仓储治理作为企业附加价值历程中的一部分, 不但提供保管存货的基本职能, 更饰演着物资流转中心, 是企业连接上游供应商与下游需求方的重要桥梁。从供应商视角看, 仓储部分作为流通中心担负着流通加工、存货治理、运输配送等运动;而关于需求方而言, 仓储部分必须以最大的效率和灵活性满足差别群体的消费需求。因此, 企业能否做好仓储治理事情直接影响自身经营的效果和效率, 尤其是在大数据时代和物联网影响下, 如何运用现代信息技术做好企业仓储治理以有效控制治理本钱和流通用度已成为影响企业竞争力的要害因素。而借力云盘算优势下的会计核算与治理 (简称“云会计”) 因效率高、针对性强、智能化及易于实施等优点能够为企业仓储治理科学化与智能化提供技术支持, 通过云会计平台与物联网的双向结合能够对库存商品进行智能化识别与分类、实时定位与跟踪监测, 也可以实现对库存原质料的存货量、消耗量及流向的实时治理, 为企业科学确定采购量及采购时间提供数据支持, 真正实现了财务与业务的一体化及产、供、销的相互集成与联通。由此可见, 云会计技术的广泛应用为企业提高仓储治理水平具有重要意义。
近几年作为会计信息化生长的新趋势———云会计获得学术界与实务界的普遍关注。可是学术界将云会计的研究焦点主要集中于云会计技术对企业运营可能爆发的影响上。例如, 不少学者研究了云会计技术可能对企业审计事情、人力资源治理、会计人员事情方法及供应商选择战略等方面爆发的影响;实务界研究焦点放在云会计在应用推广历程中保存的制约因素、爆发的问题及应对战略上。然而纵观现有文献, 将云会计技术与企业运营治理的实质性内容结合起来的研究文献甚少, 很少有人对云会计技术与企业运营历程中的具体环节结合应用与优化治理爆发的效果进行研究。事实上, 在大数据时代下云会计在企业经营数据收集、汇总、加工与剖析等方面能够发挥重要作用。尤其关于提高企业仓储治理的智能化、科学化具有现实意义�；诖�, 本文在详细剖析大数据时代下云会计对企业仓储治理爆发影响的基础上, 融合大数据、云会计和物联网技术于企业的库存治理应用, 构建了大数据时代下基于云会计的企业库存治理框架模型, 并详细论述了库存治理入库、挑唆和出库环节的具体运作方法, 以期为学术界和实务界研究云会计提供新的思路和视角。
仓储治理作为生产运营治理和本钱控制的基础对企颐魅正常的生产运营和利润所得具有重要影响。随着市场竞争加剧和信息化技术水平的不绝提高, 提升仓储治理水平已成为影响企业焦点竞争力的重要影响因素。古板的仓储治理水平低下, 技术粗糙, 在确定供应商、供应时间等方面保存较强的主观性, 缺乏明确的选择标准和依据, 更多的是依靠市场经验和相助关系, 而在确定具体库存供应量及差别存货仓储治理区域及分类上越发缺乏科学的计划与剖析, 使得企业在仓储治理上浪费过多资源还无法挣脱存货减价或供不应求可能爆发的损失。可是随着大数据时代的到来, 云盘算技术及ERP系统的逐渐推广, 越来越多的企业实现了对仓储部分的科学化治理, 有效解决了古板仓储治理爆发的毛病, 满足了众多制造型中小企业在大数据配景下关于提高仓储效率、控制仓储本钱、操作简便且信息获取便当的需求, 具体作用体现在以下几个方面:
