【摘要】隨著科學(xué)技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，制造行業(yè)得到逐漸進(jìn)步與發(fā)展，相關(guān)技術(shù)應(yīng)用的重要性也日益凸顯，受到社會各界廣泛關(guān)注，基于此，簡單分析在大數(shù)據(jù)背景下進(jìn)行制造業(yè)全面預(yù)算管理的重要意義，并深入探究基于大數(shù)據(jù)背景下的制造業(yè)全面預(yù)算管理的策略，具體涉及整合數(shù)據(jù)資源、培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力、制定預(yù)算管理指標(biāo)、實施預(yù)算協(xié)同管理等內(nèi)容，以供業(yè)內(nèi)人士參考。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；制造業(yè)；全面預(yù)算管理

一、引言

在數(shù)字化背景下，國有企業(yè)作為我國國民經(jīng)濟(jì)增長的重要組成部分，近年來受到社會廣泛關(guān)注。在制造業(yè)中，大數(shù)據(jù)技術(shù)在全面預(yù)算管理中的應(yīng)用，具有數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、資源優(yōu)化與分配、風(fēng)險管理等優(yōu)點。由此可見，圍繞管理策略展開的相關(guān)研究具有較強(qiáng)的現(xiàn)實意義。

二、制造業(yè)全面預(yù)算管理在大數(shù)據(jù)背景下的重要意義

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策

大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠幫助國有企業(yè)收集和分析大量的生產(chǎn)、銷售、財務(wù)等數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)預(yù)算管理的精細(xì)化。通過對歷史數(shù)據(jù)的深入分析，企業(yè)可以更準(zhǔn)確地預(yù)測未來的市場需求、成本變化和收入潛力，從而制定更為合理的預(yù)算計劃。

2.資源優(yōu)化與分配

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助企業(yè)更精確地追蹤和分析各項成本，包括原材料、人工、能源消耗等。通過對成本數(shù)據(jù)的深度分析，企業(yè)可以識別出不必要的開支，并采取措施進(jìn)行削減，從而實現(xiàn)成本的有效控制。

3.風(fēng)險管理

大數(shù)據(jù)分析通過對歷史數(shù)據(jù)、市場趨勢、供應(yīng)鏈動態(tài)、客戶行為等多維度數(shù)據(jù)的分析，并通過建立風(fēng)險模型，可幫助企業(yè)評估不同風(fēng)險事件發(fā)生的可能性和潛在影響，有助于企業(yè)制定更為穩(wěn)健的預(yù)算計劃。

三、基于大數(shù)據(jù)背景下的制造業(yè)全面預(yù)算管理策略

1.整合數(shù)據(jù)資源

在制造業(yè)全面預(yù)算管理中，整合數(shù)據(jù)資源旨在創(chuàng)建一個統(tǒng)一、高效的數(shù)據(jù)環(huán)境，便于企業(yè)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)算規(guī)劃、執(zhí)行和監(jiān)控。主要由數(shù)據(jù)源識別與評估、數(shù)據(jù)采集與集成、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與清洗三個重要部分組成。

（1）數(shù)據(jù)源識別與評估

①內(nèi)部數(shù)據(jù)源識別。生產(chǎn)數(shù)據(jù)包括生產(chǎn)線上的產(chǎn)量、效率、質(zhì)量控制、設(shè)備運行狀況等。銷售數(shù)據(jù)，包括銷售額、訂單量、客戶反饋、退貨率等。庫存數(shù)據(jù)，包括原材料、半成品和成品的庫存水平、周轉(zhuǎn)率等。財務(wù)數(shù)據(jù)，包括成本、收入、利潤、現(xiàn)金流、資產(chǎn)負(fù)債表等。人力資源數(shù)據(jù)，包括員工績效、培訓(xùn)記錄、招聘成本等。研發(fā)數(shù)據(jù)，包括新產(chǎn)品開發(fā)進(jìn)度、研發(fā)成本、專利信息等。

②外部數(shù)據(jù)源識別。市場數(shù)據(jù)包括市場需求、消費者行為、價格趨勢、競爭對手動態(tài)等。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，包括增長率預(yù)測、行業(yè)增長預(yù)測、貨幣政策等。供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，包括供應(yīng)商績效、原材料價格波動、物流信息等。

③數(shù)據(jù)源評估。檢查數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性和及時性，并評估數(shù)據(jù)與預(yù)算管理目標(biāo)的相關(guān)程度，從而考慮數(shù)據(jù)的獲取難度和成本，以及是否需要額外的技術(shù)和人力投入。

④數(shù)據(jù)源整合。確定數(shù)據(jù)整合的方式，如通過API接口、數(shù)據(jù)同步等。同時，設(shè)計數(shù)據(jù)整合的流程，以確保數(shù)據(jù)能夠高效、無縫地流入分析系統(tǒng)。

