以大数据思维提升企业能源数据分析能力

雒莎

红云红河烟草（集团）有限责任公司新疆卷烟厂 新疆乌鲁木齐 830001

打造数字化工厂是生产制造业发展的必然趋势，是建造智慧工厂的基础。目前烟草行业也有多家生产企业建立数据池，运用大数据分析，向着数字化卷烟工厂的方向不断向前发展。以某卷烟制造企业为例，目前依靠企业已经可以实现大量数据的实时统计收集，通过不同的统计分析方法可以从多个维度描述设备的多个方面、多个水平。但对于如何挖掘大量数据价值，如何对大量数据进行统计分析的能力还比较欠缺。

1 能源数据分析工作中存在的问题

目前该企业已建立了制造企业生产过程执行管理系统（以下简称mes），通过mes系统将企业原有的能管系统、各类生产设备控制系统数据全部整合在一起，所有可采能源相关数据点近两千个。这些数据真实的反应了企业所有生产设备的运行状态、耗能状态等、产能状态等，如何利用好这些数据，挖掘出其中蕴含的价值，使其能够服务生产，发挥其真正的作用，是企业亟待解决的问题[1]。

1.1 职能部门能源数据宏观分析不够深入

目前企业能源数据分析模式为，各基层部门完成数据分析后将分析结果提交主管部门，由主管部门汇总后形成厂级能源分析报告。这种数据分析模式过于依赖基层部门的分析结果，缺乏宏观视角，无法综合、合理的看待能源问题，流失了在数据中发掘问题的机会。

对于多种因素影响下产生的复杂情况、复杂问题，还处在传统的因果思维，即通过分析原因推导结果，从而解决问题；而不是运用大数据思维，通过数据的相关性分析，大概率预测出多种因素影响下的最可能产生的结果，根据结果需求来控制因素，从而达到解决问题的目的。

1.2 基层部门能源数据分析能力不足

不懂得数据分析方法，对于基层创新的操作方法、设备改造，对其最终效果的判定，缺少科学的数据支持，有时即使拿到数据，也不懂得使用何种分析方法来判断结果是否改善；特别是在设备改造过程中，没有数据搜集意识，不懂得使用数据分析结果来验证过程是否有效，不懂得使用数据分析来验证支持改造方向的正确性。

不能使用数据分析指导设备操作，数据无处不在，只要有数据，就能在一定程度上挖掘其价值，使其生产于服务。但多数员工没有意识到这些数据的价值，思维不开阔，更多时候还是使用传统思维，经验理论为主，数据为辅[2]。

1.3 企业能源数据分析人员水平有待提高

在能源数据分析过程中，大多数人即使拿到数据，想要进行分析，但因为对统计分析工具不熟悉、不了解，没有办法进行深层次、多方面的统计分析。有时即使凭经验发现问题，收集到数据，也无法使用数据准确的描述出问题水平、偏移或是波动，以及需要改进的方面，无法做到用数据说话，结论缺乏数据支撑，不具有科学性。

通过数据分析指导工作的能力欠缺，多凭经验判断，对于能耗数据还只是单纯的依靠单耗、效率等简单计算，没有通过挖掘丰富的数据资源，进行深度的分析与研究。

2 对策

2.1 加强大数据思维的普及

企业应积极进行大数据概念的导入工作，通过培训讲座、讨论座谈等多种形式进行大数据思维的宣贯及普及。改变传统思维和问题解决模式，建立数据即价值的概念，树立运用分析结果指导决策的基本思路，实现从微观抽样分析到宏观总量分析角度的提升。

特别是提高企业领导层对于大数据思维的思想认识，形成自上而下的推动模式，从而实现大数据思维对于企业能源工作的指导作用。

2.2 强化数据分析工具的培训及应用

加强数据统计分析工具的相关培训，明确常规能源数据分析工具的使用方法。提高统计人员对于数据分析工具的应用水平，熟悉各类分析工具的应用场景及使用目的，实现分析工具的科学运用。

优化现有分析流程，积极探索研究针对性强的、专项的能源数据分析方案，对已经实施的，效果较好能源数据分析流程进行固化，制定相应的能源数据分析标准。

2.3 加强能源数据分析人才的培养

通过专项竞赛、专项课题研究等方式吸引企业更多的人员参与到能源数据分析工作当中来，引导员工进行实操，加强其应用水平，循序渐进，从而实现大数据和数据分析思维的普及[3]。

在企业员工当中形成基本的数据分析概念，以及通过数据分析指导工作、课题研究方向的基本思路；形成用数据说话、重视数据、发掘数据价值的共识，使其真正服务于企业生产。

3 结语

普及大数据和数据分析思维是一个漫长的、由浅至深的过程。在这个过程中，我们不应该追求个体水平的高度，而应该注重整体水平的提升。

大数据是日后行业乃至整个生产制造业的必然发展趋势，在整个行业对该项技术的运用还处在起步阶段时，我们有必要未雨绸缪，及时在企业特别是在生产车间普及大数据思维，提升员工能源数据分析能力及分析水平，更好的适应行业发展，为将来的企业数字化发展储备基础人才。