【大数据时代H钢铁集团业绩研究13000字】

导论1.1选题目的及意义1.1.1选题目的1.选题背景大多数人称当前中国的经济态势为新经济。概括说来，何为新经济，是在全球化背景下，以信息技术革命带动的，以高精尖科技、数字化和智能化为主要特点的经济态势。从一定程度上讲，中国改革开放以来前30年的经济高速增长，主要依靠的是劳动力丰富、成本低廉、以及各类物质产品相对紧缺所推动的快速工业化。经济发展历经了多年的快速化进程，工业化进程和与工业化进程相伴而生的资本积累已经大致完成了。传统市场，包括房地产、基础制造业领域投资，中低端产品出口和社会大众的基础消费，都逐渐接近饱和状态。所以，传统行业的增量空间已经变得非常有限。经济发展、企业繁荣、消费升级，均需要寻找新突破口和新增量空间。而新增量在哪里？在于创新，在于新技术突破和新产品打造，在于新需求的创造。近十年来，中国在数字经济、人工智能、机器人、无人机、生物科技、量子技术等方面所取得的成就，是国民经济转型升级的阶段性成绩，是企业寻求新增量的具体成果。中国在这些领域的创新和发展还会继续快速向前。数字化和智能化经济的兴起，不是技术的边际改进，不是“过家家”似的经济结构调整，而是生产、流通和生活方式的一次翻天覆地的伟大革命。同时，在近几年的发展过程中，除了寻求突破以求发现经济的新增量之外，我们还面临着一系列亟待解决的问题，如国家的供给侧改革，降营业成本，降产能、降市场库存、降杠杆、排查并改正企业在经营方面的劣势，在我国，产能过剩、杠杆率居高不下是钢铁行业一直都有的问题，很大程度上制约了钢铁行业的发展，要想推进钢铁行业的蜕变，实行供给侧改革是必要的，并且要在钢铁行业作为一个重点任务推进，深化改革进行得好，那么对钢铁行业得业绩推动必然不小，而深化改革的重点就在与互联网深度结合，发展大数据，数字化。党中央、国务院高度重视钢铁工业转型升级，众多钢铁企业多次被国务院国资委要求稳扎稳打实施供给侧结构性深入改革，引导企业向数字化、智能化转变，优化产能、增加企业整体价值。十九大报告中也强调各产业、实体经济应积极主动投入到互联网、人工智能的建设中。可见，对钢铁企业而言，数字化转型既势在必行，又任重道远。2.选题目的及意义钢铁行业作为传统行业，且发展历程悠久，在这个过程中，有瞩目的成绩，也有根深蒂固的问题。面对经济全球化，国与国、企业与企业之间的竞争格局中越来越强调科技的重要性。而目前最为人们关注的莫过于互联网、信息化、大数据等领域。企业中，繁杂的信息使得企业管理决策多依靠定性的直觉，而大数据凭借其海量性、实时性、多样性、价值性的特点，通过分析数据中隐匿的关联，推测发展趋势，将生产管理中的各个环节整合为整体。探讨大数据带给公司生产管理的冲击和变革，不仅拓宽了其应用范围，且有助于企业发现危机，提高管理有效性，推动企业向管理精准化前进，最终有利于实现企业、社会的双重效益。本文以H钢铁集团为案例进行研究，探讨钢铁企业如何依托大数据、数字化进行产业转型升级，对比H集团的前后变化，分析大数据为H集团解决了哪些问题，并为同类型企业在大数据参与公司生产管理方面提供借鉴与思路。1.2文献综述关于大数据对于H公司业绩研究方面的探讨，现有的企业公开信息和文献资料表明H企业建立了大数据全流程生产体系，同时构建了管理信息化平台和财务共享服务中心，大数据参与到生产管理活动中，在节约生产成本的同时提升了产品的质量，企业内部资源得以优化配置，使得效益产出提升，管理成本下降，企业财务状况优化。在国外的工商管理学院中，将大数据与管理学结合用于探讨企业决策管理，已逐渐成为其教学和研究的重点并得到推广。可以预见的是，企业未来生产管理必定要转变为数据驱动下的全新模式。