第一章如何读懂毛差表
第一节什么是毛差？
（一）、毛差在生猪屠宰行业来讲就是产品产值的总额减去活猪购进总金额的差额。不分离增值税（含税），购进额与销售额均不考虑任何费用。
而我们通常所讲到毛差或毛差多少钱是特指的头平毛差。即：毛差总额÷当日屠宰量＝头平毛差
头皮肉结算法
毛差＝所有产值－猪的购进金额
毛差＝（屠宰产品产值＋副产品产值＋分割品产值＋小副产品产值）－（头重×肉价＋皮重×肉价＋肉重/胴体重/净肉重×肉价）
以上也构成了毛差表分区的基础。
第二节毛差表的种类
一是专用于生产科分析产品结构变动对毛差变动影响的固定价格毛差表。（特点及注意事项）
二是报给总部的财务毛差表也叫“成本计算与分析表”该表价格每天变化。（变化的原因、基准价格的来源及常见的两种价格扣除量）
第三种是分公司真正用于分析和决策的毛差表。也叫真实毛差表。它的价格是从当天分公司的系统中导出的平均销售价格。
三种毛差表中数量是完全一致的，是当天实际屠宰所产生的。只是为了保证公司的商业秘密和便于分析决策以及集团为了实现政策引导而采用了不同的价格而已。作为生产科长或生产总助在毛差表方面所要注重的是建立完善完整的流程保障数据真实和配比正确。特别是采用冷分割工艺的分公司。每个工作日之间的产品准确清分是个大的问题。如果不准，所有的毛差分析都将是对经营决策的一个重大打击。我们在第二章毛差表的分析中将会列举到大量的此类事例。
第三节毛差表的结构
一、表头（主要指标区）
二、表体产品回收回区（产值确定）
1、屠宰产品回收区
2、副产品回收区
3、分割产品回收区
4、外包小副产品回收区
为什么不叫某车间回收区？鲜品区与冻品区是怎样区分的？
第四节毛差表的主要指标
（一）个别名词
1、毛差通常毛差，不含税。
2、不含税毛差
不含税毛差是指我们在计算产品产值时剔除掉增值税。
即原料购进金额=头皮肉总金额×（1-13%）=头皮肉总金额×0.87；
产品产值=实际总产值÷1.13。
在现有税收政策下不含税毛差大于毛差。是一种虚增利润的假象。
具体案例见下表：
若生猪收购价为b,售价为p，则：
P=1.13a时，含税毛差等于不含税毛差；
P<1.13a时，含税毛差小于不含税毛差；
P>1.13a时，含税毛差大于不含税毛差；
一般情况下，不含税毛差大于含税毛差，虚增利润。
3、分割肉特指一、二、三、四、五号肉即精肉的总和。
4、销价（均特指所有产品的加权平均价格）
5、购价（均特指所有头皮肉的加权平均价格）
毛差表的主要指标
（二）加工回收指标（反映生产运作管理“量”的指标
1、后道出率
后道出率=｛分割品区总重量（+板油重+皮类重+猪腰）｝/净肉重
2、头回收率
头回收率=｛各类猪头产品重量+各类猪耳类产品重量+各类口条（猪舌）产品重量｝/收购结算头重
3、皮回收率=销售结算皮重/收购结算皮重
（三）产品回收结构性指标（反映猪源质量的重要指标）
1、分割出品率:
分割出品率=是指分割肉总重量/净肉重（注意前面提到的什么叫分割肉）
2、肥膘出品率：
肥膘出品率=所有油脂类产品总重量/净肉重［注意，分割杂油不属油脂类产品，所有非食用品都不在产品指标计算之列。而应在低价值分析指标之列。理论上油脂含板油，但通常情况下将其单独分列分析。板油出率及单头重量指标，是用来衡量生猪质量（体形）好坏的一个重要指标。］
3、骨类产品出率（带肉骨类的带肉分配，及各类分公司的不同之处）
骨类产品出率=骨类产品总重量/净肉重(带肉骨类产品应按公式在分割品与骨类之间分配，如肉排分到分割肉及前排的重量各占50%。审核时一定要注意这类公式是否被改变）
4、碎肉类产品出率（反映分割技术水平的主要指标）
