基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的物流企業(yè)會計成本預測與控制策略

陸冰浪　譚子騫　曾貞樑

在當前全球物流產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展的背景下，物流企業(yè)面臨著日益復雜和動態(tài)的經(jīng)營環(huán)境。其中會計成本的準確預測和有效控制成為保障企業(yè)經(jīng)濟運作的重要環(huán)節(jié)。大數(shù)據(jù)技術的崛起為物流企業(yè)提供了前所未有的機會，通過充分挖掘和分析龐大的數(shù)據(jù)集，能夠深入洞察企業(yè)運營的方方面面。在這一背景下，基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的物流企業(yè)會計成本預測與控制策略的研究顯得尤為迫切和重要。

本文首先建立了基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的成本預測與控制模型，通過大數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)物流企業(yè)數(shù)據(jù)處理，及時調(diào)整相關策略，實現(xiàn)總成本的降低。為確保企業(yè)利潤最大化，考慮物流企業(yè)配送受多種因素影響，基于相應的約束條件做出假設，建立運輸成本數(shù)學模型。借助蟻群算法的尋優(yōu)性能，考慮配送過程中的空載概率和時間限制，求得最優(yōu)配送路線。從而實現(xiàn)對物流企業(yè)的會計成本預測與控制。

在當今高度信息化的商業(yè)環(huán)境中，物流企業(yè)日益面臨著龐大而多變的經(jīng)濟挑戰(zhàn)。本文首先收集和處理數(shù)據(jù)，建立基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的成本預測與控制模型。其次，考慮運輸成本和運載量等，建立了優(yōu)化運輸成本的數(shù)學模型。隨后，利用蟻群算法求得物理配送最佳路線，以降低成本。最后分析發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)策略的最高作業(yè)成本為72010萬元，而基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的策略最高成本僅為61956萬元。我們通過探索基于大數(shù)據(jù)的物流企業(yè)會計成本預測與控制策略，旨在為推動物流行業(yè)的管理創(chuàng)新提供實質(zhì)性的理論和實踐參考。

一、基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的成本預測與控制模型

會計成本預測與控制管理是指在物流企業(yè)的管理過程中，通過有效地利用人力、物力和財力，確保計劃得以充分執(zhí)行，從而實現(xiàn)對物流資源的節(jié)約利用。此舉旨在全面提高企業(yè)的經(jīng)濟效益，推動各項經(jīng)營活動高效執(zhí)行。從企業(yè)經(jīng)營管理的角度來看，物流成本管理可以被看作是一種增值服務活動。這種活動使企業(yè)能夠更好地適應市場變化，提高服務水平，從而獲得更大的競爭優(yōu)勢。在企業(yè)物流管理中運用大數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，可以優(yōu)化信息對接系統(tǒng)，確?？蛻舾o密地與企業(yè)互動和合作。圖1為基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的成本預測與控制模型。

在成本控制的前期，通過大數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法分析各個環(huán)節(jié)的過往成本數(shù)據(jù)，借助這些數(shù)據(jù)來預測未來各環(huán)節(jié)的成本水平，此為基礎確定成本控制的標準。而在中期的成本控制中，大數(shù)據(jù)的關鍵作用在于實時分析整體成本與各個環(huán)節(jié)成本之間的相互關系。研究這些關系能夠及時發(fā)現(xiàn)導致整體成本上升的具體環(huán)節(jié)，為后續(xù)的決策調(diào)整提供有力支持，促使整體成本降低。在各個環(huán)節(jié)完成后，物流企業(yè)需要充分利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動技術，對每個環(huán)節(jié)的實際成本和整體總成本進行準確核算。通過比對實際成本和標準成本的差異，企業(yè)可識別具體的原因，并制定切實可行的改進措施，從而有針對性地規(guī)劃未來的活動。