（2）數(shù)據(jù)采集與集成

數(shù)據(jù)采集與集成是大數(shù)據(jù)分析流程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其確保了數(shù)據(jù)的多樣性和全面性能夠被充分利用。首先應(yīng)明確預(yù)算管理所需的具體數(shù)據(jù)類型和指標(biāo)，如成本數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)等，從而確定數(shù)據(jù)的時間范圍和粒度，比如是按日、按周還是按月收集數(shù)據(jù)。然后根據(jù)數(shù)據(jù)源的特點選擇合適的數(shù)據(jù)采集工具，例如，用于物理數(shù)據(jù)采集的傳感器、RFID讀寫器、條形碼掃描器等；用于電子數(shù)據(jù)采集的網(wǎng)絡(luò)爬蟲、API接口等。在此基礎(chǔ)上，應(yīng)確保所選工具能夠高效、準(zhǔn)確地捕獲數(shù)據(jù)，并具備一定的擴(kuò)展性和靈活性。此外，應(yīng)規(guī)劃數(shù)據(jù)采集的頻率和時間點，確保數(shù)據(jù)的時效性和連續(xù)性，并設(shè)計數(shù)據(jù)采集的觸發(fā)機(jī)制，如事件驅(qū)動或定時任務(wù)。

（3）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與清洗

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與清洗是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性的重要途徑，是提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性的關(guān)鍵。

①數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，通過將不同來源的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式。例如，日期格式統(tǒng)一為YYYY-MM-DD；數(shù)值格式統(tǒng)一為特定的精度和小數(shù)位數(shù)。同時確保所有相關(guān)的數(shù)據(jù)使用相同的計量單位，如長度單位統(tǒng)一為米或毫米，重量單位統(tǒng)一為千克或克。并且使用統(tǒng)一的編碼體系來表示不同的類別或?qū)傩?，如產(chǎn)品代碼、客戶分類等。其次，通過規(guī)范化處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特定的范圍或分布，便于比較和分析，如最小最大規(guī)范化、Zscore規(guī)范化等。

②數(shù)據(jù)清洗。識別并處理數(shù)據(jù)集中的缺失值，可以選擇刪除包含缺失值的記錄、用平均值或中位數(shù)填補、使用模型預(yù)測填補等方法，從而識別并處理數(shù)據(jù)集中的異常值。也可以通過統(tǒng)計方法（如拉依達(dá)準(zhǔn)則）、箱型圖分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等手段來檢測和處理異常值。同時，識別并刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄，確保每條數(shù)據(jù)都是唯一的。然后檢查數(shù)據(jù)的一致性，包括字段名稱、編碼規(guī)則、邏輯關(guān)系等。在此基礎(chǔ)上，識別并處理數(shù)據(jù)中的噪聲，即由于測量誤差、傳輸錯誤等原因?qū)е碌牟粶?zhǔn)確或失真的數(shù)據(jù)。

③數(shù)據(jù)清洗工具與技術(shù)。使用專業(yè)的數(shù)據(jù)清洗工具，如Open Refine、Paxata等，這些工具提供了穩(wěn)定的數(shù)據(jù)清洗功能，并利用數(shù)據(jù)分析語言和庫，如Python的pandas庫、R語言等，編寫腳本進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。還能采用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，如異常檢測算法、自動編碼器等，來提高數(shù)據(jù)清洗的效率和準(zhǔn)確性。

2.培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力

在基于大數(shù)據(jù)背景下的制造業(yè)全面預(yù)算管理策略中，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力是提升企業(yè)競爭力的重要環(huán)節(jié)。主要包括培訓(xùn)與發(fā)展、技術(shù)支持和工具選擇兩個重要方面。

一方面，培訓(xùn)與發(fā)展是提升員工數(shù)據(jù)分析能力和推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。首先，應(yīng)了解員工的現(xiàn)有技能水平和培訓(xùn)需求，了解其在數(shù)據(jù)分析方面的短板和期望提升的能力。然后結(jié)合企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)和業(yè)務(wù)需求，確定培訓(xùn)的重點領(lǐng)域，如預(yù)算編制、成本控制、市場分析等。接著根據(jù)不同崗位和職責(zé)設(shè)計針對性的培訓(xùn)課程，可提供基礎(chǔ)、進(jìn)階和高級等多個層次的培訓(xùn)課程，以滿足不同員工的學(xué)習(xí)需求。同時，利用網(wǎng)絡(luò)平臺提供視頻教程、直播講座、互動研討等，方便員工隨時隨地學(xué)習(xí)。也可以組織面對面的工作坊和研討會，提供實踐操作和現(xiàn)場指導(dǎo)，增強(qiáng)員工學(xué)習(xí)的互動性和實效性。在此基礎(chǔ)上，提供真實或模擬的業(yè)務(wù)案例，讓員工在實踐中學(xué)習(xí)和應(yīng)用數(shù)據(jù)分析技能，加深理解。并鼓勵員工參與實際的數(shù)據(jù)分析項目，通過實戰(zhàn)鍛煉提升解決問題的能力。

