大數據背景下煤礦企業人力資源績效管理創新途徑研究

在大數據技術深度應用的背景下，企業的經營管理工作正經歷深刻變革，管理模式轉型升級成為學界研究的熱點。本文以煤礦企業為研究對象，首先剖析了煤礦企業人力資源管理現狀，其次對數據驅動的人力資源績效管理模型及關鍵技術進行了闡述，最后從技術創新、流程優化、制度變革、數據安全與合規保障4個維度論述了煤礦企業績效管理的創新路徑。本文為煤礦企業的績效管理創新提供了新思路。

隨著數字經濟時代的到來，大數據技術不僅改變了人們的生活方式，也在重構傳統產業的管理模式。煤礦企業作為我國能源產業的重要支柱，在其經營發展過程中，面臨人力資源績效管理的多重挑戰，包括考核指標單一、信息化程度低、缺乏激勵機制等。基于此，將大數據技術運用到人力資源績效管理中，建立適合煤礦企業的績效管理體系，才能推動人力資源的高質量發展[1]。

一、煤礦企業人力資源績效管理現狀

（一）管理理念滯后

部分煤礦企業在績效管理工作中依然采用以產量為導向的粗放式考核模式，忽視了員工培訓、技能提升、風險防范等工作。在績效考核體系中，采用計件工資制、提成制，員工的薪酬與煤炭產量直接掛鉤，基層管理者為了完成生產任務，將更多精力放在生產作業的監控上，忽視了設備維護保養、安全防護等工作，甚至存在違章作業的行為。例如，在井下開采作業中，一些企業單純追求產量忽視了瓦斯監測與抽采，最終引發安全事故。調查發現，在相關企業績效考核體系中安全指標的權重不足20%。

（二）技術應用不足

在人力資源績效管理中，技術應用不足主要表現在缺乏智能化工具支持，盡管目前煤礦企業生產中的自動化和機械化水平顯著提高，但在績效管理工作中對新技術的應用仍顯不足。其一，部分企業在數據統計方面以人力資源管理系統（HRM）和Excel表格為主，數據采集具有滯后性，而且缺乏對相關數據的動態分析與實時預警[2]。其二，在安全績效管理方面，一些煤礦企業內部署了定位系統、視頻監控系統、溫濕度傳感器等，但這些系統設備只能采集基礎數據，且不同系統之間的數據無法互聯互通，不利于管理者作出科學決策。

（三）存在數據孤島

數據孤島指的是煤礦企業中的人力、生產、安全等系統未打通，HRM、生產執行系統（MES）與安全監測系統（HSE）各自獨立運行，且系統接口不兼容、數據標準不統一，加之部門之間溝通不暢，最終形成數據孤島。例如，某煤礦企業在績效管理中，員工的檔案和出勤信息由人力資源部門管理，設備使用情況、違章操作行為等井下生產數據由生產技術部門負責，溫度、壓力、瓦斯濃度等監測數據由安全管理部門掌握，導致績效考核時難以對多維數據進行整合。

（四）考核指標單一

據統計，我國煤礦事故中約35%與績效考核導向偏差直接相關[3]。一直以來，煤礦企業績效管理圍繞著“產量”這一核心，考核體系片面強調生產結果，如原煤產量、開采進尺、回采率等，忽視了安全操作、設備故障率、環境保護等指標。以某煤礦企業為例，在露天開采作業中實行“超產獎勵制”，生產人員盲目追求經濟收益，出現違規、越界開采現象，最終引起邊坡塌方事故，造成嚴重的人員傷亡和經濟損失。在后續調查中發現，在該企業的績效考核體系中，安全操作指標權重僅占15%，缺少廢水處理、揚塵防治等環保指標。

（五）激勵機制失效

激勵是績效管理的重要途徑，也是調動員工積極性、激發員工個人潛能的重要手段。部分煤礦企業激勵機制失效，體現在薪酬與績效脫鉤，導致員工的積極性不高。其一，激勵機制存在平均主義傾向，績效薪酬占比較低，且實際分配規則模糊，員工容易產生消極心態。其二，一些企業采用的激勵機制以經濟激勵為主，未能充分發揮精神激勵發展激勵等多元激勵方式的協同效應。對新入職員工和青年員工而言，單純的經濟激勵實施效果不理想，因技能認證與晉升通道狹窄，此類員工的流失率顯著提高。