圖1 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的成本預測和控制模型

大數(shù)據(jù)驅(qū)動的應用在降低和優(yōu)化物流企業(yè)的會計總成本方面具有顯著效果。通過實時應用大數(shù)據(jù)進行監(jiān)控和比對，物流企業(yè)能夠全面把握各個環(huán)節(jié)對總成本的影響，進而提出針對性措施。若某個環(huán)節(jié)的成本上升增加了總成本，企業(yè)應立即采取整頓措施，實現(xiàn)成本控制的優(yōu)化目標。反之，若某個環(huán)節(jié)的成本上升導致了總成本的降低，企業(yè)需詳細分析和記錄這種變化，總結(jié)經(jīng)驗，以便將來應用。大數(shù)據(jù)的綜合運用在實現(xiàn)成本效益上為物流企業(yè)提供了更為精準和實用的管理手段。

二、物流企業(yè)會計成本核算體系

（一）運輸成本數(shù)學模型

物流成本控制的終極目標在于降低運營成本，實質(zhì)上是為了確保企業(yè)利潤最大化。物流企業(yè)追求以最少的資源投入獲得最大的經(jīng)濟回報，而達成這一目標的方式是通過對物流成本的精準掌控，從而提升物流活動的經(jīng)濟效益。因此，物流成本控制的核心理念是在保持服務質(zhì)量和效率的前提下，通過合理的成本管理手段，使企業(yè)在競爭激烈的市場中更具靈活性和競爭力，從而確保最終的經(jīng)濟利潤最大化。

假設一年當中共計算n次，則發(fā)生的單位產(chǎn)品運輸成本為：

Ct為單位產(chǎn)品的運輸成本，Cf為每次運輸?shù)墓潭ǔ杀?，Cv為單位產(chǎn)品的變動成本，為年運載總量，為n次運輸?shù)钠骄\載量，為第i次運輸?shù)倪\載量，全年運載成本為。

在基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的物流企業(yè)會計成本預測與控制策略中，我們建立了一個運輸成本的數(shù)學模型，以更精準地評估和控制企業(yè)的經(jīng)濟投入。該模型主要考慮了運輸過程中的直接和間接成本因素，涵蓋了與配送距離、運輸次數(shù)、貨物種類等關聯(lián)的多方面因素。通過運用大數(shù)據(jù)分析，我們能夠?qū)崟r監(jiān)控運輸活動的各項數(shù)據(jù)，包括貨物運輸?shù)木唧w距離、車輛運行時間、油耗、人員工資等多個關鍵指標。具體而言，數(shù)學模型會考慮每次運輸任務的直接工作成本，包括與貨物配送距離相關的費用，以及與運輸次數(shù)相關的間接工作成本，如車輛維護、人員培訓等。通過對這些因素的綜合分析，能夠計算出每次運輸任務的總成本，并通過大數(shù)據(jù)技術實時更新和調(diào)整模型參數(shù)，以應對不同條件下的變化。這種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)學模型為企業(yè)提供了更為精準的成本預測和控制手段，有助于優(yōu)化運輸策略、提高效益，并在不斷變化的市場中保持競爭力。

（二）結(jié)合蟻群算法求節(jié)點間配送線路最優(yōu)解

在基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的物流企業(yè)會計成本預測與控制策略中，結(jié)合蟻群算法是為了求出節(jié)點間的配送線路最優(yōu)解。蟻群算法是一種模擬螞蟻覓食行為的啟發(fā)式算法，通過模擬螞蟻在搜索食物時留下的信息素，實現(xiàn)尋找最短路徑或最優(yōu)解的目標。在物流配送中，節(jié)點間的最優(yōu)配送線路對成本控制至關重要。蟻群算法的應用通過螞蟻在搜索過程中的信息素沉積和蒸發(fā)機制，使得螞蟻更有可能選擇經(jīng)過短距離和高效率的路徑。這一過程不僅考慮了路徑的長度，還能動態(tài)地適應環(huán)境的變化。通過大數(shù)據(jù)驅(qū)動的實時數(shù)據(jù)分析，蟻群算法可以根據(jù)當前物流狀況、交通狀況、訂單分布等多維信息，實時調(diào)整螞蟻的搜索策略。這種實時性的響應和動態(tài)調(diào)整能夠更好地適應復雜多變的物流環(huán)境，從而使得配送線路更為智能和高效。

