CN109961216A - 一种面向智能制造的全要素成本核算系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向智能制造的全要素成本核算系统及方法，系统包括：数据采集单元，采集成本数据；数据处理单元，对成本数据进行预处理；成本核算单元，包含全要素成本核算模块，根据成本数据对生产成本进行核算并输出；全要素成本核算模块包括：成本节点库，存储成本节点的结构定义；成本节点接口，提供成本节点间的连接关系；多层级扩展接口，建立多层级成本核算模型及不同层级间成本节点间的耦合关系；成本数据库，根据成本节点库对成本数据结构化表达，根据成本数据间的耦合关系配置成本节点接口与多层级扩展接口，对生产成本进行核算并输出。本发明的核算系统及方法满足智能制造生产模式下全要素、多层级粒度的成本核算需求。
Description
技术领域
本发明涉及成本核算领域，尤其涉及一种面向智能制造的全要素成本核算系统及方法。
背景技术
生产成本是指企业为生产产品而发生的成本，是生产过程中各种资源利用情况的货币表示，是进行产品设计和运营战略的重要参考因素，也是衡量企业技术和管理水平的重要指标。传统生产成本要素分为直接成本及间接成本。直接成本由原材料、人工和制造费用三部分组成。间接生产成本是指虽不直接由该产品的生产过程所引起，但却与生产过程的总体条件有关的为组织生产和进行经营管理发生的各项费用，如公用工程设备的折旧、辅助工人和车间管理人员工资、办公费用等。
随着生产自动化设备及生产管理水平的提高，在核算对象与核算周期方面都有逐渐精细化的趋势。在核算对象方面，根据生产组织流程的不同特点，分为面向产品品种、产品批次订单及生产步骤等；在核算周期上，根据工厂管理需求的不同，可分为按月核算、按生产周期核算等。另外，按成本测算的时间阶段，分为生产前和生产后两种。随着目标成本控制意识的加强，现代企业纷纷从事后评估转为事前评测，通过在设计阶段预估生产成本来实现对产品的设计进行反馈及优化，以提高产品设计的竞争力。获取需要的数据信息以及成本预测模型是实际操作的难点。
在智能制造背景下，生产模式又发生了重要的变化。物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与产品全生命周期管理的不断融合将智能制造生产运行管理与实际生产场景紧密连接起来。以数据、功能及知识为主要内容的数字化资源及高级技术人才在企业生产经营中起到越来越重要作用。随着智能制造生产系统日益复杂，不同管理层级对生产成本核算的粒度产生了不同需求，信息集成及整体优化成为新的研究热点。
传统成本核算方法所使用的核算方法有很多，但在面向智能制造生产模式时存在不少问题。比如：(1)成本分摊法无法实现成本的精准定位及针对批次或单个产品的可视化；(2)基于活动的成本核算方法虽然有了一些针对具体产品的定位核算，但是对一些新型生产要素，如数字化资源等，仍缺乏有效的成本核算手段；(3)单一层级成本核算建模方法无法满足智能制造模式下多实体关联、多时空分辨率需求。
因此，建立一个基于面向智能制造的包含多种时空粒度、能够在不同管理层级上对生产成本进行全要素核算的成本核算系统及方法具有重要意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种面向智能制造的全要素成本核算系统，满足智能制造生产模式下全要素、多层级粒度的成本核算需求。
具体技术方案如下：
一种面向智能制造的全要素成本核算系统，包括：
数据采集单元，采集生产现场各成本节点的与全要素成本核算相关的成本数据；
数据处理单元，对所述的成本数据进行预处理；
成本核算单元，包含全要素成本核算模块，根据预处理后的成本数据对生产成本进行核算，并输出全要素成本核算结果；所述全要素成本核算模块包括：
成本节点库，存储成本节点的结构定义与属性；
成本节点接口，提供成本节点间的连接关系与拓扑方向；
多层级扩展接口，根据不同生产管控层级对成本核算粒度的不同需求，建立多层级成本核算模型以及不同层级间成本节点之间的核算耦合关系；
成本数据库，存储所述的成本数据，根据成本节点库对成本数据结构化表达，并根据成本数据间的耦合关系配置成本节点接口与多层级扩展接口，对生产成本进行核算并输出全要素成本核算结果。