仓储治理水平的崎岖直接影响企颐魅正常的生产运营与物资周转速度, 进而影响企业最终经营所得。因此仓储治理的重要目标就是在包管正常生产、销售与物资周转速率下最洪流平的降低仓储本钱, 既包括因物资采购周期不对理而爆发的附加本钱, 也包括因物资存储而爆发的治理本钱。而降低仓储治理本钱最直接有效的要领就是合理结构仓储物资, 科学计划采购周期, 避免对仓储物资的频繁进出挑唆。仓储物资贫乏无法满足生产经营的现实需要会影响企颐魅正常销售, 而仓储物资存储过多直接导致企业仓储本钱的上升, 还可能因为存货价值下跌引发存货减价准备对企业利益爆发负面影响。所以如何有效控制仓储治理本钱使其在满足正常经营周转的前提下提高企业经营所得显得至关重要。而依靠具有强大数据加工与剖析功效的云会计平台能够有效控制企业仓储治理的超支本钱, 通过以物联网技术为支撑的前端数据收集, 能够在不受时空限制的前提下获取企业差别仓储库存信息, 并凭据企颐魅正常的物资消耗周期, 合理预测订货周期和批量以减少企业因库存物资采购周期不对理爆发的仓储治理本钱过高的问题。别的, 通过云会计平台企业能够对各个货仓的仓储信息进行动态化治理和跟踪, 在收集和剖析差别货仓仓储信息和物资信息的基础上为企业科学采购、存放和治理物资提供了决策支持, 而仓储治理部分也可以借鉴云会计数据剖析中心有关货仓信息、物资信息和客户采购偏好信息合理结构货仓库存, 提高货仓利用效率和物资有效挑唆周期, 降低不对理的物资采购和挑唆周期以节约仓储治理本钱。
现实中许多企业通过ABC控制系统或JIT控制系统 (即时制库存控制系统) 对存货进行有效治理以提高企业物资周转运营的整体效率。可是如何智能化区分差别种类的物资并进行差别化治理是接纳ABC控制系统的企业面临并需要解决的现实性难题, 而JIT控制系统则强调以现实需求为准则, 即只有在生产中需要使用该类存货时才发出采购指令, 该举措实现了仓储库存最小量, 不保存储备性库存, 所有采购物资实现了供应、生产与销售的协调一致。该种方法不需考虑物资采购的周期和库存情况, 在满足正常生产效率的同时最大限度降低了贮存本钱, 但物资价格及供应商的稳定性及运输距离的是非成为运用该控制系统企业不得不考虑的重要因素。而大数据配景下的云会计技术能够有效解决上述差别控制系统面临难题的同时也能显著提升其运行效果。
通过云会计平台收集汇总的种种存货数据、企业差别生产期间存货需求种类变换数据、差别种类存活采购时间及数量数据以及同行业参考数据, 可以为接纳ABC控制系统进行存货仓储治理智能化分类和科学化治理提供数据支持, 使其仓储控制与治理系统越发精确。而解决JIT控制系统可能爆发的现实性问题, 需要考虑企业生产进度、存货消耗速率与需求计划、供应商稳定性与存活采购价格和运输距离等方面, 一旦存货低于生产经营最低需求警戒线, 将会影响企颐魅整个产供销体系的正常运转进而致使企业蒙受巨大损失。而作为云会计数据剖析前端的物联网与数据挖掘技术为解决JIT控制面临的难题提供了有效计划。由于每个供应商提供的存货都带有差别EPC (产品电子代码) , 因此企业可以通过物联网和云会计平台将每类存货的使用进度和数据共享给差别供应商, 此时供应商在获得该企业相应存货消耗数据时就具备富足时间准备下次存货的供应数量, 并可以合理估算出运输时间和库存水平, 有效降低企业因为仓储治理不善引发的生产问题及仓储过多带来的本钱控制难题, 也包管了存货供应的实时性和准确性, 关于提高企颐魅整体仓储治理水平具有推行动用。
通过云会计平台, 企业将差别时期存货采购信息、仓储治理信息、存货治理信息等汇总剖析, 可以为企业下次确定采购周期和批量、确定货仓存放位置提供决策支持。另外, 关于差别种类的存货分类与存放位置也能够实现智能化挑唆与治理, 提高了企业仓储治理科学性包管了仓储物资的宁静和集中化。另外, 由于差别区域的供应商、消费者需求偏好保存差别致使企业差别货仓存放差别类别和数量的存货, 一旦无法做到智能化治理将会使企业仓储治理本钱和运输本钱显著增加, 倒运于企业提升市场竞争力。