基于大数据驱动的物流企业会计成本预测与控制策略

陆冰浪　谭子骞　曾贞樑

在当前全球物流产业高速发展的背景下，物流企业面临着日益复杂和动态的经营环境。其中会计成本的准确预测和有效控制成为保障企业经济运作的重要环节。大数据技术的崛起为物流企业提供了前所未有的机会，通过充分挖掘和分析庞大的数据集，能够深入洞察企业运营的方方面面。在这一背景下，基于大数据驱动的物流企业会计成本预测与控制策略的研究显得尤为迫切和重要。

本文首先建立了基于大数据驱动的成本预测与控制模型，通过大数据驱动实现物流企业数据处理，及时调整相关策略，实现总成本的降低。为确保企业利润最大化，考虑物流企业配送受多种因素影响，基于相应的约束条件做出假设，建立运输成本数学模型。借助蚁群算法的寻优性能，考虑配送过程中的空载概率和时间限制，求得最优配送路线。从而实现对物流企业的会计成本预测与控制。

在当今高度信息化的商业环境中，物流企业日益面临着庞大而多变的经济挑战。本文首先收集和处理数据，建立基于大数据驱动的成本预测与控制模型。其次，考虑运输成本和运载量等，建立了优化运输成本的数学模型。随后，利用蚁群算法求得物理配送最佳路线，以降低成本。最后分析发现，传统策略的最高作业成本为72010万元，而基于大数据驱动的策略最高成本仅为61956万元。我们通过探索基于大数据的物流企业会计成本预测与控制策略，旨在为推动物流行业的管理创新提供实质性的理论和实践参考。

一、基于大数据驱动的成本预测与控制模型

会计成本预测与控制管理是指在物流企业的管理过程中，通过有效地利用人力、物力和财力，确保计划得以充分执行，从而实现对物流资源的节约利用。此举旨在全面提高企业的经济效益，推动各项经营活动高效执行。从企业经营管理的角度来看，物流成本管理可以被看作是一种增值服务活动。这种活动使企业能够更好地适应市场变化，提高服务水平，从而获得更大的竞争优势。在企业物流管理中运用大数据驱动的方法，可以优化信息对接系统，确保客户更紧密地与企业互动和合作。图1为基于大数据驱动的成本预测与控制模型。

在成本控制的前期，通过大数据驱动的方法分析各个环节的过往成本数据，借助这些数据来预测未来各环节的成本水平，此为基础确定成本控制的标准。而在中期的成本控制中，大数据的关键作用在于实时分析整体成本与各个环节成本之间的相互关系。研究这些关系能够及时发现导致整体成本上升的具体环节，为后续的决策调整提供有力支持，促使整体成本降低。在各个环节完成后，物流企业需要充分利用大数据驱动技术，对每个环节的实际成本和整体总成本进行准确核算。通过比对实际成本和标准成本的差异，企业可识别具体的原因，并制定切实可行的改进措施，从而有针对性地规划未来的活动。

图1 大数据驱动的成本预测和控制模型

大数据驱动的应用在降低和优化物流企业的会计总成本方面具有显著效果。通过实时应用大数据进行监控和比对，物流企业能够全面把握各个环节对总成本的影响，进而提出针对性措施。若某个环节的成本上升增加了总成本，企业应立即采取整顿措施，实现成本控制的优化目标。反之，若某个环节的成本上升导致了总成本的降低，企业需详细分析和记录这种变化，总结经验，以便将来应用。大数据的综合运用在实现成本效益上为物流企业提供了更为精准和实用的管理手段。

二、物流企业会计成本核算体系

（一）运输成本数学模型

物流成本控制的终极目标在于降低运营成本，实质上是为了确保企业利润最大化。物流企业追求以最少的资源投入获得最大的经济回报，而达成这一目标的方式是通过对物流成本的精准掌控，从而提升物流活动的经济效益。因此，物流成本控制的核心理念是在保持服务质量和效率的前提下，通过合理的成本管理手段，使企业在竞争激烈的市场中更具灵活性和竞争力，从而确保最终的经济利润最大化。