数据采集单元采集的与成本核算相关的成本数据，包括设备、物流、库存、公用工程、数字化资源、人力资源等各成本节点的节点类型、成本来源、分项成本值、成本要素类别、统计层级，其中统计层级为非必须的数据属性。
数据处理单元对成本数据进行预处理。所述的预处理包括对所采集的成本数据进行审核、筛选、排序等，保证数据的准确性和一致性。
本发明中的全要素成本核算模块提供多种成本节点类型，可覆盖智能制造生产过程基本成本要素；设置成本节点接口可明确成本核算路径；提供多层级扩展接口可满足智能制造各基础资源按不同时空尺度、生产工序以及应用需求进行灵活配置及成本核算的特点。
所述的成本节点库中，成本节点的结构包括序号、种类与成本核算要素。
所述的成本节点库中包含生产成本元模型，其形式化表达为：
M＝(COST_ENTITY，LINK，COST_VALUE)
其中，M指任一智能制造生产过程的全要素成本模型；COST_ENTITY指成本节点，成本节点指为了便于成本管理而定义的成本核算单位；LINK指成本节点之间的接口及连接关系，也即生产过程中不同成本节点之间的成本核算关系；COST_VALUE指该生产过程的全要素成本总值。
所述成本节点COST_ENTITY的模型的形式化表达为：
COST_ENTITY＝(Entity_ID，Entity_Type，{Cost_Elemk})
其中，Entity_ID为成本节点的序号；Entity_Type为成本节点的类型，{Cost_ElemK}为成本节点的成本要素及成本值。
成本节点类型包括：
(1)生产加工设备节点Machine_Entity，指直接参与生产加工的机器设备，节点属性包括设备工艺参数、加工方案、加工能力等；
(2)物流节点Logis_Entity，指产品、材料及半成品物流移动设施，比如管线、运输车辆等，节点属性包括运输载体种类、运能、速度等；
(3)库存节点Stock_Entity，指物料及产品存储库存节点，节点属性包括库存容量、仓库类型等；
(4)公用工程节点Utili_Entity，指工厂中支持生产的供热、供水、供电、供气以及消防等公用设施，节点属性包括供能种类、能力、功率、价格等；
(5)数字化资源节点Digital_Entity，包括传统生产设备的自动化管控系统，以及智能制造生产模式下新增的智能化设施及系统、网络系统、软件、知识、模型、数据和信息等，节点属性包括智能化水平、标准、功能及其它参数等；
(6)新型人力资源节点Pers_Entity，在传统以操作工人为主的劳动力资源基础上，新增了智能化岗位人力资源，节点属性包括智力水平、资质、能力等。
生产加工设备、数字化资源、物流、库存、公用工程的成本要素种类有折旧、材料、能耗、维护、运行及其他要素，新型人力资源的成本要素种类有数字化资质、数字化培训、工资、福利、健康等要素。
根据成本节点的属性及成本要素项，可以形成各成本节点的全要素成本核算矩阵，并计算得到该成本节点的全要素成本值：
其中，Cost_Elemk表示第k个成本节点的全要素成本值；Ckj表示第k个成本节点的第j项成本要素的成本值；m表示该成本节点的成本要素个数。
所述的成本节点接口表达了同一层级中各成本节点的连接关系。成本节点通过连接关系形成成本核算的路径，也即定义了价值流方向。成本节点间的连接关系包括物理连接关系和虚拟连接关系，其中物理连接主要指加工设备之间的前后工序连接关系；虚拟连接主要指管控设备、加工设备及人员之间的信息交换关系。
所述的成本节点接口的形式化表达为：
LINK＝(Link_Typt，Entity_For，Entity_bac)
其中，Link_Typt表示接口连接关系类型，分为实物连接、信息连接等类型；Entity_For表示接口的前向节点；Entity_Bac表示接口的后向节点。
所述的多层级扩展接口表达了跨层级间成本节点的连接关系。考虑智能制造生产模式下从决策层到控制层对成本核算模型的需求特点，多层级扩展接口应用面向对象的方法，以生产单元实体作为成本核算模型的节点，捆绑实体的属性、成本核算函数等因素构成生产成本层级模型结构。
所述的多层级扩展接口对成本节点库中生产成本元模型进行扩展得到多层级生产成本元模型，所述多层级生产成本元模型的形式化表达为：
