公务员期刊网 论文中心 正文

煤炭企业物资管理研究

煤炭企业物资管理研究

摘要:大型煤炭企业物资管理一般面临行业差异大、地域分散、管理层级多、品类繁多等诸多挑战,借助大数据分析思维,采用以物资价值、通用性、流通性“三位一体”的多维指标构建数据分析模型,对物资数据进行清洗加工,通过对物资管理系统数据的实践应用,形成了从“B--”至“A++”的物资分类体系和优先级别由低到高的物资管控体系,实现对物资的差异化管理,为创新物资管理模式提供了全面可靠的数据支撑和解决方案,达到了降本增效,提升企业管理水平的目的,为类似企业物资管理业务创新提供参考借鉴。

关键词:大数据;煤炭企业;物资管理;分析维度;分析模型

当前,国内大型煤炭企业一直面临着粗放分散的传统管理模式,复杂多变的煤炭市场形势,以及兼并重组带来的规模体量剧增等诸多现实问题,迫切需要寻求企业管理创新升级的突破口。为将大数据思维融入企业管理实践之中,本文以点带面,从煤炭企业物资管理角度出发,借助于大数据分析和研究,探索实现物资集中管理和精益化管理优化提升的方法思路,为企业管理决策提供数据支持,也为企业在未来行业发展中提升核心竞争力。

一、物资管理面临的挑战

1.物资管理行业差异大

经过煤炭行业黄金十年的高速发展,我国大型煤炭企业正由以煤炭生产为主的大型能源企业,逐渐向集煤矿建设、装备制造、煤化工、坑口发电、物流运输等全产业链业务的综合能源供应商转型发展,给企业带来了跨行业物资管理的难题。

2.物资管理地域分散

随着大型煤炭企业不断进行资源整合和兼并重组,所属企业遍布全国各大矿区,布局相对分散,彼此之间运输距离远近不同,物资管理受地域条件限制较大。

3.物资管理层级多

大型煤炭企业物资管理一般相对粗放,同时需求传递上也存在“牛鞭效应”,对煤炭企业集团层面的统一集中管理造成较大困扰,往往会导致所属煤矿企业物资库存较多,甚至造成积压的情况。

4.物资管理品类繁多

大型煤炭企业矿井开采条件复杂多变,各矿井对物资采购均有一定的自主决定权,导致物资普遍存在品种多、型号多、厂家多等问题,物资共用共备互换性差,物资运行成本和仓储成本高。

二、物资管理分析模型

目前,各大型煤炭企业一般建立有相应的物资管理系统,并对物资类别进行了大、中、小类的划分,海量的物资历史数据为物资管理的分析研究提供了良好的数据基础。通过采用合理的分析维度和分析路径,构建物资管理大数据分析模型,为物资管理优化提供全面、系统、可靠的数据支撑。

1.物资管理分析维度

通过分析研究物资管理系统中一定时间段内的物资小类的单价、使用单位数量、采购量、消耗量和库存现有量等数据,建立以物资价值、通用性、流通性“三位一体”的数据分析维度,对物资管理进行系统分析。

(1)价值维度

以物资小类单价10万元为界限,对物资管理系统中一定时间段内采购单价>=10万元的物资对应小类归类为A类;对系统中一定时间段内采购单价<10万元的物资对应小类归类为B类。

(2)通用性维度

以物资小类使用单位(二级企业)数量2家为界限,进行流通性指标标识,对系统中一定时间段内同一物资小类使用单位数量>2家的进行“+”号标识(结合价值维度,物资类别可分进一步分为A+和B+两种);对系统中一定时间段内同一物资小类使用单位数量<=2家的进行“-”号标识,上述“+”和“-”分别代表物资通用性的强弱。

(3)流通性维度

企业库存供给率=(单一企业库存物资小类现有量-单一企业物资小类一定时间段内采购量)/单一企业物资小类一定时间段内消耗量MAX(企业库存供给率)为同一物资小类中企业库存供给率最大值;MIN(企业库存供给率)为同一物资小类中企业库存供给率最小值。流通性高低的判定条件为:若物资小类同时存在MAX(企业库存供给率)>0且MIN(企业库存供给率)<0,则判定位高流通性,进行“+”标识;否则判定为低流通性,进行“-”标识;

