赵云高:生产型企业的财务分析

作者:赵云高,现任立邦投资有限公司TU财务本部财务分析经理,曾供职于康师傅担任财务本部查核主管、子公司财务主管,擅长财务分析、预算编控、成本分析及管控、财务相关系统的开发。

大数据是当下比较热门的一个话题,很多企业都在抢占先机来建立属于自己的大数据领地,其中不乏一些好的应用结果。比如,谷歌可以利用人们对“感冒药品”这类的检索词量分析、对比来预测一个地方是否会发生禽流感;亚马逊可以根据顾客的历史购买记录和搜索记录精准推送新书,百度在春节期间不失时机地推出了春运地图……

毫无疑问,大数据对于未来消费需求的把握和企业精益化的过程管理具有重要意义,其应用一方面依赖于信息系统的升级换代,强大的运算分析能力和无处不在的信息采集终端让运营信息的大规模处理成为可能,另一方面则要求管理者要具备大数据的思维和管理工具。从某种程度上来说,后者更具有主导作用,它是信息工具能够承载管理职能并发挥作用的前提条件。显然,我们财务管理者所熟悉的管理会计思维恰好能够起到这种作用。

实践中,相比那些互联网企业的轰轰烈烈,传统的生产制造性企业则显得沉默了许多。是否他们就注定在大数据上难有作为呢?如果说能够直接对接终端客户,敏锐捕捉消费信息、贯通产业链的数据集成与协同管理,对当前多数生产型企业还言之尚早的话,那么充分做好企业现有运营数据的完善和规范,能够挖掘出昀大价值并且高效快捷地用于决策支持,这也未尝不是一种大数据的实践。所谓上不达则取其中,能够把这些工作做好,也是给未来进一步的应用做好铺垫。

我们知道,生产型企业昀在意的往往不是净利润,而是毛利。尤其在快速消费品行业,毛利就是他们的生命线,毛利太低,不生产却不行,而生产越多亏得越多。在充分竞争的行业,能源、原材料和人工成本差别不大,企业间竞争力的差别就在于管理,所以精益化的成本管理就成为关键。生产环节控制不好,设备不断出现故障;新员工太多培训没有跟上,造成材料不断的浪费,超标准耗用太多;没有按照原始配方标准管理,投入产出比例太少;采购招标不到位,价格不断攀升;同质原材料的替换品没有及时跟进,配方修改不及时……,这些问题我们都可以通过对生产、采购、销售过程中产生的大量数据来管理分析,从而得出有效的信息来帮助我们及时修正判断,做出合理的决策。

以国内“速食面”第一品牌——康师傅为例,近年来一直保持了不错的增长速度,面对竞争激烈的快消品行业,尤其是量大利薄(每包方便面毛利金额较小)的方便面行业,多年来康师傅坚持不断降低运营成本,持续增强竞争优势的目标,面对消费者需求的变化,康师傅运用信息化的方式帮助对市场做出快速、准确的反应。作为较早上线SAP系统的国内企业之一,2002年就上线了SAP系统,利用系统记录了大量的过程数据,包括:

• 生产每一个产品按照配方投入每个原材料的耗用量;
• 销售每一个 SKU的销售数量、单价、销售客户、销售利润中心;
• 采购每一个原材料的数量、价格、供应商等。

有了以上数据我们可以做什么呢?可能在许多企业是财务系统帮我们实现了所有的核算,而我们拿到的仅仅是一张汇总的损益报告。但是作为财务分析,能够在这个过程中起到的价值远不止这些,赵云高表示,在康师傅每月都会提供财务分析报告,同时每月都会在月会上公开进行汇报,尤其对于会对重点品项、新品、重点系列做更详细的毛利分析。

在康师傅,财务把上述的这些数据每月1号统一上载到HANA系统,接下来就是通过对这些数据的系统分析和挖掘以便找出生产过程中产生的一些问题。更重要的是,分析能够让康师傅直观地看到不同因素对昀终毛利产生的影响,影响的比重是多少,这对于决策非常有用。

生产型企业大数据应用案例-datacn.net

(图1,以上数字非康师傅数字,仅作为理解思路参考)

这张表反映了MMM这系列产品一个月份的成本结构,包含原材料、包装物、半成品中每个原材料的耗用量及单价。从上面可以看出,这产品的毛利比上月下降了1.11%,影响因素很多,其中售价下降对毛利带来的有利影响为0.59%,销售成本的增加带来不利影响为1.69%,而生产成本方面带来不利影响为0.74%,消耗前期存货带来不利影响为0.95%,主要原材料A2的降价带来有利影响1%,包装物 B2的耗用量带来不利影响1.61%,半成品C2替换到C1,对毛利有利影响0.54%。

这种分析方法不是简单的分析合并后的整体毛利,也不是只分析每个产品的毛利。康师傅把产品的配方展开,拿到了生产过程中产生的投料耗用量的数据和采购单价,包括生产这个产品投入的制造费用,将这些数据和不同的标准对比,利用差异分析法计算每个原材料对毛利带来的影响,同时也分析了生产成本和销售成本之间的关系,能帮助快速定位生产或者销售过程中的问题。

这些分析的结果看起来没有那么惊天动地,都是一些细小的变化,但如果不是系统地来分析的话,很难准确把握某个变化产生的一系列影响,因为生产型企业往往是规模效应,虽然是很小的改善,却可以节约很大的成本。

Datacn.Net :上述分析只是其中很小一部分。当这些分析可以及时、大量的产出时,对于生产的安排、成本控制、资源优化都是非常有价值的。在康师傅,每月2号可以拿到分析报告,部分报告甚至1号就可以拿到。随后,在每月3-5号的月度例会上,财务会与有关部门一起总结这些问题,并及时在当月改善。赵云高告诉我们,通过这样细致的财务分析,曾经成功的找到了投料工在投料过程中做的手脚,成功地改进了新品的配方问题,找到更合理的同质替换品,节约了大量的成本,为企业带来了可观的经济效益。在生产型企业里,决策者非常需要这样的数据分析,赵云高说,数据分析给康师傅提供了非常多的支持。

此外赵云高分享了以成本控制为思路的财务分析关注点(图2),该图来自他多年工作经验的总结,他认为对数据要有效及时的分析,在深挖过程中,通过多样的分析方法,找到数据之间的因果关系,为最终挖掘出生产、销售中的问题提供有力支持。

生产型企业的大数据应用案例-datacn.net

数据分析的价值在于揭示业务方面已经发生或将要发生的问题,提醒决策者注意,并且还要把问题打开,深追到根本原因,即能够采取具体行动的那个环节,康师傅就是遵循了这样的思路,这是数据的优势,也是财务管理的优势。

因此,对于那些期望在大数据时代一展拳脚的生产型企业来说,不妨从这些基础数据的管理做起。“勿以善小而不为”,虽然这些都是司空见惯的数据,但是当这些散碎的数据形成一定规模并有机整理之后,却能够显现出很多不被人察觉的信息。这些信息财务需要,厂长们更需要,财务通过大数据分析给他们指明了工作改善的重点,扩充了利润提升的空间,企业从中获益,财务管理的价值和影响力也得以彰显。

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