多模态融合下作业成本动因识别机制

随着企业制造环境越来越复杂，市场竞争也越来越激烈，传统的单一核算方法已经不能满足精细化管理的要求，作业成本法作为科学的成本核算和管理方法，其主要特点就是准确地找到成本动因，从而追踪资源的消耗[1]。在多模态融合的视角之下，成本动因识别机制就具有了新的技术内涵以及操作途径。多模态融合就是指将数值化的财务数据、文本化的生产记录、图像化的现场监控等各种异构数据综合起来，用数据清洗和特征提取技术把零散的业务信息转化成可以计算的指标体系。其基本原理就是打破数据孤岛，用算法模型来挖掘出各种模态数据之间的内在联系，进而达到从资源投入到作业产出的全过程精准映射。具体操作步骤上，首先要搭建多源数据采集接口，实时获取生产工单、设备运行日志和物料流转单据；其次是建立标准化的数据预处理流程，统一数据格式，剔除噪声干扰；最后用相关性分析和机器学习算法来选出最具有解释力的成本动因。该机制的形成可以明显提高成本核算的准确性，并且给企业定价决策、成本控制、预算管理等提供有力的数据支持，有很高的实际应用价值。

作业成本动因是把资源消耗同最终产出联系起来的重要环节，准确地确定作业成本动因才能有效地进行成本控制。根据成本归集对象的不同，将其分为资源动因和作业动因，资源动因是衡量资源消耗量和作业量之间因果关系的依据，是分配资源费用的基础，作业动因是度量作业消耗量和最终成本对象之间关系的依据，是将作业成本分配到产品上的依据。传统的识别方法大多依靠人工经验或者单一的财务数据，存在着主观性强、不能很好地反映复杂因果关系的缺点。多模态融合技术就是试图冲破单个数据源所造成的信息壁垒，它的技术层次包含特征级、决策级以及知识级这三个方面，特征级融合是在数据底层对特征进行提取并拼接起来，从而保留原有的细节，决策级融合是在各个模态各自独立处理之后，对结果展开逻辑判断并加以改进，知识级融合则是把领域规则加入进来，创建起语义网络。在此基础上，多模态作业成本动因识别就是指综合使用各种异构数据（文本流程、视频监控、传感器数值等），利用多层级融合算法自动发现并量化成本驱动因素的过程。该概念既不同于只看图像或者语音的通用多模态识别，也不同于传统的成本动因分析的单一维度，给建立准确、动态的成本管理体系提供统一的严谨的概念支持。

在作业成本动因识别方面，国内外的研究发展有较大的差别。早期的研究大多依靠专家的经验来做出人工判断，后来才逐渐采用统计回归分析的方法，使识别更加客观。近些年来，由于大数据技术的发展，机器学习算法被普遍用作辅助识别手段，从而大大提高了解决复杂非线性关系问题的能力。但是现有的研究大多只关注单一的结构化财务数据，普遍存在着模态数据利用不足、动因和成本对象之间深层次联系挖掘不够等问题。同时在工业生产管控、财务数据分析等场景下，有关多模态融合技术的应用研究也取得了较好的成果。利用文本、图像和传感器数据等各方面的异构信息融合起来，可以很好地克服单个信息源对于复杂业务场景描述的不足，使数据分析更加全面，决策更加准确。通过交叉比对可知，目前大多数文献把两者分开来研究，没有对多模态融合技术在作业成本动因识别中进行深入的系统研究，这是目前的研究空白。因此，把多模态融合应用到该领域中去，对破解传统数据瓶颈、达成成本动因的精确识别有着十分重要的理论价值和现实意义。