MTi＝(COST_ENTITYi，LINKi，COST_VALUEi)
MTi指第i层级的生产过程的全要素成本模型，i∈P＝{1，2，...，Ln}，其中Ln为全要素成本模型层级数，根据企业管理架构层级，一般取2～4层。例如，Ln＝3，对应ISA95标准的功能递阶结构，依次自下至上指工业现场控制层PCS、生产执行管理层MES和生产资源管理层ERP。Ln＝4，对应ISA95标准的设备递阶结构，依次自下至上指工业现场装置层、生产区域层、厂区层和企业层。Ln＝2，可对应企业扁平化管理的各种组合；COST_ENTITYi指该层级的成本节点；LINKi指该层级成本节点之间的接口及连接关系，也即同层级不同成本节点之间的成本核算关系；COST_VALUEi指该层级生产过程的全要素成本总值。
多层级扩展接口对所述成本节点库中成本节点模型进行扩展，增加了层级属性。以ISA95标准的ERP-MES-PCS三层架构为代表，MES层的成本节点包括：
人力资源节Pers_EntityMES，指在MES层级上特有的管理岗位人力资源节点，比如调度人员等；
数字化资源节点Digital_EntityMES，指在MES层级上特有的智能化管控系统及应用软件等；
耦合节点Coul_EntityMES，根据MES层成本管理需求由PCS层生产流程相关的若干节点耦合而成，代表了PCS层到MES层设备和功能的递阶关系。
当耦合节点Coul_EntityMES由PCS层的多个同类子节点构成时，其耦合关系为子节点聚集关系；当耦合节点Coul_EntityMES由PCS层的多个不同类子节点构成时，其耦合关系由子节点在PCS层的连接关系决定。比如PCS层同一个生产流程的多个设备节点、数字化资源节点及人力资源节点组合耦合形成MES层的一个耦合节点。
相邻层级间的成本节点通过实际生产过程成本节点对应关系进行耦合，相邻层级之间的映射关系如下：
MTi·REL(MTi，MTj)→MTj
其中，MTj为第j层级的生产过程成本模型，j＝i+1；REL(MTi，MTj)表示第i层级到第j层级的耦合映射关系。层级间的映射关系定义了不同成本管理层级之间由于时空特性不同而形成的成本核算关系。
所述的成本数据库是全要素成本核算模型的数据输入源，存储了与成本核算相关的生产数据，包括设备、物流、库存、公用工程、数字化资源、人力资源等各成本节点的节点类型、成本来源、分项成本值、成本要素类别、统计层级，其中统计层级为非必须的数据属性。成本数据库与成本节点库、成本节点接口、多层级扩展接口进行交互，根据成本节点库对数据库的成本数据结构化表达，并根据成本数据间耦合关系配置成本节点接口与多层级扩展接口，并存储成本模型计算结果。
基于相同的发明思路，本发明还提供了一种面向智能制造的全要素成本核算方法，包括以下步骤：
(1)采集智能制造工厂生产现场各成本节点的与全要素成本核算相关的成本数据；
(2)对所述的成本数据进行预处理；
(3)将预处理后的成本数据输入至全要素成本核算模块中，对生产成本进行核算，并输出全要素成本核算结果；
所述全要素成本核算模块包括：
成本节点库，存储成本节点的结构定义与属性；
成本节点接口，提供成本节点间的连接关系与拓扑方向；
多层级扩展接口，根据不同生产管控层级对成本核算粒度的不同需求，建立多层级成本核算模型以及不同层级间成本节点之间的核算耦合关系；
成本数据库，存储所述的成本数据，根据成本节点库对成本数据结构化表达，并根据成本数据间的耦合关系配置成本节点接口与多层级扩展接口，对生产成本进行核算并输出全要素成本核算结果。
本发明的全要素成本核算系统和全要素成本核算方法可应用于评估企业智能化水平对生产成本的影响，在新建工厂资源投资分配策略中提供分析依据，还可为企业在智能化转型升级过程中制定可持续投资策略提供参考依据。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明的全要素成本核算方法中，所使用的全要素成本核算模型应用面向对象的方法以生产单元实体作为成本模型的节点，通过成本节点库对生产成本、成本节点进行模型化结构化表达，用成本节点接口构建成本间的价值流关系，提供多层级扩展接口满足了智能制造成本使用多层级、可扩展的需求。本发明的全要素成本核算方法也为企业了解财务信息的出处、财务信息的含义提供成本依据，得到全要素的成本核算结果，对智能制造成本效率的提升及投资决策提供理论依据和成本测算模型。
