大数据在能源企业管理中的应用研究

刘聪 张倩

摘  要：随着计算机和网络的高速发展，大数据理念和大数据技术逐渐出现，对现代社会和商业发展都产生了巨大的影响。除了在财政、餐饮、医疗等领域取得巨大进步外，大数据也逐渐涉足传统能源产业。本文通过对能源企业现存的问题进行分析，从构建远程自动化系统、利用大数据技术优化企业资源配置等方面，阐述了将大数据技术应用到能源企业中的对策，对能源企业的安全生产、资源优化配置产生一定的借鉴价值和参考意义。

关键词：大数据  能源企业  安全生产  资源配置

中图分类号：TP315;F426.4            文献标识码：A            文章编号：1674-098X（2021）01（a）-0131-04

Abstract： With the rapid development of computer and network， the emergence of big data concept and big data technology has had a great impact on modern society and business development. In addition to making great progress in the fields of finance， catering and medical care， big data has gradually entered the traditional energy industry. By studying the existing problems of energy enterprises， this paper expounds the application of big data technology to energy enterprises， puts forward optimization countermeasures for safe production and resource allocation of energy enterprises， and applies big data technology to enterprise management， hoping to produce certain reference value and significance.

Key Words： Big data; Energy enterprise; Safety production; Resource allocation

随着信息技术与经济社会秩序的融合，数据加速增长。如今，数据被列为一种国家战略资源，可与石油相媲美，作为新的财富和经济价值。在第十八届五中全会上通过了一项明确界定的大数据战略，发布了《促进大数据发展行动纲要》等行政文件，希望加快大数据发展，并开始了一个数据提供的新阶段和大数据产业的迅速增长。中国数据资产的资源多种多样，各行各业都活跃在资产市场，取得了一定的成功。作为能源改革的一部分，能源行业可以在日常运作中产生大量数据，大数据的出现可以有效提高企业市场竞争力;同时，通过大数据也能反应出能源企业存在的问题，有利于企业及时对其修正。目前大数据在对能源行业的应用还处于初级适用阶段，能源行业对大数据的利用情况极不理想，究其产生的原因与能源行业的保守性和“多头管制”密不可分。因此，大数据在煤、石油、天然气领域的应用仍处于起步阶段。大数据有助于能源行业增大安全系数、提高生产效率、降低成本，实现利润最大化。当今研究大数据对能源企业的较少，本文试图研究我国大数据应用在能源企业上会带来的效用，从大数据资源中挖掘更多的价值，以便使能源行业更好地去发挥作用，而这也必将会为能源行业提供广阔的发展空间。

1 大数据的概念及其应用

1.1 大数据的概念

所谓大数据，即指由一种强大有效的分析工具对所采集的数据进行合理筛分的巨大的数据集合，它是一种相对有效的数据处理工具，其目的就在于它可以帮助企业在一定的合理时间内将所收集数据通过认真仔细的选择，并对其进行一定的处理，从而来帮助企业更快更好地经营[1]。在现今的社会，大数据的应用越来越彰显它的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据的企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给，已经得到全面的改善与优化。

1.2 大数据的应用

在大数据时代背景下，推动行业创新的动力是将大数据技术应用于能源行业。能源行业通过合并智能设备数据、客户信息、能源消耗数据等，发挥大数据的优势来为自身创造重要的发展条件，将大数据的优势更好地去应用在企业的战略决策、科技研发、生产经营和安全环保各个领域。

能源行业中大数据的结构分为能源、应用和网络程序。能源层主要是能源的生产、运输、转换和使用。网络层是通过大型的智能传感器，收集和传输与能源相关的数据，并利用Internet技术实时获取大量相关数据。应用层主要是利用云计算、大数据、人工智能等技术共享能源信息，包括实时能源系统的功能和能源设备的状态，实现数据的综合处理和分析，以构建能源交易平台，处理各种能源交易。

1.3 大数据在能源企业中应用的作用

大数据是在当前市场环境下高效分析大量数据的计算机技术和工具。尤其是这一领域的公司通过加强体系结构、数据相关技术系统和分析大量数据而获得了更有价值的信息，具体实施在以下几个方面：

