摘要：随着汽车行业取消外资股比限制等开放政策的逐步实施，市场竞争必将进一步加剧，汽车零部件企业面临着更大的挑战。大数据时代的到来，为汽车零部件企业带来了新的发展机遇，要想使企业得到更大的发展，就要利用好大数据对研发、采购、生产、销售等环节做出精准的把控，最大限度的做好企业成本管理。本文在对大数据的内涵及特点进行探究的基础上，分析大数据时代如何进行成本管理，以期能为汽车零部企业更好的发展提供一些参考价值。
关键词：大数据；成本；管理
一、大数据的内涵及特征
大数据(BigData)，又可成为海量资料，大数据所包含的信息是无限的，只要人们在互联网和系统中留下痕迹，便能够轻易被大数据所捕获，然后通过一定的算法，统计出计算者所希望看到的内容。大数据主要是以多元化的形式以及多渠道的来源对信息进行搜集计算，这样巨量的数据是无法通过常规的软件进行捕捉和处理的。不同于普通的抽样调查，大数据所搜集的是所有的信息，具有数据体量大、处理速度高、数据种类多、价值密度低等四个特性，而这四点是普通的抽样调查所不具备的。在大数据时代，掌握了数据就是拥有了信息，拥有信息才能抢占先机，走在行业发展前端。大数据时代的到来不可避免的对汽车零部件企业的发展带来较大影响。
二、目前汽车零部件企业成本管理存在的问题
随着科技的发展，汽车行业向智能化、电动化、网联化、共享化方向发展，汽车消费倾向个性化、定制化，对汽车零部件企业的同步开发能力、精益管理能力、成本控制能力提出了更高的要求。当下我国大多数汽车零部件企业成本管理依然采用的传统方式，管理效率、管理精确和数据分析能力不高，想要在激烈的市场竞争中站稳脚跟，就应该针对企业成本管理存在的问题，利用大数据进行解决。
(一)原料采购中出现的问题
原料采购管理涉及的信息量比较大，一般情况下，除了涉及到原料价格的因素外，还会涉及到品牌、规格型号、原料质量、发货时间、库存管理等，这些都会对汽车零部件产品的生产造成影响。传统模式下采购数据管理存在难度，企业与供货商之间信息共享程度低，如果原料价格管理不佳或者原料选择的不恰当，不仅影响企业效益，而且可能会影响到产品质量，导致所生产出来的产品与预期不符，影响企业信誉和市场竞争力。
(二)成本核算存在的问题
在传统的成本管理和核算方式下，由于成本管理数据量巨大、涉及环节众多、数据获取困难、数据处理成本高等缺陷，汽车零部件企业对成本管理往往有心无力，导致产品成本核算不精确。加之很多汽车零部件生产企业不重视成本核算优化，从而致使企业的成本管理水平停滞不前。具体而言，企业成本核算管理方式存在的问题包括成本管理制度不够完善、缺乏成本核算集成系统、成本核算不精准、员工综合素质较低、数据使用质量不高等，导致企业无法准确掌握成本信息，不能做出最科学决策，最终导致产品成本方面缺乏竞争力。
(三)研发和销售管理中出现的问题
研发和销售是汽车零部件企业产品的起点和终点，分别决定着是否能够研制出匹配客户需求的产品和产品价值的回收、实现，对企业的生存具有决定性的影响，成本管理的源头在于企业研发。在传统的管理模式下，由于信息搜集、反馈、传递、跟踪存在不及时、不精准的特点，往往存在企业产品研发和市场需求脱节的现象，研发出来的产品不满足市场需求，不能有效跟踪市场变动，与技术发展趋势不一致，造成产品销售困难，影响企业经济效益和竞争力。
三、大数据时代汽车企业如何做好成本管理
世界著名咨询机构麦肯锡公司认为，大数据是“下一个创新、竞争力和生产力的前沿”。大数据融合统计学、计算机科学、应用数学以及经济学等多学科，通过数据的融合和共享，能够从价值链重构、交易成本、颠覆性创新、新技术应用、新资源嫁接等多层次为企业运营和成本管理提升进行驱动，促进现有产品和服务的迭代和改善，甚至创造新的商业模式。
(一)利用大数据掌握当下原料市场
互联网、大数据、云计算等技术的发展，为企业采购全过程数字化和信息收集提供了可能。汽车零部件企业打破“信息孤岛”，通过企业信息互联、交换和共享，大数据不仅能够分析供货商品牌、信誉、材料价格、规格型号、运输距离等原料市场最全面的信息，同时还能综合这些信息为企业提供更优的选择，选取更符合企业采购需要的供货商和原料，自动根据企业的需求匹配供应信息，由此最大程度的做到对原材料采购成本的控制。汽车零部件企业还可以利用大数据优化库存管理，综合平衡采购需求、采购周期、采购批量、最佳库存等诸多因素，从而实现库存管理的科学化。
(二)利用大数据进行产品成本核算以及对资源的精准调配
大数据的出现使得精准核算和精准资源调配成为可能。企业可以通过条形码、二维码、工业传感器、物联网等技术，收集生产过程中产生的设备数据、物料数据、进度数据等海量的成本信息，采用大数据处理技术找出成本动因，按照成本动因进行制造成本的核算，能够进一步精确的分配制造费用。通过大数据数据分析，哪块儿成本很高、哪块儿成本低，如何改进，一目了然，从而持续优化和降低企业制造业成本。另一方面，大数据管理引入后，由于具备对海量数据进行精确管理的能力，企业成本核算将不拘泥于传统方法，支持更为精准的作业成本法、BOM法等，企业成本核算方法和管理模式将发生改变，发现传统模式下难以发现的问题和改进的空间，更为科学和精准的分配企业资金、人力、物力等各项资源，促进企业成本管理进一步优化。
(三)利用大数据连接市场和研发
汽车零部件企业进行产品研发，需要耗费大量的资金和精力进行市场和行业调研，判断市场、客户需求以及技术发展趋势，但产品研发依旧充满了较大的风险，不能保证开发的产品满足市场需求。大数据能够有效的整合、处理、挖掘客户和行业信息，掌握客户偏好和需求，建立以客户为导向的管理模式和研发模式，为企业带来精准的信息反馈，有针对性的进行研发，降低研发成本，提高研发的成功率。在产品投放市场后，大数据也能够帮助企业对产品情况进行实时跟踪，更精准的反馈出产品的优势和劣势，帮助企业对产品进行精准的改进和升级换代，从而不断提升企业的核心竞争力。
(四)培养专业人才
实现大数据管理的一个重要制约因素就是人才的缺乏，特别是统计学和计算机科学方面专长的管理者和分析师，企业要通过大力培养和外部引进的方式建立大数据人才优势，在激励措施上进行倾斜，为大数据应用打下人才基础。
四、结束语
当前中国是世界第一大汽车生产国和消费国，但与美、欧、日、韩等国家相比，中国仍然面临着从汽车大国向汽车强国跨越的鸿沟。没有强大的零部件行业作为基础，整车制造业难以形成独立完整、具备国际竞争力的实力。面对这样的情况，中国汽车零部件企业更应该立足自身，利用大数据技术将企业管理全流程纳入系统的管理，深化数据挖掘、分析和应用，不断优化企业的成本管理和运营，帮助企业不断获得市场竞争优势，促进企业更好的发展。
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