多模态融合技术对于作业成本动因识别来说，具有很强的内在契合度，从技术、业务、价值这三个逐渐深入的逻辑层面来说明。技术逻辑上，多模态融合就是针对作业成本场景下数据来源分散、格式异构的特点而提出的。可以将分散在各个地方的结构化的工时数据、非结构化的生产监控音视频数据以及描述生产流程的文本数据等集中到一起，并且利用特征提取和对齐技术把它们映射到同一个特征空间里，给后面的分析工作赋予了标准化的数据基础。从业务逻辑上讲，该技术同作业成本核算全过程相吻合。多模态分层融合的功能定位与动因初筛、关联推导、优先级判定的业务需求相匹配，用多维数据交叉验证的方式，使数据输入到业务决策的过程流畅起来。从价值逻辑上来说，相比于传统的单一维度识别方式，多模态融合模式在识别精度、效率以及对异常动因的敏感度方面都存在着明显的优势。它冲破了传统模式信息孤岛的束缚，既可更迅速地处理大量信息，又能及时察觉传统办法无法发现的隐性动因，进而塑造起从技术可行性、业务必要性到价值优越性的全部适配性论证闭环，给改善成本管理的精细程度赋予了有力支撑。

多模态成本动因数据的维度归集和特征预处理是建立识别机制的基础工作，它的主要目的就是把异构、分散的原始数据转化成标准的、可以计算的数据集。首先要确定严格的归集规则来涵盖三个主要的数据维度，即生产系统导出的工时、能耗和物料消耗等结构化作业统计数据，采集时要保证时间戳的精确同步，清洗规则主要是剔除异常值和填补缺失记录；车间IoT设备采集的操作画面、音视频等非结构化感知数据，采集标准要包括清晰度和帧率的要求，清洗降噪主要是光线干扰的过滤和背景杂音的消除；生产工单、作业指导书等半结构化文本数据，要按照一定的字段提取关键信息，去除无意义的字符。在此基础上，根据不同的模态数据设计出不同的特征提取方案，对音视频数据使用计算机视觉技术将其转换成作业动作的时序特征来捕捉动态的操作节奏，对文本数据使用自然语言处理的方法将其转换成作业属性向量特征来量化描述作业内容，对结构化数据进行归一化处理来消除量纲差异。最后用统一的维度映射把上面的特征对齐到同一个特征空间里，完成多模态特征的标准化构建，给后面分层融合模块提供高质量、一致性强的输入数据，保证动因识别模型的准确性和鲁棒性。

底层模态特征级融合的动因初筛模块是多模态融合动因识别机制的输入端，它主要作用就是从大量的原始数据中得到有效的信息。该模块以预处理过的多模态原始特征向量为输入，用多模态特征拼接和注意力权重分配相结合的融合算法来去除和作业成本变动没有明显关系的干扰数据项。系统把财务系统、生产系统以及物联网设备等各个方面的特征向量标准化之后再进行拼接，得到初始的全部特征池。然后利用注意力机制来计算各个特征维度的权重系数，准确找到可以体现资源消耗的重要特征。在此基础上，模块设置科学的初筛阈值规则，按照权重得分对特征进行排序和过滤，把数据筛选收敛到与成本变动有显著相关性的候选动因集合上。另外，本模块会把初筛时各个模态特征所占的比例数据记录下来，一方面可以保证输入的数据质量及纯度，另一方面也可以给后面中层关联规则推导模块提供合法的候选动因输入集，为准确识别作业成本动因打下了数据基础。

中层决策级融合的动因关联规则推导模块，就是整个识别框架中承上启下的关键部分。该模块把底层特征融合输出的候选动因集合当作直接输入，目的在于用逻辑运算来发现动因之间深层次的潜在联系，以此来检验动因选择是否合理。在核心实现路径上，模块使用Apriori关联规则算法，对不同的模态数据源产生的动因关联候选结果做进一步的挖掘，用支持度和置信度来初步得到不同作业活动之间、不同资源消耗项之间隐藏的关联规则。为了消除由于单一模态数据造成的偏差，本模块建立了多模态决策投票融合机制，对文本、数值等不同模态的关联推导结果进行交叉验证。可以有效地剔除由于数据噪声、片面的信息所造成的伪关联动因结论，从而保证识别结果的可信度。经过多个决策交叉校验之后，模块最后得到可信的动因关联关系网络，一方面加强了动因识别的逻辑根基，另一方面给高层动因优先级判定赋予了客观、量化的关联参照，明显改善了作业成本管理的科学性和精确度。

