企業統計分析由事后分析向事中及事前分析轉變初探

楊東

摘 要：統計分析是指運用統計方法及與分析對象有關的知識，從定量與定性的結合上進行的研究活動。它是繼統計設計、統計調查、統計整理之后的一項十分重要的工作，是在前幾個階段工作的基礎上通過分析從而達到對研究對象更為深刻的認識。一直以來統計分析都是事后分析，但在現在大數據時代，統計分析將由事后分析向事中及事前分析轉變。所以必須拉長統計分析的時間鏈條，樹立“全過程分析”的意識。因此，我們嘗試性地探索統計事前及事中分析，并做了大量的工作。

關鍵詞：企業；統計分析；事前；事中；事后；轉變

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2016）09-0048-02

統計分析是指運用統計方法及與分析對象有關的知識，從定量與定性的結合上進行的研究活動。它是繼統計設計、統計調查、統計整理之后的一項十分重要的工作，是在前幾個階段工作的基礎上通過分析從而達到對研究對象更為深刻的認識。只有通過對這些統計資料加以分析和研究，才可以掌握事物的本質以及內在的發展規律，查找出企業經營管理中存在的問題和薄弱環節，提出改進措施，使企業的各項管理工作不斷得到改善和提高。

1 目前所做的事后統計分析

在企業中，我們最經常做的統計分析是數據分析，就是把我們每個月的生產工序消耗指標與國內重點同類型大中型鋼鐵企業指標的平均水平作為對標標準進行對比，找出其中的差距。以煉鐵工序為例，見表1。

從上表可知，我們的原料礦石消耗低于對標標準（不考慮該因素的影響），燃料消耗、入爐鐵礦品位、平均熱風溫度三項指標均高于對標標準。結合這幾項指標進行具體分析。

1.1 燃料消耗

燃料消耗總量主要靠綜合焦比來反映。綜合焦比=入爐焦比+入爐焦丁比×0.9+噴煤比×0.8。燃料成本分以下二個步驟計算：

①考慮入爐鐵礦品位對焦比的影響，含鐵品位升高1%，入爐焦比降低2%，我們的入爐鐵礦品位比對標標準高出2.54%，因此入爐焦比應下降5.08%。即350.29×5.08%=17.79 kg/t，加上入爐焦比本身相差的73.27 kg/t。

我們與對標企業的差距為91.06 kg/t，全年按生產能力500萬t計算，可節約焦炭500萬t×91.06=45.53萬t，焦炭購進價格按 1 158.74元/t計算，可節約資金45.53×1 158.74=5.28億元。

②噴煤對成本的影響。我們的噴煤比比對標標準低 6.19 kg/t。如果按對標標準計算，全年應多噴煤500萬t×6.19=3.1萬t，噴吹煤購進價格按757.41元/t計算，需多支出資金 3.1×757.41=0.23億元。

1.2 平均熱風溫度

根據經驗，熱風溫度超過1 000 ℃，每升高100 ℃，入爐焦比降低10 kg/t，我們的平均熱風溫度比對標標準高出21.22℃，因此入爐焦比應下降2.12 kg/t。即500×2.12=1.06萬t，可節約資金1.06×1 158.74=0.12億元。

綜上所述，我們年可節約資金5.28-0.23+0.12=5.17億元。

事后分析雖然讓我們看到了與其它企業的差距，給我們提供了改進的方向，但它披露的信息相對滯后，難以滿足信息及時性的要求。尤其是在大數據時代，統計部門作為直接與數據打交道的部門也必將迎來一場深刻變革，將統計事后分析向事中及事前分析轉變也是變革的重要一環。

2 事中及事前統計分析初探

大數據時代是信息化發展所形成的一個特定階段。數據規模越大，處理難度越大，對其進行挖掘分析所能得到的價值也越大，這正是大數據熱的原因。拉長統計分析的時間鏈條，樹立“全過程分析”的意識，增強統計分析前瞻性、針對性、主動性。事前分析抓預警，事中分析抓監測是擺在統計人員面前的一個新任務。因此，我們嘗試性地探索統計事前及事中分析，并做了大量的工作。

建立消耗指標數據計算系統，在生產前即可計算出主要指標值，使利潤最大化。

我們把生產過程中的各主要工序建立各自的消耗指標系統，按生產要求科學計算所需的原料，盡最大可能節約成本。以燒結工序為例：

燒結工序是為煉鐵工序服務的。生鐵的原料礦石消耗為人造塊礦、天然礦石、碎雜鐵和熔劑（后兩項本企業不消耗），人造塊礦又包括燒結礦及球團礦。因為目前球團礦的價格低于燒結礦的價格，因此我們在煉鐵工序的爐料配比上盡量多使用球團，在燒結工序把燒結礦成本控制在最低水平。

燒結的主要含鐵原料消耗為澳礦粉、巴西黑粉、巴西紅粉、賈選礦粉、周邊礦粉及雜礦。在生產組織中，生產的生鐵的全鐵含量要求在94%以上，要保證生鐵的合格及爐況的順行，需要控制煉鐵爐渣的二元堿度在1.2倍左右，入爐鐵礦品位在57.5%左右，原料礦石消耗在1.66 kg/t左右。要保證上述煉鐵指標，需要保證燒結礦堿度在2.0倍左右，品位在56.5%左右。

因此我們要盡量使用價格低的礦粉作為原料，為此我們建立了Excel數字計算模型，見表2。

此表是截取的我們的excel數字計算模型的主要部分，只要輸入黃色部分的基礎數據，就會自動算出其它的相應指標。目前，僅日照鋼鐵控股集團有限公司采用此系統進行生產分析。在生產過程中，由于我們是連續性生產，隨時發現各項指標有偏差可以隨時進行調整。

3 結 語

以上只是我們對事中及事前分析所作的有益嘗試，現已應用到生產實際之中。我們還將在使用過程中進行不斷地完善和改進。

利用先進的統計分析系統，捕捉大數據瞬息萬變的有用信息是擺在我們面前的又一課題。我們將不斷變革調查方法、完善采集方式、推動統計信息化，以應對大數據帶來的挑戰。

參考文獻：

[1] 中國鋼鐵工業協會.中國鋼鐵工業生產統計指標體系——指標目錄[M].北京：冶金工業出版社，2003.

[2] 中國鋼鐵工業協會.中國鋼鐵工業生產統計指標體系指標解釋[M].北 京：冶金工業出版社，2003.