原材料消耗定额中损耗系数的量化计算方法优化

引言

在现代制造业的精细化管理体系中，原材料消耗定额是进行成本预算、物料采购、生产计划与绩效考核的基础性数据。一份先进且合理的消耗定额，能够有效提升企业的生产技术与管理水平。消耗定额通常由制成品的净用料与工艺性损耗两部分构成，其中，损耗系数的量化计算是整个定额制定工作中的核心与难点。长期以来，许多企业采用经验估算法或相对固定的技术计算法来确定损耗，这些方法虽然在特定条件下发挥了作用，但在面对日益复杂的产品结构、快速迭代的工艺技术以及动态变化的市场环境时，其固有的模糊性、静态性和数据滞后性等缺陷日益凸显。这不仅导致了成本核算的偏差，也难以对生产过程中的物料浪费形成有效约束。随着计算机及网络技术的飞速发展，企业信息化建设为管理水平的提升提供了坚实的技术基础。如何利用信息化手段，摒弃传统粗放的管理模式，实现对定额，特别是对其核心变量——损耗系数的动态、精准量化，已成为企业在激烈市场竞争中谋求优势的关键议题。

一、传统损耗系数计算方法的局限性分析

（一）经验估算法的模糊性与主观性

经验估算法主要依赖定额制定人员参照同类产品的历史经验进行估算。这种方法的准确性高度依赖于个人的知识背景与实践积累，缺乏客观、统一的量化标准。当面对新材料、新工艺或全新产品时，由于缺少可供参照的经验，其估算结果的可靠性会大幅下降。此外，该方法难以将损耗与具体的生产环节、设备状态、工艺参数等影响因素进行精确关联，导致其结果具有较大的模糊性和主观随意性，无法为精细化成本控制提供有力支撑。

（二）技术计算法的静态与刚性

技术计算法是依据产品图纸和工艺规程，通过理论计算来确定加工余量及工艺性损耗。这种方法相较于经验估算更为客观和精确，是成批生产中常用的定额制定方式。然而，其局限在于本质上的静态属性。该方法通常基于理想化的生产条件与固定的技术标准，难以实时反映设备精度浮动、刀具磨损、原材料批次差异以及操作技能熟练度等动态变化因素对损耗的实际影响。随着新技术、新设备的不断应用，若定额未能随之及时调整，其与生产实际的偏离将愈发严重，失去其指导意义。

（三）统计分析法的数据滞后与偏差

统计分析法是通过对历史生产周期内实际消耗的大量数据进行整理分析，从而得出平均先进的消耗水平。该方法的科学性依赖于统计数据的质量与时效性。其主要缺陷在于数据滞后，它反映的是过去的生产状况，可能将历史过程中不合理的浪费固化到了新的定额之中。同时，简单的统计平均可能掩盖了生产过程中的异常波动与特定规律，无法有效识别损耗产生的根本原因，因而其指导作用是被动且有限的，不利于前瞻性的消耗控制与持续改进。

二、基于数据驱动的损耗系数计算优化框架

（一）构建多维度的损耗影响因子模型

损耗的产生并非单一因素作用的结果，而是一个由多重因素共同影响的复杂过程。优化计算方法的第一步，是系统性地识别并构建一个涵盖“人、机、料、法、环”等多维度的损耗影响因子模型。该模型不仅应包括零件外廓尺寸、结构复杂性等“技术因素”，还需纳入设备精度等级与健康状态、刀具类型与寿命、原材料批次性能差异、工艺参数设定、操作人员技能等级以及车间环境温湿度等“过程因素”。通过建立这样一个全面的因子模型，可以将抽象的“损耗”分解为一系列可度量、可分析的具体变量。

（二）融合技术解析与统计回归的动态计算

在多维影响因子模型的基础上，可以设计一种融合技术解析与统计回归的复合计算模式。首先，运用技术计算法，依据产品设计和标准工艺流程，计算出理论条件下的“基础损耗系数”。这个系数构成损耗的基准值。随后，利用在智能化信息系统中实时采集的生产过程数据，针对影响因子模型中的各个变量，运用多元线性回归、支持向量机或神经网络等机器学习算法，建立“动态修正模型”。该模型能够量化各项影响因子偏离标准状态时对损耗系数的附加影响。最终的损耗系数由“基础损耗系数”与“动态修正值”共同构成，其计算公式可以表达为：

S=S_basθ+f(x₁,x₂,....,x_n) ，其中S 为最终损耗系数， S_base 为基础损耗系数，为动态修正函数，xi 为各项影响因子变量。

三、智能化系统在损耗系数优化中的应用路径

（一）依托集成化信息平台实现数据贯通

实现精准备料与动态计算的前提是数据的全面与贯通。需要构建一个如图 1 所示的集成化材料定额系统，该系统应具备强大的外部数据接口功能，能够与企业的CAPP、MES、ERP 等核心系统进行深度集成。通过从 CAPP 系统提取工艺参数，从 MES 系统捕获设备状态、实际投料与产出等实时生产数据，从ERP 系统获取材料批次信息，从而打破“信息孤岛”，为损耗影响因子模型提供持续、高质量的数据输入。

（二）运用数据挖掘技术实现规律发现与预测

在数据贯通的基础上，系统的“公式、规则库”不应仅仅是静态规则的存储器，更应成为一个动态的知识发现中心。可以运用关联规则、聚类分析等数据挖掘技术，对海量的历史消耗数据进行深度分析，从中发现不同工况组合与损耗水平之间的潜在规律。这些被挖掘出的新知识，可用于持续优化动态修正模型，提升其预测精度。甚至可以基于模型对新产品、新工艺在设计阶段的损耗进行预测，从而将成本控制前移。

（三）建立闭环反馈与持续改进机制

优化后的损耗系数及消耗定额被下发至生产与采购环节后，系统需要持续追踪其实际执行效果。通过将实际消耗数据与定额数据进行实时比对，形成一个类似于定额审批流程的闭环反馈机制。当出现显著偏差时，系统能够自动预警，触发相关人员进行原因分析与异常处理。这种反馈不仅验证和修正了损耗系数的准确性，更推动了生产工艺与现场管理的持续改进，形成一个“数据采集—模型优化—应用验证—反馈改进”的良性循环，这与定额动态管理的要求完全契合。

四、结语

原材料损耗系数的精准量化是实现成本精细化管控与生产持续改进的核心环节。本文提出的基于数据驱动的优化框架，通过构建多维度影响因子模型、融合技术解析与统计回归的动态计算，及依托智能化系统的应用路径，有效突破了传统方法的局限。该方法实现了损耗系数从静态估算向动态精准计算的转变，为企业实时调整生产策略、降低损耗提供了科学依据。未来需进一步拓展数据采集维度与算法适应性，以更好应对复杂多变的生产场景，推动原材料消耗定额管理向智能化、前瞻化升级。

参考文献

[1] 梁春娜 . 基于面向对象技术的原材料消耗定额的通用化系统[J]. 中国金属通报 ,2021(16):163-164

[2] 刘赟 . 浅谈先进合理的原材料消耗定额的制定及管理 [J]. 求知导刊 ,2018,0(34):148-148

史艳萍1988 年6 月、女、汉族、陕西省、武功 本科，初级工程师研究方向工程材料定额