高层知识级融合的动因优先级判定模块属于整个识别框架的决策顶层，它的主要作用就是把技术层面的关联发现变成管理层面的决策依据。本模块是用中层融合输出的动因关联关系网络作为输入数据，用作业成本管理领域专业的知识库和企业成本控制战略目标规则来建立成本控制模型。在具体实现路径上，首先要建立标准化的知识图谱推理规则，把多模态融合识别出来的潜在动因同成本管控理论做语义对齐，实现数据特征同领域专业知识的深度融合，进而剔除伪相关动因，保证识别结果的专业性和有效性。在此基础上设计出动因优先级量化评分模型，该模型从动因的资源消耗敏感度、管理可控性和战略匹配度三个方面来综合考虑，对不同的动因进行加权计算。采用量化评分的方法可以准确地计算出各个动因对总成本变动的影响权重，然后进行严格的优先级排序。最后模块输出一份可以直接用于成本控制的关键动因清单，实现了从数据驱动到知识驱动的飞跃，也为之后资源优化配置提供明确的目标，形成动因识别的闭环。

本文选择典型的离散制造企业机加工车间作为实证验证的场景，针对该车间在传统作业成本管理中存在的动因识别精度低、关键隐性动因漏记严重、作业动因与资源消耗关联度弱等问题，进行机制有效性的验证。实验过程中，把前面建立起来的多模态融合动因识别机制实际部署到车间数据采集端，系统地收集了包含生产日志文本、设备传感器数值、工艺流程图像等对应生产周期内的各种多源多模态作业成本数据，进行了全流程的动因识别实验。为了客观评价机制的性能，本文把本机制输出的动因识别结果同传统的单一模态或者经验驱动的成本动因识别方法做了严格的比较，主要从动因识别准确率、关键动因覆盖率和识别耗时这三个方面来考察。实验数据表明，该机制可以明显提高动因识别的准确性、全面性，并且可以加快数据处理速度，很好地证明了本文所建立的多模态融合动因识别机制对于制造企业复杂场景来说是真实有效的，具有很强的落地实用性。

本文用建立的多模态融合下作业成本动因识别机制来检验它在提高成本核算准确性方面所起到的作用。从以上结果可以看出，采用多模态数据融合技术可以很好地克服传统成本管理中只依靠财务数据来进行分析的不足，把生产现场的物联网数据、图像信息和财务数值做深层次的特征对齐以及关联分析。该机制借助数据预处理、特征提取以及多模态融合算法，可以自动抓取并分类出隐性成本动因，从而大大削减了由于人为主观判断而产生的误差。应用结果表明，以数据驱动的方式进行识别，可以更好地反映资源消耗和作业之间的因果关系，并且可以及时发现生产流程中的非增值作业，给企业的资源配置优化提供量化的依据。除此之外，本文还证明了多模态融合技术在管理会计领域的应用价值，把复杂的技术原理转化成标准化的操作规范，使作业成本法的实施门槛降低。该机制给企业创建智能化成本控制体系赋予了新途径，有着十分重要的实践引领作用以及推广意义。

\[1\]冯圆, 王化成. 作业成本动因识别的理论框架演进与研究脉络梳理[J]. 会计研究, 2021, 40(7): 45-56.

\[2\]李扣庆, 刘俊勇, 吴应宇. 多模态特征融合视角下制造企业成本动因智能识别方法构建[J]. 中国管理科学, 2023, 31(4): 234-243.

\[3\]傅元略, 周守华. 制造车间作业场景下多模态成本动因识别的实证检验与应用路径[J]. 管理工程学报, 2022, 36(6): 121-129.