大數據技術在煤制油化工產品價格管理中的應用研究

■連 瑞

（國家能源集團寧夏煤業有限責任公司煤制油化工銷售分公司）

1 引 言

隨著云計算等新興技術的不斷發展，大數據正在逐漸被應用于各個領域，尤其是其所具有的強大數據分析能力，能夠為各項決策的制定提供科學合理的依據。在科技與全球化的飛速發展下，傳統的營銷方式正在逐漸轉變，而市場中所形成的大量價格數據正在被作為原始數據，在大數據技術的支持下，能夠對大量的價格數據進行系統全面的分析，并結合當前的市場情況，對產品價格進行科學合理的定位，進而為企業產品的銷售建立良好的基礎[1]。

當前，對于化工產品而言，價格管理策略主要集中在模型設計和運用實踐兩個方面，而對于信息技術輔助價格管理方面的應用相對較少。因此，建立在大量數據基礎上，以價格預測為核心的大數據技術能夠為煤制油化工的價格管理提供新的思路和途徑[2]。

2 價格管理的大數據應用架構設計

2.1 整體架構思路

對于化工產品的價格管理工作而言，在應用大數據的過程中，不僅要對大量的價格數據進行系統全面的分析，而且還要實時處理不斷增加的價格數據，這就要求其具備高容錯、低延時以及可擴展等特性，由此而形成的大數據應用架構主要分為：核心結構、處理過程以及架構構成。其中，核心結構根據Lambda的架構思想，設計相應的批處理層和快速處理層；在處理過程中，由于新增數據的量級較小，經過快速處理層的處理后并入全量數據集；架構構成主要包括：數據采集、計算、存儲、服務、應用以及輔助等功能，能夠為數據的有效處理提供支持[3]。

2.2 邏輯架構設計

結合化工產品價格管理的策略的整體架構思路，所設計的邏輯結構需要同時滿足大流量、高并發以及易擴展等要求，可以分為以下幾個部分：

（1）數據采集層，其數據主要有兩個來源，即化工企業內部的價格管理系統和外部的市場數據。

（2）數據接入層，該層的主要功能是對收集到的數據進行清洗、轉化處理以及大數據系統的同步等。

（3）數據計算層，該層負責對大量的價格數據進行計算分析，可以分為離線和實時計算兩個層。

（4）數據存儲層，主要為計算層處理后的數據提供相應的存儲空間[4]。

2.3 關鍵技術分析

在化工產品價格的大數據管理過程中，所采用的關鍵技術主要有：數據采集和數據分析挖掘。

3 價格管理的大數據應用功能設計

3.1 化工產品價格分析

通過運用大數據技術對化工產品價格進行系統全面的分析，并采用圖表和統計表的形式將產品價格的變化進行展示，進而為負責價格管理的人員提供科學合理的決策依據。

（1）化工產品市場價格的變化情況，通過餅狀圖、柱狀圖以及趨勢線等方式客觀真實地反映價格的變化趨勢。

（2）分品類分用途產品價格變化分析，對用戶不同的產品價格進行分析，進而為價格策略的有效制定提供依據。

（3）重點產品的價格變化情況，對于企業重要的化工產品價格從多個方面和層次進行系統全面的分析，確保價格管理工作的順利開展[5]。

3.2 價格策略訂制

結合用戶不同的需求和所設定的目標，通過借助大數據建模和算法技術，能夠形成在某一特定條件下的最優價格策略，這就能夠為價格管理人員策略的制定提供依據。

全局類型的價格策略：根據化工產品價格管理的預期目標，并結合用戶的實際需求，綜合統籌形成覆蓋范圍較大的全局價格策略。

局部類型價格策略：根據用戶所指定的產品類型、地區、季節以及企業等條件，訂制專屬的局部價格策略。

價格策略模型：結合用戶所設定的化工產品價格影響因素，通過大數據技術進行建模，設計不同偏好的價格策略模型并形成模型庫，以供價格策略的訂制使用，同時提供模型庫的編輯修改操作[6]。

3.3 價格策略效果預測

通過利用大數據技術，其能夠為用戶提供化工產品價格的預期變化，進而為用戶產品價格管理措施的制定提供科學合理的依據。

價格預期變化預測，通過大數據建模形成的價格預測模型，能夠對化工產品的價格波動情況進行系統全面的預測，并結合用戶所設定的價格標準，制定相應的價格策略。

價格策略比較評優，借助大數據技術能夠對價格管理策略的實施效果進行全面的模擬，并且能結合不同用戶的偏好進行比較分析，為用戶篩選出最優的價格管理策略[7]。

3.4 策略監控預警

（1）預警價格管理。提供預警價格配置工具，用戶可以根據化工產品價格變化的實際情況，設定價格管理策略預警的各項參數數值。當化工產品的市場價格出現較大的波動時，例如，價格發生大幅降低，這就表明存在較大的經營風險，大數據應用就能實時將預警信息推送至用戶，用戶就能制定應對措施，將不利影響限制在較小的范圍內，避免給企業造成過大的損失。