而通过云会计平台前端物联网实时进行数据收集与汇总, 企业可以获取差别区域货仓的仓储与存货信息。然后再通过云会计后台的数据剖析中心可以选择出最优的货仓之间进行存货的调配、运输和治理, 例如消费者在网上购置商品以后, 云会计平台的数据中心会凭据最优化原则智能化选择并提醒有库存的最近货仓发货。而差别区域的仓储信息动态变革也会传输到云会计平台数据中心, 为后期存货分派和存放优化治理涤讪基础。通过云会计平台前端的物联网技术和后台的大数据剖析中心可以实现企业对存货流信息的动态监控, 做到存货信息流和物流的统一。纵然泛起货物丧失、分类不明、存放有误等问题, 通过云会计平台也能够准确定位并智能化提醒处理, 极大提高了企颐魅整体仓储治理的效率和效果。
高水平的仓储治理能够资助企业对种种物资的智能分类、存放治理和实时流向进行动态监控, 并通事后台大数据剖析中心的剖析报告明确不对理的分类、存放和挑唆资助企业节省仓储治理本钱, 提高生产治理水平和经营效益�；谠苹峒破教ǖ那岸宋锪际�, 企业能够随时收罗种种物资或货仓信息并进行整理汇总, 使企业实现对仓储治理的动态化监测。再将前端整理汇总好的信息传输到云会计后台的数据剖析中心, 数据中心依靠内设剖析模型对原始数据进行分类处理, 为企业后续提高仓储治理水平提供决策依据。尤其是企业业务的不绝扩展, 生产的精细化和专业化使得生产品资采购的批量和次数越发频繁, 依靠古板的仓储治理技术和水平难以适应现实需求, 而依靠云会计技术提供的强大功效能够对企业仓储治理本钱、治理要领和治理水平爆发实质性影响。因此, 本文在大数据时代配景下利用云会计技术, 结合企业目今提升仓储治理水平的内在需要过去端物联网技术、云会计平台及后台数据剖析中心三个焦点�？槌龇�, 建立基于云会计技术的企业仓储治理模型 (详见图1) 。
如图1所示, 该仓储治理模型框架以物联网信息收集为起点, 通过收集企业仓储治理决策依据的相关信息, 如货区信息、货位信息、物资信息和收支库信息等为企业后期仓储治理优化决策提供数据支持, 而在收集仓储治理信息历程中企业在重视内部数据的同时, 也不可忽略外部信息的重要性, 例如外部供应商、第三方效劳机构、政府部分、银行等外部信息来源, 信息收集完毕后会传输到云会计平台数据处理中心, 接纳数据处理技术 (Hadoop、HPCC、Rapid Miner等) 对原始数据进行加工汇总, 整理完毕后再转接到后台数据剖析中心, 通过ODS、DW/DM、OLAP等数据挖掘与数据剖析技术对原始数据进行深入剖析, 借助剖析平台内设的剖析模型对原始信息中的数据信息和文本信息划分处理, 针对以往的采购信息和周期、前期的货仓物资挑唆频率和仓储信息、历史销售出库信息等为企业提供入库、挑唆和出库的最优结果, 实现企业对仓储治理的实时化和智能化治理, 有效提升企业仓储治理水平。
在企业制定采购计划前, 应凭据前端物联网技术收罗的历史信息和后台数据剖析中心对公司已往的采购时间、供应商选择、采购批量与采购价格等方面剖析报告进行科学决策, 针对性评价企业所制定的采购计划、采购时间、供应商选择、采购价格和采购批量的决策是否合理, 在结合企业现实的生产经营情况和现有仓储库存保有量, 判断最优采购数量、最佳采购时间和最优供应商 (详见图2) 。通过云会计平台的数据支持将企业仓储治理本钱控制在预算规模内, 避免超支本钱和不对理的存货采购行为。在执行采购计划历程中, 企业凭据后台评估出的供应商实地考察其信用和生产能力, 并对所购存货的质量、数量和价格进行综合评价以验证剖析报告的可靠性, 一旦后台数据剖析中心出具的最优剖析报告与采购商实际情况相违背, 应实时调解后台剖析程序设置;如果实地考察后确信剖析报告的可靠性即可执行采购计划, 应与供应商签订采购条约、确认采购数量和交货时间等信息, 并将上述信息通过前端物联网更新到云会计平台为后面智能化分类治理存货并确定最优仓储位置涤讪基础。