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工业企业固定资产管理研究

摘要:随着“互联网+”逐渐成为世界发展的新趋势,各国的经济发展受到很大影响。科技技术的快速发展给传统会计带来了挑战,但同时也为会计行业带来了新的机遇。企业应当紧跟时代步伐,抓住机遇,改变传统的管理方式,提高工作效率,实现科学决策,提高整体效益。本文将指出企业在固定资产管理上存在的问题、讨论大数据对固定资产管理的影响、基于大数据背景分析江苏力星以及总结并提出展望。

关键词:大数据;工业企业;固定资产管理;江苏力星

一、目前工业企业固定资产管理存在的问题

(一)对固定资产信息化建设的意识不够强

传统的管理方法深入人心,因此大部分企业管理者对固定资产信息化建设的意识淡薄。从长远角度来看,信息化建设不仅对企业发展具有重要意义,而且可以为企业节约成本、带来一定的经济效益。一个企业的价值无非是通过资产和负债来反映,固定资产作为资产的重要组成部分,是企业开展生产活动的重要物质条件。许多管理者并没有意识到这一点,因而忽略了信息化建设,导致其在固定资产购置以及处置的过程中做出错误的决策,从而使企业受到损失。

(二)管理职责分工不明确

工业企业固定资产具有数量多、种类多、投资时间长和较大的风险性等特点,如果把握不好固定资产的全部信息,便可能导致固定资产相关管理职责分工不明确,以及推卸责任和管理松散的情况。若利用大数据技术针对固定资产的特征进行分类归集,将“管什么、谁该管、怎么管”具体到每一个部门,从固定资产的购置、使用、折旧再到报废,都有一套完整的明确的管理流程来对其进行控制。同时,大数据技术也有利于相关部门之间进行有关固定资产信息的互通,不会由于一方信息滞后而出现不对等的状况。

(三)固定资产使用效率不高

目前,大多数企业有关固定资产的信息缺乏系统性和完整性,并且大数据的分析技术没有应用到固定资产管理中去,因此企业在购置时会因为未对可选择购买企业进行比较、未充分分析购买需求的具体情况以及审批把控不严而没能做出最优选择,造成固定资产的闲置和资金的浪费。在固定资产的使用、折旧及报废的过程中,也需要利用大数据技术对其进行管理。否则,估价不准确或错误的折旧方法都会导致固定资产提前报废或被随意处置,从而使固定资产的使用效率降低,浪费现象严重,损害企业的利益。

(四)固定资产核算不规范

企业在固定资产的购置、初始计量、折旧、使用等方面可能出现账实不符、会计核算不准确的现象。一方面,企业的固定资产在入账时,可能存在账面记录与实物名称、型号不符的情况,从而使账面失去了对实物的控制,进而导致后续的核算不准确。另一方面,企业可能选择了不合适的折旧方法。中国大多数企业都选择了年限平均法来计提折旧,但是企业不同时期的固定资产的损耗与负荷程度可能并不总是相同,此时若仍旧选择直线法来计提折旧,便可能与实际的情况有出入。大数据技术可以帮助企业进行有关固定资产信息的采集与储存确保账实相符,分析相关数据、选择合适的折旧方法,保证会计核算的准确。

二、大数据对固定资产管理的影响

(一)为企业提供了更多的信息资源

传统的管理方法限制了企业信息传递的渠道和方式,受时间和地域等因素的影响,企业能得到的信息很少。企业信息通常以内部数据为主,通过纸质媒介和互相沟通来获取。大数据时代的到来,为企业收集数据提供了技术上的支持,企业不仅能够从内部获取数据,还能够从第三方获取。企业可以利用Hadoop的Chukwa、Cloudera的Flume、Facebook的Scribe等分布式架构工具,通过数据抓取和数据监测,整合成一个巨大的数据库,进而进行数据的存储、分析和应用。在购置固定资产时,企业可以获得比以前更多的信息,从而进行横向及纵向的比较,降低购置之后出现固定资产闲置的可能。