1.3论文研究方法与思路1.3.1研究方法本文主要采用了文献参考法和案例研究法进行分析和研究。文献参考法：根据论文主要研究方向，通过查找和整理了大量相关的文献和资料并进行了细致的解读与梳理。同时对国内外在相关领域的研究做了对比分析与梳理，为研究做铺垫。案例研究法：在对大数据时代下公司业绩和公司治理方面的研究，选取了一个钢铁行业上市公司进行研究，通过分析以往文献的结论来运用到H集团，以分析在融入了大数据、一系列数字化平台后相关的理论能否被更好地利用，以及如何更好地运用相关的研究成果，在运用过程中还应该注意什么问题。1.3.2论文思路本文首先介绍钢铁行业动态，钢铁行业周期变化；而后梳理H集团以往在信息化方面的实践成果，现有信息系统的问题，通过大数据的应用，H集团如何解决了这些问题，对于企业生产经营有什么提升，将运用大数据前后的业绩情况进行对比；再通过主要产品、财务指标总结H集团的经营概况，评价整体业绩表现，针对大数据对业绩的促进作用做一个评价；最后，综合分析，提出改进意见和往后大数据运用在企业中的运用方向。2.钢铁行业周期我国钢铁行业是一个周期性行业，宏观经济出现周期性波动、产业链上下游变动均会对钢铁产品市场价格、钢铁企业应收及利润造成影响。所以分析H企业的业绩之前先需要先对钢铁行业周期变动作简要了解，以下介绍钢铁行业各周期变动特征以便对H企业业绩分析更加客观。首先：行业集中度低、竞争激烈、产品同质化严重、长期产能过剩等是我国钢铁行业的基本属性，同时，钢铁行业也是高能耗、高污染的行业。集中度低加上铁矿石生产和贸易资源汇集在头部的国际四大矿山，国际铁矿石市场相当于寡头垄断，两者因素作用下，我国钢铁行业对上游的议价能力较弱。，随着市场经济的不断完善和钢铁行业生产技术的不断发展，各个钢企之间生产技术差距逐渐缩小，这样容易加剧钢铁企业同质化恶性竞争，致使我国钢铁行业将重点放在低附加值的同质化产品上，钢铁企业生产的本质仅仅是进行原材料加工，产品差异化不足，企业只是收取微薄的加工费用。因此，钢铁行业业绩表现对于铁矿石价格的变动很敏感，铁矿石价格变动会对行业利润水平造成较大影响从而忽略在产品研究和开发上投入资金。如此模式下，又会产生供需不匹配的问题，大量无效供给的出现，加重钢铁行业的产能过剩2006年以前我国粗钢的表观需求量大于粗钢产量，市场上呈现出供不应求的状态，而2006年后，状况逆转，粗钢的产量超过表观需求量，此后我国钢铁行业长期处于产能过剩状态，并且在2015、2016年时，产能过剩问题达到顶峰。图1：我国钢铁供需格局逆转从上图我国钢铁行业产品的供需情况截取片段来看（如图），我国钢铁行业的发展大致可以分为两个较长的阶段，

第一个阶段是1990年到2005年，在我国粗钢的表观需求量均大于产量，市场呈现出供不应求的局面；以2006年为分界，迎来了钢铁行业的第二个阶段，粗钢的产量超过表观需求量，我国钢铁行业供需格局发生逆转，供过于求，产能过剩问题从2006年起就一直存在。加上2008年金融危机的冲击，造成全球范围内需求低迷，我国经济同样处在低迷状态，经济增速放缓，为了应对金融危机，2008年国家投入了4万亿大兴基建，在短期内，对钢铁行业业绩起到了刺激作用，但是刺激效果退去后，在“4万亿”经济政策对需求的刺激下，我国钢铁产量进一步提高，但是刺激政策无法掩盖产能过剩的问题，刺激效果退去后，随之而来的是钢铁行业长期的亏损局面。粗钢产能利用率在2009年后一路下滑，从81%下降至2015年的67%。至此，我国便开始了钢铁行业“去产能”之路。再把钢铁行业周期进一步细分，可以分为四个部分：1997-2002年：钢价处于一个低水平且较为稳定的阶段；2003-2006年，我国经济迅速发展，工业化、城镇化进程加快，钢价开始攀升，并在2005年左右到达顶点并在2006年迅速落下；2007-2009年，世界经济经历了逐渐繁荣到经济危机的巨大转变：随着经济增速大幅下滑，钢价登顶后迅速下跌，短期内剧烈波动；2010- 2015年，随着经济开始恢复、加上之前2008年的“4万亿”基建刺激政策，使得钢价再次达到之前的顶点，而之后随着经济增速持续放缓，叠加行业产能过剩问题的不断恶化，钢价进入长达四年的下行阶段。

