时间:2020-04-08 作者:陈菡 陈思钰 池海彤 罗煌 作者简介:陈菡,厦门国家会计学院管理会计与财务管理研究所副所长,硕士生导师,管理学博士;陈思钰、池海彤、罗煌,厦门国家会计学院硕士研究生。
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摘要:
一、引言
在竞争日益激烈的环境下,传统大规模、标准化的生产模式已经很难再满足顾客的多样化需求,企业需要适时转变为小批量、个性化、柔性化的生产模式。迈克尔·波特(1985)认为企业是一系列活动的集合体,通过这些相互关联的活动,构成了企业价值创造的动态过程。波特将成本上升到战略高度,认为价值链上的多项成本因素共同影响企业竞争力。企业的竞争不是在于某一个活动环节的竞争,而是通过整个价值链的综合协同,共同构建了企业的竞争力。企业的价值创造,还包括顾客与供应商的价值空间,从零部件的供应商采购开始,直到生产并最终销售给顾客的全过程,即产业价值链的协同(Shank&Govindarajan,1992)。信息技术的发展,使得产业价值链上的所有企业可以通过信息共享机制,更好地进行跨组织协同。打通价值链信息共享有助于了解产品生命周期的总成本结构,将成本分析、计量和评价扩展到全价值链上的所有企业,重新审视成本消耗与顾客价值之间的关系,有利于实现跨组织成本管理(殷俊明和王跃堂,2010)。莫磊等(2018)考虑研发创新与供应链协同对企业价值创造的交互影响,他们认为,研发创新有助于提升公司的内在价值,对公司价值创造起到基础性的驱动效应;...
一、引言
在竞争日益激烈的环境下,传统大规模、标准化的生产模式已经很难再满足顾客的多样化需求,企业需要适时转变为小批量、个性化、柔性化的生产模式。迈克尔·波特(1985)认为企业是一系列活动的集合体,通过这些相互关联的活动,构成了企业价值创造的动态过程。波特将成本上升到战略高度,认为价值链上的多项成本因素共同影响企业竞争力。企业的竞争不是在于某一个活动环节的竞争,而是通过整个价值链的综合协同,共同构建了企业的竞争力。企业的价值创造,还包括顾客与供应商的价值空间,从零部件的供应商采购开始,直到生产并最终销售给顾客的全过程,即产业价值链的协同(Shank&Govindarajan,1992)。信息技术的发展,使得产业价值链上的所有企业可以通过信息共享机制,更好地进行跨组织协同。打通价值链信息共享有助于了解产品生命周期的总成本结构,将成本分析、计量和评价扩展到全价值链上的所有企业,重新审视成本消耗与顾客价值之间的关系,有利于实现跨组织成本管理(殷俊明和王跃堂,2010)。莫磊等(2018)考虑研发创新与供应链协同对企业价值创造的交互影响,他们认为,研发创新有助于提升公司的内在价值,对公司价值创造起到基础性的驱动效应;外部价值链的协同与合作有助于降低跨组织交易成本,可以更好地实现公司的价值创造效应;内外价值链的协同配合,可以为企业带来价值创造的“延续性效应”。特别是在分布式创新环境下,企业通过组建研发联盟,跨区域、跨行业、跨技术进行创新研发协同,搭建协同信息平台,以满足企业的竞争与创新需求(何风琴和邹奥博,2019)。数字化的发展为价值链协同变革提供了可能,同时也给企业成本管理模式带来了颠覆性的变革。这意味着不仅需要考虑内部价值链各环节的成本管理,还需要考虑外部价值链上各企业的协同管理,关注产品的全生命周期成本和伙伴关系成本,共同提升价值链的效率,实现全价值链总收益最大化(桂良军,2005)。
D公司属于卫浴五金行业,是一家典型的小批量、多批次生产模式的制造业企业。D公司在定制化与小批量生产上遭遇成本管控的痛点:一是离散型制造难以同时满足定制化需求与快速交货的双重需求,二是受上下游挤压,成本高但利润空间有限。为了破解成本管理的难题,D公司自2010年起开始进行数字化转型,通过对智能化系统进行升级与协同优化,促进价值链条上各环节的信息互联及高效运行,打造成本竞争优势。D公司遵循价值创造的基本原理,依托信息技术的提升,以全面深度互联为支撑,实现了价值链端到端的数据流打通,通过基础互联和全价值链的信息集成,深入挖掘研发、采购、生产、销售等各个环节的价值空间,推动生产数字化与价值链协同。
二、D公司数字化转型下价值链协同管理实践