(二)管理时间和地点不再受限制

工业企业固定资产以机器设备为主,而机器设备上都会贴有标签,写明有关该固定资产的信息,然而此类传统的纸质标签随着时间的推移可能会由于各种原因而出现毁损,导致查询的时候出现信息不完全的情况。把移动固定资产审批和决策支持系统结合起来,将机械设备的名称、编号、型号、购置日期、购置企业等有关的信息录入系统,管理者便能随时随地通过移动终端查询到机械设备的各种信息。PC端DSS(决策支持系统)提供了图形化的信息版面,而移动端DSS提供了大量的时效性信息,PC端与移动端相结合使用,提高了系统利用率。此外,大数据时代下的固定资产管理,还有利于相关信息的双向掌握,管理者可以随时通过数据共享中心查询到有关设备的信息,使用者也能准确及时的贯彻领导决策。

(三)规范固定资产核算

大数据使信息更加全面,使固定资产核算更加精细,规范了固定资产的核算。企业经由HDFS、Hbase、Storm等命令进行海量数据的存储,确保固定资产的账实相符;通过Hive、Spark、ElasticSearch等命令分析同行业企业的成本定额标准,从而制定一个合理的成本定额标准,为企业节约成本。企业还可以使用以上命令对固定资产实际情况,如类别、价值、剩余使用年限等进行分析,选择合适的折旧方法。

(四)节约成本,提高使用效率

大数据能够为企业节约成本,提高固定资产的使用效率。企业可以通过Hive、Spark、ElasticSearch等命令对数据库的数据进行计算分析,在此基础上结合筹资能力、投资回收期和产业政策等因素考虑企业的固定资产需求,对供应商进行综合类比,选择最合适的供应商,为企业节约成本;在使用过程中,根据实际情况选择合适的折旧方法,避免固定资产的流失。另一方面,数据库直接储存数据减少了企业的资料储存成本,工作人员可以依托其获取更全面更及时的数据,大大提高了工作效率和准确性。

(五)明确职责分工,改变管理模式

职能部门之间工作不衔接、责任不清同样也会影响企业的效益。企业可以根据固定资产的使用状态、价值、类型、备注等信息,通过Impala、Shark、Stinger等查询工具查询职能部门的职责。同时部门之间也要加强沟通和协作,提高工作效率。企业规模的扩大、业务量的剧增、人工手段的限制使得现有的管理模式已不能适应企业谋求快速发展和提高经济效益的需求。企业实施信息化,可以改变原先的管理模式,提高企业的管理水平,推进企业管理国际化,建立现代企业固定资产管理秩序,追求更快速的发展。

三、案例分析———以江苏力星为例

江苏力星通用钢球股份有限公司立足于机械基础件及汽车零配件的制造,是国内主要的专业化钢球生产基地。作为工业企业,除房屋建筑物以外,最主要的固定资产就是用于生产和经营用的机器设备。江苏力星现有生产设备1110台,包括易损工装、特种设备、冲球设备、研球设备、光球设备、磨球设备、热处理设备、冷镦设备、探伤仪等,数量众多、种类繁杂。企业目前已有一套应用成熟的ERP信息管理系统,但是其固定资产的管理流程与传统流程并没有太大差异,随着大数据时代的到来,现代企业对流程创新和模式创新的追求不断加强,因此重新确定一套固定资产的管理流程变得十分有必要。下面将具体介绍江苏力星的设备购置流程以及关键设备管理流程。

