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近年来随着技术的不断发展，作为传统行业的煤炭企业，也在大力推进企业信息化的建设，构建信息系统来支撑企业的运营管理。煤炭企业的信息化工作有力地推进了企业的发展，实现了运营管控层面的信息化，但随着煤炭企业跨地域、多业态的拓展，管理难度不断增加，对信息系统的要求越来越高。十八大以来，云计算、大数据、人工智能等已经成为国家战略，数字化转型也成为各个煤炭企业的战略重点，希望通过各种新技术手段加快企业的数字化转型进程，提升企业的管控能力和科学决策能力。
本文将结合煤炭企业在数字化转型中的业务需求以及SAC分析云的特点，总结SAC分析云在煤炭企业的主要使用场景，为煤炭企业的数字化转型提供经验借鉴。
煤炭企业通过多年的信息化建设建立了多个系统，也积累了海量的数据。但很多企业的系统之间相互独立，缺乏统一的数据管控和数据整合，导致数据不准确、不及时，同时由于缺乏有效的分析方式、可视化的信息展示、深入的业务洞察、以及科学的数据预测，难以支撑管理者的科学决策和企业的战略落地。在当前疫情影响下，市场环境复杂、煤炭供需紧张、业绩压力加大、竞争更加激烈，对煤炭企业战略决策的实时性与科学性提出了更高的要求。因此，搭建煤炭企业的智能决策分析平台，实现企业财务、生产、销售、发运、库存等运营数据的有效整合，通过更加高效、更加科学的方式进行运营数据的预警监控、统计分析、深层次挖掘以及智能预测，及时发现运营问题，给出决策依据，真正发挥数据资产的价值。这些是摆在煤炭企业面前的一项重要工作，也是煤炭企业数字化转型的重要任务。
SAC在一些煤炭企业得到了深入的应用，通过SAC实现了运营分析、战略决策推演、智能分析以及自助分析等各种形式的应用。
通过SAC搭建煤炭企业全面深入的分析应用，实现财务、生产、销售、发运、库存等业务模块的分析，并结合指标的钻取和交互分析等，支持决策层对业务进行实时监控和深入洞察，发现并防范运营风险，应对市场快速变化。
通过SAC数字董事会实现煤炭企业的综合分析，对决策层关注的收入、利润、产量、销量等核心指标的完成情况和增长情况进行监控，并结合数字董事会的三屏方式，对经济运行和生产运营情况进行全面分析。经济运行主要是财务主要指标的完成情况分析；生产运营主要包含生产、发运、结算、库存等运营指标的完成情况进行分析。
同时，结合SAC的钻取和关联分析等功能进行更深入的分析，如吨煤成本、量价趋势、煤炭生产、煤炭结算量等，从而实现从财务监控到业务运营的穿透。
利用SAC价值动因树的功能，搭建关键业务指标的战略决策推演模型，通过可视化的“what-if”推演，分析关键因素对目标指标的影响，如煤加工利润分析、焦化利润分析、资金平衡测算分析等，为企业决策提供数字化支持和更深入的洞察力。
洗煤利润分析：根据矿井和洗煤厂的原煤入洗量、原煤质量指标、加工成本、洗后商品煤质量指标、洗煤方案、洗选产品产率、以及原煤和商品煤价格等指标，通过模型测算煤炭产品洗选加工后的利润情况。
焦化利润分析：根据焦化生产中的原煤入炉量、不同产品的产率、固定成本、加工费用、原煤价格，中间品和产成品的销售价格等指标，测算焦化生产的最终利润。企业决策者可以根据不同的市场情况、产成品价格等环境因素，快速测算不同生产情况的利润，并制定产品策略和运营方案，以获取最大利润。
资金风险分析：资金风险可以通过现金支付能力指标进行判断，通过搭建资金风险分析模型，对现金支付能力层层分解到可控指标，包括流动负债、非流动资产、营运资产、营运负债等，通过对这些可控指标的调整，分析他们对现金支付能力造成的影响，判断是否存在资金风险，并通过系统进行预警。如调整投资计划时，可以先测算投资计划调整后的现金支付能力，看是否会出现资金风险。当资金出现风险时，系统可以给出类似“严重不协调“的预警，说明这项投资计划可能会导致资金流动性风险，为了降低风险，需要减少投资计划或获取更多资金。
SAC的智能分析是将机器学习无缝地集成到业务流程和工作流中，能够通过机器学习来消除分析的复杂性，简化分析应用，提升工作效率，并实现数据的深入洞察。
煤炭企业借助SAC平台强大的智能分析功能，对运营数据进行深入挖掘，发现运营中的问题、可能的销售机会、以及效益增长点等；同时，还可以结合外部数据进行市场行情分析和煤炭销售预测（预测应用方案还在与煤炭行业客户探索方案前景）。如在发运分析中，针对运河的发运量或发运计划的差值，SAC可以自动进行指标的深入智能洞察。
SAC系统预置了各种常用统计分析图表，其敏捷可视化分析功能允许用户进行自助的数据分析，通过拖拽方式创建分析图表和报告，以更具针对性地分析用户关注的数据，并随时分享分析结果。
因此煤炭企业积极推进SAC平台在一线业务人员中的应用，希望一线业务人员可以利用平台的便捷分析能力，灵活、自主的构建报告，能够通过“看得见”的数据进行业务统计和分析，提高工作效率，并减少人为的数据干预，最终改善业务绩效。