2016年至今，我国钢铁行业越过2018年周期波峰，处于第五个周期的后半程。2016年开始，钢铁行业大力推进“去产能”“清理地条钢”“2+26地区环保限产”等政策落地，钢铁行业供给端得以修复，钢材价格开始逐渐攀升，在2018年达到周期波峰后随经济增速下行而回落。H集团自2018年开始使用大数据参与到生产管理过程，这时候整个钢铁行业在第五个周期的后半程之初，这个时候钢价开始走低，到了2019年，钢铁行业利润在供给释放及铁矿石价格上涨的影响下回落。2019年初及2020年初价铁矿石格抬升更多的是受巴西矿难及新冠疫情等自然灾害影响，导致短期铁矿发运受挫，造成阶段性供给短缺，进而带动铁矿石价格上扬。从而，自2018年后，我国钢铁行业就处在一个下行的阶段。3.H集团现存问题分析完了H集团目前所处的外部大环境后，我们具体来看H企业为了提升业绩所作的信息化建设。H集团虽然早已投入到信息化，数字化的建设当中，但已有的生产信息和管理信息系统存在明显不足，主要表现在以下方面：3.1生产信息化方面碎片化数据：以往的企业，业务纷繁复杂，来不及系统规整，在不同时期可能会出现不同的业务处理需求，这就形成了各种不同的IT支持系统。碎片化数据也就导致了数据之间的协同共享存在不足。H集团各生产线数据孤岛现象较为严重。ERP、MES、PCS、LIMS各层对质量判定要求的数据维度和关注点均不相同，ERP侧重于企业整体的业绩管理和业绩评价，是数据管理的基础平台，MES侧重于车间现场的管理，侧重于仓储物流，LIMS是侧重于质量管理等等。这样造成了各个部门埋头各干各的，谁也不打扰谁，无法在生产管理过程中进行快速的信息沟通，且各数据信息口径不一致，不同层级评价难以整合到一起，难以进行整体评价，进行跨部门跨流程数据整合时难度较大。当生产过程中出现问题的时候，往往关联着多个部门，需要进行多项处理，但是孤岛化的IT处理体系可能无法在问题发生时有效地进行各方提示，在处理问题时也难以做到整体兼顾。分析生产数据的手段存在不足。H集团目前的质量判定模型只有阈值分析和对比分析等简单方法。而这样类型的分析方法大多是依靠定性的，而不是依靠定量，这就使得在一些精确度要求比较高的生产部门，没有一个真正可靠的方法来有效评价生产数据。这样就较难发现产品质量问题，同时，即使通过大致分析在发现了产品存在问题时，由于缺乏统一的追溯分析手段。可能也无法准确判断出原因，不能及时采取有效的措施来纠正以防止出现同类型的错误，从而，企业内部质量控制的成本高，相应的产品质量也无法达到一个高水平。同时，钢铁产品的生产特点也决定了其构建统一的生产信息平台的必要性。钢铁生产往往不是单一的产品，不同规格，不同材质分，不同用途，不同形状分门别类，种类很多，且钢铁生产是一个多步骤，多工艺的过程，对能源需求很大。数据孤岛的现象使得质量控制难度大，质量追溯成本高，且多步骤的生产过程可能使得原有质量追溯方案无效，这就无法有效指导生产和质量控制。要有一个完整的追溯体系，基于生产全流程的数据体系，且各个流程数据关联性好，数据记录完整，清晰定量，这样才能实现准确追溯到具体步骤。总体说来，以往的H集团的生产信息系统具有信息数据孤岛化、数据关联性不强、难以整合、缺乏分析手段、质量管控成本高、效果差，同时，可以看出这样的系统是偏向事后的弥补而不是侧重在事前的预防。