（2）價格策略監控。實時監控價格策略的實施效果，能夠為用戶提供最為直觀的價格變化情況，例如，圖表和統計表的方式，用戶能夠實時了解化工產品的價格變化情況，這樣就能及時采取有針對性的控制措施，促進價格管理工作水平的不斷提高。

（3）價格策略預警。檢測設定指標超過預設的價格時，自動預警并調用價格策略訂制模塊，形成可扭轉當前局面的建議性價格策略供用戶決策。

4 實際應用

4.1 價格組成

價格制定程序包括：確定基準價；浮動價影響因素取值；計算浮動價；“基準價+浮動價”確定線下價格和線上電子競拍起拍價。

銷售產品定價模式均以“基準價+浮動價”確定，產品基準價以上一年最后一個工作日價格，結合實際市場行情確定，每半年修訂一次。

浮動價影響因素取值、計算，各產品依據浮動價因素的每日變動值、權重計算浮動價。所有產品調整價格，計算結果均以四舍五入至十位數確定。

4.2 價格分析

（1）車用柴油。

1）浮動價變化率（無競拍）=原油期貨（WTI占比50%、布倫特占比40%、SC原油占比10%）變化率×20%+山東地煉0#柴油基準價變化率×80%。

2）浮動價變化率（有競拍）=原油期貨（WTI占比50%、布倫特占比40%、SC原油占比10%）變化率×20%+山東地煉0#柴油基準價變化率×20%+分公司產品競拍成交價變化率×60%。

市場走勢判定：依據分公司產品成交率和山東地煉0#柴油基準價判定市場走勢（分公司產品成交率為線上加線下銷售量與當日產量的比值，下同）。

（2）石腦油。

浮動價變化率=原油期貨（WTI占比50%、布倫特占比40%、SC原油占比10%）變化率×20%+山東石腦油基準價變化率×80%。

（3）煤基費托合成粗液體蠟（1#、2#）、煤基費托合成重質液體蠟（1#、2#）。

浮動價變化率=原油期貨（WTI占比50%、布倫特占比40%、SC原油占比10%）變化率×10%+伊泰能源粗液體蠟1#價格變化率×70%+未來能源重質液蠟價格變化率×20%。

（4）煤基費托合成重質蠟（1#、2#、3#）。

1）浮動價變化率（無競拍）=原油期貨（WTI占比50%、布倫特占比40%、SC原油占比10%）變化率×10%+伊泰能源軟蠟價格變化率×90%。

2）浮動價變化率（有競拍）=原油期貨（WTI占比50%、布倫特占比40%、SC原油占比10%）變化率×10%+伊泰能源軟蠟價格變化率×20%+分公司產品電子競拍成交價變化率×70%。

（5）煤基費托合成精制蠟（1#、2#、3#）。

浮動價變化率=原油期貨（WTI占比50%、布倫特占比40%、SC原油占比10%）變化率×10%+伊泰能源精制蠟粒料價格變化率×90%。

（6）煤基費托合成軟蠟。

1）浮動價變化率（無競拍）=原油期貨（WTI占比50%、布倫特占比40%、SC原油占比10%）變化率×10%+山東鑫泰150N潤滑油價格變化率×90%。

2）浮動價變化率（有競拍）=原油期貨（WTI占比50%、布倫特占比40%、SC原油占比10%）變化率×10%+山東鑫泰150N潤滑油價格變化率×20%+分公司產品電子競拍成交價變化率×70%。

（7）穩定輕烴2#/石腦油（DDZG）。

1）浮動價變化率=原油期貨（WTI占比50%、布倫特占比40%、SC原油占比10%）變化率×20%+分公司產品電子競拍成交價變化率×80%。

2）浮動價變化率（無競拍）=原油期貨（WTI占比50%、布倫特占比40%、SC原油占比10%）變化率×20%+伊泰穩定輕烴價格變化率×80%。

3）石腦油（DDZG）銷售價格根據當日穩定輕烴2#電子競拍成交均價確定。穩定輕烴2#無競拍，浮動價以原油期貨（WTI占比50%、布倫特占比40%、SC原油占比10%）變化率×20%+山東石腦油基準價變化率×80%確定。

5 結 語

總而言之，為了能夠化工產品價格實時系統全面的有效管理，通過將大數據技術應用于價格管理工作中，有助于促進價格管理工作水平的不斷提高，進而為企業帶來良好的經濟效益，促進化工企業的可持續發展。