📌 痛点直击： 很多财务在做预算时，随便拉个去年数据，简单加个5%，就当作新预算。这种做法极易导致预算失真，影响公司决策，最终导致利润缩水！今天，我们就来深度拆解如何科学收集数据，让预算更精准！🚀

📖 目录

✅ 为什么收集数据是预算的基石？（数据不准，预算全毁！）
 ✅ 哪些数据必须要收集？（财务、业务、市场三大板块）
 ✅ 如何用Excel/SAP高效提取历史数据？（手把手教学）
 ✅ 数据异常怎么处理？（错误数据识别 & 修正指南）

预算=预测未来成本，但数据不准，预算等于白做！ 如果企业用错误数据制定预算，可能会导致：

❌ 成本低估 → 采购资金短缺，影响生产进度
❌ 成本高估 → 资源浪费，利润下降
❌ 失真决策 → 销售、生产、采购决策偏差

✅ 举个栗子

福贵猫猫罐头厂在做年度预算时，财务随意加了 5%，但忽略了：
📉 原材料价格波动 → 鱼干去年大跌，今年反弹30%！
⚙️ 生产工艺升级 → 设备更新后单位能耗降低15%，但未调整能源成本预算！
📦 销售结构变化 → 客户订单向高端鱼籽罐头产品转移，单位制造成本增长20%！
 最终，公司在年中发现实际成本与预算偏差超 18%，导致利润目标落空！

📢 结论：数据精准=预算精准，才能提高企业盈利能力！

📌 预算的本质=资金分配决策，必须基于三大板块数据👇

📊财务数据

• 成本结构分析、生产成本、管理费用、销售费用等各项支出

• 历史盈亏数据与资金流动情况

• 数据导入及系统报表（ERP/SAP）

🔍业务数据

• 生产产量、工时数据以及设备利用率

• 物料采购与库存信息

• 生产计划和工序管理

🌐市场数据

• 行业平均成本水平与价格波动

• 市场需求预测与竞争对手动态

• 宏观经济指标及政策变化

温馨提示： 多维度数据的交叉比对，可发现隐藏的成本风险！💡💪

在制造业成本预算中，我们通常需要从 SAP 获取物料清单（BOM）、历史发料记录、采购均价、生产工单等数据，以支持成本分析和预算预测。以下是详细的查询方法👇

🔍1.CS13：查询历史 BOM 结构

📌 作用： 查询某个物料在历史 BOM（物料清单）中的结构，了解其组成情况，帮助预测未来的物料需求及成本。

📌 操作步骤：

• 进入 SAP，输入 T-code：CS13；

• 在 物料号 (Material) 处输入需要查询的物料编号；

• 选择 工厂 (Plant)，通常选择你的生产工厂；

• 选择历史日期 (Date)，查询某一时间点BOM结构；

• 点击执行，系统将返回历史BOM数据。

📌 数据解读：
✅BOM层级：展示物料的结构，帮助判断是否有物料变更；
✅组件消耗量：用于分析未来物料需求是否有异常波动；

🔍2.MB51：查询历史发料记录（消耗数据）

📌 作用： 获取生产订单的历史发料数据，分析其消耗趋势，为预算提供依据。

📌 操作步骤：

• 进入 SAP，输入 T-code：MB51；

• 在 物料号 (Material) 处输入查询的物料编码；

• 输入 工厂 (Plant) 和 库存地点 (Storage Location)；

• 选择 移动类型 (Movement Type)：261（生产订单领料）、262（生产订单退料）

• 设定时间范围（比如过去 12 个月）

• 点击 执行，系统返回该物料的发料记录

  
  

📌 数据解读：
✅ 消耗趋势：分析过去一年某物料的消耗量，避免预算时低估/高估物料需求
✅ 异常波动：如果某个月消耗量异常高/低，需结合生产数据分析原因

🔍3.ZFPJY：查询历史采购信息（采购均价&采购量）

📌 作用： 查看某物料的历史采购信息，包括采购均价、采购数量、供应商信息，用于预测未来采购成本。

📌 操作步骤：

• 输入 T-code：ZFPJY；

• 在 物料号 (Material) 处输入需要查询的物料编码；

• 输入 工厂 (Plant) 和 采购组织 (Purchasing Organization)；
   选择时间范围（如过去 12 个月）；

• 点击执行 (F8)，系统返回该物料的历史采购数据；

  
  

📌 数据解读
✅ 采购价格趋势：分析采购单价是否呈上升/下降趋势，避免预算低估采购成本
✅ 供应商表现：对比不同供应商的价格，判断是否需要优化采购策略
✅ 采购波动分析：如果某个月采购量异常高/低，需结合生产需求分析是否合理

🔍4.S_ALR_87013611：成本中心人工制费数据收集

📌 作用：用于查询成本中心的人工制费，比较计划与实际成本，分析费用差异，优化预算编制。

📌 操作步骤：

• 输入T-code：S_ALR_87013611；

• 在成本中心（Cost Center） 处输入对应的成本中心编码（如3611）；

• 选择会计年度（Fiscal Year） 和 期间（Period）；

• 选择计划版本（Plan Version） 以对比计划与实际数据；

• 点击执行（F8），系统返回人工制费的详细数据。

  
  

📌 数据解读：
✅计划vs. 实际： 观察人工成本是否超预算，及时调整人员或成本结构；
✅成本变动趋势： 分析人工费随时间的变化，发现潜在的成本控制点；
✅人工成本占比： 计算人工制费占生产成本的比例，优化资源配置。

🔎 总结

✅ CS13 → 查询历史 BOM，确保预算数据使用最新物料结构
 ✅ MB51 → 提取历史发料数据，分析物料消耗趋势
 ✅ ZFPJY → 获取采购均价 & 数量，确保采购预算精准
 ✅ S_ALR_87013611→获取成本中心的人工制费

5.Excel 快速获取历史数据

📌场景： 我们需要提取3年的生产成本数据，如何快速整理？

💡 方法：

✅ 透视表快速汇总历史数据
 ✅ SUMIFS函数按时间筛选数据
 ✅ GETPIVOTDATA动态提取数据

1.异常数据识别：

🌈利用Excel条件格式快速标识异常数据（如明显偏离历史平均值的数据）。

🔄对比不同系统数据，确保一致性。

2.异常数据修正：

🕵️‍♂️查明数据来源和错误原因（录入错误、系统传输问题等）。

🔧对比其他时间段数据，进行合理修正。

📑建立多层级数据审核机制，确保数据精准。

✅ 解决方案

🔎 极端值处理 → 用 Excel =PERCENTILE.EXC(数据,0.95) 找出异常点
 🔎 缺失值处理 → 用 =AVERAGEIF(数据范围, "<>0") 进行均值填充

📌 数据决定预算质量，精准收集才能确保合理的成本预测！
 📌 要收集财务、业务、市场三大类数据，不能只看历史成本！
 📌 善用 Excel & SAP 提高数据提取效率，减少人为错误！
 📌 建立数据校验机制，防止预算失真！