# why
- 采购入库价格在进行数据分析时应采用哪种计价方式更适合企业。
# what
| 概念 | 一句话定义 | 我最看重的优缺点 | 典型适用场景 | 与我何干 |
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| FIFO（先进先出） | 系统假设“先买先用”，领料价总是取最早那批库存的单价 | **优点**：符合物理流向、易懂，库存价值更贴近当前市场价**缺点**：原料涨价时代会“虚高利润”→多交税 | 多品种、小批量装配；食品、药品等保质期敏感行业 ([dclcorp.com](https://dclcorp.com/blog/inventory/fifo/?utm_source=chatgpt.com "What is First in First Out (FIFO)? Definition, Pros and Cons")) | ❌ |
| 批次实际价（Lot/Actual Cost） | 每一批次按真实采购价＋附加费定价，领料必须带批号 | **优点**：利润算得最精准，能精准溯源“哪批料坑了你”**缺点**：数据量爆炸，系统与扫码纪律稍一松就崩 | 高价或剧烈波动原料、强监管行业（航材、贵金属、半导体） ([datacor.com](https://www.datacor.com/the-datacor-blog/manufacturing-costing-methods?utm_source=chatgpt.com "Costing Methods for Manufacturing - Production, Inventory & More"), [mrpeasy.com](https://www.mrpeasy.com/blog/actual-costing/?utm_source=chatgpt.com "Actual Costing Guide for Manufacturers - MRPeasy")) | ❌ |
| **移动平均成本**（MAC） | 每次入库都把现有库存平均成本重新加权计算 | **优点**：实现简单、盘点后自动“抹平”差异**缺点**：价格飙升时被旧低价稀释→决策滞后；负库存会扭曲均价 | 库存周转高、原料价格相对平稳的轻制造、贸易型公司 ([katanamrp.com](https://katanamrp.com/blog/moving-average-cost/?utm_source=chatgpt.com "Moving Average Cost (MAC): Explanation and Formula - Katana MRP"), [support.erplain.com](https://support.erplain.com/en/support/solutions/articles/77000477094-tracking-your-product-cost-and-inventory-valuation?utm_source=chatgpt.com "Tracking your product cost and inventory valuation - Erplain")) | ✅ 贵金属溢价是问题 |
| 标准成本 | 先设“理想单价＋用量＋工时”，实际发生后对比差异 | **优点**：预算、绩效、成本控制一把抓；月结无需逐批追价**缺点**：标准不常更新=自我蒙蔽；差异分析若没人跟进=形式主义 | 大批量、流程型制造；集团多工厂需要统一 KPI 管理 ([agiled.app](https://agiled.app/hub/accounting/standard-cost/?utm_source=chatgpt.com "Standard Costs in Manufacturing: Benefits, Formula, and More"), [macpas.com](https://macpas.com/standard-costing-in-manufacturing-enhancing-cost-control-and-efficiency/?utm_source=chatgpt.com "What is Standard Costing? - McKonly & Asbury")) | ✅ 不常更新是问题 |
### 1. FIFO——“把仓库当队列”
**核心逻辑**
- 系统按照入库时间排序；领料先挑“最老”的批次单价。
- 成本流动假设和实际物流一致，审计好解释。
**我的直白看法**
- 如果原材料价格在一路上涨，你用 FIFO，利润表会被“早年的低价”压低**风险较小**，但税负会上去。
- 反过来，价格下跌期，FIFO 让利润更低，老板心态稳，投行估值就没那么好看。
### 2. 批次实际价——“颗粒度拉满的真成本”
**核心逻辑**
- 收货→生成批号→挂真实到岸价（含运费、关税等）。
- 领料必须扫描批号，成本跟着批号走。
**我的辛辣评价**
- **最科学，也最折腾。** 没有全程条码/RFID 就别想玩得顺。
- 我在制造业见过最惨的：顾问上线了批次成本，车间懒得扫码，全公司成本全部挂“0”，最后财务月结炸开。
### 3. 移动平均——“自动抹平记忆曲线”
**核心逻辑**
- 每新到一批库存，就按加权平均刷新单位成本：
`MAC = (现存数量×现存成本 + 新入库数量×新价) ÷ (总数量)`
- 领料不分批，统一按最新 MAC。
**我为什么不爱它**
- 原料像铜、锂这种一天一个价时，MAC 会让“真实成本滞后 2-3 周”，决策慢半拍。
- 但对 3C 代工、服装这种周转巨快、SKU 海量的场景，MAC 足够灵活，IT 成本最低。
### 4. 标准成本——“预算派的对标尺”
**核心逻辑**
- 先给每物料设一个“理想单价”，再给用量、工时设目标。
- 生产完再对比：**采购价差、用量差、工时差**三大差异。
**我对它又爱又恨**
- 爱：差异报表能一眼看出是采购、工艺还是产线掉链子，利于管理。
- 恨：很多企业立了标准却懒得季度更新，差异长期“绿油油”，大家误以为业绩很好——这是不折不扣的“数据舒适区”。
# how
## 别迷信“万能法”，按原料特性＋决策时效拼组合
1. **高价值、波动大的关键料** ➜ 批次实际价或 FIFO（追得准）。
2. **稳定、低风险辅料** ➜ 移动平均（省心）。
3. **集团利润管控、绩效结算** ➜ 必配标准成本做对标。
4. **想玩 AI 预测** ➜ 没高粒度历史数据别谈理想，先把批次/FIFO 数据打牢。
> **一句话：用一把螺丝刀装全屋家具既慢又拧坏螺丝——计价方法也是，多柄工具才高效。**
希望这把“成本工具箱说明书”能让你挑对家伙，算出真正能指导决策的成本，而不是 Excel 上自嗨的数字。有什么具体落地难题，随时来怼我！
# how good
# Ref.