導論1.1選題目的及意義1.1.1選題目的1.選題背景大多數人稱當前中國的經濟態勢為新經濟。概括說來，何為新經濟，是在全球化背景下，以信息技術革命帶動的，以高精尖科技、數字化和智能化為主要特點的經濟態勢。從一定程度上講，中國改革開放以來前30年的經濟高速增長，主要依靠的是勞動力豐富、成本低廉、以及各類物質產品相對緊缺所推動的快速工業化。經濟發展歷經了多年的快速化進程，工業化進程和與工業化進程相伴而生的資本積累已經大致完成了。傳統市場，包括房地產、基礎制造業領域投資，中低端產品出口和社會大眾的基礎消費，都逐漸接近飽和狀態。所以，傳統行業的增量空間已經變得非常有限。經濟發展、企業繁榮、消費升級，均需要尋找新突破口和新增量空間。而新增量在哪里？在于創新，在于新技術突破和新產品打造，在于新需求的創造。近十年來，中國在數字經濟、人工智能、機器人、無人機、生物科技、量子技術等方面所取得的成就，是國民經濟轉型升級的階段性成績，是企業尋求新增量的具體成果。中國在這些領域的創新和發展還會繼續快速向前。數字化和智能化經濟的興起，不是技術的邊際改進，不是“過家家”似的經濟結構調整，而是生產、流通和生活方式的一次翻天覆地的偉大革命。同時，在近幾年的發展過程中，除了尋求突破以求發現經濟的新增量之外，我們還面臨著一系列亟待解決的問題，如國家的供給側改革，降營業成本，降產能、降市場庫存、降杠桿、排查并改正企業在經營方面的劣勢，在我國，產能過剩、杠桿率居高不下是鋼鐵行業一直都有的問題，很大程度上制約了鋼鐵行業的發展，要想推進鋼鐵行業的蛻變，實行供給側改革是必要的，并且要在鋼鐵行業作為一個重點任務推進，深化改革進行得好，那么對鋼鐵行業得業績推動必然不小，而深化改革的重點就在與互聯網深度結合，發展大數據，數字化。黨中央、國務院高度重視鋼鐵工業轉型升級，眾多鋼鐵企業多次被國務院國資委要求穩扎穩打實施供給側結構性深入改革，引導企業向數字化、智能化轉變，優化產能、增加企業整體價值。十九大報告中也強調各產業、實體經濟應積極主動投入到互聯網、人工智能的建設中。可見，對鋼鐵企業而言，數字化轉型既勢在必行，又任重道遠。2.選題目的及意義鋼鐵行業作為傳統行業，且發展歷程悠久，在這個過程中，有矚目的成績，也有根深蒂固的問題。面對經濟全球化，國與國、企業與企業之間的競爭格局中越來越強調科技的重要性。而目前最為人們關注的莫過于互聯網、信息化、大數據等領域。企業中，繁雜的信息使得企業管理決策多依靠定性的直覺，而大數據憑借其海量性、實時性、多樣性、價值性的特點，通過分析數據中隱匿的關聯，推測發展趨勢，將生產管理中的各個環節整合為整體。探討大數據帶給公司生產管理的沖擊和變革，不僅拓寬了其應用范圍，且有助于企業發現危機，提高管理有效性，推動企業向管理精準化前進，最終有利于實現企業、社會的雙重效益。本文以H鋼鐵集團為案例進行研究，探討鋼鐵企業如何依托大數據、數字化進行產業轉型升級，對比H集團的前后變化，分析大數據為H集團解決了哪些問題，并為同類型企業在大數據參與公司生產管理方面提供借鑒與思路。1.2文獻綜述關于大數據對于H公司業績研究方面的探討，現有的企業公開信息和文獻資料表明H企業建立了大數據全流程生產體系，同時構建了管理信息化平臺和財務共享服務中心，大數據參與到生產管理活動中，在節約生產成本的同時提升了產品的質量，企業內部資源得以優化配置，使得效益產出提升，管理成本下降，企業財務狀況優化。在國外的工商管理學院中，將大數據與管理學結合用于探討企業決策管理，已逐漸成為其教學和研究的重點并得到推廣。可以預見的是，企業未來生產管理必定要轉變為數據驅動下的全新模式。1.3論文研究方法與思路1.3.1研究方法本文主要采用了文獻參考法和案例研究法進行分析和研究。