产品成本直降20％！这家电池头部企业是怎么做到的？
近几年，新能源产业大爆发，顶层有政策暖风，产业层面和市场层面的需求也呈井喷式增长。酿酒的五粮液集团、养猪的牧原股份、吹风机巨头戴森、做水处理的上海洗霸、开发游戏的昆仑万维纷纷跨界新能源，越来越多“风马牛不相及”的企业想从新能源里分走一杯羹。行业竞争日益白热化，企业利润逐渐摊薄，降本增效已势在必行。
越来越多的新能源企业已经有意识的从粗放式管理转向了精益化管理，借助数字化工具及其他管理手段，提升成本管理水平，降低产品研发及生产成本，从而保证企业的利润水平。
作为一位浸淫工业数字化十余年的从业者，笔者为很多新能源企业做过长期咨询与深度调研，笔者观察到，许多新能源企业在成本管控方面通常存在一些共性挑战：
大量孤立的、缺乏统一规则的Excel成本表格 成本核算方法和流程没有标准化，数据和模型缺乏一致性 成本估算不准确，数据无法重用和快速比较分析 跨部门成本核算效率低，成本透明度差 新产品研发过程缺乏对关键成本动因及其变化的有效掌控 无法实现系统化的产品成本监控与优化 成本核算的经验知识随人员流动而流失 ......
这些问题的存在使得企业在成本管理方面失去了优势，甚至可能导致竞争力的下降。因此，新能源企业需要解决这些挑战，并通过数字化技术和标准化流程来提高成本管理水平，以期在白热化的竞争中持续保持领先优势。
笔者在这里整理了3家新能源企业的成本管控成功案例，分享他们如何通过成本数字化管控解决方案赋能自身的业务需求，实现精细化成本管理能力和竞争力的提升。
采购是成本控制的关键环节
案例一：某新能源汽车动力总成头部企业——数字化采购供应链管理
该企业长期使用传统的Excel表格进行成本管理。由于主机厂将成本压力与投资风险向零部件供应商传递，加上企业自身原材料、能源、人力等成本上升，该企业亟须构建一套完善的成本管理方案对现有的粗放式成本管理模式进行变革，期望通过成本分析数字化实现采购件的采购成本分析，以及供应商报价合理性分析，帮助公司制定采购策略、获得最优的采购成本，实现与供应链的战略互赢。
以下从采购工作流程加以介绍：
采购人员针对产品的外协零部件进行产品应有成本估算,为与供应商进行开卷式采购价格谈判提供成本数据基础。在成本分析系统中获取采购件的加工工艺，包括加工流程、加工工具和设备等方面的成本数据及采购件的标准成本数据，包括材料成本、加工成本、人工成本等，快速核算出采购件的标准采购价格。
供应商报价分解
供应商报价合理性分析的一个重要内容是供应商报价分解，将采集到的供应商报价数据导入到成本工程系统中，通过标准化的数据导入模板或自动化的数据导入工具实现导入。分解完成后，可以根据不同的采购件和供应商进行数据的对比分析，以便快速识别出供应商报价中存在的问题或异常情况。
将供应商报价和应有成本进行对比，包括制造过程、周期时间以及标准成本数据等成本细节，以准确识别差异所在。如果供应商报价低于应有成本，可以进一步分析差异原因，确定是否存在风险，如材料质量不符合要求、工艺不稳定等。如果供应商报价高于应有成本，则需要与供应商进行价格谈判。
除了以上三个方面外，该数字化采购供应链管理方案还包括优化采购成本和供应链管理、市场监测和供应商评价、数据分析和决策支持等重要功能，不仅帮助企业提高采购效率和降低采购成本、及时调整采购策略和管理方式，还可以进行预测和模拟分析，以便企业更好地应对不同的市场环境和业务变化。
该企业在启用了此成本分析系统后取得了以下收益：
企业成本分析的效率得到提升
部分外协零部件的采购价格降低
在与供应商的价格谈判中，取得优势
采购人员的采购效率有所提高
新零件目标价格的制定更加合理
全方位成本控制，打造竞争利器
对新能源汽车产业而言，动力电池占了整车成本的大头。采购成本分析是众多企业普遍存在的需求，而电池企业的降本，则不能单靠采购部门进行成本管控，而是需要多部门共同参与，甚至需要全产业链共同发力。