最后采购存货入库前, 通过RFID (射频识别技术) 对入库存货的品牌、规格、数量、时间、型号和供应商进行智能识别, 并与前期采购条约签订内容进行比照, 检验及格后依据云会计后台仓储信息对采购存货的种类和用途进行分类, 最终确定最佳仓储位置并实现智能化提醒。一旦采购存货与前端采购信息不匹配, 仓储系统自动拒绝该批存货的入库请求, 还会凭据标签自带的供应商信息提醒退回或换货, 直至该批存货及格入库为止。
货仓挑唆主要是指某一货仓或某区域的所有货仓无法满足现有订购量, 需要从四周货仓或区域进行物资挑唆以满足仓储需求。该历程主要接纳完全共享战略, 即客户订单信息能够通过云会计平台共享到所有货仓, 在就近原则的货仓无法匹配足够的订单量而需要其他货仓挑唆存货以弥补存货预警时可以向云会计平台进行实时反响, 提出相关存货补仓挑唆请求。而云会计平台在接受到挑唆请求后, 会凭据前端物联网收集到的所有货仓及存货信息在利用后台大数据剖析中的最优剖析报告, 凭据估算的运输距离、时间和本钱智能化选择合适的货仓和合理的存货挑唆数量并向该货仓发出挑唆指令, 以此利用最少的本钱和时间完成各货仓之间的存货补给以包管企业的正常销售。如果各货仓都无法匹配补仓挑唆要求或挑唆时间、距离和本钱凌驾合理期限, 补仓挑唆请求将直接转达给运营总部, 由总部进行人工决策然后在通过云会计平台将挑唆指令转达给相关仓储部分进行存货补给 (详见图3) 。通过物联网掌握的各货仓实时信息, 再结合云会计技术的库存挑唆模型使企业差别区域的仓储系统不再是单独的货仓治理而是链接成了一个有机整体, 有效满足了大大都企业仓储治理集中化、科学化与整体化需求, 不但有利于降低疏散仓储治理引发的低效率问题还可以显著降低仓储治理本钱, 增加企业经营所得和市场竞争力。
销售出库环节, 后台数据剖析中心会凭据具体订单信息智能化识别应出库存货种类、应出库存货数量和最优货仓位置, 并向最优的出货货仓发送出货指令, 当指定货仓收到发货指令后应凭据具体订单要求供应特定种类和数量的存货, 并通过RFID (射频识别技术) 对发出存货进行定位跟踪, 出库存货的位置信息与其他信息等由带RFID技术的物联网通过大数据剖析中心向仓储治理部分实时反响, 以包管企业后台能够对发出存货进行实时监控确�；跷锬芄蛔既返执锛榷ǹ突诘�。而当货物乐成抵达目的地后, RFID将会再次向大数据剖析中心反响信息, 并向仓储治理部分与销售部分发送货物宁静送达的信息, 从而完成整个出库历程 (详见图4) 。
仓储治理作为企业生产治理和本钱控制的基础影响企业市场竞争力, 尤其是在大数据时代下如何有效挖掘仓储数据背后的价值和信息为企业经营决策提供重要支持成为众多企业面临的现实性难题。而云会计和物联网技术的广泛应用为企业优化治理流程, 提升治理水平具有重要意义, 一定也会对古板仓储治理爆发重要影响。因此, 如何有效利用云会计技术的优越性改善古板仓储治理的毛病, 提升企业仓储治理效率成为一个值得研究的问题。本文就是从云会计技术视角构建了一个以物联网技术为前端、云会计平台为支撑、大数据剖析中心为后台的企业仓储治理模型, 并结合入库、挑唆和出库三个环节详细阐释该模型的运作方法, 以期为企业提升仓储治理水平提供新思路。
图4 基于云会计技术的销售模型
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