借助SAP分析云强大的分析功能搭建煤炭企业的决策分析平台，企业领导可以实现对企业运营的全景洞察，通过对核心运营指标的预警监控、统计分析、挖掘预测，以及战略决策推演，充分挖掘数据价值，提升精细化管理、数字化管理水平，支持企业管理决策层全面、科学的分析决策，进一步促进煤炭企业的数字化转型。
本文将结合煤炭企业在数字化转型中的业务需求以及SAC分析云的特点，总结SAC分析云在煤炭企业的主要使用场景，为煤炭企业的数字化转型提供经验借鉴。
一、 业务需求
煤炭企业通过多年的信息化建设建立了多个系统，也积累了海量的数据。但很多企业的系统之间相互独立，缺乏统一的数据管控和数据整合，导致数据不准确、不及时，同时由于缺乏有效的分析方式、可视化的信息展示、深入的业务洞察、以及科学的数据预测，难以支撑管理者的科学决策和企业的战略落地。在当前疫情影响下，市场环境复杂、煤炭供需紧张、业绩压力加大、竞争更加激烈，对煤炭企业战略决策的实时性与科学性提出了更高的要求。因此，搭建煤炭企业的智能决策分析平台，实现企业财务、生产、销售、发运、库存等运营数据的有效整合，通过更加高效、更加科学的方式进行运营数据的预警监控、统计分析、深层次挖掘以及智能预测，及时发现运营问题，给出决策依据，真正发挥数据资产的价值。这些是摆在煤炭企业面前的一项重要工作，也是煤炭企业数字化转型的重要任务。
二、 SAC在煤炭企业的应用
SAC在一些煤炭企业得到了深入的应用，通过SAC实现了运营分析、战略决策推演、智能分析以及自助分析等各种形式的应用。
1、运营分析
通过SAC搭建煤炭企业全面深入的分析应用，实现财务、生产、销售、发运、库存等业务模块的分析，并结合指标的钻取和交互分析等，支持决策层对业务进行实时监控和深入洞察，发现并防范运营风险，应对市场快速变化。
通过SAC数字董事会实现煤炭企业的综合分析，对决策层关注的收入、利润、产量、销量等核心指标的完成情况和增长情况进行监控，并结合数字董事会的三屏方式，对经济运行和生产运营情况进行全面分析。经济运行主要是财务主要指标的完成情况分析；生产运营主要包含生产、发运、结算、库存等运营指标的完成情况进行分析。
同时，结合SAC的钻取和关联分析等功能进行更深入的分析，如吨煤成本、量价趋势、煤炭生产、煤炭结算量等，从而实现从财务监控到业务运营的穿透。
2、战略决策推演
利用SAC价值动因树的功能，搭建关键业务指标的战略决策推演模型，通过可视化的“what-if”推演，分析关键因素对目标指标的影响，如煤加工利润分析、焦化利润分析、资金平衡测算分析等，为企业决策提供数字化支持和更深入的洞察力。
洗煤利润分析：根据矿井和洗煤厂的原煤入洗量、原煤质量指标、加工成本、洗后商品煤质量指标、洗煤方案、洗选产品产率、以及原煤和商品煤价格等指标，通过模型测算煤炭产品洗选加工后的利润情况。
焦化利润分析：根据焦化生产中的原煤入炉量、不同产品的产率、固定成本、加工费用、原煤价格，中间品和产成品的销售价格等指标，测算焦化生产的最终利润。企业决策者可以根据不同的市场情况、产成品价格等环境因素，快速测算不同生产情况的利润，并制定产品策略和运营方案，以获取最大利润。
资金风险分析：资金风险可以通过现金支付能力指标进行判断，通过搭建资金风险分析模型，对现金支付能力层层分解到可控指标，包括流动负债、非流动资产、营运资产、营运负债等，通过对这些可控指标的调整，分析他们对现金支付能力造成的影响，判断是否存在资金风险，并通过系统进行预警。如调整投资计划时，可以先测算投资计划调整后的现金支付能力，看是否会出现资金风险。当资金出现风险时，系统可以给出类似“严重不协调“的预警，说明这项投资计划可能会导致资金流动性风险，为了降低风险，需要减少投资计划或获取更多资金。
3、 智能分析
SAC的智能分析是将机器学习无缝地集成到业务流程和工作流中，能够通过机器学习来消除分析的复杂性，简化分析应用，提升工作效率，并实现数据的深入洞察。
煤炭企业借助SAC平台强大的智能分析功能，对运营数据进行深入挖掘，发现运营中的问题、可能的销售机会、以及效益增长点等；同时，还可以结合外部数据进行市场行情分析和煤炭销售预测（预测应用方案还在与煤炭行业客户探索方案前景）。如在发运分析中，针对运河的发运量或发运计划的差值，SAC可以自动进行指标的深入智能洞察。
4、自助分析
SAC系统预置了各种常用统计分析图表，其敏捷可视化分析功能允许用户进行自助的数据分析，通过拖拽方式创建分析图表和报告，以更具针对性地分析用户关注的数据，并随时分享分析结果。
因此煤炭企业积极推进SAC平台在一线业务人员中的应用，希望一线业务人员可以利用平台的便捷分析能力，灵活、自主的构建报告，能够通过“看得见”的数据进行业务统计和分析，提高工作效率，并减少人为的数据干预，最终改善业务绩效。
三、总结
借助SAP分析云强大的分析功能搭建煤炭企业的决策分析平台，企业领导可以实现对企业运营的全景洞察，通过对核心运营指标的预警监控、统计分析、挖掘预测，以及战略决策推演，充分挖掘数据价值，提升精细化管理、数字化管理水平，支持企业管理决策层全面、科学的分析决策，进一步促进煤炭企业的数字化转型。
