智能制造的网络系统是信息物理系统(Cyber-PhysicalSystem，CPS)，而信息物理系统的架构也是由感应层、网络层、应用层构成的物联网构架体系。信息物理系统把工业设备、原料、厂房、工人、管理人员等通过物联网联系起来，实现物理世界、信息世界、人类社会等的实时联通。在感应层、网络层、应用层中流动的核心内容是数据。

 

　　智能制造要实现实时交互与协同，必须实现数据(信息)的纵向集成、横向集成和端到端集成。而这些数据的集成基础是数据(信息)在感应层、网络层、应用层中实时“互联互通”。从现代信息技术及经济应用的实际情况来看，当前智能制造下会计信息化存在以下3个数字鸿沟。

 

　　感知层与网络层的成本数字鸿沟

　　会计大数据除了具有一般大数据所具备的数据异构性(Variety)、数据数量规模大(Volume)、数据产生与处理实时性(Velocity)、价值密度低(Value)的4个“V”的特征外，它还具有无形性与粘性的特征。也就是说，会计大数据是价值型大数据，它与其他非价值型的大数据不一样。当前物联网上企业采集、传输、处理的数字信息主要是非价值的数量信 息。这些数据可以直接被感应器所感知，从而容易被传播;而会计数据是无形的数据，它不能够被感应器所感知。同时，会计数据是直接粘合在业务数据之中的，不能够脱离业务数据而存在。脱离了业务数据，会计数据就失去意义。因此，会计数据这种无形性与粘性的特征，形成了感知层与网络层(传输层)的成本数字鸿沟。

 

　　应用层的财务会计与管理会计的成本信息集成的数字鸿沟

　　会计的本质是关于“数据分类”的科学。财务会计与管理会计的信息存在质的差异，财务会计成本反映企业过去业务履行受托责任的信息，管理会计成本反映企业将来业务履行决策相关的信息。因此，财务会计与管理会计的数据信息用途是不同的。数据不能够像平常说的“吃进去的是草，吐出来的是奶”，“垃圾的数据只能出错误的信息”。如何对管理会计的数据和财务会计的数据进行分类标记是会计信息化的基本前提。智能制造的任务之一是“数字工厂”。而“数字工厂”将产生巨大的数据，包括各种生产设备的数据、生产环境条件的数据、各种原料与辅料的数据、生产人员及管理人员的工作数据等。如何对这些数据进行财务会计与管理会计的分类是相当重要的工作。同时，如何解决财务会计与管理会计的成本信息 集成的数字鸿沟也是当前必须面对的问题。当前我国国内主要软件仍然是财务会计导向的ERP信息系统，管理会计成本信息只是该ERP信息系统的辅助信息。这就很难适应“实时性”“灵活性”与“透明化”的供应链管理模式对信息系统的迫切需求。

 

　　应用层的研发设计、供应、生产、销售、服务等统一集成管理的数字鸿沟

　　智能制造将把传统的研发设计、供应、生产、销售、服务的链条价值创造演变成为以互联网为中心的研发设计、供应、生产、销售、服务的价值创造环。

 

　　因此，任何一条价值创造环上，只要企业经营的产品种类多样、和业务性质不一，价值创造环的研发设计、供应、生产、销售、服务就互不相同。因而，它们就存在着管理上的差异。智能制造将促进传统工业从信息化向集成化和智能化过渡。集成化将从企业内部供应链(设计、生产、销售、服务)、全方位层次(设备控制、生产执行、企业管理)的一体化，走向产业价值创造环一体化。由于各个经济主体产品种类多样和业务性质不一，它们管理数据的集成将成为智能制造的阻碍。基于互联网平台的网络虚拟制造将逐渐成为一种主导模式。提供共享、中立的网络连接和数据交换服务就成为供应链统一集成管理的数字鸿沟。
 

 

 

　　　（来源：中国会计报）