工业4.0 背景下制造业存货审计智能化路径探索
章鋆
作者简介：章鋆（1983-）男，汉，浙江杭州，本科，会计师，浙江印相会计师事务所有限公司，研究方向：审计管理
    【摘要】在工业4.0 推动制造业向智能化、数字化转型的背景下，传统制造业存货审计模式面临效率低、数据割裂、风险预警不足等突出问题。本文针对工业4.0 环境下制造业存货审计的智能化需求，并构建了基于物联网技术、智能算法、业财审系统集成以及动态看板可视化的智能化路径，为制造业存货审计智能化转型提供理论参考与实践指引。
    【关键词】工业4.0；制造业；存货审计；智能化；物联网；数字孪生
    引言
    工业 4.0 以物联网、大数据等新一代信息技术深度融合为特征，引领全球制造业向数字化、网络化、智能化深刻变革。智能制造等新模式涌现，提升了生产效率与供应链响应速度。 这一变革给传统企业管理与监督，尤其是存货审计带来挑战与机遇。传统制造环境中，存货审计依赖周期性人工盘点与抽样检查，存在效率低、成本高、滞后性、覆盖面有限及人为误差等缺陷。工业 4.0 下，制造业生产节奏加快，存货形态复杂，价值波动风险加剧，供应链协同要求提高，传统审计方法难以应对海量实时多源异构数据，无法持续全面精准监控存货状态并预警风险，且业财数据系统割裂，阻碍存货全链路追溯验证。 因此，探索构建适应工业 4.0 的制造业存货审计智能化路径，实现审计模式转型升级，对企业保障资产安全、提升运营效率等意义重大。
    一、工业4.0 背景下制造业存货审计智能化需求分析
    工业4.0 环境下制造业的生产运营涉及ERP 系统、MES 系统、仓储管理系统等多个信息平台，这些平台分别记录存货相关的采购订单、生产工单、入库记录、成本核算等数据，但各系统之间的数据标准与接口规则往往存在差异，导致存货从采购到销售的全流程数据处于分散存储状态。审计人员在开展存货审计时，若需要验证存货数量与价值的匹配性，就必须在不同系统间手动调取并核对数据，不仅容易因数据格式不统一产生核对偏差，还无法快速定位某批存货从原材料采购到产成品销售的完整流转轨迹。全链路追溯能力能打破各系统间的数据壁垒，使审计人员可以沿着存货流转的时间线追踪相关数据的生成与变动过程，满足审计对数据关联性与完整性的要求。
    二、工业4.0 背景下制造业存货审计智能化路径构建
    （一）物联网技术融合，实现全链路实时监测
    制造业存货审计在工业 4.0 框架下智能化转型，首要路径是系统性融合物联网技术。
    1. 部署传感终端，要覆盖原材料入库到产成品出库全环节。因存货形态多样，需在仓库货架、生产线流转区等关键节点植入 RFID 标签与温湿度传感器，实现物理存货数字化映射。
    2. 建立网络层数据传输专用物联网协议，要低延迟、高容错。为避免传统监盘滞后，工业级网关应支持 5G 或LoRa 技术，将实时位置、环境参数同步至云端审计平台，让审计人员能即时调取存货节点动态轨迹。
    3. 构建平台层审计应用的异常预警规则引擎。基于物联网采集的连续数据流，设定存货移动阈值（如非授权出库距离偏差）和环境容忍区间（如化学品仓储温湿度阈值），系统识别偏离规则时自动触发预警工单，替代人工抽盘。
    实际操作中，审计团队要协同生产部门制定传感设备校准周期，联合 IT 部门设计数据加密传输链路，防止关键信息被篡改。例如，高价值精密元器件仓库配置毫米级定位 UWB 标签，审计数据读取频率高于普通大宗物料，体现风险导向的差异化监盘。只有实现“物理实体 - 数据镜像 - 审计响应”闭环，才能让实时监盘成为存货内控有效屏障。
    （二）智能算法深度应用，优化减值测试模型