文獻參考法：根據論文主要研究方向，通過查找和整理了大量相關的文獻和資料并進行了細致的解讀與梳理。同時對國內外在相關領域的研究做了對比分析與梳理，為研究做鋪墊。案例研究法：在對大數據時代下公司業績和公司治理方面的研究，選取了一個鋼鐵行業上市公司進行研究，通過分析以往文獻的結論來運用到H集團，以分析在融入了大數據、一系列數字化平臺后相關的理論能否被更好地利用，以及如何更好地運用相關的研究成果，在運用過程中還應該注意什么問題。1.3.2論文思路本文首先介紹鋼鐵行業動態，鋼鐵行業周期變化；而后梳理H集團以往在信息化方面的實踐成果，現有信息系統的問題，通過大數據的應用，H集團如何解決了這些問題，對于企業生產經營有什么提升，將運用大數據前后的業績情況進行對比；再通過主要產品、財務指標總結H集團的經營概況，評價整體業績表現，針對大數據對業績的促進作用做一個評價；最后，綜合分析，提出改進意見和往后大數據運用在企業中的運用方向。2.鋼鐵行業周期我國鋼鐵行業是一個周期性行業，宏觀經濟出現周期性波動、產業鏈上下游變動均會對鋼鐵產品市場價格、鋼鐵企業應收及利潤造成影響。所以分析H企業的業績之前先需要先對鋼鐵行業周期變動作簡要了解，以下介紹鋼鐵行業各周期變動特征以便對H企業業績分析更加客觀。首先：行業集中度低、競爭激烈、產品同質化嚴重、長期產能過剩等是我國鋼鐵行業的基本屬性，同時，鋼鐵行業也是高能耗、高污染的行業。集中度低加上鐵礦石生產和貿易資源匯集在頭部的國際四大礦山，國際鐵礦石市場相當于寡頭壟斷，兩者因素作用下，我國鋼鐵行業對上游的議價能力較弱。，隨著市場經濟的不斷完善和鋼鐵行業生產技術的不斷發展，各個鋼企之間生產技術差距逐漸縮小，這樣容易加劇鋼鐵企業同質化惡性競爭，致使我國鋼鐵行業將重點放在低附加值的同質化產品上，鋼鐵企業生產的本質僅僅是進行原材料加工，產品差異化不足，企業只是收取微薄的加工費用。因此，鋼鐵行業業績表現對于鐵礦石價格的變動很敏感，鐵礦石價格變動會對行業利潤水平造成較大影響從而忽略在產品研究和開發上投入資金。如此模式下，又會產生供需不匹配的問題，大量無效供給的出現，加重鋼鐵行業的產能過剩2006年以前我國粗鋼的表觀需求量大于粗鋼產量，市場上呈現出供不應求的狀態，而2006年后，狀況逆轉，粗鋼的產量超過表觀需求量，此后我國鋼鐵行業長期處于產能過剩狀態，并且在2015、2016年時，產能過剩問題達到頂峰。圖1：我國鋼鐵供需格局逆轉從上圖我國鋼鐵行業產品的供需情況截取片段來看（如圖），我國鋼鐵行業的發展大致可以分為兩個較長的階段，

第一個階段是1990年到2005年，在我國粗鋼的表觀需求量均大于產量，市場呈現出供不應求的局面；以2006年為分界，迎來了鋼鐵行業的第二個階段，粗鋼的產量超過表觀需求量，我國鋼鐵行業供需格局發生逆轉，供過于求，產能過剩問題從2006年起就一直存在。加上2008年金融危機的沖擊，造成全球范圍內需求低迷，我國經濟同樣處在低迷狀態，經濟增速放緩，為了應對金融危機，2008年國家投入了4萬億大興基建，在短期內，對鋼鐵行業業績起到了刺激作用，但是刺激效果退去后，在“4萬億”經濟政策對需求的刺激下，我國鋼鐵產量進一步提高，但是刺激政策無法掩蓋產能過剩的問題，刺激效果退去后，隨之而來的是鋼鐵行業長期的虧損局面。粗鋼產能利用率在2009年后一路下滑，從81%下降至2015年的67%。至此，我國便開始了鋼鐵行業“去產能”之路。再把鋼鐵行業周期進一步細分，可以分為四個部分：1997-2002年：鋼價處于一個低水平且較為穩定的階段；2003-2006年，我國經濟迅速發展，工業化、城鎮化進程加快，鋼價開始攀升，并在2005年左右到達頂點并在2006年迅速落下；2007-2009年，世界經濟經歷了逐漸繁榮到經濟危機的巨大轉變：隨著經濟增速大幅下滑，鋼價登頂后迅速下跌，短期內劇烈波動；2010- 2015年，隨著經濟開始恢復、加上之前2008年的“4萬億”基建刺激政策，使得鋼價再次達到之前的頂點，而之后隨著經濟增速持續放緩，疊加行業產能過剩問題的不斷惡化，鋼價進入長達四年的下行階段。