（1）推动供应链优化。供应链的优化，不只是在公司及其上下游单位之间，还对于能源销售领域的公司來说，通过大多数项目和商业媒体的数量，所以它内部的供应链同样不容忽视。对于外部供应链的企业，要保证企业与上下游合作单位保持充分沟通，必要时可考虑建立完善的情报系统，通过监控整个行业系统，对具体情况进行综合判断。对于内部供应链，必须加强部门之间的联系，细化责任基础，建立企业内部的数据集成，实现工作环境的透明化，使各个部门之间的沟通得到保障。

（2）积极展开面向用户需求识别的数据体系建设。用户行为是其市场环境中一个重要的晴雨表，关于消费者集体行为的数据可以有效地反映其市场竞争环境特征的变化。分析以用户为导向的大数据，可以了解需求变化的总体趋势，了解所需的市场竞争状态信息变化，并比较自己的营销策略，有助于澄清能源销售中的缺陷。此外，更重要的方面是能够通过分析和识别消费者群体行为的数据来定义不同消费者的价值，从而提供不同级别的服务。

2  大数据在能源企业的应用现状及问题

2.1 能源企业多处存在安全隐患

Sanmiquel（2015）利用数据挖掘的方法对2003—2012年西班牙的煤矿事故进行分析，根据挖掘出的规律制定改进政策，以尽量减少采矿部门的职业危害率[2]。前瞻产业研究院（2019年）提出随着能源行业科技化和信息化程度的加深，以及各种监测设备和智能传感器的普及， 大量包括石油、煤炭、太阳能、风能等数据信息得以产生并被存储下来，这就为构建实时、准确、高效的综合能源管理系统提供了数据源，可以让能源大数据发挥作用[3]。可见，很多学者也认为能源企业安全问题值得关注，利用大数据技术可以对能源企业安全隐患的防治起到一定作用。

我国能源资源丰富，各类能源种类繁多，能源企业也是不胜枚举，但是能源企业在开采过程中存在大量安全隐患，这是不容忽视的。例如煤矿企业：我国作为一个主要的煤矿消费国，煤矿占我国能源消费结构的75%以上，且这一结构基本上不会改变。但是，我国煤矿资源的开采低于世界平均水平、煤矿勘探投资也不足，而且煤矿资源的开采属于高危行业，我国是全世界上煤矿灾害发生频率最高的国家，矿井开采深度的增加与开采条件越来越差，使安全生产事故发生的频率也迅速增加。在2004—2013年期间，我国煤矿发生了19870例事故和33200人死亡。煤矿发生的事故越来越多，必须避免或尽量减少煤矿发生的重大事故，这对于煤矿的安全和高效生产至关重要，也是煤矿大数据应用的重点。同时，天然气、石油等能源在开采运输过程中，也会出现管道泄漏的情况，资源浪费的同时，也是十分危险的，极有可能造成人员伤亡。所以，在能源紧缺的时代，我们除了要提高开采效率，更应重视开采安全。

2.2 能源企业传统管理思想导致资源配置不合理

夏秀霞、张琳（2019年）提出万物互联、智慧化、“互联网+”已经成为能源行业转型升级的着力点，大部分传统能源企业技术工作的重心开始向智慧能源、数字化平台、泛在物联网等的技术研发方面转型升级，但在管理方式上仍然延用传统的管理方式，离“智慧化”管理仍然有着很长的路要走，需要借助大数据、云计算等互联网手段，搭建集信息获取、资源配置、生产流程、统计分析等为一体的全过程信息化管理体系[4]。李勇、许学娜（2019）提出面对转变经济发展方式的要求，新能源企业须不断改进和优化现有的管理控制模式，以满足新旧动能转化背景下可持续发展的需要[5]。

能源企业集团化发展趋势明显，但同时内部分工日益精细化。企业内部分工细化，就需要复杂的管理协作，协作成本提高，造成经济浪费和人力资源的不合理配置，一定程度上影响着企业管理的效率。人工成本是能源企业中成本的大项，岗位责任不明确，工资激励机制不合理，从而使得能源企业成本升高。又如电力企业，传统的管理理念，导致资源配置不合理，未做到统筹全局，协调发展，投入和产出不成比例，并恶性循环[6]。可见，在能源企业，传统的管理方式已经不能满足日益进步的时代发展，所以，能源企业管理改革很有必要。

