本站小編為你精心準備了生產型企業(yè)統(tǒng)計問題與對策參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發(fā)您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

《統(tǒng)計科學與實踐雜志》2014年第六期

一、現代企業(yè)數據統(tǒng)計的新特點

（一）數據之間匹配性要求高，要一一對應例如訂貨合同、庫存、財務應付款之間的數量和資金關系復雜，對賬要求高。對于產品銷售，需要對所有銷售開票數量、庫存數量、合同執(zhí)行數量、開票未提貨數量，以及合同金額、逐筆收款金額、累計應收款金額等動態(tài)信息核對清楚。

（二）數據處于動態(tài)變化中，時效性強伴隨企業(yè)生產經營活動的開展，銷售、采購、庫存、生產等環(huán)節(jié)數據，環(huán)環(huán)相扣，隨時處于動態(tài)調整中，企業(yè)管理層需要得到這些數據的準確情況與變化趨勢，及時對市場做出反應。

（三）指標較多，核算復雜生產型企業(yè)的成本核算至關重要。產品品種、生產組織、生產工藝等多樣性帶來成本核算的復雜性，一項產品的成本，可能包括了幾十項甚至上百項的指標數據合成。其他包括能耗監(jiān)控、生產效率、經營效益等指標統(tǒng)計與核算，在生產型企業(yè)中均產生了較大工作量。

二、傳統(tǒng)數據統(tǒng)計存在的問題

大數據時代，數據的信息化、過程化、時效性等要求提高。而現今生產型企業(yè)的統(tǒng)計工作，仍未擺脫傳統(tǒng)的統(tǒng)計模式，統(tǒng)計在企業(yè)管理中未能充分發(fā)揮其重要職能，不能適應市場信息化的發(fā)展要求。問題主要表現在以下三個方面：

（一）精細化程度不夠，管理粗放1.數據管理缺乏統(tǒng)一標準。基層的數據錄入，依賴個人理解，數據同步性差、一致性弱，比如會存在備品備件名稱不統(tǒng)一，增加了管理難度，影響庫存的儲備與管理。2.企業(yè)數據系統(tǒng)不兼容，存在信息孤島現象。現有的生產型企業(yè)中，不同程度地應用了信息技術，但各業(yè)務系統(tǒng)采用的技術不盡相同，數據格式及編碼不同，導致系統(tǒng)不兼容，形成的數據信息沒有對比性，信息及時共享、反饋難，數據冗余度高。3.“過程控制”不夠。統(tǒng)計中的數據只有結果比較，缺少中間各環(huán)節(jié)的詳細數據。數據過程有暗箱，若其中少量數據產生問題，將影響最終數據的準確性，并且難以追溯問題數據來源以及時修正偏差。造成的結果是，企業(yè)注重事后統(tǒng)計和分析，缺乏科學的事前預測和事中控制。

（二）數據實時性不夠，造成企業(yè)反映速度慢目前企業(yè)常規(guī)的做法是，每月底由財務部門根據當月生產狀況，得出當月生產成本，銷售利潤情況等，來反映本月的生產指標，生成統(tǒng)計報表，領導根據統(tǒng)計報表來了解成本與生產情況。而實際上，一個月內，原料與產品價格、生產消耗處于動態(tài)變化中，傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法不能及時反映這些變化過程，只能是事后分析。成本控制與生產安排調整相對滯后，控制能力較弱。

（三）分析環(huán)節(jié)薄弱，對企業(yè)決策支撐不夠1.業(yè)務數據不夠系統(tǒng)，數據分析基礎薄弱。長期以來，生產型企業(yè)的統(tǒng)計信息從下而上單向運行，統(tǒng)計信息的利用只停留在初級層次，信息分散，且比較滯后，統(tǒng)計人員難以獲得系統(tǒng)、完整的數據進行分析。2.分析方法應用單一，難以得到指導性的結論。目前生產型企業(yè)所用的統(tǒng)計指標體系中，綜合性指標多，對比性指標相對較少，只是局限于同比與環(huán)比指標的分析，預測方法在企業(yè)中應用較少，不能滿足管理者經營決策的需要。3.分析手段現代化不夠，效率低下。實際上，企業(yè)統(tǒng)計工作仍以手工為主，計算機應用僅限于完成數據匯總、計算和報表生成任務，計算機軟件的應用嚴重不足，不能及時形成多樣化的指標跟蹤體系，降低了統(tǒng)計對決策的指導作用。