D公司遵循价值创造的基本原理,明确客户价值定位,借助信息技术打通价值链各个环节:在外部价值链上,连接上游供应商和下游客户的价值流,实现全价值链的协同共赢、合作降本;在内部价值链各环节中,深入挖掘研发、采购、生产、销售等各个环节的价值空间,不断优化价值流程,减少不增值、不必要的价值流,加速增值环节的价值流动,实现企业内部的价值增值。
(一)协同式研发,把握价值源头
研发设计是产品生命周期成本管理的核心环节,也是企业内部价值链上价值创造的源头,研发环节决定了产品的成本结构、质量可靠性和产品的开发周期。D公司借助信息系统实现交互协同式研发,把握价值源头:一是利用系统互联打通客户端、研发端与生产端,形成交互协同的研发模式以助力快速响应;二是借助智能工具从产品工艺设计、物料配比、质量控制方面实现最佳成本支出效果;三是着力技术研发,从标准认证上实现质量成本前馈控制。
D公司以往的研发模式是串行模式,由需求分析、结构设计、工艺设计、试制、检验等诸多环节顺序推进,其不可避免的缺陷是效率低、周期长、成本高,因此常常无法满足欧美高端客户交货期短的要求。为更快打通研发内部各环节,并与客户需求、生产制造环节相连通,D公司着力推进了研发系统与其他信息系统的集成,构建出以满足客户需求为设计导向、以推动高效柔性生产为工艺方向的交互协同式研发,该研发模式强调内外两个层面的协同(见图1)。
D公司在研发之初就引入客户需求采集与分析,部分客户甚至直接参与其定制化产品的研发,客户需求洞察数据会实时反馈到研发端,进而指导D公司的研发团队优化设计方案,最大程度避免了产品不合需求导致的成本浪费,构成持续优化的良性循环。研发产出的成果将被迅速转入生产执行(MES)系统,开始高质高效的生产,当实际量产过程中出现关于工艺设计、物料配比等问题时,车间会通过MES系统第一时间上传即时数据给产品数据(PDM)系统,由研发中心进行实时改进,改进后再反馈给车间进而指导生产。这种交互式研发为D公司边试制边生产的模式提供了可能,最大限度减少了产品生命周期成本,提高了快速响应时效。同时,D公司对研发项目形成从研发项目启动、规划、执行、终止,最终到报表的研发项目流数据,数据流通便于各项目之间资源的互通,不仅有效提高了资源利用率,减少了人力成本浪费,也最大程度保证了不同项目之间的协同研发,降低了整合成本和不良适配的风险。
D公司根据客户订单需求,结合产品的工艺路线、BOM表和订单期限等信息,生成订单生产计划,通过内置算法生成最优的排程计划,以指导生产安排;在生产过程中实时采集生产数据,以跟踪生产进度和出入库情况,形成对生产全过程的集成化信息管理和成本控制。
(二)订单与生产计划协同:优化生产计划与排程
生产计划是企业根据生产任务做出的具体安排,确定产品的数量、品种、工序、质量和进度的计划。一方面可满足客户对“交期、品质、价格”的要求,另一方面,可让企业明确所需生产要素“材料、设备、人员”的分配,从而保证企业适当的利润。
传统以物资需求计划的逻辑进行排程,根据产品的生产进度计划和BOM,逐层逐个地导出有关物料的需求数量、时间,但未考虑企业的产能限制和生产目标(例如最低生产成本),在无限的物料供给和生产能力假设下,固定的提前期在实际中并不可行。由此可能导致原料的采购计划很可能无法配合生产计划,以致影响生产进度,形成超期交付或成本过高的恶性循环。
D公司应用计划与排程(APS)系统制定生产的长、中、短期计划,借助数学模型、仿真技术等规划方法,在考虑公司物料与产能的限制条件下,拟定可行的物料需求计划和效率最佳的生产排程计划。长期计划重点考虑客户需求和整体产能间的平衡,依据各厂区的生产能力制定粗略的生产计划;中期计划侧重于已基本确定交货期、订货量的客户实际订单或意向订单,评估现有产能和所需物料,确定详细的生产计划、物料需求计划、设备使用计划等;短期计划则是具体(每日、每班组)的执行计划,通过生产车间生产管理看板的可视化管理,从而实现计划在时间和工序上的精细化。当存在额外插入式的新订单时,D公司会先对客户订单的优先级进行分析,以考虑订单的生产任务安排,并利用APS系统中的启发式算法,协助计划人员快速分析订单情况,查询并调整排产计划,使得公司能够快速答复客户新订单的交货期。
(三)订单与产能利用协同:优化产能资源利用
D公司通过对订单、工序进行分割,对工序之间的接续方式优化设置,从而提高订单并行度,缩短订单的生产周期,提高订单的准时交货率。另外,通过将小订单成组生产,合理调整瓶颈资源上的加工程序,最大程度消除切换副资源产生的时间浪费。资源切换的优化既能降低采购和委外成本,又能减少切换时间、提高生产效率,减缓甚至消除生产瓶颈。在关联工序生产上,D公司通过定义工序层级和关联工序的协同排产,实现齐套性协同生产,达到产能利用的优化。另外,D公司通过动态掌握生产现场资源耗用、具体工序执行情况,可以对某道工序的某作业计划作出动态调整,使作业计划和现场生产保持一致,提高生产的快速响应能力。