3.2管理信息化方面技术不够成熟。H集团在初期进行信息化构建时，其重点在各个区域各自的专业体系建设上，集团内部以及集团之间各个子公司分别打算，自成一家，标准不统一，规划不一致，全集团缺乏整体规划思维。集团内部各子公司各自为政，虽有信息化管理参与其中，但整体上却显得杂乱无章。缺乏一个统一的平台，没有统一的标准，自然也就不能统一规划，统一部署。可以说前期的建设虽然能在一定程度上提高公司的效率，但是正是因为引入了各种不同的IT技术和软件，在集团内形成了各种各样的信息壁垒，如果各部门各自都对其他部门的软件不熟悉或者一概不知，那这可能是一个很严重的问题。看似效率提高，但是信息孤岛造成的交流困难可能导致更严重的问题。人才稀缺。从H集团主要生产基地来看，无论是企业待遇水平还是城市生活质量都与北上广有较大差距，不仅难以吸收人才的加入，还难以留住优秀人才，尤其是大数据、云计算、人工智能、数字化等方面的专业人才，大多涌入高新技术企业或互联网公司，导致H集团大数据人才呈现断崖式缺乏，智囊储备严重不足。监管方式落后。目前H企业各层级在对下监管方面仍以开会、检查、口头传达等方式为主，并未利用先进的算法模型及大数据深度分析进行智能决策，现有模式难以确保数据的实时性及信息的精准性，难以实现有效的事前预警及风险管控，从根本上没能解决企业大尺度感知及授权失控问题。第四是思维改变不彻底。在H集团内部没有形成对IT技术的正确认知，相当大一部分员工仍停留在“数字化仅仅只是办公工具，办公助手，数据是统计素材”的浅层次认知，思维改变不彻底，没有真正认识到企业管理与数字化转型之间相互支撑、相互促进的关系，实践表明，通过信息化战略规划能更好的驱动企业整体战略规划，进而不断优化整体管理体系，形成一个良性循环。4.大数据数字化建设在存在以上问题的基础上，H集团进一步发展信息化，运用大数据解决实际问题。4.1对内建设通过打造依靠大数据深入钢铁全程制造的工业平台互联网，H集团初步实现了钢铁全流程的智能制造，大幅度提高了生产效率，并且还提高了产品质量，节约了成本。工业互联网搭建起整体架构，将以往各个层级的数据系统（如ERP、MES等）通过工业网络链接，使得资源得到合理有效的配置，起到节约资源、降本、增效的作用。针对钢铁生产流程长，工艺复杂，质量追溯困难的问题，H企业的大数据体系能够保证生产全过程透明、可视，全程生产数据准确记录，保证在进行质量追溯时能够快速而精准地定位到具体的生产程序上，当所有原因，所有产生的问题都可以准确落实到某个步骤，这就为产品后续的提升和改进提供了依据。H集团通过大数据集成构建了基于生产过程的控制体系，因为生产过程中客观条件的限制，如机器故障出错，工人失误、粗心大意等，可能会导致生产出一些残次品，质量不过关，或者更为严重地，造成生产失误，H公司在每个流程信息采集的基础上，还对数据加以评价与分析，从而实现实时监控，强调事前的控制，在各个关键环节设置系统安全预警提示，有效降低了一些事故的发生率。在对搜集到的信息进行即时分析的时候，系统还会进行数据的深度挖掘，基于特定的算法和统计分析，挖掘出生产工艺中特有的知识模型和工艺规律，为后续生产的改进提供依据，最大限度地利用产品在整个生命周期中产出的数据。H集团打通了以往因为构建专业IT体系而形成的信息壁垒，各业务能够流畅地在各部门、各单位交流沟通，实现了内部数据地横纵互通从而能够满足整个集团对于战略管控的技术要求。同时整合了集团内部外部信息，供应链的上下游的信息，作为企业决策的一个重要支撑。H集团将企业作为一个整体规划，母公司、子公司采用统一的管理体系，统筹规划，统一标准。