大数据下钢铁企业物流成本核算讨论

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摘要：随着现代工业建设发展，我国钢铁企业建设发展蓬勃。在大数据建设下，钢铁企业的成本建设和管理方式都有明显改变。大数据环境下，钢铁企业的物流成本管理、核算方式变得更加精细和多元化。本文针对大数据环境下钢铁企业物流成本核算进行研究分析，对其核算特点以及核算存在问题进行分析，并为优化钢铁企业做好物流成本管理提出了对应参考借鉴。

关键词：大数据；钢铁企业；物流管理

为了跟上时展步伐，我国大量钢铁企业在内部经济管理方面实现了数据化转型。物流成本核算是钢铁产业成本管理的重要环节之一，通过大数据创新，以云会计为主的钢铁物流成本核算模式出现在了大众面前。云会计能迅速收集和分析钢铁企业的运营数据，并按照规范的会计准则，及时处理数据和分析常见的会计问题，如货币化、汇率计算以及成本流程监督等。这种技术能够深入挖掘钢铁企业运输中的成本管理，对于处理非结构化信息，及时分析运输最优路径有着重要的价值。

一、分析我国钢铁企业运行现状

在经济高速发展，工业化急速转型的同时，我国钢铁企业的盈利能力也由盛转衰，逐步放缓了发展步调。在钢铁能源严重过剩的背景下，作为基层工业发展的钢铁产业也面临着资源和生产力、成本、销量等问题。为了提升生产质量，促进产量，对应的钢铁企业需要缩减经费，减少销售价格，实现均衡生产，保证销售产量和质量。对此，物流费用作为一个可调节的成本项目，得到了大量的钢铁企业的关注。通过加强物流成本管控，能够优化运输航线，改变物流运输途径，优化运输方式，让其能够在有限的时间内，运输更多的产品，却降低物流成本，这也是很多企业迫切所需。通过大数据的合理运算，在云会计的处理下，能够为钢铁企业物流成本处理提供一条新的思路。

二、目前钢铁企业物流成本核算途径

(一)成本核算方式。就美国经济学家德鲁克认为，企业物流成本定义较为模糊，会计准则中，没有针对物流成本进行专业的定义，缺乏优化物流成本管理的必要方式。这也表达了物流成本管理作为新的成本管理内容，依旧存在很多不确定性。日本经济学家西泽修表示，钢铁企业的核算方式较为单一，更注重生产环节，对于物流成本管理没有深入研究，仅仅是探讨了类似损耗的成本影响。可见，在钢铁企业中，物流占据费用对比运输产品的产值来说存在差距，这也让很多企业只重视成品价格，忽视运输成本。且物流成本的内容和影响因素多，企业在会计做账时，也存在混合记录的问题。大多数钢铁企业采用的会计成本管理方式是传统成本法。在物流方面，该方法将其和运输产品的产值联系在一起，仅是对物流间接法进行分摊缺陷在于对物流运输成本的判定存在主观臆断性，久而久之，让物流成本的记账以及管理变成了“费用估计”，也阻碍了企业获取有效的物流成本信息。(二)信息核算方面。对于物流成本核算，钢铁企业始终将其归结于产品生产成本的一种，采用间接费分摊。很多国有钢铁企业依旧采用我国2016年《企业物流成本构成与计算》中的标准规范。该标准设计内容少，且知识点不深入。在物联网建设背景下，这一规定没有灵活性。面临着物流成本的改革，依旧存在部分企业“按图索骥”，按照传统计算方式和对物流成本的局限理解“摸着石头过河”。导致物流间接成本的计算结果对企业成本分析无用，丧失了管控物流成本，抓住经济建设发展的先机。(三)项目处理方面。传统的钢铁企业成本计算方式存在很大的局限性。很多企业不知道将物流成本记在“生产成本”还是“制造成本”“材料采购”中。会计科目的理解不明确，处理不灵活，最终让企业的成本管理和费用处理出现了很多问题，而物流数据的准确性也影响了产品成本分析，后期定价决策问题，成为了钢铁产业崛起的绊脚石。(四)会计协调性差。物流管理是一项多方面的运营活动，对应的企业要注意多部门信息综合利用。传统的成本分析法仅仅是将物流信息归结于成本一类，没有将员工的工资、运输工具折旧以及人员责权建设起来，导致“成本法”变成了“成本一锅乱炖”。这种缺乏协调性的成本处理方式，不利于责任会计制度的推行，也为企业内部成本管理和资金运行埋下祸端。

三、对于优化钢铁企业物流成本核算的措施建议

(一)因地制宜，按照钢铁企业物流性质分析成本。钢铁区的物流发生在于工艺原材料工艺加工或者成品运输进出库阶段。常见的物流活动包罗了钢铁原材料分类运输工作，如将成品运输到焦化厂等。经过高炉冶炼，初加工材料经过连铸等方式处理后再送往轧机处理成型，实现工艺生产流程(如图1所述)。完成生产周期的产品，已经从原材料变为可直接利用的钢材，而销售的流程如下：产品销售前需要接受入库检查，接到订单后，再出库，分配运输，送往客户。整个生产运输流程涉及了库存、装卸以及损耗等成本。这些费用都属于间接物流成本之一，对应的钢铁生产单位要注意物流成本的分类，将其和传统的成本计算方式分离开来，并按照现有的企业生产模式和订单处理要求，实现物流管理。(二)数据维新，基于大数据建设处理下的钢铁成本处理。值得注意的是，在现代化大数据的影响下，很多企业得以解脱生产力，用计算机技术代替人工，获得更为高效和精准的成本分析结果。传统的会计体系不能够分析隐性成本以及非货币化业务。大数据能够探寻数据之间的关联性，从物流这一特殊工作性质出发，有效解决日常会计结算的货币化数据，并能够根据部门之间的综合物流信息，处理各种资源的共享。通过云会计分析方式，深度挖掘物流运输成本之间的关系，最终实现运输成本的数据分析和及时处理，其具体的实施处理方式如下。首先，做好数据采集工作，按照钢铁企业供销平台，以云会计为处理工具，分析整个供应链的全流程管理。及时分析物流企业的数据运行，针对供产销三个环节的数据运行，并针对数据的多作业因素以及产量权衡优化，选择最佳处理途径。其次，做好数据分析，钢铁企业的数据分析环境是对企业的数据信息进行集中且多元分析。通过确定资源、作业动因量和资源成本确定处理，对产品环境进行及时优化，最终按照企业的物流功能以及费用支付形态再进一步分析总物流成本。最后，完善定价策略，根据钢铁企业的需要，输出物流控制决策、物流预算决策、物流部门绩效、产品定价决策等。通过云会计平台对各物流成本数据的结构和变化趋势分析，找出对钢铁企业物流成本控制产生重要影响的要素，如对运输费用的控制，对库存管理环节的优化等。

四、结语

综上所述，在大数据下云会计的时代，钢铁企业可以很便捷地采集、选取企业所需的大量物流信息，经过对其进行挖潜、处理、分析与输出，使得企业物流活动各环节产生的成本得到更加及时有效的控制，满足了成本法对物流数据量和准确度的需求。基于大数据建设的云会计成本法是钢铁企业物流成本核算中最准确的核算方法，将大数据及云会计与成本法结合得出的物流成本是最接近实际情况、最具有使用价值的数据。

参考文献：

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[3]王莘，浦东平，樊重俊，唐生，张勇军.产业互联网视角下钢铁企业电子商务模式研究[J].电子商务，2018(08)：17-18.

作者:任少慧 单位:宣化钢铁集团有限责任公司经营财务部