2016年至今，我國鋼鐵行業越過2018年周期波峰，處于第五個周期的后半程。2016年開始，鋼鐵行業大力推進“去產能”“清理地條鋼”“2+26地區環保限產”等政策落地，鋼鐵行業供給端得以修復，鋼材價格開始逐漸攀升，在2018年達到周期波峰后隨經濟增速下行而回落。H集團自2018年開始使用大數據參與到生產管理過程，這時候整個鋼鐵行業在第五個周期的后半程之初，這個時候鋼價開始走低，到了2019年，鋼鐵行業利潤在供給釋放及鐵礦石價格上漲的影響下回落。2019年初及2020年初價鐵礦石格抬升更多的是受巴西礦難及新冠疫情等自然災害影響，導致短期鐵礦發運受挫，造成階段性供給短缺，進而帶動鐵礦石價格上揚。從而，自2018年后，我國鋼鐵行業就處在一個下行的階段。3.H集團現存問題分析完了H集團目前所處的外部大環境后，我們具體來看H企業為了提升業績所作的信息化建設。H集團雖然早已投入到信息化，數字化的建設當中，但已有的生產信息和管理信息系統存在明顯不足，主要表現在以下方面：3.1生產信息化方面碎片化數據：以往的企業，業務紛繁復雜，來不及系統規整，在不同時期可能會出現不同的業務處理需求，這就形成了各種不同的IT支持系統。碎片化數據也就導致了數據之間的協同共享存在不足。H集團各生產線數據孤島現象較為嚴重。ERP、MES、PCS、LIMS各層對質量判定要求的數據維度和關注點均不相同，ERP側重于企業整體的業績管理和業績評價，是數據管理的基礎平臺，MES側重于車間現場的管理，側重于倉儲物流，LIMS是側重于質量管理等等。這樣造成了各個部門埋頭各干各的，誰也不打擾誰，無法在生產管理過程中進行快速的信息溝通，且各數據信息口徑不一致，不同層級評價難以整合到一起，難以進行整體評價，進行跨部門跨流程數據整合時難度較大。當生產過程中出現問題的時候，往往關聯著多個部門，需要進行多項處理，但是孤島化的IT處理體系可能無法在問題發生時有效地進行各方提示，在處理問題時也難以做到整體兼顧。分析生產數據的手段存在不足。H集團目前的質量判定模型只有閾值分析和對比分析等簡單方法。而這樣類型的分析方法大多是依靠定性的，而不是依靠定量，這就使得在一些精確度要求比較高的生產部門，沒有一個真正可靠的方法來有效評價生產數據。這樣就較難發現產品質量問題，同時，即使通過大致分析在發現了產品存在問題時，由于缺乏統一的追溯分析手段。可能也無法準確判斷出原因，不能及時采取有效的措施來糾正以防止出現同類型的錯誤，從而，企業內部質量控制的成本高，相應的產品質量也無法達到一個高水平。同時，鋼鐵產品的生產特點也決定了其構建統一的生產信息平臺的必要性。鋼鐵生產往往不是單一的產品，不同規格，不同材質分，不同用途，不同形狀分門別類，種類很多，且鋼鐵生產是一個多步驟，多工藝的過程，對能源需求很大。數據孤島的現象使得質量控制難度大，質量追溯成本高，且多步驟的生產過程可能使得原有質量追溯方案無效，這就無法有效指導生產和質量控制。要有一個完整的追溯體系，基于生產全流程的數據體系，且各個流程數據關聯性好，數據記錄完整，清晰定量，這樣才能實現準確追溯到具體步驟。總體說來，以往的H集團的生產信息系統具有信息數據孤島化、數據關聯性不強、難以整合、缺乏分析手段、質量管控成本高、效果差，同時，可以看出這樣的系統是偏向事后的彌補而不是側重在事前的預防。3.2管理信息化方面技術不夠成熟。