在信息协同共享方面，集团内部各公司不再各自处于信息孤岛或信息交互不畅通的局面，有利于提升企业凝聚力，提高运作效率，有效降低因为信息交流不及时，信息传递失效或交互不通畅等造成的额外的管理费用以及纠错成本。H企业的整体的大数据信息系统，不仅是企业内部的信息的整合，还有企业外部横向行业环境数据，和纵向供应链数据的集合。4.2对外建设H企业在2018年开始投入运行企业工业品值采平台，对于生产或者管理所需的大部分用品、物资，业务人员只需要经过授权批准，登录采购平台，坐在电脑面前，执行购买操作，便可以完成购买。在这之前，物品采购需要经过多个流程，经历多重审批，前前后后跑好几个部门，不仅费时还费力气。现在坐在电脑前便可解决。办事流程得以简化，提高工作人员效率，节约办公成本，且通过采购平台的业务更便于追踪管理，能够快速地查看到错误、重复和遗漏，及时纠正失误，在很大程度上优化了内控。值采整合了大量中下游企业，搜集了百万种产品，只为精准分类，精准匹配，为卖家和买家提供低成本且方便快捷，高效率的销售购入渠道，这种“一站式”的购入平台，从小了来说，为各方节约了大量人力物力，简化了办事程序，同时，与互联网接通的特点，保证了各个业务的可追溯性，极大减少了由于实物资料存储失误或者人为因素而造成的交易信息缺失。往大了说，这是社会资源重新分配的成果，资源被最大限度地节约而用来放在产出效益最高地地方，使整体社会效益的提升。在物流方面，H企业正在全力打造“智慧物流”体系，其依托互联网技术，致力于打造全程可视、方便追踪的物流体系，其建设方向为“安全、经济、便捷、高效、可视。同时还提供个性化定制服务，如:包装，剪切，仓储等专门定制服务。通过招投标共享平台及顾客信息共享平台建设，实现了全集团招投标业务的统一集中化管理，同时通过对外提供招投标服务、对外输出企业招投标管理一体化解决方案等，为企业创造了新的利润增长点。对于客户管理，关注客户的个性化需求，将重点从仅仅是卖出产品，转移到客户的服务体验上，通过线上线下追踪客户，追踪产品，从生产到销售到售后，通过大数据分析，为下游客户提供量身定制的产品，解决方案，将产品的生命周期与下游客户的生命周期协调一致，紧跟下游企业需求，稳定客户。以客户需求为准，全力打造创新型商业模式，提供人性化、个性化服务，对外建立企业良好形象，提升品牌的价值。H企业以大数据带动企业生产管理创新，实现创新式发展，以互联网联通内外，联通上下游企业，构建采购、物流中心，拓展了传统产业的边界，以便能够在未来的新经济业态中生存和发展。4.3建设成果H集团通过构建统一的工业信息化平台。2018年，为企业降低管理经营及生产成本26788万元。通过财务共享、人力资源共享等系统，集团全范围内共性业务的集中统一化处理得以实现，通过公文管理系统、党建管理系统等一系列专业系统构建，实现了专业管理业务的无纸化。这些系统的建设，都优化了企业组织架构、精简了业务程序，通过数字化转型建设，按照工作效率提升5%计算，年可降低成本约1.5亿元。H集团招标公司2018年实现利润7500万元。H集团分公司通过智慧能源管理系统项目建设，优化运行岗位人员55%，年降低生产管理成本约825万元。吨钢综合能耗下降约1.5%，年效益4500万元以上。H集团通过全流程产品质量管控和大数据应用分析平台建设，综合年创效可达1628万元。（116.64万+1109.85万+402万元=1628.49万元）现货率降低效益计算：（2.57%-2.3%）*18万吨*200元/吨*12月=116.64万元废品率降低效益计算：（93.23%-92.77%）*18万吨*1117元/吨*12月=1109.85万元降低断带事故产生效益：3次*100吨/次*1117元/吨*12月=402万元H集团通过大型厂轨梁分厂数字化车间项目建设，每根钢轨进行实时跟踪记录，准确把握和掌控生产节奏、物流节奏，综合年创效可达1160万元。