附图说明
图1为本发明中全要素成本核算模型的结构示意图；
图2为某煤制乙烯企业MES层工艺流程示意图；
图3为液氨储罐的多层级模型结构示意图；
图4液氨生产单元的多层级模型结构示意图；
图5为MES层单位调度周期成本统计结果图；
图6为MES层多方案成本对比结果图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述，需要指出的是，以下所述实施例旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。
本发明提供了一种面向智能制造的全要素成本核算系统，包括：
数据采集单元，采集生产现场各成本节点的与成本核算相关的成本数据；
数据处理单元，对所述的成本数据进行预处理；
成本核算单元，包含全要素成本核算模块，根据预处理后的成本数据对生产成本进行核算，并输出全要素成本核算结果。
基于相同的发明构思，还提供了一种面向智能制造的全要素成本核算方法，包括以下步骤：
(1)采集智能制造工厂生产现场各成本节点的与成本核算相关的成本数据；
(2)对所述的成本数据进行预处理；
(3)将预处理后的成本数据输入至全要素成本核算模块中，对生产成本进行核算，并输出全要素成本核算结果。
如图1所示，面向智能制造的全要素成本核算模块，包括成本节点库、成本节点接口、多层级扩展接口以及成本数据库。
成本节点库存储智能制造工厂的成本节点的结构定义与属性。成本节点库包含生产成本元模型和成本节点模型，生产成本元模型的形式化表达为：
M＝(COST_ENTITY，LINK，COST_VALUE)
其中M指任一智能制造生产过程的全要素成本模型；COST_ENTITY指成本节点，成本节点指为了便于成本管理而定义的成本核算单位；LINK指节点之间的接口及连接关系，也即生产过程不同成本节点之间的成本核算关系；COST_VALUE指该生产过程的全要素成本总值。
成本节点模型为生产成本元模型中COST_ENTITY的模型细化，表达为：
COST_ENTITY＝(Entity_ID，Entity_Type，{Cost_Elemk})
其中Entity_ID表示成本节点的序号；Entity_Type表示该成本节点的类型，成本节点类型包括：
(1)生产加工设备节点Machine_Entity，指直接参与生产加工的机器设备，节点属性包括设备工艺参数、加工方案、加工能力等；
(2)物流节点Logis_Entity，指产品、材料及半成品物流移动设施，比如管线，运输车辆等。节点属性包括运输载体种类、运能、速度等；
(3)库存节点Stock_Entity，指物料及产品存储库存节点，节点属性包括库存容量、仓库类型等；
(4)公用工程节点Utili_Entity，指工厂中支持生产的供热、供水、供电、供气以及消防等公用设施，节点属性包括供能种类、能力、功率、价格等；
(5)数字化资源节点Digital_Entity，包括传统生产设备的自动化管控系统，以及智能制造生产模式下新增的智能化设施及系统、网络系统、软件、知识、模型、数据和信息等。节点属性包括智能化水平、标准、功能及其它参数等)；
(6)新型人力资源节点Pers_Entity，在传统以操作工人为主的劳动力资源基础上，新增了智能化岗位人力资源。节点属性包括智力水平、资质、能力等。
{Cost_ElemK}指各节点的成本分项核算要素及成本计算值，加工设备、数字化资源、物流、库存、公用工程的成本要素种类有折旧、材料、能耗、维护、运行及其他要素，新型人力资源成本要素种类有数字化资质、数字化培训、工资、福利、健康等要素。
根据成本节点属性及成本要素项，可以形成各成本节点的核算矩阵，并计算得到本节点的成本值：
其中Cost_Elemk表示第k个节点的成本值，Ckj表示第k个节点的第j项要素的成本值，m表示要素个数。
成本节点接口表达了同一层级成本节点的连接关系。成本节点通过连接关系形成成本核算的路径，也即定义了价值流方向。其中物理连接主要指加工设备之间的前后工序连接关系；虚拟连接主要指管控设备、加工设备及人员之间的信息交换关系。节点接口表示为：