3  大数据在能源企业的应用对策

3.1 构建远程自动化系统

为了解决矿井遇难的问题，可以研发数字化智能应急救援系统，通过分析煤矿公司生成的大量数据和重要数据处理，包括生产实时数据、人事数据、产品数据、设备监测数据、地理数据、环境数据、商业数据和救援方案数据，加强对煤矿和地质构造的严格控制，通过快速和准确的数据分析和提取改进管理，提供全面和多层次的决策支持。具体如图1所示。

在矿井下发生灾难时，救援系统在10s内开始按照预先确定的模式启动应急计划，并根据地区向救援当局发出警报，如救护大队、安全部门、受灾地点、医疗机构和物资供应单位。同时，根据事故发生地点和灾害类型，分析了地测参考点和监测等控制联动数据，系统会自动计算最佳撤离路线，并在地理信息系统地图上生成地下人员撤离的最佳路线，并向矿内发出导航信号，提醒地下采矿者注意紧急避难路线，以尽量减小矿内存在的风险。同时，为确保采矿生产的安全，可以应用海量数据提高地下自动化率，完善此系统，让其在夜晚进行自动监测，从而减少地下值班人员人数，甚至实现无人值守，一旦发生危险，可将伤亡最小化，这是确保安全的最直接有效的方式。同样地，对于其他能源企业，此监测系统原理相似，仍然有效。

3.2 利用大数据技术优化企业资源配置

能源结构不断发生变革，新的技术的不断涌现，传统方法往往与实际需求相差较大，并且需要大量数据来考虑各种因素。大数据技术的应用可大大减少规划过程中的不确定性，从而实现更合理、更有序的规划。

例如煤矿企业可以通过合理配置人力资源以降低管理成本。利用大数据技术，将各个区域进行划分，不同的区域安排不同数量的人员，严控重要地点，降低数量的同时，提高对市场变化的快速反应能力，精简机构，减少管理层次，减少人力资源浪费。同时可实行股权激励，让员工具有主人翁意识，从而提高他们的工作效率。又如电力企业，众所周知，我国火力发电主要用煤，所以电力企业为了供应市场和提高经济效益，在购进煤炭上投入了大量费用。但是，企业应当合理规划，将这部分费用一部分用于技术改进上，利用大数据进行更加合理的精确计算，优化专业设备，降低原料的浪费，在节约成本的同时，增强企业竞争力。

4  结语

能源企业产品的开采属于高危行业，减小安全隐患和降低伤亡数量是能源企业首先要考虑的问题，其次要在相对安全的基础上，合理配置资源，减少浪费，节约成本，使企业利润最大化。最后，实现企业资金剩余，加大研发费用的投入，使企业实现可持续发展。随着大数据时代的来临，数据技术应用于能源企业管理中，将使能源企业在生产过程中的安全系数大大提高，减少人员的投入，降低企业生产成本，获得更精准的数据，拉近企业与实现可持续发展的距离。顺应时代的发展，跟上时代发展的步伐，将时代的优势发挥的淋漓尽致，企业将会发展的更好。

参考文献

[1] 赵泽.大数据背景下的M新能源公司财务危机预警研究[D].西安石油大学，2020.

[2] 王佳玢.大数据环境下的装备制造企业能源管理信息系统研究[D].河北工业大学，2015.

[3] 大数据在能源领域的应用现状：数据创造更多价值[J].电器工业，2019（3）：44-45.

[4] 夏秀霞，張琳.传统能源企业信息化管理策略探究[J].现代经济信息，2019（19）：83.

[5] 许学娜，李勇.可持续发展观下的新能源企业管理控制模式探析[J].物流工程与管理，2019，41（12）：127-129.

[6] 刘虎林.大数据时代能源企业管理面临的困境及转型策略[J].企业改革与管理，2019（22）：7+13.