碎肉类出率=碎肉类产品总重量/净肉重（在五花类产品结构不变的情况下这是衡量分割技术水平的最重要指标。结合生产思考为什么要在五花类产品结构大体不变的情况这个前题？）
5、五花类产品出率
五花类产品出率=五花类产品总重量/净肉重
6、其它产品总出率
其它产品出率=上述产品之外所有胴体分割产生的产品总重量/净肉重。
板油出品率？
板油单独计算？一是有的分公司在磅前撕，有的分公司在磅后撕。二是有的分公司将其归在副产品回收区，有的分公司将其归在分割品回收区。三是它可以用作衡量生猪休形与品种。各分公司这间对比就应注意了。
总的来讲计算分类指标的基准原则是分子分母按磅前磅后标准必须是统一的。如板油在磅前撕就不计入后道出率，计算各类出率之各时也不将其计算入内。如果在磅后撕则相反。
猪腰呢？
由上述推论：各分类产品出率总和=后道出率
无论那个科室做毛差表都应注意磅前磅后的分别，且应坚持一贯性和配比性。
为什么？
鲜销率=所有鲜品重量/头皮肉总重量
分割鲜品率=所有分割品（不是分割肉）鲜销量/净肉重
第五节毛差表的辅助报表
一套完整的毛差表应包括主表毛差（结构分析表）三张。辅表：原料结构分析表；销售结构分析表；原料与产品对接表；仓储冻品入库表；生产计划完成表。
一套完整的毛差会用表则还应包含：低价值产品分析表（生产）；大类指标月度、年度累计，月度、年度平均表（是一张表由生产做）；水、电、汽耗用表（工程）；物流分析表（物流）。以上报表相互勾稽完整的反映了一个屠宰企业的经营控制状况。
第二章毛差分析
（一）分析毛差表的目的
1、确定毛差上升或下降的真正原因。
2、对毛差实施事前控制。
3、对后续经营进行指导。
4、提高企业经营效益。
（二）毛差表分析的基础
1、客观、真实的数据
2、屠宰结算与分户系统
3、评级与结算系统
4、数字交接系统
数字不清楚等于白辛苦？
所有的正确决策都源于正确的基础数据。
这也是我们很多总经理苦恼的地方。为什么我们这样做也不对，那样调还不对。平时毛差看起来还可以，为什么到了月底决算的时候就不行了呢？问题出在那里呢？想了很多办法还是没解决问题。
答：基础管理差，数字不准确，甚至我们很多财务、统计人员，为了完成工作，在下面应付交差，胡编乱造。基于象刚才一样的数据基础，什么样的决策都是错的。
下面几个数据系统的正确至关重要：一是屠宰分户系统，二是评级结算系统，三是数字交接系统。
数据模型
A、白条产品复原模型
B、分割品均价模型
C、猪皮头猪影响模型
D、猪头头猪影响模型
E、腮肉影响白条毛差模型
F、肚腩膘影响白条毛差模型
G、板油影响白条毛差模型
H、副产品头猪总价模型
I、产品标准头重模型
数据模型指因毛差表本身表达不真实。为了避免这种不真实而从实验中取得大量数据得出一个平均数或一个影响公式。将数据代入或公式代入毛差表后将这种影响消除的方法。如生产和统计时白条产生的肚腩膘无法与分割品产生肚腩膘分清楚和各级白条间的肚腩膘也无法分清楚而将其全面统计进处分割品的膘类产品中。（至少要分清楚是不易或不经济的）[对照表说明]但这种影响却会对分析与决策带来致命打击。因此我们必须通过大量实验数据建立数据模型来将这种影响消除。例举24日毛差表的白条产品复原模型。
A模型与B模型是个互补模型，即红白条产品复原模型与分割品定价模型互补。但两个模型的数据本不来自于，同一组数据。即因将红白条产品生产出来的下脚料统计进入分割品中红白条产品的红白条实际销售价格与胴体收购价格相比较会虚高。（下脚料价格很低)而分割品价格则会虚低。为了将产品实际价格还原。我们通过大量的数据按∑［该等白条下脚料平均（如肚腩膘、一级膘）重量×单价］+该等级白条重×销售价格］/［∑该等级白条下脚料平均重量+该等级白条重量］=该等级白条的实际销售价格