假设一年当中共计算n次，则发生的单位产品运输成本为：

Ct为单位产品的运输成本，Cf为每次运输的固定成本，Cv为单位产品的变动成本，为年运载总量，为n次运输的平均运载量，为第i次运输的运载量，全年运载成本为。

在基于大数据驱动的物流企业会计成本预测与控制策略中，我们建立了一个运输成本的数学模型，以更精准地评估和控制企业的经济投入。该模型主要考虑了运输过程中的直接和间接成本因素，涵盖了与配送距离、运输次数、货物种类等关联的多方面因素。通过运用大数据分析，我们能够实时监控运输活动的各项数据，包括货物运输的具体距离、车辆运行时间、油耗、人员工资等多个关键指标。具体而言，数学模型会考虑每次运输任务的直接工作成本，包括与货物配送距离相关的费用，以及与运输次数相关的间接工作成本，如车辆维护、人员培训等。通过对这些因素的综合分析，能够计算出每次运输任务的总成本，并通过大数据技术实时更新和调整模型参数，以应对不同条件下的变化。这种基于大数据的数学模型为企业提供了更为精准的成本预测和控制手段，有助于优化运输策略、提高效益，并在不断变化的市场中保持竞争力。

（二）结合蚁群算法求节点间配送线路最优解

在基于大数据驱动的物流企业会计成本预测与控制策略中，结合蚁群算法是为了求出节点间的配送线路最优解。蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，通过模拟蚂蚁在搜索食物时留下的信息素，实现寻找最短路径或最优解的目标。在物流配送中，节点间的最优配送线路对成本控制至关重要。蚁群算法的应用通过蚂蚁在搜索过程中的信息素沉积和蒸发机制，使得蚂蚁更有可能选择经过短距离和高效率的路径。这一过程不仅考虑了路径的长度，还能动态地适应环境的变化。通过大数据驱动的实时数据分析，蚁群算法可以根据当前物流状况、交通状况、订单分布等多维信息，实时调整蚂蚁的搜索策略。这种实时性的响应和动态调整能够更好地适应复杂多变的物流环境，从而使得配送线路更为智能和高效。

因此，结合蚁群算法实现节点间配送线路的最优解，不仅可以降低物流企业的成本，提高配送效率，而且通过大数据的支持，可以更精准地把握实时变化的物流情况，为成本预测与控制提供了更为准确和可靠的基础。这一融合策略使得企业能够更灵活地应对物流挑战，实现在复杂环境中的成本优化和效益提升。

式（2）中，为t时刻所有待选路线的集合，α，β分别表示蚂蚁在运动过程中所积累的信息及启发式（在蚂蚁选择路线中所起的不同作用）。用1-ρ表示信息消逝程度，经过一定时刻，完成一次循环，据下式作调整：

其中，表示第K只蚂蚁在本次循环中留在路线ij上的信息量，表示本次循环中留在路线ij上的信息量。

在物流企业协同配送中，配送问题与一般的配送中心有显著的不同，更加注重协同作业。在核心企业配送中心向需求节点运送货物的过程中，需要全面考虑到回程时的空载问题。具体而言，我们不仅要对去需求节点的配送路线进行优化，还需判断在回程时是否有必要前往供应节点搭载物品返回，同时确保回程路线的最优化。这种协同配送策略能够在满足需求节点的同时，最大程度地减少空载运输，提高整体配送效率。过程如下：

（1）初始化各线路上的信息素n=0，将蚂蚁m×k分组，每组仅有一只蚂蚁，放置于核心企业配送中心p0。

（2）对于第i组的蚂蚁，从出发访问j个节点后返回。

（3）对第i（i=1，2，…，m）组的蚂蚁j（j=1，2，…，k），如果其访问列表访问中的节点数小于，则生成选择概率，并根据该值选择下一个节点。

（4）如果（3）中所有蚂蚁都回到p0转（5），否则转（3）。

（5）计算各组蚂蚁的目标函数值，记录当前的最优解。

（6）更新路线上的信息素。

（7）如果未达到预设的迭代次数且没有出现异常情况，就执行步骤（2）。否则，输出最佳解决方案，算法结束。此时求出配送路线的最优解，完成物流企业会计成本核算体系的构建。

三、物流企业会计成本预测与控制策略分析

（一）成本费用分析

本文以某中小型物流企业为研究对象，实际分析物流活动中的操作和各作业中心，详细了解每个环节中资源的使用情况。表1展示了该物流企业2021年的会计成本费用，其中运输配送成本占总成本的比例最高，达到49.23%。交通和差旅费成本占比最低，仅为0.03%。传统的会计成本核算主要遵循统计原理，通过年度累计的核算数据，在期末时筛选与物流相关的成本进行分配。通常情况下，直接费用会直接计入物流成本，而间接费用则按照预设的标准按比例分配。