因此，結(jié)合蟻群算法實現(xiàn)節(jié)點間配送線路的最優(yōu)解，不僅可以降低物流企業(yè)的成本，提高配送效率，而且通過大數(shù)據(jù)的支持，可以更精準地把握實時變化的物流情況，為成本預測與控制提供了更為準確和可靠的基礎。這一融合策略使得企業(yè)能夠更靈活地應對物流挑戰(zhàn)，實現(xiàn)在復雜環(huán)境中的成本優(yōu)化和效益提升。

式（2）中，為t時刻所有待選路線的集合，α，β分別表示螞蟻在運動過程中所積累的信息及啟發(fā)式（在螞蟻選擇路線中所起的不同作用）。用1-ρ表示信息消逝程度，經(jīng)過一定時刻，完成一次循環(huán)，據(jù)下式作調(diào)整：

其中，表示第K只螞蟻在本次循環(huán)中留在路線ij上的信息量，表示本次循環(huán)中留在路線ij上的信息量。

在物流企業(yè)協(xié)同配送中，配送問題與一般的配送中心有顯著的不同，更加注重協(xié)同作業(yè)。在核心企業(yè)配送中心向需求節(jié)點運送貨物的過程中，需要全面考慮到回程時的空載問題。具體而言，我們不僅要對去需求節(jié)點的配送路線進行優(yōu)化，還需判斷在回程時是否有必要前往供應節(jié)點搭載物品返回，同時確保回程路線的最優(yōu)化。這種協(xié)同配送策略能夠在滿足需求節(jié)點的同時，最大程度地減少空載運輸，提高整體配送效率。過程如下：

（1）初始化各線路上的信息素n=0，將螞蟻m×k分組，每組僅有一只螞蟻，放置于核心企業(yè)配送中心p0。

（2）對于第i組的螞蟻，從出發(fā)訪問j個節(jié)點后返回。

（3）對第i（i=1，2，…，m）組的螞蟻j（j=1，2，…，k），如果其訪問列表訪問中的節(jié)點數(shù)小于，則生成選擇概率，并根據(jù)該值選擇下一個節(jié)點。

（4）如果（3）中所有螞蟻都回到p0轉(zhuǎn)（5），否則轉(zhuǎn)（3）。

（5）計算各組螞蟻的目標函數(shù)值，記錄當前的最優(yōu)解。

（6）更新路線上的信息素。

（7）如果未達到預設的迭代次數(shù)且沒有出現(xiàn)異常情況，就執(zhí)行步驟（2）。否則，輸出最佳解決方案，算法結(jié)束。此時求出配送路線的最優(yōu)解，完成物流企業(yè)會計成本核算體系的構(gòu)建。

三、物流企業(yè)會計成本預測與控制策略分析

（一）成本費用分析

本文以某中小型物流企業(yè)為研究對象，實際分析物流活動中的操作和各作業(yè)中心，詳細了解每個環(huán)節(jié)中資源的使用情況。表1展示了該物流企業(yè)2021年的會計成本費用，其中運輸配送成本占總成本的比例最高，達到49.23%。交通和差旅費成本占比最低，僅為0.03%。傳統(tǒng)的會計成本核算主要遵循統(tǒng)計原理，通過年度累計的核算數(shù)據(jù)，在期末時篩選與物流相關的成本進行分配。通常情況下，直接費用會直接計入物流成本，而間接費用則按照預設的標準按比例分配。

在物流運輸過程中，直接變動成本與配送的公里數(shù)密切相關，而間接變動成本則與物流配送的次數(shù)直接相關。本文選取某企業(yè)2021年10月份的作業(yè)總成本進行了綜合匯總。表2為匯總結(jié)果。直接工作成本主要集中在訂單處理、貨物運輸、貨物檢查和驗收、倉儲、出貨、交貨等各項任務中，共計62935萬元。間接工作成本主要體現(xiàn)在訂單處理、貨物運輸、倉儲等任務中，共計137756萬元。貨物運輸是成本最高的任務，其直接工作成本為56855萬元，間接工作成本為73553萬元，合計130408萬元。倉儲任務分為兩個階段。第一階段間接工作成本為3900萬元；第二階段直接工作成本為4332萬元，間接工作成本為23600萬元，合計27932萬元。其他任務如訂單處理、貨物檢查和驗收、出貨、交貨各自有對應的成本?？偝杀竞嫌嫗?00691萬元，其中直接工作成本和間接工作成本分別占比31.38%和68.62%。這些成本數(shù)據(jù)提供了物流企業(yè)不同任務中的具體成本分布情況，為制定成本控制策略提供了基礎。通過大數(shù)據(jù)分析，可以實時監(jiān)控各項任務的成本情況，提前預測未來可能的成本投入。針對不同任務的成本差異，企業(yè)可以制定更具針對性的控制策略，優(yōu)化資源配置，提高效益。