LINK＝(Link_Typt，Entity_Fop，Entity_bac)
其中Link_Typt表示接口连接关系类型，分为实物连接、信息连接等类型；Entity_For表示接口的前向节点；Entity_Bac表示接口的后向节点。
多层级扩展接口表达了跨层级间成本节点的连接关系。考虑智能制造生产模式下从决策层到控制层对成本核算模型的需求特点，多层级扩展接口应用面向对象的方法，以生产单元实体作为成本模型的节点，捆绑实体的属性、成本核算函数等因素构成生产成本层级模型结构。
以某煤制乙烯企业智能制造新模式项目为例，说明全要素生产成本模型的建模过程。煤制乙烯生产过程工艺流程包括9个生产单元，分别是乙烯裂解单元、废碱氧化单元、芳烃抽提单元、丁二烯抽提单元、汽油加氢单元、烯烃转化单元、合成氨单元、聚乙烯单元、聚丙烯单元。涉及6种主要原料为石脑油、液化石油气、氢气、氮气、1-己烯、异戊烷，13种主要中间产物有乙烯、丙烯、混合碳四等，3种主要产物为聚乙烯、聚丙烯与合成氨，以及副产品燃料油、1，3-丁二烯、加氢碳九、混合苯，具体MES层工艺流程示意图如图2所示。
依据ISA95标准取Ln＝3，分别以液氨储罐与液氨生产单元为例说明全要素成本模型及其多层级扩展。
液氨储罐的多层级模型如图3所示。成本节点库的生产成本元模型表达为：
M＝(COST_ENTITY，LINK，COST_VALUE)。
COST_ENTITY指该层级的成本节点；LINK指该层级成本节点之间的接口及连接关系，也即同层级不同节点之间的成本核算关系；COST_VALUE指该层生产过程全要素成本总值。
具体考虑到层级属性，液氨储罐ERP层的生产成本模型表达为：
MT1＝(U7_tk，link1，cost1_tk)
其中成本节点对应为合成氨生产单元U7，成本cost1_tk为生产单元成本统计中的液氨储罐的部分，link1为合成氨生产单元与其他单元的成本统计关系；
MES层的生产成本模型表达为：
MT2＝(TK，link2，cost2)
其中成本节点为逻辑液氨储罐TK，成本cost2为逻辑液氨储罐产生的对应成本，link2为逻辑液氨罐与同一生产单元中逻辑装置的连接关系；
PCS层的生产成本模型表达为：
MT3＝({TK-83507A，TK-83507B，TK-83507C}，link3，cost3A+cost3B+cost3C)
其中成本节点为物理液氨储罐TK-83507A/B/C，成本cost3为3个物理液氨储罐产生成本的总和，link3为物理液氨罐与同一生产单元中其他物理装置的连接关系，并且cost1，cost2，cost3的3个成本值数值上相等。
合成氨生产单元的多层级模型如图4所示。其中ERP层的生产成本模型表达为：
MT1＝({Pers_EntityERP，Digital_EntityERP，Coul_EntityERP}，LINKERP，COSTERP)
COSTERP＝COSTPers_ERP+COSTDigital_ERP+COSTCoul_ERP
成本节点模型为生产成本元模型中COST_ENTITY的模型细化，表达为：
COST_ENTITY＝(Entity_ID，Entity_Type，{Cost_Elemk})
ERP层的成本节点模型包括ERP层人力资源节点、ERP层数字化资源节点、ERP层耦合节点成本。成本组成有ERP层人力资源节点成本如厂区领导、计划决策专家等，ERP层数字化资源节点如ERP层的决策支持系统、仓储管理系统、物料管理系统，ERP层耦合节点成本，具体是指由MES层的设备与功能耦合至ERP层对应的统计成本。以ERP层数字化资源的成本节点模型为例，可表达为：
COST_Digital_EntityERP＝(erp_2，Digital_Entity，{Cost_DSS，Cost_BOM，Cost_WM})
其中成本节点的序号为erp_2，该成本节点的类型为ERP层的数字化资源节点，成本核算要素包括决策支持系统、物料管理系统、仓储管理系统成本。
合成氨生产单元的MES层的生产成本模型表达为：
MT2＝({Pers_EntityMES，Digital_EntityMES，Coul_EntityMES}，LINKMES，COSTMES)