每年可提高产能1%，按照大型厂轨梁分厂重轨生产设计年产量60万吨计算，每年可增加产值60*1600元*1%=960万元。优化岗位人员6%（334人*6%=20人），按每人10万元人工成本计算，年效益200万元。H集团生产经营具体情况分析在初步了解了H集团如何运用大数据提升业绩之后，我通过一系列数据和指标，综合分析然后评价H企业大数据建设的成果。4.1产品情况H集团从事黑色金属冶炼及压延，其产品销售渠道分布广泛，涉及桥梁、汽车、铁路、家电等。按照在利润中占比来看，主要可以分为三大类：热轧系列产品、冷轧系列产品、中厚板。这三类产品在近十年一直是H集团主要的利润来源。图2：H集团主要产品利润占总利润百分比从2010-2015年开始看，集团主要以冷轧系列产品为主，最多时可为企业贡献66.7%的利润，而热轧系列产品对利润的贡献度居中，最后是中厚板。从2015年到2020年，热轧系列产品逐渐赶超冷轧系列产品，中厚板对利润的贡献也在慢慢提升，三个主要产品对利润的贡献度逐渐靠拢。图3：H集团主要产品毛利率从三种主要产品的毛利率来看，从2010年到2015年，冷轧系列产品毛利率均高出热轧系列产品（冷轧板则以热轧卷板为原料制成，价格要高于热轧卷板），而2015年之后，冷轧产品毛利率开始走低，而热轧系列产品毛利率开始震荡上行。前期三种产品的毛利率差距较大，波动幅度也较大。到了后期，由于需求变化和产能的调整，行业内主要钢材：螺纹钢、热轧钢、冷轧钢等价格逐渐靠拢，差距缩小。同时在2018年-2020年，主要产品毛利率逐步降低，这与钢铁行业的周期性相关联。虽然H企业运用大数据为企业降低了生产成本，但是，由于2018年至2020年较为动荡的局势，使得铁矿石价格上升，钢材价格下跌，共同作用之下，造成了毛利率的降低。4.2主要财务指标4.2.1营业收入和利润图4：H集团2010年-2020年主营业务收入H企业在2018年-2020年营业收入看似可观，可是净利润却表现平平，这与整个行业变动有关。H集团宣称，2019年上半年，公司生产效率和成本管控等挖潜增效工作取得预期效果，但受市场因素影响，2019年市场供给释放，公司钢材价格较上年同期有所下降，同时原材料价格的快速上涨导致生产成本上升，归属于上市公司股东的净利润同比下滑。可见运用大数据进行生产管理带来的效益被市场波动给冲减了。图5：H集团2010年-2020年净利润H集团2010年至2015年的净利润极其不稳定，其中有三年严重亏损，当挺过钢铁行业全面亏损的2015年“冰冻期”后，中国钢铁行业随后过了3年效益逐年增加的好日子。但是，自2018年11月以来，钢铁市场又迎来新的震荡，并延续至今。可以看到H集团利润与整个行业是大致同步变动的，2016至2020年均盈利，但是只有2017、2018年的利润算得上可观，2016、2019、2020的业绩表现平平，并不算好。2019年，钢铁行业利润在供给释放及铁矿石价格上涨的影响下回落，同时，因为巴西矿难，和2020年初爆发的新冠疫情，造成铁矿石阶段性供给短缺。大量企业被迫停工停产，导致短期铁矿石发运受挫，进而带动铁矿石价格上扬，极大的影响到了钢铁行业的盈利。4.2.2偿债能力分析图6：H集团2010年-2020年资产负债率在资产负债率上，近十一年来H集团的波动较小，且都在行业水平之下，从图中可以看到，资产负债率一直呈下降的趋势，到2020年，资产负债率降至最低点。