三、大數據運用策略

針對生產型企業(yè)，筆者結合企業(yè)經營中大量的實踐經驗，將大數據背景與企業(yè)經營實際結合，從五個方面提出了改善企業(yè)統(tǒng)計工作現狀的對策，期望日新月異的市場環(huán)境下，生產型企業(yè)能夠利用好大數據的思想，充分發(fā)揮數據統(tǒng)計的作用，為決策分析提供技術支持。

（一）夯實統(tǒng)計工作基礎，確保數據質量1.建立規(guī)范的適合企業(yè)實際情況的統(tǒng)計指標體系。國家制定的一般企業(yè)的統(tǒng)計指標體系難以滿足企業(yè)個性化需求，應在原有的指標體系基礎上，結合國際先進管理經驗，增加適合生產型企業(yè)自身的指標，在及時反映經營情況的同時，還可以反映產品需求構成、競爭對手動向、資源供應等方面的情況。在統(tǒng)計指標設計上，應遵循全面性、規(guī)范性、可比性以及客觀及時性原則。2.統(tǒng)計數據從一線抓起，確保原始數據質量。圍繞統(tǒng)計崗位設置、工作職責、原始記錄、統(tǒng)計臺賬、統(tǒng)計標準、信息傳遞等方面加強規(guī)范管理，確保源頭數據的真實性。建立健全統(tǒng)計人員有關的考核機制，針對數據質量的好壞，進行獎懲，提高業(yè)務人員的責任感與積極性。3.加強統(tǒng)計工作組織管理，提高統(tǒng)計人員素質。首先應提高企業(yè)管理者對統(tǒng)計工作的重視程度，視情況設置專門的、相對獨立的統(tǒng)計人員。其次統(tǒng)計人員應了解和掌握最基本的統(tǒng)計工作方法，熟悉統(tǒng)計信息網絡的操作方法，能夠按統(tǒng)一確定的口徑、范圍及時提供相應的統(tǒng)計資料和分析報告。最后，要注重人員的培訓，統(tǒng)一管理規(guī)范，提高統(tǒng)計工作參與者的責任感與使命感。

（二）建立規(guī)范的數據收集與管理流程，加強數據過程管理1.數據收集要全面化、規(guī)范化。縱向上，從一線數據的采集，到各部門加工匯總，每一環(huán)節(jié)都需要規(guī)范的操作方法，并嚴格規(guī)定數據記錄與上報時間。橫向上，數據的涵蓋范圍要廣，對于日常產銷量、資產費用等數據的統(tǒng)計是最常規(guī)的項目，必須做到準確無誤；而對于供應商、客戶等的信息的收集，要盡可能的全面，才能利用現有信息評價供應商、發(fā)掘客戶需求。2.數據審批、交接要制度化。例如預算控制中對超出預算的費用管理，采購管理的權限設置等，需要有固定的審批流程予以制度化。在數據交接過程中，同樣要做到及時、規(guī)范，實現無縫對接。上下級之間的互報要做到及時、有效；部門間平行的數據互報要做到指標規(guī)范、口徑一致，提高數據利用率，減少重復勞動。

（三）加強統(tǒng)計信息化建設，提供重要技術保障

1.建立數據管理信息網絡平臺。利用計算機編程技術，搭建公司內部聯(lián)網的數據管理平臺，從一線數據的錄入到最終分析性指標的形成，都在該系統(tǒng)上完成，數據的增減、更改都可以實時反映，做到數據上報的實時化、規(guī)范化。具體使用分模塊技術，系統(tǒng)的各個模塊實現不同的功能（圖2），實時反映數據錄入情況，加快數據的處理、傳遞和反饋速度，實現數據公開化、網絡化、實時化，部門間和上下級之間可以實時共享數據資料，提高工作效率，減少人工誤差；例如在銷售方面，可以通過合理調配機制和信息反饋機制實現對訂單和計劃執(zhí)行的動態(tài)跟蹤，全面準確的掌握銷售情況，提高資金回籠時效性。在庫存量控制中，要對每一種物料規(guī)定最大儲存量和最長儲存期限，超過最大值時，系統(tǒng)會發(fā)出提示信號，以便管理人員采取糾正措施。2.實現業(yè)務數據分析實時性、自動性。通過信息系統(tǒng)，財務報表在生產一開始就實時自動生成，而非每月末人工生成，提高數據實時性與精確度，并節(jié)省人力成本。物料管理同財務系統(tǒng)實現集成化管理，在處理物料移動或生產確認時，同步處理賬務。有效控制業(yè)務流程，及時發(fā)現問題，糾正可能出現的偏差。3.實現業(yè)務流程可視化。一方面，一線數據從產生錄入，到各個環(huán)節(jié)的審批、流轉，均留下軌跡，過程清晰透明，提高了各管理環(huán)節(jié)的效率與規(guī)范性，便于問題的發(fā)現與修正。另一方面，采購、銷售等過程做到公開管理，領導能及時全面掌握供應商、供應價格、客戶、銷售價格的對比分析，同時，采購、銷售的透明化操作，減少了這些部門的徇私舞弊行為。4.強化母子公司的數據共享。將母子公司納入統(tǒng)一數據平臺，母公司能及時獲得必要的數據信息，快速發(fā)現問題并進行相應的調整；在業(yè)務審批上，由于情況了解透徹，減少了溝通環(huán)節(jié)，提高工作效率。母子公司數據信息的共享與高效傳遞，將很大程度地改善母子公司管控，降低大規(guī)模集團公司管理不到位的風險。