H集團在初期進行信息化構建時，其重點在各個區域各自的專業體系建設上，集團內部以及集團之間各個子公司分別打算，自成一家，標準不統一，規劃不一致，全集團缺乏整體規劃思維。集團內部各子公司各自為政，雖有信息化管理參與其中，但整體上卻顯得雜亂無章。缺乏一個統一的平臺，沒有統一的標準，自然也就不能統一規劃，統一部署。可以說前期的建設雖然能在一定程度上提高公司的效率，但是正是因為引入了各種不同的IT技術和軟件，在集團內形成了各種各樣的信息壁壘，如果各部門各自都對其他部門的軟件不熟悉或者一概不知，那這可能是一個很嚴重的問題。看似效率提高，但是信息孤島造成的交流困難可能導致更嚴重的問題。人才稀缺。從H集團主要生產基地來看，無論是企業待遇水平還是城市生活質量都與北上廣有較大差距，不僅難以吸收人才的加入，還難以留住優秀人才，尤其是大數據、云計算、人工智能、數字化等方面的專業人才，大多涌入高新技術企業或互聯網公司，導致H集團大數據人才呈現斷崖式缺乏，智囊儲備嚴重不足。監管方式落后。目前H企業各層級在對下監管方面仍以開會、檢查、口頭傳達等方式為主，并未利用先進的算法模型及大數據深度分析進行智能決策，現有模式難以確保數據的實時性及信息的精準性，難以實現有效的事前預警及風險管控，從根本上沒能解決企業大尺度感知及授權失控問題。第四是思維改變不徹底。在H集團內部沒有形成對IT技術的正確認知，相當大一部分員工仍停留在“數字化僅僅只是辦公工具，辦公助手，數據是統計素材”的淺層次認知，思維改變不徹底，沒有真正認識到企業管理與數字化轉型之間相互支撐、相互促進的關系，實踐表明，通過信息化戰略規劃能更好的驅動企業整體戰略規劃，進而不斷優化整體管理體系，形成一個良性循環。4.大數據數字化建設在存在以上問題的基礎上，H集團進一步發展信息化，運用大數據解決實際問題。4.1對內建設通過打造依靠大數據深入鋼鐵全程制造的工業平臺互聯網，H集團初步實現了鋼鐵全流程的智能制造，大幅度提高了生產效率，并且還提高了產品質量，節約了成本。工業互聯網搭建起整體架構，將以往各個層級的數據系統（如ERP、MES等）通過工業網絡鏈接，使得資源得到合理有效的配置，起到節約資源、降本、增效的作用。針對鋼鐵生產流程長，工藝復雜，質量追溯困難的問題，H企業的大數據體系能夠保證生產全過程透明、可視，全程生產數據準確記錄，保證在進行質量追溯時能夠快速而精準地定位到具體的生產程序上，當所有原因，所有產生的問題都可以準確落實到某個步驟，這就為產品后續的提升和改進提供了依據。H集團通過大數據集成構建了基于生產過程的控制體系，因為生產過程中客觀條件的限制，如機器故障出錯，工人失誤、粗心大意等，可能會導致生產出一些殘次品，質量不過關，或者更為嚴重地，造成生產失誤，H公司在每個流程信息采集的基礎上，還對數據加以評價與分析，從而實現實時監控，強調事前的控制，在各個關鍵環節設置系統安全預警提示，有效降低了一些事故的發生率。在對搜集到的信息進行即時分析的時候，系統還會進行數據的深度挖掘，基于特定的算法和統計分析，挖掘出生產工藝中特有的知識模型和工藝規律，為后續生產的改進提供依據，最大限度地利用產品在整個生命周期中產出的數據。H集團打通了以往因為構建專業IT體系而形成的信息壁壘，各業務能夠流暢地在各部門、各單位交流溝通，實現了內部數據地橫縱互通從而能夠滿足整個集團對于戰略管控的技術要求。同時整合了集團內部外部信息，供應鏈的上下游的信息，作為企業決策的一個重要支撐。H集團將企業作為一個整體規劃，母公司、子公司采用統一的管理體系，統籌規劃，統一標準。在信息協同共享方面，集團內部各公司不再各自處于信息孤島或信息交互不暢通的局面，有利于提升企業凝聚力，提高運作效率，有效降低因為信息交流不及時，信息傳遞失效或交互不通暢等造成的額外的管理費用以及糾錯成本。