D公司快速响应的生产特点需要极高的设备综合使用率来支撑。各订单在生产时所用的设备模具大都不相同,每次换模时间在一小时至数小时之间,若根据订单的不同要求频繁换模会使设备综合效率大幅下降,无法达成精益生产的要求。据此,D公司成立了设备综合效率工作小组,通过数据采集分析,进行加工时间统计、设备综合效率统计分析,对设备综合效率偏低的设备进行原因分析并制定相应的改进措施,提高生产设备的利用率,释放更大的产能。
(四)库存与财务、生产协同:智慧仓储管理
为了提升仓储管理的效率、降低仓储成本,D公司引进了条码技术,利用二维码实时监控物流。
D公司对每一项原材料以及委托加工的配件都制订了严格的验收流程。公司将条码技术和数据采集技术、无线网络技术、条码扫描器手持终端(PDA)等相结合,给各批次采购物料编号,以保证物料的可追溯性。在对物料进行质量检测之后,对于合格的物料会在专门的手持设备上确认,再利用无线网络将批次、数量等信息实时传递至供应商管理系统中,系统自动将检验结果推送给生产部门,以便灵活调整生产排期;同时,对于不合格的物料,根据条码可以知道供应商相关信息,有效退回。验收入库的信息同步驱动会计信息系统进行财务入账,生成应收账款,并根据供应商的信用账款安排付款。通过条码技术在采购入库环节的应用,一方面提高了采购效率,有效实现了与供应商之间的快速响应,进而提高生产效率;另一方面保证了物料质量,从而间接保证了产品的质量,也间接促进了对供应商的评价与协同。
D公司利用条码技术对库位进行编码,用条码符号加以标识,通过智能手持终端、无线网络传输技术,可实时、准确采集公司生产入库、入库上架、下架出库、盘点等仓储管理各操作环节的数据信息,从而确保及时准确地掌握库存的真实数据,有助于合理保持和控制库存,进而灵活应对生产需求。数字化仓储管理实现了数据的自动化与实时采集,简化了交接流程,省去了单据填写的时间,大大降低了人工成本,同时也有效提高了仓储管理效率与库存周转效率。
(五)产品与工序协同:ID追溯生产全过程
D公司为每个产品都赋予唯一的ID编号,以便实时追踪该产品所处的环节信息。ID编号同时记录产品相关的参数信息,例如订单质量等级要求、图纸、BOM表、工序流程、已完成及待完成的工序等信息。通过对产品的实时追踪,使生产环节的信息数据能及时精准地反馈,便于日后的追溯分析。数据的精确汇总帮助企业实现生产成本细化到各因素的核算和管理。
在生产中对检验规范中所规定的指标进行实时的监控和纠偏,实施完整的质量测试并在出现偏差时自动上传质量报告。如出现报警信息,车间人员能够及时发现处理,避免造成更大的损失。当某一批次产品的不良品率较高时,D公司会对这批产品的生产工序和BOM进行异常分析处理,并将统计后的不良品率较高的工序和物料数据反馈给研发部门,以便研发中心对该产品的生产工艺做出进一步的改进。针对生产全过程的数据,每月生成分析性报表,包括物料统计、生产各环节完成情况统计、生产过程监控、时间效率分析以及数据趋势分析等,为高管人员的决策提供数据支持。
D公司通过自动、实时地采集车间数据,生成质量分析报告,对关键工序的作业进行分析,降低了质量成本并提高了生产效率。通过收集产品各工序的精细化成本数据,建立数学模型并进行数据挖掘,分析产品质量、物耗成本以及环境参数的潜在影响,为管理层决策提供了有效支持。
(六)供应商协同,提升价值空间
与供应商的合作能力关系到采购质量,进而影响产品质量和企业经济效益的实现。D公司通过供应商分级与评价体系以及供应链金融,促进企业与供应商之间的协同合作。
D公司的供应商除了零部件供应商外,其中核心供应商之一还包括委外加工的供应商。D公司的订单存在周期性,通过将部分非核心环节以“外包”形式进行委托加工,可以平滑企业生产的稳定性,同时也能减轻企业的固定资产投入。因此,对委外供应商的管理是保证企业产品质量和交期的重要因素。由于供应商的评估与选择是保证供应链正常运行的基础和前提,D公司根据与供应商之间的订购、交货期、进度管理、发货、账单等一系列交易信息,每月从供应商的质量成本、采购成本、交付周期和服务质量四个维度进行定量分析,将分析结果有序录入到系统内,通过建立公平、公正、公开的供应商评价体系,以此来选择可长期合作的优质供应商,并采取连续性评价的方式,激励供应商不断完善供应过程,提高供应质量。
