我国目前处于经济高速发展的阶段,各种企业所处的市场基本都是完全竞争状态的。但是中国醋纤企业由于受到国家专卖设置的进入壁垒的保护,实际上属于计划经济产业,处于不完全竞争状态的市场。这就导致了中国醋纤企业一个比较严重的劣势：单位成本过高。在中国加入WTO的形势下,这种壁垒性的保护逐渐削弱,因此中国醋纤企业面临更大的竞争。要想使企业在激烈的竞争中生存下去,就必须通过将自己的生产成本低于同行业其他企业,做好风险防范措施等,来加大本企业的竞争力,进而使得本企业处于该行业的领先位置。企业制造成本由多种类别的成本组成,其中大部分类别的成本在一个固定值周围浮动,差异不会很大。但是醋纤企业里生产原料的成本属于生产制造成本最大的一块,这部分成本往往随着生产原料的价格浮动而造成的相当大的差异。因此,如何通过实践和分析找出最经济的生产运行方式,并利用价格低谷采购生产原料便成为昆明醋酸纤维有限公司(简称昆纤公司)降低制造成本的一个焦点问题。本文通过具体的生产实践分析,说明企业可以利用一些财务分析功能来找到最经济的生产运行方式。并且,借助神经网络由于本身所具有的非线性、容错性和自适应性等特点,可以很好的模拟生产原料的价格走势,并且可以利用其强大的泛化能力,对生产原料的未来价格进行进一步的预测,从而发现价格波动中的低谷。因此本文尝试将生产实践分析以及神经网络价格预测相结合的方式来降低昆纤公司的制造成本。结果证明,两种方式都能够有效降低现有的制造成本,提升企业的竞争力水平。