H企業的整體的大數據信息系統，不僅是企業內部的信息的整合，還有企業外部橫向行業環境數據，和縱向供應鏈數據的集合。4.2對外建設H企業在2018年開始投入運行企業工業品值采平臺，對于生產或者管理所需的大部分用品、物資，業務人員只需要經過授權批準，登錄采購平臺，坐在電腦面前，執行購買操作，便可以完成購買。在這之前，物品采購需要經過多個流程，經歷多重審批，前前后后跑好幾個部門，不僅費時還費力氣。現在坐在電腦前便可解決。辦事流程得以簡化，提高工作人員效率，節約辦公成本，且通過采購平臺的業務更便于追蹤管理，能夠快速地查看到錯誤、重復和遺漏，及時糾正失誤，在很大程度上優化了內控。值采整合了大量中下游企業，搜集了百萬種產品，只為精準分類，精準匹配，為賣家和買家提供低成本且方便快捷，高效率的銷售購入渠道，這種“一站式”的購入平臺，從小了來說，為各方節約了大量人力物力，簡化了辦事程序，同時，與互聯網接通的特點，保證了各個業務的可追溯性，極大減少了由于實物資料存儲失誤或者人為因素而造成的交易信息缺失。往大了說，這是社會資源重新分配的成果，資源被最大限度地節約而用來放在產出效益最高地地方，使整體社會效益的提升。在物流方面，H企業正在全力打造“智慧物流”體系，其依托互聯網技術，致力于打造全程可視、方便追蹤的物流體系，其建設方向為“安全、經濟、便捷、高效、可視。同時還提供個性化定制服務，如:包裝，剪切，倉儲等專門定制服務。通過招投標共享平臺及顧客信息共享平臺建設，實現了全集團招投標業務的統一集中化管理，同時通過對外提供招投標服務、對外輸出企業招投標管理一體化解決方案等，為企業創造了新的利潤增長點。對于客戶管理，關注客戶的個性化需求，將重點從僅僅是賣出產品，轉移到客戶的服務體驗上，通過線上線下追蹤客戶，追蹤產品，從生產到銷售到售后，通過大數據分析，為下游客戶提供量身定制的產品，解決方案，將產品的生命周期與下游客戶的生命周期協調一致，緊跟下游企業需求，穩定客戶。以客戶需求為準，全力打造創新型商業模式，提供人性化、個性化服務，對外建立企業良好形象，提升品牌的價值。H企業以大數據帶動企業生產管理創新，實現創新式發展，以互聯網聯通內外，聯通上下游企業，構建采購、物流中心，拓展了傳統產業的邊界，以便能夠在未來的新經濟業態中生存和發展。4.3建設成果H集團通過構建統一的工業信息化平臺。2018年，為企業降低管理經營及生產成本26788萬元。通過財務共享、人力資源共享等系統，集團全范圍內共性業務的集中統一化處理得以實現，通過公文管理系統、黨建管理系統等一系列專業系統構建，實現了專業管理業務的無紙化。這些系統的建設，都優化了企業組織架構、精簡了業務程序，通過數字化轉型建設，按照工作效率提升5%計算，年可降低成本約1.5億元。H集團招標公司2018年實現利潤7500萬元。H集團分公司通過智慧能源管理系統項目建設，優化運行崗位人員55%，年降低生產管理成本約825萬元。噸鋼綜合能耗下降約1.5%，年效益4500萬元以上。H集團通過全流程產品質量管控和大數據應用分析平臺建設，綜合年創效可達1628萬元。（116.64萬+1109.85萬+402萬元=1628.49萬元）現貨率降低效益計算：（2.57%-2.3%）*18萬噸*200元/噸*12月=116.64萬元廢品率降低效益計算：（93.23%-92.77%）*18萬噸*1117元/噸*12月=1109.85萬元降低斷帶事故產生效益：3次*100噸/次*1117元/噸*12月=402萬元H集團通過大型廠軌梁分廠數字化車間項目建設，每根鋼軌進行實時跟蹤記錄，準確把握和掌控生產節奏、物流節奏，綜合年創效可達1160萬元。