在物流运输过程中，直接变动成本与配送的公里数密切相关，而间接变动成本则与物流配送的次数直接相关。本文选取某企业2021年10月份的作业总成本进行了综合汇总。表2为汇总结果。直接工作成本主要集中在订单处理、货物运输、货物检查和验收、仓储、出货、交货等各项任务中，共计62935万元。间接工作成本主要体现在订单处理、货物运输、仓储等任务中，共计137756万元。货物运输是成本最高的任务，其直接工作成本为56855万元，间接工作成本为73553万元，合计130408万元。仓储任务分为两个阶段。第一阶段间接工作成本为3900万元；第二阶段直接工作成本为4332万元，间接工作成本为23600万元，合计27932万元。其他任务如订单处理、货物检查和验收、出货、交货各自有对应的成本。总成本合计为200691万元，其中直接工作成本和间接工作成本分别占比31.38%和68.62%。这些成本数据提供了物流企业不同任务中的具体成本分布情况，为制定成本控制策略提供了基础。通过大数据分析，可以实时监控各项任务的成本情况，提前预测未来可能的成本投入。针对不同任务的成本差异，企业可以制定更具针对性的控制策略，优化资源配置，提高效益。

（二）物流作业成本分配率分析

根据物流企业的实际运营情况，结合物流作业的动因量，确定了各个作业中心的成本动因分配率。表3为各项作业中心的分配率。间接成本总额为212247.78万元，总任务激励数量为1567个，总分配率为22111.02%，代表物流企业各项活动中的总成本及其分配情况。货物运输部门是成本最高的活动中心，其间接成本总额为64372.54万元，分配率为45.02%。货物储存和货物交付也占据较大的成本比重，分别为40636.21和47874.67万元。其他活动中心如订单处理、货物检查和验收、仓储、出库、信息处理、售后服务各自有对应的成本和分配率。大数据分析可通过监控各活动中心的实时成本情况，提前预测未来可能的成本投入。对于成本较高的活动中心，企业可以采取有针对性的控制措施，优化资源配置，降低成本。不同活动中心的任务激励数量和分配率差异较大，反映了各中心在整体业务中的重要性和影响程度。这些数据可用于制定合理的激励机制，以提高关键活动中心的绩效和效率。

（三）成本控制策略对比分析

成本预测与控制是企业管理层在事前控制和事中监督中的关键工具。在预算执行过程中，企业能够发现实际经营活动与预算之间的差距，及时发现问题并采取相应的解决措施，从而强化内部控制，降低经营风险。本文选择了一家物流企业的10次作业，分别进行了传统成本控制和基于大数据驱动的成本控制策略的测试。

图2为物流企业成本控制的对比结果，显示出基于大数据驱动的成本控制相较于传统策略取得了显著的提升效果。传统策略的最高作业成本为72010万元，而基于大数据驱动的策略最高成本仅为61956。目前，许多物流企业缺乏专门的成本预测与控制部门，加上各个分支机构分散，部门与分支机构之间沟通不畅，总部难以对各职能部门和分支机构的预算情况进行跟踪和实施。这导致不能及时提供实际偏离预算的差额并分析其原因，也难以指出存在的问题并提出改进方案，从而减弱了物流企业的风险控制能力。基于大数据驱动的企业会计成本预测与控制结果与传统策略的结果存在明显差异。从各个作业中心的环节成本来看，传统核算通常根据运输货物的数量来分配间接管理费用，但情况是各环节的间接费用存在较大差异，有的较高，有的较低，甚至可能存在未考虑到的费用项目。基于大数据驱动的方法通过科学分析各作业中心的间接成本，更准确地揭示了成本的分布情况，从而为成本控制提供了更为精准的依据。

结语：

本文基于大数据驱动，通过深入分析物流企业的会计成本情况，提出有效的成本预测与控制策略。应用大数据，在客户下单后，系统通过分析事先存储的数据，迅速确认离客户最近的仓库，并精确标定商品在仓库中的确切位置。这一智能化的处理流程提高了整体分拣效率。另外，基于大数据驱动的成本控制相较于传统策略取得了显著的提升，从而证明本文提出的方法取得了显著的效果，为企业未来的经营决策提供了有力的参考依据。