随着煤矿企业的发展及改革的深入推进，物资作为核心资源的地位更加突显，为煤矿生产及安全建设提供了重要的物资保障。煤矿企业实施集约化物资供应管理后，单一招标采购方式已经转变为仓储、配送、合同及采购等供应链的管理。在供应链管理中，采购管理更为重要，成为连接物资供应与生产需求的桥梁，为了提高供应链效率和实现供应环节的无缝连接，强化采购管理极为关键。但是，煤矿物资供应自身的特点，使其对采购物资的质量有极高的要求，也增加了物资供应管理的复杂性和难度。然而，随着大数据技术的发展及应用，煤矿物资供应管理也将迎来新的管理模式。本文从分析大数据背景下煤矿物资供应面临的挑战及机遇入手，来探讨其物资供应保障体系的构建问题。
一、煤矿企业物资供应状况及其供应保障系统
煤矿企业物资供应主要采用供应商直接供应到现场或煤矿仓库暂存后运送到生产应用现场。前者主要是依据煤矿生产计划而直接运送至生产应用现场，此供应方式是煤矿生产运营中基建类物资供应的主要方式，物资在应用现场以物资暂存和材料站等形式进行保管。而经短暂仓储后运送到应用现场的方式主要是对煤矿生产及运营物资应用现场的补偿，这类物资的库存构成比较大，常超过六成。当然，这两种物资供应方式都存在供应时效差的问题。在实际物资供应环节运行中，会受到采购、环境、供应商等因素的影响，有些物资进行集中采购后，供应商并不能及时满足生产峰值的物资需求，进而出现供应紧张的问题。加上运输能力、路况及天气等因素的影响，所需物资会出现难以准时运输的状况。加上采购量及运输路途远等因素，也会增加采购成本和采购周期，进而制约着物资供应的效率和质量。同时，如果物资供应计划同生产进度不完全匹配，会出现物资短缺或物资库存期较长等问题，进而会增加相应的管理费用。此外，物资供应商为降低成本，会从排产计划及物流成本等方面安排供应，但因其对物资需求的实际状况不是非常了解，对煤矿生产的整体物资需求计划难以及时调整，进而发生物资未能及时送达的现象，影响煤矿生产的进行。与此同时，煤矿企业在物资供应保障体系方面已经建立了相应的物资保障体系。首先依据煤矿物资物流属性及业务特征进行分析，从其生产运营的海量数据信息中提取各种条件进行物资存储的集中分析，在确保其集中供应和通用性的前提下，利用大数据和物联网技术进行数据分析，最大限度地满足煤矿企业物资供应的需求，并对其进行集中存储。同时，设计物资集中存储及供应流程，从软件及硬件等方面构建物资供应保障模式。但此保障体系主要从供应链管理、仓储及运输、生产及运营、预测和采购、预警控制等环节进行综合计划和设计，设计中应充分考虑上述因素，并利用物联网、大数据、云计算等现代数据计算，对其进行处理、分析和挖掘，以提高煤矿企业物资供应保障体系的运行效率和质量，进而推动煤矿企业的发展及提升其竞争力。
二、大数据背景下煤矿物资供应面临的挑战及机遇
供应链是多个节点企业构成的战略联盟方式，通常有一个核心企业，其余节点企业需要在需求信息驱动下，经供应链条中各企业的分工合作，利用物流、信息流及资金流等方式来确保供应链的增值。煤矿企业的物资供应环节主要有：制订生产计划、预测需求、采购、原材料供应企业、运输、仓储及生产供应等环节。而大数据技术的应用在给煤矿物资供应带来发展机遇的同时，也带来极大挑战。当前，在成本管理、订单管理及需求计划等方面，大数据技术的应用最为广泛，尤其是在市场营销领域及需求侧的管理方面的应用较多，而在物资供应及采购方面的应用则很少。所以，在煤矿物资供应管理中，不但要在需求预测中应用大数据，还应将大数据技术应用到采购及供应领域中，以有效地提升煤矿物资供应管理的价值及效率，从而为煤矿企业生产运营提供重要的物资供应保障。在物资供应管理中供应链管理环节，大数据技术的应用还处于初级阶段，其实施过程中会存在一些挑战，如受到技术层面及外部环境、管理层等因素的影响。其中，外部环境因素的影响则是无法控制的因素，因为社会动荡及环境、自然灾害等因素所致的供应链延迟交货等问题较为常见，也难以有效预测。尽管此种因素发生的概率相对较小，但其给供应链带来的后果则是不可逆转的。当然，在物资供应链的管理中，大数据技术应用的成熟度也是供应链运行效率的反映。若要提升其运行效率，则需实现供应链环节各个企业间的数据共享，构建共同的数据平台。当然，也存在泄漏数据而造成供应链破裂的风险。此外，在管理层因素方面，其所带来的影响更加多元和复杂，不但涉及管理客户关系，还涉及管理供应商等内容。可见，在大数据环境下，煤矿物资供应受到多种因素的影响，针对其影响而构建新的物资供应保障体系已经显得极为必要。