每年可提高產能1%，按照大型廠軌梁分廠重軌生產設計年產量60萬噸計算，每年可增加產值60*1600元*1%=960萬元。優化崗位人員6%（334人*6%=20人），按每人10萬元人工成本計算，年效益200萬元。H集團生產經營具體情況分析在初步了解了H集團如何運用大數據提升業績之后，我通過一系列數據和指標，綜合分析然后評價H企業大數據建設的成果。4.1產品情況H集團從事黑色金屬冶煉及壓延，其產品銷售渠道分布廣泛，涉及橋梁、汽車、鐵路、家電等。按照在利潤中占比來看，主要可以分為三大類：熱軋系列產品、冷軋系列產品、中厚板。這三類產品在近十年一直是H集團主要的利潤來源。圖2：H集團主要產品利潤占總利潤百分比從2010-2015年開始看，集團主要以冷軋系列產品為主，最多時可為企業貢獻66.7%的利潤，而熱軋系列產品對利潤的貢獻度居中，最后是中厚板。從2015年到2020年，熱軋系列產品逐漸趕超冷軋系列產品，中厚板對利潤的貢獻也在慢慢提升，三個主要產品對利潤的貢獻度逐漸靠攏。圖3：H集團主要產品毛利率從三種主要產品的毛利率來看，從2010年到2015年，冷軋系列產品毛利率均高出熱軋系列產品（冷軋板則以熱軋卷板為原料制成，價格要高于熱軋卷板），而2015年之后，冷軋產品毛利率開始走低，而熱軋系列產品毛利率開始震蕩上行。前期三種產品的毛利率差距較大，波動幅度也較大。到了后期，由于需求變化和產能的調整，行業內主要鋼材：螺紋鋼、熱軋鋼、冷軋鋼等價格逐漸靠攏，差距縮小。同時在2018年-2020年，主要產品毛利率逐步降低，這與鋼鐵行業的周期性相關聯。雖然H企業運用大數據為企業降低了生產成本，但是，由于2018年至2020年較為動蕩的局勢，使得鐵礦石價格上升，鋼材價格下跌，共同作用之下，造成了毛利率的降低。4.2主要財務指標4.2.1營業收入和利潤圖4：H集團2010年-2020年主營業務收入H企業在2018年-2020年營業收入看似可觀，可是凈利潤卻表現平平，這與整個行業變動有關。H集團宣稱，2019年上半年，公司生產效率和成本管控等挖潛增效工作取得預期效果，但受市場因素影響，2019年市場供給釋放，公司鋼材價格較上年同期有所下降，同時原材料價格的快速上漲導致生產成本上升，歸屬于上市公司股東的凈利潤同比下滑。可見運用大數據進行生產管理帶來的效益被市場波動給沖減了。圖5：H集團2010年-2020年凈利潤H集團2010年至2015年的凈利潤極其不穩定，其中有三年嚴重虧損，當挺過鋼鐵行業全面虧損的2015年“冰凍期”后，中國鋼鐵行業隨后過了3年效益逐年增加的好日子。但是，自2018年11月以來，鋼鐵市場又迎來新的震蕩，并延續至今。可以看到H集團利潤與整個行業是大致同步變動的，2016至2020年均盈利，但是只有2017、2018年的利潤算得上可觀，2016、2019、2020的業績表現平平，并不算好。2019年，鋼鐵行業利潤在供給釋放及鐵礦石價格上漲的影響下回落，同時，因為巴西礦難，和2020年初爆發的新冠疫情，造成鐵礦石階段性供給短缺。大量企業被迫停工停產，導致短期鐵礦石發運受挫，進而帶動鐵礦石價格上揚，極大的影響到了鋼鐵行業的盈利。4.2.2償債能力分析圖6：H集團2010年-2020年資產負債率在資產負債率上，近十一年來H集團的波動較小，且都在行業水平之下，從圖中可以看到，資產負債率一直呈下降的趨勢，到2020年，資產負債率降至最低點。我根據這十一年來的數據，作出了回歸線，以2010年為x=1,2012年為x=2，以此類推，得出2010年至2020年的線性回歸方程為：y=0.5286-0.011x，R2=0.6551。圖7：H集團2010年-2020年自有資金利潤率圖8：H集團2010年-2020年基本每股收益所以，從資產負債率上面看，企業的財務狀況是在不斷優化的過程中，逐年下降并且趨勢明顯。