我根据这十一年来的数据，作出了回归线，以2010年为x=1,2012年为x=2，以此类推，得出2010年至2020年的线性回归方程为：y=0.5286-0.011x，R²=0.6551。图7：H集团2010年-2020年自有资金利润率图8：H集团2010年-2020年基本每股收益所以，从资产负债率上面看，企业的财务状况是在不断优化的过程中，逐年下降并且趋势明显。2018年以前，资产负债率下降随之而来的是自有资金利润率的上升，资产负债率的上升随之而来的是自由资金利润率的下降。但是在2018年-2020年，自由资金利润率并没有上升，反而是在下降的，基本每股收益也在下降，说明这段时间企业资产负债率的降低并没有减轻企业的负担，并没有提高企业的经济效益。综合上面产品毛利率来看，2018年至2020年，产品毛利率在逐渐下降，H企业不愿承受更高的借款利息负担，加上这段时间，一系列外部环境对企业不利，H集团可能选择用未分配利润或生产经营资金偿还部分负债，一定程度上缩减企业规模。图9：H集团2010年-2020年产权比率通过产权比率来看，总体趋势是逐年下降的，且回归线方程为y=0.0365x+1.0971,R²=0.6288。这表明企业结构稳定性和资金来源独立性均升高，债权人的偿债保障上升，企业借款能力增强，破产风险降低，企业没有充分利用自有资金，发展的潜力还很大，还有挖掘空间。图10：H集团2010年-2020年流动负债占负债总额比率综合分析来看，资产负债率在2018年至2020年持续降低并不是财务状况持续优化的结果，而是经营状况不断恶化所采取的减债措施。此外，通过统计2010年至2020年H集团流动负债占负债总额的比率可知，H集团的负债结构并不合理，短债占比过多，企业财务风险大。资产负债率的降低看似财务状况逐渐优化，可是短债占比过多导致企业的财务风险一直处于较高的水平。图11;H集团2010年-2020年短期偿债能力指标图12：H集团2010年-2020年应收账款周转率和应付票据应付账款周转率对比从图中来看，应收账款周转速度远大于应付票据和应付账款的周转速度，这表明企业回款迅速，同时从一个方面表明企业资金流动性强，短期偿债能力强。当应收账款的周转速度大于应付账款的周转速度时，企业的流动比率会因此而降低，那么以流动比率这个指标反映出来的H集团的静态短期长债能力就会差一些。但是从动态来看，企业收回好几次应收账款时才偿付一次应付流动负债，H集团实际偿付能力其实是比流动比率和速动比率反映出来的更强的。4.2.3盈利能力分析图13：H集团2010年-2020年营业利润率图14：H集团2010年-2020年净资产收益率这两个指标几乎是同步变动的，2010年-2012年刺激政策的效果退去，产能过剩问题又凸显了出来，导致H集团盈利逐年下降，到了2015年，产能过剩的顶点，业绩是近十一年来最差的，2018年-2020年因为一系列外部因素，又导致H企业盈利能力迅速下降。虽然大数据参与生产管理，集团各部分整合一体化能够为H集团持续带来客观的收益，但是由于这段时间行业下行，局势动荡，极大地影响了对于此次大数据表现的客观评判。4.2.4成长能力分析图15：H集团2010年-2020年总资产增长率总体来说，H集团的总资产处于持续缩减的状态，2018年-2020年也是同样的趋势，这表明公司规模是在逐步变小，这也印证了之前所说的资产负债率逐渐下降，并不是财务结构的优化，是为了应对业绩下滑而做出的规模缩减。