三、大数据技术环境下煤矿物资供应保障体系的构建
（一）大数据技术在煤矿物资供应保障体系构建中的应用
依据煤矿物资供应尤其是采购环节各个节点来分析其原材料供应、采购、生产、储存及运输等环节资源利用的状况和效率，并对其存在的不足进行分析和提出改进措施，提高其物资供应效率。同时，将信息化、管理、库存及采购等环节的成本因素纳入物资供应保障体系中，对各个环节的收益情况及成本等进行详细分析，依据分析结果来探寻影响效益和增加层板的相关环节，在此基础上提出增效降本的措施，以提升物资供应保障的效果和效率。
（二）煤矿物资供应保障体系中大数据技术的应用分析
在物资供应的需求预测中，大数据技术已经得到广泛应用，且较为成熟，为此，本文在物资供应保障体系中将其应用到供应链管理环节中，并依据煤矿企业过往采购数据、生产数据及补货数据等信息对物资的需求情况进行分析和预测，为物资采购提供依据。也就是说，利用对历史数据的分析，对某项物资需求的采购同另外一项或多项物资的采购件的关系进行挖掘，若在多数情况下，采购此项物资时总有其他物资进行采购，则可建议对此项物资进行提前采购，经预测评估及确认后，再向有关领导申请采购此项物资，进而降低采购物资的周期，使其采购响应效率得到提升。这种预测分析方法主要是通过大数据技术，对采购人员的能力进行放大，进而最大限度地优化了采购决策，能够在大数据的驱动下实现物资采购。在煤矿企业生产及运营中，应充分应用无线传感器技术，构建企业的数字化生产及运营平台。比如在企业周围安装无限传感器，以实时获取生产及运营的物资应用数据，并实现生产的可视化，缩短生产检验环节相应周期。尽管此项技术应用的投入相对较大，但其能够有效地提高煤矿企业物资供应的效率和经济利润。此外，煤矿企业还可以利用射频技术来评估物流状态及库存情况，可同天气情况、交通状况等数据相结合，达到柔性库存。在运输及储存环节应用大数据技术能够在一定程度上强化库存柔性，将其物资运输和等待时间降到最低。当然，应用大数据技术可打通物资供应各个环节的信息孤岛，实现数据信息共享，继而整体提升物资供应的相应速度。
四、煤矿物资供应保障体系中大数据技术的应用效果评估
随着煤炭行业市场竞争的加剧，能够有效地缩短煤矿生产周期则是提高其竞争力的重要思路之一。虽然煤矿企业也采取了一系列措施来缩短产品生产周期，但因其对生产安全性及质量的要求较高，其生产运营周期的缩短效果不是太明显。然而，在其物资供应保障体系中应用大数据技术，通过对物资供应进行采购预测，则能够有效地提高物资供应的响应速度，利用对其进行实时数据分析，可以有效地协调供应环节各节点间的业务，通过获取数据来提升企业物资供应效率及利润。同时，物资供应保障体系中应用大数据技术，能够实现物资供应环节的柔性和运行效率，进而实现增效降本的生产运营目标。煤矿物资供应环节中的大数据技术能够对各个环节的数据进行有效整合，利用大数据来实现资源信息的共享，提升物资供应各环节的敏捷性，从而提升其整个供应环节的效率，实现供应链条的整合。当然，物资供应环节的共赢也是降低物资供应及运营成本的重要节点。利用大数据技术来搜集物资供应各环节的相关数据信息，对其潜在数据信息进行挖掘分析，使其产生更大的价值，使其决策也由单一的历史数据向理性数据决策转变，为企业决策的准确性提供了可靠的数据依据。此外，煤矿物资供应对产品质量及安全性具有较高的要求，其物资供应管理较为复杂，在管理过程中形成了大量的数据，应用射频技术、二维码、物联网及大数据技术等对其进行搜集、处理和分析，能够在煤矿物资供应系统中搜寻出关键信息，对采购、预测、生产和运营、运输和储存、效率及效益、供应环节预警控制等方面构成智慧数据，充分发挥大数据应用的核心价值，增强其供应环节的柔性，形成智慧型的供应体系。总之，信息化时代，各种数据呈几何状增长，大数据技术在煤矿物资供应保障体系中的应用蕴藏着极大价值。本文从煤矿物资供应保障体系出发，分析了煤矿物资供应保障体系在大数据背景下面临的机遇和挑战，并从预测、采购等供应环节分析了大数据的应用情况及效果，结果显示，在煤矿物资供应保障体系中应用大数据技术能够对其采购及需求进行有效预测，可提升物资供应效率，降低其成本和实现供应链的智慧性，进而提升煤矿企业生产效率和效益。
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作者:赵洋 单位:永煤集团新桥煤矿