基于大数据理念的卷烟材料成本分析方法与系统

尹俊飞，张漫辉，白 平，张雪雄，李胜璋，温庆瑜，朱道飞

（1.云南中烟物资（集团）有限责任公司，昆明 650000；2.昆明理工大学 冶金与能源工程学院，昆明 650093）

1 前言

在卷烟生产企业成本构成中，物资原料采购成本构成了企业生产成本的主体，也是企业成本控制中最有价值的部分。卷烟材料主要包括烟用丝束、卷烟纸、成形纸、接装纸、内衬纸、框架纸、条与盒包装纸、封签、烟用BOPP、烟用纸箱、拉线、卷烟用胶、三乙酸甘油酯、香精香料14类。在主要卷烟材料中，成本构成比重最大的是条与盒包装纸，约占48%，丝束约占20%，香精香料约占7%，卷烟纸约占4%，其他材料约占21%。降低物资原料采购成本，做好预算管理和成本控制，是控制卷烟成本的重要措施之一。［1］

目前，我国在降低卷烟材料采购成本方面，基本上采取基于对采购统计数据的简单判断来调整各类卷烟材料采购成本［1］。在分析卷烟材料采购成本时，由于卷烟材料数据搜集不完整，数据分析缺乏理论基础，主要依靠经验判断，数据分析基本为主观定性结果；此外，忽略了影响供应商成本的关联数据，从而无法客观地分析和评价供应商的真实成本与合理利润，进而片面地将“采购成本高”的全部矛盾转嫁给供应商，最终导致卷烟材料采购指导价格偏差；因缺乏数据支撑和科学、系统的分析模型，采用人工经验的定性分析方法，掩盖了供应商的真实利润，影响采购成本的控制，已远远不能满足当前“降本、提质、保供应”的精益采购要求，对于“降本增效”极为不利，而近年来烟草行业逐渐重视信息技术的运用。［2］鉴于此，本文基于大数据理念建立一种新的卷烟材料成本分析方法，并开发出对应的分析系统，为卷烟材料采购的指导价格制定提供决策支持，以降低卷烟材料采购成本。

2 卷烟材料成本分析

2.1 卷烟材料的成本构成因素分析

各类卷烟材料的成本构成包括：原材料成本、生产成本、经营费用。其中，原材料成本包含卷烟材料的主要原材料成本及各次要原材料成本；生产成本包括设备折旧及维修成本、人工成本、能源成本、版材成本及其他生产制造成本；经营费用主要包括财务费用、销售费用、管理费用、税金与附加和其他开支。

影响卷烟材料成本的主要因素为变动成本变化，即成本总额在一定范围内随着业务量的变动而呈线性变动，而当超出一定范围时，变动成本总额可能呈非线性变动的成本。［3］

通过变动成本率，即变动成本在销售收入中所占的百分率，校验数据的准确性。从而将销售收入分为变动成本和边际贡献两部分，前者是产品自身的耗费，后者是给企业的贡献，因此，“变动成本率＋边际贡献率＝1”。变动成本率与边际贡献率之间是一种互补的关系，产品的变动成本率高，则边际贡献率低，创利能力小；反之，产品的变动成本率低，则边际贡献率高，创利能力高。通过进行相关的统计学分析，进一步确定了变动成本就是影响卷烟材料成本的主要因素。

2.2 卷烟材料成本控制方法

运用系统工程的原理对卷烟材料企业在生产经营过程中发生的各种耗费进行计算，调节及监督，同时也可以发现卷烟生产中成本控制的薄弱环节，挖掘内部潜力，寻找一切可能降低成本的途径。

目前，成本控制的主要方法有定额成本法、标准成本法、目标成本法［4］、作业成本法、产品生命周期成本法［5］等，广泛应用在各类工程项目建设、企业生产、新产品开发等各方面，并取得了较好的应用效果。目前常用的成本控制方法如图1所示。

图1 成本控制方法

结合卷烟材料成本特性及主要影响因素，将成本控制法运用于卷烟材料成本控制［6］，以指导卷烟材料的价格采购。对卷烟材料成本控制主要有三种途径：其一，在采购过程中，影响采购价格的主要因素是供应商成本，供应商成本是采购价格的底线，降低采购价格最主要的是降低供应商成本，在卷烟材料买卖时实施买方集中化，使卷烟企业取得材料购买的优惠权；其二，在卷烟产品设计上，采用技术与经济相结合的科学方法，通过改变卷烟产品技术指标或改变卷烟材料技术指标实现成本的降低；其三，在生产和物流方面寻求实现规模经济的方法，通过降低卷烟材料消耗和库存等手段实现成本的降低。

3 基于大数据理念的卷烟材料成本分析系统

3.1 卷烟材料成本数据分析体系

卷烟材料成本分析系统是基于大数据的卷烟材料成本分析体系建立的，其主要核心是数学模型和求解算法，该成本分析体系，主要包括卷烟材料数据平台、数据诊断融合、卷烟材料成本分析系统。如图2所示。

图2 基于大数据的卷烟材料成本分析体系

基于大数据的卷烟材料成本分析体系的数据分析过程为：首先，以卷烟材料价值链相关为依据，将卷烟材料采购两端三侧全生命周期内的卷烟材料价值链数据存储于数据平台。

其次，对保存在数据库中的数据进行数据诊断融合。运用卷烟材料成本分析数学模型，为保证模型数据的正确性与合理性，在数据运用前，必须先对数据进行诊断分析与修正。其基本方法为：建立基于数理统计的大数据诊断模型（如t分布检验模型等），并分析历史的同类数据，实现卷烟材料各成本数据的合理性检验；同时，采用数据修正模型（如极大似然估计修正模型），选取一定的置信度，对不合理数据进行修正。