COSTMES＝COSTPers_MES+COSTDigital_MES+(COSTMachine_MES+COSTLogis_MES+COSTStock_MES+COSTUtility_MES)
MES成本组成包括MES层人力资源节点成本如调度人员等，数字化资源节点成本如MES系统、EMS系统、APC监控软件等，MES层耦合节点成本具体包括设备、物流、库存与公用工程。
合成氨生产单元的PCS层的生产成本模型表达为：
MT3＝({Pers_EntityPCS，Digital_EntityPCS，Coul_EntityPCS}，LINKPCS，COSTPCS)
COSTPCS＝COSTPers_PCS+COSTDigital_PCS+(COSTMachine_PCS+COSTLogis_PCS+COSTStock_PCS+COSTUtility_PCS)
PCS成本组成包括PCS层人力资源节点成本如内操人员、巡检人员、仪表人员等，数字化资源节点成本如先进控制系统等，PCS层耦合节点成本与MES层类别相同，PCS层成本来源于实际物理工厂。
在建立全要素成本核算模型后，企业可以进行基于成本核算模型的提升分析。以企业MES层生产调度过程为例，在建立生产调度仿真模型基础上，成本模型可以为企业业务提升提供针对性建议。
以一天24h作为仿真周期，某天的计划生产量为燃料油12吨，混合苯84吨，丁二烯120吨，碳九60吨，液氨72吨，聚乙烯1200吨，聚丙烯1080吨。根据全要素成本模型输出结果，统计为物料成本、设备加工成本、库存成本、人力资源成本、数字化资源成本，成本表达为：
COSTMES＝COSTRaw_MES+COSTMachine_MES+COSTStock_MES+COSTPers_MES+COSTDigital_MES
加工设备成本包括设备固定成本和与成本量相关的变动成本，人力资源成本主要为调度指挥人员、车间调度主任和装置操作工成本，智能化系统包括半自动化电话调度系统、信息发布系统及基础生产监控系统。人力资源与智能化系统的成本根据企业实际情况可按时间、产量等进行成本分配，本文人力资源按照员工的月薪均摊，智能系统按照工厂平均年开工时间8000小时计算。由图5可以看到，原料成本与设备加工成本为主要成本产生原因，占总成本的87％。
随着智能制造的推进，企业对于智能化系统的建设日益关注。假设企业针对生产调度工作流有三个成本效率提升方案，智能化投资成本按照3年有效期计算。方案一为提升调度排产环节成本效率，由原先的半自动化电话调度系统建设为全自动化数字调度系统，集成数据采集系统，其中智能化投资总成本记为100万元；方案二为完善指令下达机制，改进原先的信息发布传输系统，其中智能化投资总成本记为50万元；方案三为增加关键环节的工况监控器，完善生产监控系统，其中智能化投资总成本记为80万元。分别对以上三个方案进行仿真，三个方案的总成本分别为300.6328万元、308.2108万元、308.1542万元。
由于同一计划生产量的原料成本保持不变，其余成本节点项的统计对比如图6所示。由图6可见，数字化智能化改造能够有效降低单位周期的成本，其中方案一是三个方案中投资最大，成本降低最大的方法，通过把半自动化调度排产升级为数字化全自动排产，不仅减少了调度人员的人力成本，而且通过优化调度方案节约了库存成本与加工成本，最大化提升了成本效率。
以上所述的实施例对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的具体实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种面向智能制造的全要素成本核算系统，其特征在于，包括：
数据采集单元，采集生产现场各成本节点的与全要素成本核算相关的成本数据；
数据处理单元，对所述的成本数据进行预处理；
成本核算单元，包含全要素成本核算模块，根据预处理后的成本数据对生产成本进行核算，并输出全要素成本核算结果；所述全要素成本核算模块包括：
成本节点库，存储成本节点的结构定义与属性；
成本节点接口，提供成本节点间的连接关系与拓扑方向；
多层级扩展接口，根据不同生产管控层级对成本核算粒度的不同需求，建立多层级成本核算模型以及不同层级间成本节点之间的核算耦合关系；
