多品种小批量生产场景中的动态成本管控模型构建实证 

引言

在市场需求日益多样化背景下，多品种小批量生产模式愈发普遍。然而该模式下成本管控难度大，传统成本管控方法难以满足需求。开展动态成本管控模型构建实证研究，对于提高企业成本管理水平、增强市场竞争力具有重要现实意义。

1. 多品种小批量生产场景分析

1.1 生产特点剖析

多品种小批量生产场景具有一系列独特的生产特点。首先，产品种类繁多意味着生产过程中需要频繁切换生产线或调整生产工艺，这增加了生产的复杂性。不同产品在原材料、零部件需求、加工工序等方面存在差异，导致生产计划的制定和调度难度加大。其次，小批量生产使得单位产品的生产成本难以通过大规模生产的规模经济来降低。例如，原材料采购量小，难以获得大规模采购的价格优惠；生产设备的利用率相对较低，因为无法长时间持续生产同一种产品，设备的频繁调整和预热等操作增加了时间成本和能源消耗。

1.2 成本管控难点识别

在多品种小批量生产场景下，成本管控面临诸多难点。一方面，成本核算的复杂性较高。由于产品品种和生产批次众多，传统的成本核算方法难以准确分配间接成本。例如，共用设备的折旧、生产车间的管理费用等间接成本，在不同产品间的分摊难以做到精确合理，容易导致成本信息失真。另一方面，成本预测的难度较大。多种产品的生产需求不稳定，市场需求的波动会迅速反映在生产计划的调整上，这使得基于历史数据的成本预测模型难以准确预估未来成本。此外，成本控制措施难以统一实施，因为不同产品的成本结构和生产流程不同，针对一种产品有效的成本控制措施可能对另一种产品并不适用。

2. 动态成本管控模型构建

2.1 模型构建思路

构建动态成本管控模型的思路是基于多品种小批量生产场景的特点和成本管控需求。首先，要以动态的视角看待成本，即认识到成本是随着生产过程中的各种因素如生产批量、产品组合、生产效率等不断变化的。模型构建应着眼于实时监控和反馈成本信息，通过建立数据采集系统，及时获取生产过程中的各项成本数据，包括原材料采购成本、人工成本、设备运行成本等。其次，要考虑到不同产品之间的成本关联性和相互影响。例如，一种产品生产工艺的改进可能会影响到共用设备的使用效率，从而影响其他产品的成本。

2.2 关键要素确定

确定动态成本管控模型的关键要素是构建有效模型的基础。其中，成本驱动因素是关键要素之一。在多品种小批量生产中，产品品种、生产批量、生产工艺、设备利用率等都可能成为成本驱动因素。例如，不同产品的原材料成本差异可能是由于产品设计和原材料选用不同导致的，生产批量的大小会影响单位产品的原材料采购成本和生产加工成本。生产工艺的复杂程度直接与人工成本和设备运行成本相关。另一个关键要素是成本核算方法。选择一种适合多品种小批量生产的成本核算方法，如基于活动的成本核算方法，可以更准确地分配间接成本，提高成本信息的准确性。

2.3 模型架构设计

模型架构设计是构建动态成本管控模型的核心环节。模型架构应分为数据层、分析层和决策层。数据层负责收集和存储生产过程中的各种成本数据，包括原材料采购数据、生产工时数据、设备运行数据等。这些数据来源广泛，需要建立有效的数据采集系统确保数据的准确性和完整性。分析层对数据层提供的数据进行分析，主要包括成本结构分析、成本驱动因素分析和成本趋势分析。通过成本结构分析，可以明确不同成本项目在总成本中的占比；成本驱动因素分析有助于找出影响成本变动的关键因素；成本趋势分析能够预测成本的未来走势。决策层根据分析层的结果制定成本管控策略，例如调整生产计划、优化生产工艺、重新选择供应商等策略，以实现成本的有效管控。

3. 模型实证研究

3.1 实证方案制定

制定实证方案是进行模型实证研究的首要步骤。首先，要确定实证的对象，选择具有代表性的多品种小批量生产企业或生产车间。这需要考虑企业的规模、产品种类、生产工艺等因素，确保所选对象能够充分体现多品种小批量生产场景的特点。其次，确定实证的时间范围，既要保证有足够长的时间来观察模型的效果，又要考虑到企业的实际生产周期和市场环境的变化。然后，设计具体的实证流程，包括数据收集的方法和频率、模型的应用步骤、效果评估的指标和方法等。例如，数据收集可以采用定期人工统计和自动化设备采集相结合的方式，每周或每月收集一次数据；模型的应用步骤可以包括初始数据录入、模型参数设置、定期运行模型等；效果评估指标可以设定为成本降低幅度、成本预测准确性等。

3.2 数据收集与分析

在模型实证研究中，数据收集与分析至关重要。数据收集方面，要从多个来源获取数据。从企业的生产管理系统中收集生产计划、生产进度、设备运行状态等数据；从财务系统中获取成本数据，如原材料采购成本、人工成本、制造费用等；从销售系统中收集产品销售价格、销售量等数据。这些数据的收集需要保证准确性和完整性，通过数据清洗和校验等手段去除错误数据和重复数据。数据分析环节，首先对收集到的数据进行分类整理，按照成本项目、产品种类、生产批次等进行分类。然后，运用统计分析方法对数据进行分析，如计算成本均值、标准差、成本变动率等统计指标，以了解成本的基本情况。

3.3 模型效果评估

模型效果评估是验证动态成本管控模型有效性的关键步骤。评估指标主要包括成本降低效果、成本预测准确性、成本管控的及时性等方面。从成本降低效果来看，比较模型应用前后企业的总成本、单位成本等指标，如果总成本有明显下降，单位成本在合理范围内降低，则说明模型在成本降低方面有积极作用。对于成本预测准确性，将模型预测的成本与实际发生的成本进行对比，计算预测误差率，如果预测误差率在可接受范围内，说明模型能够较好地预测成本。成本管控的及时性可以通过观察企业对成本异常变动的响应时间来评估，如果企业能够及时根据模型提供的信息调整生产策略、控制成本，说明模型在及时性方面表现良好。通过对这些指标的综合评估，可以全面了解动态成本管控模型在多品种小批量生产场景中的实际效果。

结束语：通过实证研究，成功构建适用于多品种小批量生产场景的动态成本管控模型。该模型有效解决成本管控难题，为企业成本管理提供新途径。未来可进一步优化模型，拓展应用范围，助力企业实现更高效成本管控与可持续发展。

参考文献

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[3] 林远金、兰平、王瑞英 . 基于精益的多品种小批量生产计划与控制研究 [J]. 中小企业管理与科技， 2020(36):2.

杜飞云，1985 年 7 月 22 日出生，性别男，籍贯陕西省岐山县，本科学历，现职称为助理工程师，研究方向为精益生产