數據統計分析在煤炭經營中的應用

廖杰紅

（大唐電力燃料有限公司 北京 100040）

數據統計分析在煤炭經營中的應用

廖杰紅

（大唐電力燃料有限公司 北京 100040）

隨著煤炭行業在信息技術上的發展，煤炭經營在未來將以煤礦的安全生產與經營管理相結合的多種應用為導向，建立大數據平臺，通過大數據的運用為業務引擎提供基礎支撐。本文從數據統計分析這一角度切入，從煤炭經營產業鏈的不同業務層面，簡要剖析數據統計分析在煤炭經營中的應用。

數據統計分析；煤炭經營；應用；大數據平臺

1 數據統計分析在煤炭經營中應用的意義

隨著人們對煤炭的需求量上升，各行各業也離不開煤炭的支持與保障。因此，數據統計分析在煤炭經營中占有十分重要的地位，因為數據統計分析一方面可以滿足我國市場經濟對煤炭行業提出的新的要求和挑戰，另一方面還能完善并且推動著我國煤炭企業的統計管理與統計工作制度。當然，數據統計分析在煤炭經營中的應用并不只限于對于煤炭企業的銷售來說，更重要的是該信息技術貫穿于整個煤炭產業鏈，對于煤炭的生產、分配以及運輸、銷售等都具有重要的價值。另外，數據統計分析也是在構建煤炭大數據標準體系的基礎上發展形成的，在實現煤炭大數據平臺的更新升級以后，可以構建共享的開放系統，推動煤炭數據的利用。比如通過建立煤炭的GIS，圖解煤炭，煤炭物流，數據分析，能源經濟等，可以通過收集和匯總多項指標，包括行業走向，價格趨勢等，內容還包含著國內7200余個鐵路或者公路貨運站的站點信息數據，60萬艘國內近海以及內河的船舶數據，煤炭企業工程注冊數據等。目前整理了超過10萬個宏觀、行業、價格的時間地域序列指標，數據超過8000萬條。對所有這些海量的數據進行集合，就能構建一條煤炭產業鏈相關的包含生產、貿易以及物流消費，信用和金融等的數據庫。數據庫形成以后，再利用數據統計分析可以為煤炭經營的方方面面提供有利的幫助。

2 數據統計分析在煤炭交易上的應用

數據統計分析在煤炭交易過程上的應用主要表現在五個方面。第一，運用統計分析對所交易的到貨數量進行嚴格把關。這樣可以避免出現物資積壓的情況，又能保證到貨的數量可以滿足企業的日常生產經營。第二利用統計分析對到貨時間進行控制，可以避免出現送貨不及時的狀況，減少不必要的生產運營問題，降低對企業資金周轉的影響，資金利用率得到提高的同時也能降低風險。第三數據統計分析運用在到貨的質量上，可以減少買方因為出現質量問題，影響到企業的生產運營。總之，數據統計分析可以對煤炭交易中相關物資的數量、質量和時間進行必要的統計，反饋和分析，并建立跟蹤反饋體系。第四，數據統計分析還可以運用在交易相關的預算管控上，通過數據統計分析嚴格控制各項支出，管控好采購、計劃以及審批和回收等環節，避免因為無計劃的審批而出現預算超標等問題。減少非生產計劃，堅持一單買賣一種預算，對于沒有計劃沒有預算的買賣項目杜絕審批，使得預算的管理變得更為日常化和制度化。最后，數據統計分析可以用在交易到貨完整性的審核上，比如核對到貨的種類，確保沒有出現遺漏問題，避免影響到企業的日常生產運營。例如鋼鐵工業對于煤炭物資的需要，如果缺少數量和種類，將會導致生產工作無法持續有效地開展。

煤炭交易一般發生在煤炭交易中心，截止到2012年煤炭交易中心已有近20家，它們為交易雙方提供交易信息服務，比如煤炭的價格，資訊信息，供求信息，煤炭市場分析等。這些信息就是基于數據統計分析的結果。另外，由于煤炭的運輸方式以水路為主，運輸中的港口中轉也能成為煤炭交易商的場所，也是市場信息的集散地，比如秦皇島煤炭交易市場。不過煤炭交易商應該要注意的是目前很多的煤炭交易不進入煤炭交易市場就可以進行，也就意味著煤炭交易中心不能為所有的交易雙方提供所有的信息，所以在點對點進行交易時買賣雙方需要通過完善各自的信息系統來獲取相應的交易信息，全面了解情況。

3 數據統計分析在煤炭港口中轉和船舶運輸中的應用

數據統計分析在煤炭港口中轉上的應用主要是幫助了解煤炭市場的發展變化。舉一個例子，對秦皇島港、天津港、京唐港等北方主要的煤炭中轉港口進行中轉量變化趨勢的信息數據統計與分析，可以從側面了解到煤炭市場的發展變化情況。比如每個月的變化趨勢大致相同，則表明煤炭市場雖然受到不利或有利因素的各種影響，但整體的發展形態良好，交易價格緩慢下滑，被動幅度不大。另外可以從分析港口煤炭中轉量和庫存信息來了解煤炭市場的運行。比如秦皇島2015年第一季度港煤炭中轉量中內貿煤炭完成了2000萬噸，外貿完成了1500萬噸，而上一年第一季度內貿完成了2400萬噸，外貿完成了1200萬噸。雖然我國電力產銷，社會用電，全國發電等在增長，但內貿還是有所降低，原因可能是生態環境保護政策的落實，也可能是上半年企業庫存過多的原因。根據數據統計分析，截止2016年末，我國30個主要港口進口礦港口庫存的總量是7611萬噸，華南地區煤炭的價格不穩定，對鐵礦石的需求也有所下降，所以可能會存在庫存過多的問題。

對船舶運輸能源的消耗進行數據統計與分析，計算海洋船舶、內河船舶的燃料消耗量，分析船舶運輸能源消耗的結構組成，分析各船型的燃料消耗量，分析船舶能源消耗的結構組成等。然后根據能耗分析，結合所運輸的煤炭品種的特征，來選擇船型，建立船型決策支持系統。舉個例子，隨著海上煤炭運輸量的增大，運輸風險事故也在增多，尤其是散裝煤炭的船舶安全運輸問題越來越突出，可能會出現貨物損壞，貨物缺少，貨物質量差等問題。通過數據統計分析，可以分析事故產生的原因，分析不同煤炭品種，數量等對船型的要求，在散裝或者遠洋運輸管理中制定合理的方案。

4 結語

煤炭行業的健康發展對社會經濟的發展十分重要，因此可以 通過建設煤炭數據大平臺，利用數據統計分析等技術對煤炭經營有關的煤炭交易、煤炭港口中轉信息以及船舶運輸信息等進行數據的挖掘和分析，能夠及時地了解煤炭經營相關的發展狀態和規律，能及時地分析產業的走向，保障國家能源的安全，還能促進與煤炭產業鏈相關企業的升級轉型，保障企業的健康可持續發展。

[1]朱吉雙.新常態下北方煤炭港口能力適應性分析[J].中國港口，2017（04）：9-13.

TM62 【文獻標識碼】A 【文章編號】1009-5624（2018）01-0059-02