2.物资管理分析路径

(1)剔除干扰因素

在提取物资管理系统一定时间段的历史数据后,对物资供应数据进行重新整合与诊断,将存在较大干扰可能的数据进行剔除,确保基础分析数据的质量。

(2)重点要素分级

对影响物资管理的价值、通用性、流通性等要素进行重点分析研究,构建分析模型,并在每次判别后对物资类别进行优先级划分,最终形成优先等级从低到高的物资管理体系。

(3)分析补充修正

由于分析研究的物资数据具有一定的时间局限性,同时各生产单位在实际生产经营过程中的不确定性,需要物资管理部门对数据分析成果进行必要的补充和修正,提高物资管理的准确性和灵活性。

三、物资管理应用实践

现以某大型煤炭能源企业井工煤矿物资管理为试点开展应用研究。

1.物资管理数据梳理清洗

该企业ERP系统中井工煤矿物资数据存有17个物资大类、101个物资中类、686个物资小类。但其中的燃料与油脂、建工材料、电工材料等存在计量单位不统一的情况,无法进行有效分析研究,故将该部分数据剔除,最终用于研究的类别数据共计13个大类、85个中类、450个小类。

2.物资管理价值维度分析

物资优化管理的核心目的是降本增效,故物资价值是首要分析的重点因素。现从ERP系统中抓取450个物资小类从14年至17年度的采购单价,以10万元为界限,将物资分为A/B两类,A类物资小类中存在大于10万元以上采购单价的物资,属于较高经济价值的物资类别范畴;B类物资小类中物资采购单价则均小于10万,经分析比对划分出井工煤矿物资分类1.0版。

3.物资管理通用性维度分析

物资优化管理除考虑价值维度外,通用性维度也是必须考虑的重点因素。现将物资使用单位>2家的物资小类规定为A+/B+级别,即具备较好通用性的物资小类,联采联储共备可行性较高;将物资使用单位<=2家的物资小类规定为A-/B-,即通用性相对较差物资小类,联采联储共备的可行性较低。通过抓取ERP系统中各二级企业对450个物资小类使用情况比对分析,划分出井工煤矿物资分类2.0版。

4.物资管理流通性维度分析

在物资价值维度、通用性维度分析的基础上,物资优化管理还需要对物资流通性维度进行分析。结合上述流通性指标定义,通过抓取ERP系统中各二级单位对450个物资小类的采购、消耗、库存情况等进行综合比对分析,划分出井工煤矿物资分类3.0版。

四、结论

大型煤炭企业通过充分利用大数据优势,深入挖掘数据中蕴藏的价值和规律,采用多维指标构建合理的数据分析模型,为创新物资管理模式提供了解决方案,实现了从“B--”至“A++”的物资分类体系,形成了优先级别由低到高的物资管控体系,能够对物资进行分行业、分区域、分品种、分阶段差异化管理,实现降低企业物资库存积压,提高物资周转率和资金回收率,实现经济效益最大化,进一步提升煤炭企业物资集约化、通用化、标准化管理水平,同时也为类似企业物资管理创新提升提供了参考借鉴。

参考文献

[1]张延霄.大数据助力煤炭企业成本管理[J].内蒙古煤炭经济,2016,(17):54-55.

[2]牛克洪,刘宝东.运用大数据思维助力煤炭企业转型发展[J].煤炭经济研究,2017,(7):51-53.

[3]吉宜斌,刘铭,李朝干.大数据在电信运营企业物资管理中的应用[J].物流技术与应用,2017,(12):151-153.

[4]李小春.大数据在物资集中采购管理中的应用[J].铁路采购与物流,2017,(2):40-41.

[5]刘艳.煤炭企业优化物资管理模式的路径探索[J].煤炭与化工,2016,(4):150-152.

作者:何向欣 单位:中煤建设集团有限公司