的发展战略,其本身是社会生产力的一次变革,为制造业的发展提供了机会性。同时,智能制造对制造业的管理水平提出了可挑战性。对中国企业来说,长期处于产业链低端环节的境遇,使其在数据的收集和分析能力上有所欠缺,管理水平距国际一流存在很大的差距,而管理水平的不完善会阻碍智能制造的成功实施。为此,本文结合智能制造环境下生产经营模式的变化,探讨了智能制造模式下的作业成本核算与管理体系的适应性改进与完善问题,并在此基础上提出了智能制造模式下作业成本管理应用的思路与方法,希望以此为发展智能制造的企业提供成本管理的借鉴,助力我国智能制造的发展。

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