二、大數據驅動的績效管理理論框架

（一）數據驅動的績效管理模型

1.全流程閉環管理

績效閉環管理流程：目標設定-數據采集-數據分析-制定策略-實施監控-反饋溝通。具體實施步驟如下。

（1）目標設定。結合煤礦企業的組織戰略目標，設置績效管理目標，用來評價員工和團隊的績效表現。目標設定需要考慮的因素有：一是遵循SMART原則，既保證目標清晰明確，又能為績效考核提供客觀標準。二是設置關鍵績效指標KPI，能直接反映員工對組織戰略目標的貢獻程度，如生產效能、安全合規、技能成長、可持續發展四個維度。三是運用平衡記分卡，除了財務指標還要關注非財務指標，兼顧短期業績和長期利益。

（2）數據采集。數據采集主要依托物聯網、區塊鏈等技術，構建覆蓋人員、機械、環境、管理全要素的數據采集網絡。數據采集的關鍵點包括：首先確定數據來源，如內部數據庫、業務報告、績效評估表等，保證數據的真實性、相關性。其次要收集多樣化的數據，如歷史數據和實時數據、定性數據和定量數據。

（3）數據分析。數據分析主要采用統計方法和可視化分析工具，如Excel、SPSS、Python等，通過數據分析能明確員工績效表現的趨勢，預測未來發展情況；能發現績效管理中的問題和不足，識別可能影響業務的因素；能制定具有針對性的改進措施，實現資源優化配置，進一步提高員工績效水平。

（4）制定策略。根據數據分析結果制定改進策略。主要涉及流程優化、技能培訓、建立激勵機制等方面。值得注意的是，一方面要確定各項策略實施的優先級和時間表，實現資源優化配置，保證相關策略按時實施。另一方面要加強跨部門溝通協作，通過召開會議、分享數據結果，達到信息共享的目的。

（5）實施監控。在改進策略實施過程中，需引入流式計算引擎、機器學習模型進行動態監控，實現績效評估從事后統計向實時診斷轉變[4]。以安全合規維度為例，利用卷積神經網絡識別視頻監控中員工的違規行為，自動進行績效扣分并生成預警工單。

（6）反饋溝通。反饋溝通作為閉環管理的最后一環，能幫助員工了解自己的績效表現，加強管理層與員工之間的溝通，有利于動態調整績效系數、獎金分配規則。

2.多源數據融合

數據驅動下的績效管理，還要整合多源數據，包括生產數據、安全數據、員工行為數據等，這是打破信息孤島、實現數據信息共享的必要途徑。要想整合這些數據，需首先建立統一數據標準，其次部署企業級數據中臺，最后開發跨系統的數據接口。如某煤礦企業引入數據編織技術，將人力系統中的培訓記錄、生產系統中的設備操作日志、安全系統中的違章數據關聯起來，建成人-崗-效三維分析模型。如此，績效管理從單一結果評價轉向全要素過程治理，既能提高安全生產的可控性，又能為員工能力提升提供數據支持。

（二）關鍵技術支撐

1.智能算法應用

煤礦企業在建立數據驅動的績效管理模型時，智能算法的應用主要體現在：第一，利用傳感器網絡整合地質勘探、設備運行、環境監測和生產調度等多源異構數據，通過主成分分析對高維數據降維處理，從中提取關鍵績效指標。第二，在建模預測方面，可應用圖神經網絡分析人員、設備、環境之間的拓撲風險關系，或應用隨機森林算法構建設備健康指數，用來預測設備的運行故障。第三，通過深度學習優化生產調度，輔助管理者作出科學合理的決策。

2.區塊鏈技術的應用

煤礦企業在建立數據驅動的績效管理模型時，區塊鏈技術的應用主要體現在數據可信存證，將生產數據、設備狀態、安全監測等關鍵數據寫入區塊鏈節點，數據不可篡改。具體來看，區塊鏈技術的應用場景如下：一是設備全生命周期管理，通過非同質化通證（NFT）為每臺設備創建數字身份證，基于區塊鏈記錄設備的采購、安裝、維修、報廢數據。二是安全生產溯源，對人員定位軌跡、設備操作日志、環境監測數據三方面數據進行對比，交叉驗證安全生產現狀，針對員工的違規操作行為自動生成存證報告。

3.可視化分析工具的應用

可視化分析工具是連接數據與決策的關鍵橋梁，能將復雜數據轉化為直觀分析結果。以空間可視化為例，可視化分析工具與GIS技術融合后可將井下巷道拓撲數據與生產數據相疊加，生成采掘進度熱力圖。或依托數字孿生技術打造設備的三維模型，綁定實時運行數據，設備關鍵動作能以粒子特效的方式呈現出來。結合煤礦企業的實際生產特點，相應的工具推薦見表1。