图16：H集团2010年-2020年主营业务收入增长率图17：H集团2010年-2020年净利润增长率表1：H集团2010年-2020年相关指标总资产增长率主营业务收入增长率净利润增长率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进一步分析主营业务收入增长率和净利润增长率（净利润增长率由于某些年份的上一年利润为负，无法计算净利润增长率），在2018年主营业务收入增长率和净利润增长率均大于总资产增长率，2020年净利润增长率也大于总资产增长率，说明这段时间成本控制是发挥了作用的。总体来看，大数据对企业业绩是起到了作用的，但是由于2018年-2020年外部环境对钢铁企业不利，所以大数据对业绩的促进作用被冲减甚至被抵消。值得我们注意的是，在大多数指标中，17、18年的表现格外地好，除了价格的因素之外，更重要的是因为在17、18年，由于国家整治“地条钢”、强制规定供暖季限制产能、环境督察等针对钢铁行业的整改措施的实施，顺带处置了大批低效、无效、闲置的钢铁产能。由于降产能，使得供需格局转化，从供需不匹配转为供需配套。一大批公司经营业绩由此大幅度好转。2017年，整个钢铁行业、多家上市钢企收获十余年来最优秀的业绩。由于17年的去产能效果极好，所以到了2018年，钢铁行业继续保持良好的发展势头。在众多钢铁企业中，有一些成绩特别突出的，华菱钢铁对外发布公告称其各类产品产量都到达历史最高点，方大特钢更是拿出3亿多现金给员工发年终奖。中国钢铁工业协会会长于勇曾表示，2018年钢铁基本实现了产需平衡，钢铁生产的持续增长，得益于三个方面：去除“地条钢”后腾出的市场空间因素、国内市场需求增长、及产能过快释放。此外，钢铁行业的收购整合，也是部分钢企盈利增长的重要因素。H集团收购朝阳钢铁100%股权，实现优质资产整体上市，从而提升了17.47%的净利润。韶钢松山（000717.SZ）收购了宝钢特钢韶关有限公司，并减资退出宝钢特钢长材有限公司49%股权，预计也将实现7.43亿元的盈利增长17、18年钢铁行业供给侧改革去产能，从而给全行业吹来了全面盈利的春风。在此启发下，我认为，供给侧结构性改革仍然是钢铁行业转型的主要基调，甚至是钢铁企业推进大数据、数字化建设的主要基调，17、18年也仅仅算是一个阶段性的胜利，这个胜利虽然不能代表永远的稳固，却是实实在在地用实践证明了供给侧改革，去产能的重要性，理论合理，实践正确，钢铁行业更应该坚定深化供给侧结构性改革。企业在参与建设信息系统时，应充分考虑到这个方面，不仅要改革，而且要朝着深度改革的方向前进，作为一个拥有超大存量的行业，长期受产能过剩、供需不匹配的拖累，这可能并不是钢铁行业的一件坏事，我认为反而是钢铁行业能够从传统迈向互联网新时代的重要突破点。4.3合理建议钢铁行业近年来为了提高行业集中度在进行并购整合，这其中应该注意整合的质量，在合并的过程中应果断清除掉那些无效、低效的产能。在H集团发展大数据的过程中，应以供给侧结构性改革为指导方向，大数据的发展应朝着推进供给侧结构性改革这一大方向。大数据加强产能精准匹配的计算，利用大数据深入挖掘市场需求，使企业避免产能过剩问题，避免低效、无效的产出，从而调整供需、去产能。由于黑色金属产业链包含由上到下众多的行业，钢铁行业作为产业链的中游行业，与上下游产业的相关性很强。上游铁矿石、焦炭等原材料价格变化直接影响到行业的成本情况，下游房地产、基建、机械、汽车及家电等产业的需求变化也会对钢铁行业景气度产生直接的影响。大数据应深入上下游产业链，深入分析生产中的数据，加强创新意识，开发新的市场需求。紧跟客户个性化需求，推出更多高端个性化的产品，使产品脱离同质化低端竞争。同时企业应在研发上多投入,将重心慢慢放到附加值高的个性化高端产品上。当行业、供应链波动时，至少能让被波及到的钢铁企业将损失最小化。发展大数据需要大量的熟悉互联网、信息化的人才，而且要使员工熟练运用大数据，还需要企业培养出复合型人才，既能熟悉生产管理