成本数据库，存储所述的成本数据，根据成本节点库对成本数据结构化表达，并根据成本数据间的耦合关系配置成本节点接口与多层级扩展接口，对生产成本进行核算并输出全要素成本核算结果。
2.根据权利要求1所述的面向智能制造的全要素成本核算系统，其特征在于，所述的成本节点库中包含生产成本元模型，其形式化表达为：
M＝(COST_ENTITY，LINK，COST_VALUE)
其中，M为智能制造生产过程的全要素成本模型；COST_ENTITY为成本节点；LINK为成本节点之间的接口及连接关系；COST_VALUE为该生产过程的全要素成本总值。
3.根据权利要求2所述的面向智能制造的全要素成本核算系统，其特征在于，所述成本节点COST_ENTITY的模型的形式化表达为：
COST_ENTITY＝(Entity_ID，Entity_Type，{Cost_Elemk})
其中，Entity_ID为成本节点的序号；Entity_Type为成本节点的类型，{Cost_ElemK}为成本节点的成本要素及成本值。
4.根据权利要求3所述的面向智能制造的全要素成本核算系统，其特征在于，所述的成本节点的类型包括：生产加工设备节点、物流节点、库存节点、公用工程节点、数字化资源节点和新型人力资源节点。
5.根据权利要求4所述的面向智能制造的全要素成本核算系统，其特征在于，新型人力资源的成本要素种类包括数字化资质、数字化培训、工资、福利、健康要素。
6.根据权利要求3所述的面向智能制造的全要素成本核算系统，其特征在于，根据成本节点的属性及成本要素项，形成各成本节点的全要素成本核算矩阵，计算得到该成本节点的全要素成本值：
其中，Cost_Elemk为第k个成本节点的全要素成本值；Cki为第k个成本节点的第j项成本要素的成本值；m为该成本节点的成本要素个数。
7.根据权利要求1所述的面向智能制造的全要素成本核算系统，其特征在于，所述的成本节点接口的形式化表达为：
LINK＝(Link_Typt，Entity_For，Entity_bac)
其中，Link_Typt表示接口连接关系类型；Entity_For表示接口的前向节点；Entity_Bac表示接口的后向节点。
8.根据权利要求1所述的面向智能制造的全要素成本核算系统，其特征在于，所述的多层级扩展接口对成本节点库中生产成本元模型进行扩展得到多层级生产成本元模型，所述多层级生产成本元模型的形式化表达为：
MTi＝(COST_ENTITYi，LINKi，COST_VALUEi)
MTi为第i层级的生产过程的全要素成本模型，i∈P＝{1，2，...，Ln}，其中Ln为全要素成本核算模型的层级数，Ln＝2～4；COST_ENTITYi指该层级的成本节点；LINKi指该层级成本节点之间的接口及连接关系；COST_VALUEi指该层级生产过程的全要素成本总值。
9.根据权利要求8所述的面向智能制造的全要素成本核算系统，其特征在于，相邻层级间的成本节点通过实际生产过程中各成本节点对应关系进行耦合，相邻层级之间的映射关系如下：
MTi·REL(MTi，MTj)→MTj
其中，MTj为第j层级的生产过程成本元模型，j＝i+1；REL(MTi，MTi)表示第i层级到第j层级的耦合映射关系。
10.一种面向智能制造的全要素成本核算方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采集智能制造工厂生产现场各成本节点的与全要素成本核算相关的成本数据；
(2)对所述的成本数据进行预处理；
(3)将预处理后的成本数据输入至全要素成本核算模块中，对生产成本进行核算，并输出全要素成本核算结果；
所述全要素成本核算模块包括：
成本节点库，存储成本节点的结构定义与属性；
成本节点接口，提供成本节点间的连接关系与拓扑方向；
多层级扩展接口，根据不同生产管控层级对成本核算粒度的不同需求，建立多层级成本核算模型以及不同层级间成本节点之间的核算耦合关系；
成本数据库，存储所述的成本数据，根据成本节点库对成本数据结构化表达，并根据成本数据间的耦合关系配置成本节点接口与多层级扩展接口，对生产成本进行核算并输出全要素成本核算结果。
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