表1 煤礦企業生產管理中可視化分析工具的選型

應用場景 推薦工具 技術特性

井下生產 定制化工業HMI 具有防爆認證，觸屏交互優化

移動端應用 Power BI+Three.js 輕量化渲染，頁面數據量＜5 MB

指揮中心 Tableau+Unity3D 支持多維實時數據源并發接入

三、大數據背景下煤礦企業績效管理創新路徑

（一）技術創新

構建智能化績效管理平臺是煤礦企業績效管理創新的基礎，該平臺由數據采集層、數據中臺層、智能分析層、應用服務層組成，如下圖1所示。

圖1 煤礦企業智能化績效管理平臺架構圖

其中，數據采集層部署井下傳感器、人員定位系統、智能攝像頭、設備運行狀態監測設備等，實現多源數據的實時采集。同時在關鍵節點部署邊緣計算設備，對數據進行預處理，減少數據傳輸延遲，滿足毫秒級響應需求。數據中臺層整合各個系統的數據，構建統一數據湖，支持結構化、非結構化數據關聯分析。在此基礎上進行數據清洗，制定煤礦行業數據標準，確保數據質量可追溯。智能分析層基于生產目標與歷史數據，可對績效指標進行建模，動態調整KPI權重；基于神經網絡算法預測設備故障；通過自然語言處理解析安全巡檢報告文本，從中提取隱患關鍵詞。應用服務層分析安全績效預警、能效提升、員工畫像等模塊，整合操作熟練度、培訓記錄、歷史違章數據，生成個人能力雷達圖，進而智能推薦個性化培訓內容。

（二）流程優化

流程優化是煤礦企業績效管理創新的關鍵。要想實現全周期績效管理，應從以下四個方面入手：第一，智能化設定目標。根據歷史數據建立生產績效的預測模型，結合地質條件、設備工況等參數，生成彈性生產目標，并通過數字孿生系統模擬推演目標可行性。第二，實時化進行過程監控。部署5G工業互聯網平臺，實時采集現場各類生產數據，如采掘進度、能耗、安全指標等，通過流式計算引擎構建動態KPI儀表盤，一旦發生異常能觸發智能工單，提示管理者及時介入。第三，進行立體化考核評估。制定多維度考核評估體系，涵蓋設備、人員、環境等要素，兼顧財務指標和非財務指標，對各評估指標合理賦權，保證評估結果的全面性、客觀性[5]。

（三）制度創新

制度創新是煤礦企業績效管理創新的保障，其核心在于激勵與約束并重。第一，在激勵方面，應對生產過程中的安全、效率、創新等多維指標量化賦權，通過數字孿生模擬不同激勵方案的效果，根據量化結果發放相應積分，積分可兌換培訓資源。第二，在約束方面，應根據人員定位和視覺監控網絡，建立員工的行為規范知識圖譜，一旦違規操作就會觸發風險模型預警。

（四）數據安全與合規保障

煤礦企業績效管理的創新，要保障數據安全與合規性。基于此，首先要對原煤開采、人員定位等敏感信息進行加密，采用量子密鑰分發網絡保障數據的安全，覆蓋數據存儲、傳輸、處理全環節。其次開發合規審計系統，依據《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等法律法規，對生產數據自動進行核驗，并生成合規報告。最后加強系統平臺的維護，定期升級軟件，采用防火墻、權限訪問等技術手段，防止數據信息泄露和篡改。

四、結語

綜上所述，新形勢下煤礦企業人力資源績效管理工作必須走創新路徑，應依托大數據技術構建數據驅動的新型績效管理模式。文章結合實踐，詳細探討了數據驅動的績效管理模型、關鍵技術及實施路徑，既能為相關企業提供參考樣本，又能加快智慧礦山的建設。未來，新一代信息技術的發展與應用，將為人力資源績效管理創新提供更多支持，將是煤礦企業實現管理躍遷的重要機遇。

參考文獻

[1] 雷志強.探究大數據時代煤礦企業人力資源績效管理的創新[J].經濟師，2024（7）：272-273.

[2] 康慧琴.大數據時代煤礦企業人力資源績效管理的創新[J].中國經貿，2024（23）：56-58.

[3] 陳立峰，曹維洲，陳伊凡.企業數字化轉型對ESG績效的驅動機制與路徑[J].統計與決策，2025，41（4）：172-177.

[4] 李丹.大數據背景下煤礦企業人力資源績效管理創新[J].現代經濟信息，2022，37（32）：158-160.

[5] 吳岑.針對煤炭產銷基于平衡計分卡礦業企業目標績效管理體系[J].中國礦業，2024，33（S1）：47-52.

（作者單位：晉能控股煤業集團同忻煤礦山西有限公司）