（二）物流作業(yè)成本分配率分析

根據(jù)物流企業(yè)的實際運營情況，結(jié)合物流作業(yè)的動因量，確定了各個作業(yè)中心的成本動因分配率。表3為各項作業(yè)中心的分配率。間接成本總額為212247.78萬元，總?cè)蝿占顢?shù)量為1567個，總分配率為22111.02%，代表物流企業(yè)各項活動中的總成本及其分配情況。貨物運輸部門是成本最高的活動中心，其間接成本總額為64372.54萬元，分配率為45.02%。貨物儲存和貨物交付也占據(jù)較大的成本比重，分別為40636.21和47874.67萬元。其他活動中心如訂單處理、貨物檢查和驗收、倉儲、出庫、信息處理、售后服務各自有對應的成本和分配率。大數(shù)據(jù)分析可通過監(jiān)控各活動中心的實時成本情況，提前預測未來可能的成本投入。對于成本較高的活動中心，企業(yè)可以采取有針對性的控制措施，優(yōu)化資源配置，降低成本。不同活動中心的任務激勵數(shù)量和分配率差異較大，反映了各中心在整體業(yè)務中的重要性和影響程度。這些數(shù)據(jù)可用于制定合理的激勵機制，以提高關鍵活動中心的績效和效率。

（三）成本控制策略對比分析

成本預測與控制是企業(yè)管理層在事前控制和事中監(jiān)督中的關鍵工具。在預算執(zhí)行過程中，企業(yè)能夠發(fā)現(xiàn)實際經(jīng)營活動與預算之間的差距，及時發(fā)現(xiàn)問題并采取相應的解決措施，從而強化內(nèi)部控制，降低經(jīng)營風險。本文選擇了一家物流企業(yè)的10次作業(yè)，分別進行了傳統(tǒng)成本控制和基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的成本控制策略的測試。

圖2為物流企業(yè)成本控制的對比結(jié)果，顯示出基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的成本控制相較于傳統(tǒng)策略取得了顯著的提升效果。傳統(tǒng)策略的最高作業(yè)成本為72010萬元，而基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的策略最高成本僅為61956。目前，許多物流企業(yè)缺乏專門的成本預測與控制部門，加上各個分支機構(gòu)分散，部門與分支機構(gòu)之間溝通不暢，總部難以對各職能部門和分支機構(gòu)的預算情況進行跟蹤和實施。這導致不能及時提供實際偏離預算的差額并分析其原因，也難以指出存在的問題并提出改進方案，從而減弱了物流企業(yè)的風險控制能力。基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)會計成本預測與控制結(jié)果與傳統(tǒng)策略的結(jié)果存在明顯差異。從各個作業(yè)中心的環(huán)節(jié)成本來看，傳統(tǒng)核算通常根據(jù)運輸貨物的數(shù)量來分配間接管理費用，但情況是各環(huán)節(jié)的間接費用存在較大差異，有的較高，有的較低，甚至可能存在未考慮到的費用項目。基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法通過科學分析各作業(yè)中心的間接成本，更準確地揭示了成本的分布情況，從而為成本控制提供了更為精準的依據(jù)。

結(jié)語：

本文基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動，通過深入分析物流企業(yè)的會計成本情況，提出有效的成本預測與控制策略。應用大數(shù)據(jù)，在客戶下單后，系統(tǒng)通過分析事先存儲的數(shù)據(jù)，迅速確認離客戶最近的倉庫，并精確標定商品在倉庫中的確切位置。這一智能化的處理流程提高了整體分揀效率。另外，基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的成本控制相較于傳統(tǒng)策略取得了顯著的提升，從而證明本文提出的方法取得了顯著的效果，為企業(yè)未來的經(jīng)營決策提供了有力的參考依據(jù)。