    工业 4.0 环境下，制造业存货减值风险多元化、动态化，传统基于历史数据与人工判断的减值测试模型，难以及时反映市场与内部运营变化。智能算法深度应用，可挖掘多维度数据关联，构建动态自适应减值测试体系，提升减值计提的准确性与时效性。
    首先是整合多源数据资源。内部数据有 MES 系统采集的设备运行效率、ERP 系统的销售订单履约率与客户信用评级、PLM 系统的产品研发周期与设计变更频率；外部数据包括行业协会原材料价格指数、第三方平台市场供需比、宏观经济指标（如 PMI）及气候、政策等非结构化数据。
    其次是构建减值风险预测模型。针对原材料、在产品、产成品等不同存货类型设计差异化算法框架：对原材料，用 LSTM 网络捕捉价格时间序列波动，结合供应商交货周期与运输延迟概率，预测三个月内价格跌幅；对产成品，用随机森林算法分析销售价格关键影响因素，排序特征重要性，动态调整可变现净值计算参数；对产品，结合工艺复杂度与设备故障率，用 XGBoost 模型预测滞销风险，修正估计售价。同时设置模型动态更新机制，当内外部环境重大变化或运营模式调整时，系统自动触发再训练流程，更新参数权重，避免减值测试偏差。
    再次是将智能减值测试模型嵌入审计平台，与存货监盘数据、财务核算系统实时联动。模型预测存货可变现净值低于账面成本时，自动生成减值预警报告，提示审计人员关注期末计价，并通过可视化界面展示风险等级、关键因素及建议程序，辅助制定实质性程序方案。该模式能缩短测试周期、降低人工成本，挖掘潜在减值风险，为制造业存货审计提供科学及时的决策支持。
    （三）业财审系统集成，构建数字孪生审计平台
    业财审系统集成是工业 4.0 背景下构建数字孪生审计平台的核心环节。该平台可借助虚拟镜像复刻存货全生命周期流转状态，为审计营造动态可视的数字化环境。
    （一）跨系统数据融合机制 审计团队应推动业务系统（如 MES 生产执行系统）、财务系统（如 ERP 资源计划系统）、审计系统（如 GRC 治理平台）的数据接口标准化改造。确保生产领料单、入库验收单等业务凭证与财务记账凭证、审计工作底稿实现字段级映射。当存货从原材料领用进入生产环节，数字孪生平台自动同步物料消耗数据与成本归集信息，形成可追溯的数据链条。
    （二）数字孪生模型构建 数字孪生模型的构建需分层实现物理层与数字层的精准映射。
    基础层：依据存货的物理属性（如尺寸、重量、存储条件）建立三维模型。
    动态层：嵌入实时数据流（如生产节拍、库存周转率等运营参数）。当实际存货发生位置移动或状态变化时，数字模型能在30 秒内完成同步更新。审计人员可通过平台查看任意时间节点的存货状态回溯，替代传统纸质台账查询。
    （三）业财审协同动态调整机制
    审计部门应联合生产、财务部门制定模型参数校准规则。例如，当生产工艺变更导致物料消耗定额调整时，相关参数需在 48 小时内同步至数字孪生平台。同时设置权限管理模块，确保审计人员能访问全量数据，生产人员仅能查看本环节相关信息，避免数据泄露。集成模式使审计从被动接收数据转变为主动获取实时动态信息。当数字孪生平台识别到存货实际库存与系统记录出现偏差时，能自动关联相关业务流程与财务处理记录，帮助审计人员快速定位差异产生环节，大幅提升审计效率与精准度。
    （四）动态看板可视化，提升审计成果应用效能
    工业 4.0 背景下制造业存货审计产生的海量数据，需通过动态看板实现价值转化。动态看板可视化能让审计成果从静态报告转变为动态决策支持工具，其核心在于通过分层展示与交互设计提升审计信息的传递效率与应用深度。
    看板数据维度设计：需贴合制造业存货审计的核心需求。