供应商的供货质量和供货速度对于企业的生产运转十分重要,但是中小供应商在订单多、需求量较大时,有时会出现由于经营性资金周转不足而无法为公司持续供货的情况,进而影响D公司自身向客户的准时交货率。D公司为了维护供应商关系、保证其持续供货,同时使公司闲置资金得到有效利用,2005年开始着手打造供应链金融体系。公司基于供应商管理系统对供应商基本信息的评价,以及公司与供应商的交易信息,在充分了解供应商的经营状况、现金周转情况和供应质量后,对表现良好的供应商提供了定制金融产品。通过供应链金融,有利于扶持供应商,缓解供应商资金不足以保证其持续供货,同时有利于提高公司的议价能力,实现公司与供应商之间的价值协同。
三、借鉴与启示
相比传统制造业成本管理模式,数字化转型的制造业企业需要考虑以价值驱动为核心,提高企业全价值链的数字利用率,从而实现价值链成本的精细管理与价值挖掘。企业需要从过去仅关注生产过程的成本管理,转向关注从研发前端到销售终端的全价值链条,强调基于公司战略寻求持续的成本管控,关注资源配置的优化和资本产出的高效管理,以价值创造为线索,创造企业价值最大化。在空间上打破成本管理的组织边界,放眼于全部价值创造活动的成本管理,包括供应商、客户及竞争对手的价值链以及基于信息流的虚拟价值链。实现数字驱动下的价值链协同还需要考虑以下因素:
(一)基于价值流整合数据平台
在大数据时代,海量数据背后代表的信息本身就是价值,其重要性不言而喻。然而,大多数企业的生产经营数据分散保存在各业务系统中,由于信息量存储的限制以及各系统之间的接口不一致,导致成本信息之间的传输存在障碍,从而影响对数据的分析与利用。由于信息本身的丰富多样性和信息加工方式的不同,信息使用效率成为未来企业竞争的关键,通过价值连接打通上下游供应链的信息节点,实现从研发设计、供应商协同、生产制造、客户管理等价值流的构建,在维持快速响应核心竞争优势的同时实现降本增效。
因此,企业需要考虑借助大数据、互联网、云计算等信息技术,对原有的信息系统架构进行升级,建立起公司内外部相结合的大数据平台,加强价值链不同环节的信息流通,整合有用信息并用于前瞻预测、实时监控以及事后反馈,从而不断优化价值流程,减少不增值、不必要的价值流,加速增值环节的价值流动,进而实现成本管理的优化。
(二)加强协同研发
一是建立统一的数字化协同研发平台,使各研发项目的数据能更快速、高效地流通,彻底打通现有不同系统间信息流、知识流的交互传递,缩短产品研发周期;二是加强标准化与模块化双驱设计,在现有知识库与历史案例检查库的基础上,以标准化工艺设计为基础,通过数据流的分解集合连接模块化设计,即使在复杂数据模型和变量输入的情况下仍能提升设计效率和运作水平,从而既实现各小批量订单相同工艺流程的协同,又能快速满足定制化订单的不同需求;三是建立数字样机,建立虚拟数字样机对研发产品进行公差尺寸及干涉检查,利用系统集成与仿真验证减少实物试验,减少产品生命周期成本。
(三)物联网技术的应用
物联网可以分为感知层、传输层和应用层三个层级(康鹏,2019)。其中,感知层是基础层,是物联网中的数据信息来源层。在感知层中,公司可运用射频识别技术、WSN网络和GPS定位系统等感知控制技术,部署一系列无线感知设备到生产现场、仓库中,识别采集相关的工人、机器设备、物料、环境、模具等相关信息,助力自动感知物体、自动采集信息、自动处理相关数据,让众多的数据量化、统一化、大数据化,实现数据的融合处理。传输层是物联网中的中间层级,通过运用特殊网络通信技术(如工业以太网、短距离无线通信、低功耗广域网等),建立起物联网内实体间的广泛互联,具体表现在各种物体经由多种接入模式实现异构互联,形成“网中网”,将物体信息实时准确地相互传递。通过传输层的网络形态,将控制指令由应用层传递给感知层,并将感知层采集到的现场信息及时反馈到应用层级。应用层是运用信息处理技术(如数据清洗、数据分析、数据建模等)将感知层获得的感知信息进行分析处理并提供相应服务。建立工业物联系统后,应用层面提供的功能服务能够完全覆盖公司现有信息系统网络提供的服务,且能在此基础上更全面、精细化,更好地为生产经营决策提供支持。
责任编辑 李斐然
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