（四）加強統(tǒng)計分析與應用，為企業(yè)決策提供重要支持1.加強統(tǒng)計分析在企業(yè)決策中的應用。重點是對集中起來的諸多數據進行排列組合，生成新的有用的統(tǒng)計信息。比如產品質量的改善，將產品生產的各個環(huán)節(jié)進行統(tǒng)計記錄，將這些數據整合在一起，再結合質檢、售后等方面的數據，從不同角度分析數據，能夠得出改善產品質量的關鍵點。同時，結合現代企業(yè)管理理念，將一些具體因素指標抽離出來，進行相關性分析；將本企業(yè)情況與同行業(yè)企業(yè)情況進行對比分析等，將能夠為企業(yè)的發(fā)展與決策提供有價值的參考依據。2.加強統(tǒng)計分析在企業(yè)預測中的應用。首先，根據企業(yè)自身特點，重點進行年度、季度預測分析，確保企業(yè)目標管理和考核的有效性。其次，通過數據排列與相關性分析，對格與市場趨勢進行預測。最后，加強科學運用統(tǒng)計預測模型能力，來提高預測精度。3.加強統(tǒng)計分析在企業(yè)過程分析和評估中的應用。企業(yè)評估也是統(tǒng)計工作的一個重要部分，其中最典型的例子為對供應商的評估。首先，分析市場競爭環(huán)境，確認是否有建立供應鏈合作關系的必要，建立選擇的目標；其次，建立供應商評價標準，如產品質量、交貨期、交貨量、工作質量，價格等；最后，利用合適的方法，如模糊規(guī)劃法、多目標規(guī)劃法、各種智能方法等對供應商進行綜合評價，減少人為因素的影響。

（五）挖潛大數據在生產型企業(yè)中的價值，營造企業(yè)數據資產1.通過云平臺實現數據大集中，形成企業(yè)數據資產。對于大型集團型企業(yè)，其各子公司和分公司每天都在生成大量交易和生產數據。大數據用小的封閉系統(tǒng)是做不出來的，分散在各個系統(tǒng)中的數據若無法實現互通，形成集中的資源池，將嚴重影響對大數據的統(tǒng)一管理與價值挖掘，數據的孤島式管理更不是大數據時代的發(fā)展趨勢。因此只有把集團企業(yè)的數據實現云平臺共享，才能實現集團數據統(tǒng)一集中化管理與分析，在此之上的數據的價值挖掘，將具有全局性的戰(zhàn)略意義。2.加大數據挖掘深度，推動智能決策。生產型企業(yè)每年的數據都在大量增加，但是實際利用的卻只是其中一小部分，作為企業(yè)戰(zhàn)略資源的數據還未被挖掘。因此，企業(yè)應當重視對大數據價值的深入分析與挖掘，推動企業(yè)決策機制從“業(yè)務驅動”向“數據驅動”轉變。但是不能為了大數據而大數據，必須首先對自身業(yè)務流程進行梳理，再分析需要進行哪些決策智能化變革，按照什么業(yè)務順序進行部署，從而確保大數據實施的成功率和實施效果。綜上所述，隨著生產型企業(yè)的存續(xù)發(fā)展，自身積累了相當數量的數據信息，同時數據統(tǒng)計的信息化處理技術快速前進，企業(yè)將兩者緊密結合，將產生大量的管理創(chuàng)新，并能挖掘出更大的商業(yè)價值。因此，企業(yè)要高度重視大數據時代背景對經濟參與者的影響與變化，深入思考自身存在的問題與不足，加強學習，確保企業(yè)管理與時俱進。

作者：余健爾單位：浙江省鐵路投資集團有限公司