案例二：某新能源电池头部企业——业财融合的成本管控
该企业成本核算主要由财务部负责，研发、工艺、采购等部门参与力度很弱，成本管理难度大，产品的实际成本与前期规划的目标成本差距非常大。
核心痛点主要有：
MES与ERP、PLM系统没有进行集成，手动更新数据滞后且准确性无法保证，设计、采购和生产等成本数据不同步；
电池历史成本数据缺乏积累，原材料、机器人工费率等支撑成本估算的要素数据也缺少积累；
大量业务及财务成本数据沉淀，无法互联互通和共享，财务人员手工操作匹配各种表格，工作量巨大；
成本还原困难，无法有效监控与分析产品研发、设计变更、损耗报废等导致的隐性成本波动。
电池的工艺复杂，其成本要素的构成自然也很复杂。因此，笔者为该企业制定了支持电池成本快速计算的特色解决方案。
1.方案建立了业财联动的成本指标体系，自动无缝集成MES、ERP、PLM等系统的关键数据，打通业财数据通道，承接自上至下分解的初始目标成本，掌握及时、真实的全量数据；
2.规划成本大数据库，以及建设产品基础知识库，将原材料、设备、电池基础工艺流程等知识全部入库，随时复用；
3.运用电池计算模型进行实时成本仿真，实现电芯/电池成本智能计算及成本分析；成本分析结果直观且可追溯，大大缩短了计算时间，减少了计算工作量。
方案最终帮助该企业在不影响产品品质的基础上节省成本约5%，成本核算效率提升近90%。
事前控制，杜绝产品成本先天不足
一套优秀的成本管理方案绝不是事后诸葛亮，而是在产品研发早期就开始进行规划，帮助企业及早发现成本动因，确定降本目标，科学降本，持续增效。
案例三：某汽车制造公司——成本数字孪生
该企业拥有众多产品线，业务覆盖新能源汽车、货物运输设备等多个领域。为了找到一款优秀的成本分析系统帮助企业实现更快、更准确、更透明、更高效地成本分析，该企业成本工程部门前期进行了大量的调研，测试对比了许多不同的软件系统，最终确定了一套能满足其成本需求的解决方案。
该方案支持成本数字孪生，用于精确地表示规划成本、模拟成本，同时构建一整套统一的产品成本计算标准，提高初期成本分析的准确性。使用目标成本流程和产品成本计算，在早期及整个开发过程中，模拟多个设计变量和替代生产场景的预期成本，为企业提供持续的工程以及制造决策支持，帮助企业实现以最短周期、最优成本开发新产品。
成本数字孪生系统主要为企业带来以下价值:
1.更准确的成本分析和控制
数字孪生系统可以精确地模拟和预测产品成本，从而提供更准确的成本分析和控制。企业可以更好地了解成本构成和成本变化，及时发现和解决成本异常问题，从而有效控制成本。
数字孪生系统可以帮助企业实现更高效的生产运营，通过数字化生产过程和工厂运营数据分析，提供更准确的成本计算和控制，优化生产过程，减少资源浪费和生产线停机时间，从而提高生产效率和利润。
3.更快的新产品上市时间
数字孪生系统可以在产品设计阶段提供更准确的成本预测和分析，帮助企业在短时间内确定最优设计和制造方案，从而缩短新产品开发周期和上市时间。
数字孪生系统可以帮助企业更好地管理供应链，通过对供应商和供应链数据进行分析和优化，优化采购成本，提高供应链效率和稳定性，从而提高整个供应链的利润。
数字孪生系统可以提供准确的成本数据和预测结果，帮助企业做出更好的决策，制定更优化的战略和策略，提高企业整体竞争力和盈利能力。
此方案帮助该企业在5天内完成了所有的成本分析（原期望理想时间为2周），大幅提升了成本分析效率；持续的目标成本优化帮助企业实现了20%以上的产品成本优化。
成本降低意味着利润增加，成本降低10%，利润可能增加20%甚至更多。对于新能源企业而言，成本管理不能陷于过度强调降本的泥潭。利用数字化能力链接产业上下游，促进材料、电池、整车等企业协同，建立互信体系，才能更有效应对成本挑战，共同推进产业发展。笔者近些年积累了不少新能源企业的优秀数字化解决方案（包括大数据成本分析、数字化研发仿真及数据平台、数字化实验室、智能制造等）可与大家共同探讨。