2018年以前，資產負債率下降隨之而來的是自有資金利潤率的上升，資產負債率的上升隨之而來的是自由資金利潤率的下降。但是在2018年-2020年，自由資金利潤率并沒有上升，反而是在下降的，基本每股收益也在下降，說明這段時間企業資產負債率的降低并沒有減輕企業的負擔，并沒有提高企業的經濟效益。綜合上面產品毛利率來看，2018年至2020年，產品毛利率在逐漸下降，H企業不愿承受更高的借款利息負擔，加上這段時間，一系列外部環境對企業不利，H集團可能選擇用未分配利潤或生產經營資金償還部分負債，一定程度上縮減企業規模。圖9：H集團2010年-2020年產權比率通過產權比率來看，總體趨勢是逐年下降的，且回歸線方程為y=0.0365x+1.0971,R2=0.6288。這表明企業結構穩定性和資金來源獨立性均升高，債權人的償債保障上升，企業借款能力增強，破產風險降低，企業沒有充分利用自有資金，發展的潛力還很大，還有挖掘空間。圖10：H集團2010年-2020年流動負債占負債總額比率綜合分析來看，資產負債率在2018年至2020年持續降低并不是財務狀況持續優化的結果，而是經營狀況不斷惡化所采取的減債措施。此外，通過統計2010年至2020年H集團流動負債占負債總額的比率可知，H集團的負債結構并不合理，短債占比過多，企業財務風險大。資產負債率的降低看似財務狀況逐漸優化，可是短債占比過多導致企業的財務風險一直處于較高的水平。圖11;H集團2010年-2020年短期償債能力指標圖12：H集團2010年-2020年應收賬款周轉率和應付票據應付賬款周轉率對比從圖中來看，應收賬款周轉速度遠大于應付票據和應付賬款的周轉速度，這表明企業回款迅速，同時從一個方面表明企業資金流動性強，短期償債能力強。當應收賬款的周轉速度大于應付賬款的周轉速度時，企業的流動比率會因此而降低，那么以流動比率這個指標反映出來的H集團的靜態短期長債能力就會差一些。但是從動態來看，企業收回好幾次應收賬款時才償付一次應付流動負債，H集團實際償付能力其實是比流動比率和速動比率反映出來的更強的。4.2.3盈利能力分析圖13：H集團2010年-2020年營業利潤率圖14：H集團2010年-2020年凈資產收益率這兩個指標幾乎是同步變動的，2010年-2012年刺激政策的效果退去，產能過剩問題又凸顯了出來，導致H集團盈利逐年下降，到了2015年，產能過剩的頂點，業績是近十一年來最差的，2018年-2020年因為一系列外部因素，又導致H企業盈利能力迅速下降。雖然大數據參與生產管理，集團各部分整合一體化能夠為H集團持續帶來客觀的收益，但是由于這段時間行業下行，局勢動蕩，極大地影響了對于此次大數據表現的客觀評判。4.2.4成長能力分析圖15：H集團2010年-2020年總資產增長率總體來說，H集團的總資產處于持續縮減的狀態，2018年-2020年也是同樣的趨勢，這表明公司規模是在逐步變小，這也印證了之前所說的資產負債率逐漸下降，并不是財務結構的優化，是為了應對業績下滑而做出的規模縮減。圖16：H集團2010年-2020年主營業務收入增長率圖17：H集團2010年-2020年凈利潤增長率表1：H集團2010年-2020年相關指標總資產增長率主營業務收入增長率凈利潤增長率20104.0931.81184.262011-2.02-2.17-219.592012-1.7-14.022013-8.27-3.112014-1.69-1.722.382015-2.95-28.75-597.842016-0.599.7120171.2945.66247.4920180.9224.7341.72019-2.460.41-77.8720200.27-4.4413.41進一步分析主營業務收入增長率和凈利潤增長率（凈利潤增長率由于某些年份的上一年利潤為負，無法計算凈利潤增長率），在2018年主營業務收入增長率和凈利潤增長率均大于總資產增長率，2020年凈利潤增長率也大于總資產增長率，說明這段時間成本控制是發揮了作用的。