另一方面，技術(shù)支持與工具選擇是增強(qiáng)員工數(shù)據(jù)處理能力的基本保障。首先，根據(jù)企業(yè)的具體需求和員工的技能水平選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具。例如，Excel適用于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理和分析，Python、R、SQL適用于更復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析。在此過程中，應(yīng)評估工具的功能是否滿足企業(yè)預(yù)算管理和數(shù)據(jù)分析的需要，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、預(yù)測建模、報告生成等。同時，組建一支專業(yè)的技術(shù)支持團(tuán)隊，負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)分析工具的安裝、配置、維護(hù)和故障排除。然后建立數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖，作為集中存儲和管理數(shù)據(jù)的平臺，便于數(shù)據(jù)的集成和分析，并使用ETL（Extract，Transform，Load）工具或其他數(shù)據(jù)集成工具，自動化數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)到分析平臺的遷移和轉(zhuǎn)換過程。還能利用AWS、Azure等云計算服務(wù)，為數(shù)據(jù)庫提供彈性的計算資源和存儲空間。

3.制定預(yù)算管理指標(biāo)

在預(yù)算管理指標(biāo)中，數(shù)據(jù)驅(qū)動的指標(biāo)設(shè)定是一種基于大量數(shù)據(jù)分析來確定和優(yōu)化關(guān)鍵績效指標(biāo)的方法。主要包括：

（1）數(shù)據(jù)收集與整合。收集來自各個部門的數(shù)據(jù)，包括銷售、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、人力資源和財務(wù)等，從而確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。同時利用企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）系統(tǒng)、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）和其他數(shù)據(jù)管理工具，整合來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，以形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。

（2）歷史數(shù)據(jù)分析。通過分析歷史數(shù)據(jù)，識別趨勢、周期性和季節(jié)性模式，以及任何異常波動的原因，并使用移動平均、指數(shù)平滑、時間序列分解等統(tǒng)計方法，對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從中提取有價值的信息。

（3）預(yù)測模型建立。運用回歸分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等預(yù)測分析技術(shù)，建立模型，來預(yù)測未來的銷售量、成本和其他關(guān)鍵變量。

（4）指標(biāo)值設(shè)定?；陬A(yù)測模型的輸出，并充分考慮行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)來設(shè)定預(yù)算指標(biāo)的目標(biāo)值。

在預(yù)算管理中，多維度指標(biāo)體系是指從不同的角度和層面來設(shè)置和監(jiān)控一系列關(guān)鍵績效指標(biāo)，以全面評估企業(yè)的運營狀況和財務(wù)健康。通過構(gòu)建一個多維度指標(biāo)體系可以幫助生產(chǎn)制造企業(yè)更全面地理解和優(yōu)化其業(yè)務(wù)流程，具體如下：

①財務(wù)維度。收入：銷售額、新客戶收入、老客戶收入增長率、市場份額等。成本：原材料成本、人工成本、固定成本、變動成本、總成本等。利潤：毛利率、營業(yè)利潤率、凈利潤率等。投資回報：資產(chǎn)回報率（ROA）、股本回報率（ROE）、投資回報率（ROI）等。

②運營維度。生產(chǎn)效率：生產(chǎn)能力利用率、設(shè)備綜合效率（OEE）、單位產(chǎn)品能耗等。質(zhì)量管理：產(chǎn)品合格率、退貨率、缺陷率、客戶投訴率等。供應(yīng)鏈管理：庫存周轉(zhuǎn)率、準(zhǔn)時交貨率、供應(yīng)商交貨周期、物流成本等。新產(chǎn)品開發(fā)：研發(fā)投入比例、新產(chǎn)品上市時間、新產(chǎn)品收入占比等。

③市場與客戶維度?？蛻魸M意度：客戶滿意度調(diào)查分?jǐn)?shù)、忠誠客戶比例、凈推薦值（NPS）等。市場拓展：新市場開發(fā)數(shù)量、新客戶獲取數(shù)量、品牌知名度指數(shù)等?？蛻魞r值：平均交易額、客戶生命周期價值（CLV）、高價值客戶占比等。

④人力資源維度。員工滿意度：員工滿意度調(diào)查分?jǐn)?shù)、員工流失率、員工參與度等。人才發(fā)展：培訓(xùn)投入比例、員工晉升率等。生產(chǎn)力：人均產(chǎn)出、勞動生產(chǎn)率等。

四、結(jié)語

展望未來，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步、計算機(jī)模擬技術(shù)的提升和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用，制造行業(yè)的全面預(yù)算管理更加高效、實用。特別是在智能化、自動化技術(shù)的加持下，未來的管理技術(shù)將更加依賴于精細(xì)化管理和智能化決策，由此開展的相關(guān)理論研究和實踐探索必須得到大力支持。

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（作者單位：中車青島四方機(jī)車車輛股份有限公司）