(一)设备购置流程

以设备购置为例,企业在引进大数据技术后的流程如图一所示。在采购前,动力设备部可以通过ElasticSearch或Lucene等搜索引擎在数据库获得本企业产品的生产量、生产期、投产日期、工作工艺方案、产品性能、对设备的工作能力要求等信息对项目可行性进行研究和分析,为总经理提供决策依据。在这一环节,动力设备部部门人员首先需要充分了解企业的采购制度,选择正确的采购类别。企业决定采购后,设备使用部门和设备管理部门可以利用Hive、Spark等工具分析设备的工艺性、可靠性、维修性、经济性、节能性、成套性、安全性、环保性,在此基础上提出更加合理的固定资产需求计划;企业还可以通过数据库获取相关数据,进行固定资产需求计划的财务与技术可行性分析;最后,结合企业和市场情况进行比较,利用Hadoop对供应商的物流情况、信用程度、质量保障等进行分布式处理,选择固定资产购置方式并确定供应商。在设备使用和管理部门达到统一权衡下,反馈供应部门,采购并落实订货单、数量、型号、规格、质量以及交货日期;订购的设备到企业后,由订购部门组织安装,设备管理、设备使用等部门共同进行验收;验收合格后,由订购部门负责办理验收和移交手续,填写“设备安装验收移交书”;在验收过程中,发现的所有问题由订购部门负责同制造厂家联系解决。企业利用ElasticSearch、Lucene、Hive、Spark、Hadoop等工具帮助企业在购置前确定了最优的购置方式和供应商,避免管理者在购置时做出错误的决策,浪费资金;同时,它还明确了企业各部门在购置过程中的职责分工,以防责任不清的情况发生。

(二)关键设备管理流程

由于江苏力星的生产设备种类与数量众多且成本较高,为确保生产设备的正常运行,为生产提供良好的条件,企业还对设备进行了分级管理。然而在管理过程中,工作人员可能会混淆关键设备与一般设备,企业可以利用SELECTVC_NAME,VC_NOTE,I_FLAG,I_DEPORTFROMZC_BASE_CQXS等SQL查询语句,从数据库中把资产类型、资产价值、备注等字段集中抽取出来然后对其进行筛选,筛选出关键设备进行特殊管理。企业把机器设备分为关键设备和一般设备,关键设备包括设备原值单台价格在100万元以上的或设备故障造成大面停产及影响重大产能的设备,在生产过程控制中起关键性加工作用的设备,集中供油、供液、供电、供气、热处理设备定位关键设备。对于关键设备,操作人员要对其做好日保养工作,每半月进行一次一级保养,动力设备部门要对此进行检查评比。同时,动力设备部门还应每一季度对关键设备进行一次cmk设备能力鉴定。在检查评比以及设备能力鉴定时,企业可以借助大数据处理技术和方法(Hadoop、HPCC、Storm、Apache、Drill、RapidMiner等)实现对获取数据的规范化处理,并通过ODS、DW/DM、OLAP等数据分析技术提取企业检测关键设备能力所需的财务与非财务数据,为企业进行关键设备筛选提供有力的数据支撑。如此循环往复,企业才能更好地管理关键设备,保证良好的生产条件。

四、总结与展望

大数据对会计行业的发展具有重要影响。在固定资产管理方面,大数据技术可以帮助管理者做出各种相关决策,为企业节约成本,提高使用效率和工作效率,促进企业的发展。然而目前有关大数据完善的保护系统并未形成,数据的安全问题不能得到保障。因此,企业的数据可能存在外泄的风险。如果相关数据被窃取并被不法分子盗用,那将对企业的发展造成不利的影响。基于此,相关政府部门应加快相关政策与制度的建设与推行,规范信息化建设,为数据的安全问题提供保障;企业内部也应做好对网络数据安全隐患的防控,在信息化建设的过程中,高度重视信息化系统的运行、维护和数据的安全性、完整性。另外,随着管理观念的与时俱进以及信息化处理手段的进步,企业还应加大对专业技术人才的投资,引进高素质的复合型人才来提高企业的管理水平。大数据给固定资产管理带来机遇的同时也带来了挑战。企业应及时抓住大数据带来的机遇,积极对待大数据时代带来的挑战,改变传统的思维和管理模式,合理运用大数据技术来促进企业的发展。

参考文献:

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[2]蒋薇.企业固定资产管理存在的问题及对策[J].丽水学院学报,2012,34(04):56-59.

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作者:崔秀梅 胡婕 李琪 单位:南京审计大学

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