    基础层：固定展示存货总量波动、库龄结构占比、减值风险分布等核心指标，采用色块梯度（如红色代表高风险库龄区间、蓝色代表正常周转区间）直观呈现风险等级。
    分析层：支持下钻查询功能。当审计人员点击某类存货减值预警指标时，系统自动关联对应的生产批次、采购周期及销售预测数据，揭示减值风险的形成链条。
    决策层：整合审计建议的执行进度，例如针对超期存储存货的处置方案在生产调度中的落实情况，确保审计成果能直接对接业务改进环节。
    交互功能开发：应注重审计场景的实用性。为适应制造业多厂区、多仓库的分布特点，看板需支持按地理区域、存货类型进行多维筛选。当用户选择某一厂区的原材料仓库时，系统自动切换至该区域的实时库存周转率与相邻厂区的调拨记录；同时设置数据对比功能，可将当前审计周期的存货周转效率与历史同期、行业标杆进行平行展示，帮助管理层识别运营差距。
    三、工业4.0 背景下制造业存货审计智能化路径实施保障措施
    （一）审计准则适配调整，规范新技术应用边界
    在工业4.0 背景下，审计准则制定机构应针对制造业存货审计智能化的需求，对现有准则进行适配调整，其一，明确物联网传感数据在存货数量确认中的采信标准，确保该类数据能作为审计证据时的合规性；其二，界定人工智能算法模型在存货计价测试中的应用范围，防止算法黑箱对审计结论客观性产生干扰；其三，补充数字孪生技术生成的存货虚拟影像在监盘程序中的操作规范，使新技术应用始终处于可控的审计框架内。
    （二）复合型人才梯队建设，强化技术审计协同
    工业4.0 推动制造业存货审计向智能化转型，这要求审计机构构建复合型人才梯队，第一，开展制造业生产流程与存货管理专项培训，让审计人员熟悉原材料入库、生产流转、产成品仓储等环节的智能化运作逻辑；第二，组织数据分析工具与审计软件操作实训，提升审计人员运用技术手段处理存货数据的能力；第三，建立技术人员与审计人员的常态化沟通机制，在存货监盘、计价等具体审计工作中形成专业互补，从而强化技术应用与审计目标的协同效果。
    （三）基础设施分层投入，保障系统持续迭代
    为支撑制造业存货审计智能化的长期推进，相关主体需进行基础设施的分层投入，一方面，优先部署与存货数据采集直接相关的硬件设施，如在仓库关键位置安装适配审计需求的物联网感知设备，确保能实时获取存货的位置、状态等信息；另一方面，逐步完善数据处理与分析平台，搭建可兼容不同制造企业ERP 系统的审计数据接口，当制造业智能化水平提升导致存货管理模式发生变化时，该平台能通过模块升级实现功能迭代，保障审计智能化系统的持续适用性。
    四、结语
    工业4.0 背景下制造业存货审计智能化转型已取得阶段性突破，物联网实时监盘、智能算法减值测试、数字孪生审计平台及动态看板可视化的路径组合，有效解决了传统审计效率低、追溯难、预警滞后等问题。随着数字孪生技术成熟，存货审计将进入“虚实映射—模拟推演”新阶段，通过虚拟场景预演供应链波动对存货的影响，实现风险前馈控制。同时，审计智能化需向中小制造企业下沉，探索轻量化技术方案与共享审计模式，在提升效率的同时守住审计客观性与数据安全底线。
参考文献
[1] 马悦. 智能技术在财务审计系统中的融合应用[J]. 集成电路应用,2025,42(05):409-411.
[2] 孙振伟. 智能化审计技术对企业审计的影响及应用策略[J]. 中国乡镇企业会计,2024(14):46-48.
[3] 张秀文. 存货审计的重要性及风险分析方法的运用[J]. 现代营销,2022(25):133-135.
[4] 赵春燕. 存货监盘审计程序存在的风险及对策[J]. 国际商务财会,2021(16):79-81.