總體來看，大數據對企業業績是起到了作用的，但是由于2018年-2020年外部環境對鋼鐵企業不利，所以大數據對業績的促進作用被沖減甚至被抵消。值得我們注意的是，在大多數指標中，17、18年的表現格外地好，除了價格的因素之外，更重要的是因為在17、18年，由于國家整治“地條鋼”、強制規定供暖季限制產能、環境督察等針對鋼鐵行業的整改措施的實施，順帶處置了大批低效、無效、閑置的鋼鐵產能。由于降產能，使得供需格局轉化，從供需不匹配轉為供需配套。一大批公司經營業績由此大幅度好轉。2017年，整個鋼鐵行業、多家上市鋼企收獲十余年來最優秀的業績。由于17年的去產能效果極好，所以到了2018年，鋼鐵行業繼續保持良好的發展勢頭。在眾多鋼鐵企業中，有一些成績特別突出的，華菱鋼鐵對外發布公告稱其各類產品產量都到達歷史最高點，方大特鋼更是拿出3億多現金給員工發年終獎。中國鋼鐵工業協會會長于勇曾表示，2018年鋼鐵基本實現了產需平衡，鋼鐵生產的持續增長，得益于三個方面：去除“地條鋼”后騰出的市場空間因素、國內市場需求增長、及產能過快釋放。此外，鋼鐵行業的收購整合，也是部分鋼企盈利增長的重要因素。H集團收購朝陽鋼鐵100%股權，實現優質資產整體上市，從而提升了17.47%的凈利潤。韶鋼松山（000717.SZ）收購了寶鋼特鋼韶關有限公司，并減資退出寶鋼特鋼長材有限公司49%股權，預計也將實現7.43億元的盈利增長17、18年鋼鐵行業供給側改革去產能，從而給全行業吹來了全面盈利的春風。在此啟發下，我認為，供給側結構性改革仍然是鋼鐵行業轉型的主要基調，甚至是鋼鐵企業推進大數據、數字化建設的主要基調，17、18年也僅僅算是一個階段性的勝利，這個勝利雖然不能代表永遠的穩固，卻是實實在在地用實踐證明了供給側改革，去產能的重要性，理論合理，實踐正確，鋼鐵行業更應該堅定深化供給側結構性改革。企業在參與建設信息系統時，應充分考慮到這個方面，不僅要改革，而且要朝著深度改革的方向前進，作為一個擁有超大存量的行業，長期受產能過剩、供需不匹配的拖累，這可能并不是鋼鐵行業的一件壞事，我認為反而是鋼鐵行業能夠從傳統邁向互聯網新時代的重要突破點。4.3合理建議鋼鐵行業近年來為了提高行業集中度在進行并購整合，這其中應該注意整合的質量，在合并的過程中應果斷清除掉那些無效、低效的產能。在H集團發展大數據的過程中，應以供給側結構性改革為指導方向，大數據的發展應朝著推進供給側結構性改革這一大方向。大數據加強產能精準匹配的計算，利用大數據深入挖掘市場需求，使企業避免產能過剩問題，避免低效、無效的產出，從而調整供需、去產能。由于黑色金屬產業鏈包含由上到下眾多的行業，鋼鐵行業作為產業鏈的中游行業，與上下游產業的相關性很強。上游鐵礦石、焦炭等原材料價格變化直接影響到行業的成本情況，下游房地產、基建、機械、汽車及家電等產業的需求變化也會對鋼鐵行業景氣度產生直接的影響。大數據應深入上下游產業鏈，深入分析生產中的數據，加強創新意識，開發新的市場需求。緊跟客戶個性化需求，推出更多高端個性化的產品，使產品脫離同質化低端競爭。同時企業應在研發上多投入,將重心慢慢放到附加值高的個性化高端產品上。當行業、供應鏈波動時，至少能讓被波及到的鋼鐵企業將損失最小化。發展大數據需要大量的熟悉互聯網、信息化的人才，而且要使員工熟練運用大數據，還需要企業培養出復合型人才，既能熟悉生產管理