在对数据诊断和甄别中，［7］采用小样本均数的置信区间估计法，设置置信度为0.95，通过对生产同类物料的所有企业提供的各类原材料的成本 xij（j＝1，2，3，……，n）进行正态分布（t分布）回归，获得正态分布的均值μi和方差σi。并采用t检验，分析其数据是否落在置信区间内，如果超出置信区间，则对比该数据采用极大似然估计修正模型进行修正。

再次，对修正后的卷烟材料成本数据进行多维度分析。主要建立基于大数据挖掘与统计方法相耦合的卷烟材料成本多因素关联成本分析数学模型、卷烟新产品材料成本分析与定价模型、卷烟材料成本情景分析模型、供应企业成本评价与诊断模型五类数学模型的卷烟材料成本分析。

最后，输出卷烟材料成本分析结果。

3.2 卷烟材料成本分析系统架构

构建的基于大数据理念的卷烟材料成本分析系统架构如图3所示。

图3 系统架构

分析系统主要包括基础支撑层、数据融合层、数据存储层及用户展示层，各层的主要功能包括以下4个部分。

（1）基础支撑层：负责数据的采集和整理工作。

（2）数据存储层：存储成本数据，实现对数据进行统一、有效的管理。

（3）数据融合层：包含智能分析引擎、数据校验模型、数据诊断模型和数据修正模型，以发现数据问题，诊断数据和修正数据并形成有效数据结果集。

（4）用户展示层：通过图形和表格的方式展示分析结果、运行分析结果，可以快速查询不同条件下的分析结果。

通过各层协同工作，实现基于大数据的数据融合分析。

3.3 卷烟材料成本分析系统主要功能

卷烟材料成本分析软件总体功能设计如图4所示。软件功能模块包括：用户与权限管理、数据字典、数据采集、卷烟材料成本分析、新产品材料定价分析、卷烟材料成本预测分析、供应企业成本评价与诊断七大模块。

3.4 卷烟材料成本分析系统实现的目标

基于卷烟材料成本相关的大数据，建立具有多维度分析、决策支持、精细化管理等功能的卷烟材料成本分析系统，以实现以下目标：

（1）建立数据诊断与修正模型，对卷烟材料价值链相关的数据进行甄别、过滤、修正和检验，确保大数据的有效性和合理性。

（2）构建基于卷烟材料成本的大数据挖掘技术与统计方法相耦合的卷烟材料成本分析模型，按材料类别、规格、供应商进行卷烟材料成本的多维度分析。

（3）构建卷烟材料成本分析模型，分析诊断供应商各类材料及其细分子类的生产工艺水平、管理水平、原料采购成本等。

图4 平台功能规划示意图

（4）构建卷烟材料成本多因素关联分析数学模型，分析成本影响因素及影响程度。

（5）构建基于大数据的卷烟新产品材料成本定价模型，实现卷烟新产品和老产品改造的卷烟材料采购的合理定价及成本的可控、可测。

（6）构建基于大数据的供应企业成本评价与诊断模型，对供应企业成本控制现状进行评价，诊断其成本控制存在的问题，给出成本控制的合理建议，从而推动供应商成本管理。

4 卷烟材料成本分析系统应用分析

通过建立卷烟材料成本多因素关联成本分析模型、卷烟新产品材料成本分析与定价模型、卷烟材料成本预测模型、供应企业成本评价与诊断模型等一系列数学模型，构建了基于大数据的卷烟材料成本分析方法体系，并采用B/S架构，以模块化设计理念，应用JAVA开发工具和MySQL数据库，开发具有智能学习、多维度分析、决策支持、精细化管理等功能的卷烟材料成本分析软件平台。

利用卷烟材料成本分析系统对卷烟材料供应商进行成本数据采集，2017年共采集了1 729条数据，实现了卷烟材料供应成本数据的统一管理，便于分析，供应商成本数据采集界面如图5所示。

图5 供应商成本数据采集界面

通过采集到的供应商成本数据，分析了几百种卷烟材料的 合理成本与利润率，卷烟材料成本分析界面如图6所示。

图6 卷烟材料成本分析界面

5 结语

建立了卷烟材料成本分析相关的数学模型，开发了B/S架构的基于大数据理念的卷烟材料成本分析系统，可为卷烟材料的采购提供一种情景分析工具，从而为卷烟材料采购过程中的降本增效提供了一种前端控制手段。通过系统的多维度分析与应用，可为卷烟材料成本控制提供第一手的数据依据，为卷烟材料采购的指导价格制定提供决策支持，以有力支撑卷烟材料的精益采购战略与精益管理，助推卷烟行业实现卷烟材料采购“降本增效”的目标。

注：白平，通讯作者。

主要参考文献

［1］宋玉宝.浅谈烟草企业预算管理与成本控制［J］.中小企业管理与科技旬刊，2016（4）：10－11.

［2］陈珍.借助信息化技术构建烟草企业数字化研发平台［J］.中国管理信息化，2016，19（2）：60－61.

［3］章锦祥.浅谈成本控制方法［J］.科学技术创新，2016（20）：297.

［4］Li X.Dynamic Cost Control Method in Production Process and Its Application［J］.LFAC Proceedings Volumes，2002，35（1）：175－180.

［5］Hutchinson T，Burgess S，Herrmann G.Current Hybrid－electric Powertrain Architectures：Applying Empirical Design Data to Life Cycle Assessment and Whole－life Cost Analysis［J］.Applied Energy，2014，119：314－329.

［6］李玲.烟草行业成本控制理论及应用研究［C］//中国烟草学会卷烟材料专业委员会物资管理学组学术研讨会，2006.

［7］刘永安.智能故障诊断专家系统开发平台——数据融合算法［D］.无锡：江南大学，2007.