猪皮头猪影响模型=∑［该等级白条猪头的平均重量×(猪头、口条）所占的比重×（猪头、口条）实际销售平均价格］-该等级白条猪头平均重量×该等级白条的收购价格。一般情况下该数据为一个在-20左右的常数。但各公司因猪的品种不尽相同，请自行测定。
按上述方法将C到G的模型全部建立。
H模型即头猪副产品总值=∑（磅前各副产品的平均重量×平均销售价格）
I模型即产品头重模型=∑（每次测得产品重量）/∑（相对应的头皮肉重量）
A模型用于毛差表分析
B模型用于分割品价格决策
C到H模型用于白条价格决策
I模型用于产品标准对比。对比时先将产品按A模型复原，再用I模型×当日屠宰的头猪重量求出标准重量进行对比
所有的模型的结果各分公司因生猪的体形与品种不一样而不一样，请自己测得。
3、层层分类推进分析的方法
按上述量与价的分析方法和产品结构的分析方法，结合产品分类和分结构的方法将毛差表的产品进行分类和分结构分析。再将每个大类进行分类和分结构分析。直到无法分类为止。这样可以将影响最大的产品和影响最大的产品结构准确的定位于某个产品上面。当然大多时候是没必要的。我们一般将分析定位到第二层即可。如分割品下面的鲜品的某个号肉品种的出率低了还或是该品种的鲜销率低了或是该品种的价有了大幅上升/下降了。
4、其它报表的参照
A、一个分析假设，这个假设是高价的白表没有因为销售定单的不足而没被生产部门生产出来，反过来讲也就是所有的高价值的白条始终都是生产出来的。而我们很多公司也确实做到了这一点。这样就避免了质量过剩而给分析带来的不便。同样也避免了给公司带来巨大的损失。
接上述分析我们将当日毛差下降的原因锁定在了高等级白条比例下降的原因。但这能说明什么问题呢？我们能用这一结果指导生产怎么做，还是要求销售怎么做呢？或者是原料出了问题？很显然我们得不出这样的结论。
为了解决上述问题，我们必须将毛差表的分析与其它报表相结合。我们的评级历来是稳定的。根据上述结果我们结合各种报表进一步分析。
是不是因为定单不足而未将高等级白条生产出来呢？
首先打开销售产品结构表发现近期一二级白条销售并未大幅下降。况且公司要求必须将一二级白条生产出来。因此我们将因销售定单不足而未将高等级白条生产出来的原因排除。那是不是原料质量大幅下降而产生的呢？
结合分割出品率与肥膘出品率我们发现肥膘出率有了明显上升，号肉出品率有了明显下降。我们可以基本确定，原料质量有了下降。那么因为原料价格当天并没有上调，原料价格也会下降才对，毛差不会变化太大才对。还会有什么原因呢？
打开原料结构分析表，我们发现原料的价格并没有大幅下降。但产区结构确实有了变化，差猪区进猪比例有了一定幅度的增加，收购价格却没有明显降低。由止推断，产品与原料对接上出了问题。
为了映证这一结论，打开产品与原料对接表我们发现23日原料一至三级总比例与销售评级比例基本一致。24日原料一至三级的比例却大幅高于销售评级。
由上推断产品与原料对接并不是自然对接出了问题而是人为的问题。经过询问。因为总经理不在家，收购评级员家中有事向总经理表短信请假。总经理同意后评级回家了。但因没有其它评级员顶替，评级员找了一个跟着自学过评级的品管顶替。且在上午未上班的时候原料科长对该人员讲。这几天原料客户意见比较大，说是老亏本。评级的时候要放一放。
结论：新评级人员把握不住松紧度，把收购评级尺度放的过松。导致原料质量大幅下降时，收购价格并没有明显下降。损失很大！
资料来源生鲜品管，仅供参考预览
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