序言：寫作是分享個人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的財務(wù)數(shù)據(jù)可視化分析樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。

第1篇

【關(guān)鍵詞】 XBRL; 數(shù)據(jù)挖掘; 財務(wù)數(shù)據(jù); 構(gòu)建

XBRL通常被譯為可擴展的商業(yè)報告語言(extensible business reporting language),是一個開放式的不局限于特定操作平臺的國際標準,通過它可以實現(xiàn)財務(wù)和商業(yè)報告數(shù)據(jù)及時、準確、高效和經(jīng)濟的存儲、處理和交流。XBRL是在XML(可擴展的標記語言)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,是目前應(yīng)用于非結(jié)構(gòu)化信息處理尤其是財務(wù)報表信息處理的最新技術(shù)。它通過對財務(wù)數(shù)據(jù)進行特定的標簽識別和分類,促進統(tǒng)一信息的財務(wù)數(shù)據(jù)在不同的計算機平臺和財務(wù)信息使用者之間共享,極大地促進了財務(wù)信息數(shù)據(jù)挖掘的進行,滿足了決策者對有用信息和知識的要求。

一、XBRL技術(shù)框架及特點

(一)XBRL技術(shù)框架

XBRL運用XML數(shù)據(jù)標記描述財務(wù)信息,主要由XBRL規(guī)范、XBRL分類標準、XBRL實例文檔和樣式表組成。XBRL規(guī)范,或稱規(guī)格書、說明,是XBRL的核心和基礎(chǔ),它規(guī)定了XBRL的理念和原則,主要用于定義XBRL的各種專用術(shù)語,規(guī)范XBRL的文件格式,說明怎樣建立XBRL;XBRL分類標準是XBRL為企業(yè)報告中的每個項目建立不同的標簽,分類標準定義了各項目的屬性及其之間的關(guān)系等,相當于一個行業(yè)商業(yè)信息交換的“詞典”。分類標準是在技術(shù)規(guī)范的基礎(chǔ)上,結(jié)合各個國家、行業(yè)、企業(yè)的實際情況制定的;XBRL實例文檔是一個企業(yè)財務(wù)報告的實例文件,主要包含財務(wù)報告中的標簽和數(shù)據(jù)。XBRL根據(jù)財務(wù)報告中標簽與會計業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的對應(yīng),利用應(yīng)用程序自動從會計業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù),生成實例文檔;樣式表用于定義財務(wù)報告時的顯示項目和格式。整個技術(shù)框架采用自下而上的層次結(jié)構(gòu)(如圖1所示)。

(二)XBRL特點和技術(shù)優(yōu)勢

作為一種以XML為基礎(chǔ)發(fā)展起來的標記語言,XBRL繼承了XML所擁有的所有語言優(yōu)勢,其特點和技術(shù)優(yōu)勢如下:

(1)無許可證限制,XBRL具有良好屬性的開放式技術(shù)構(gòu)架,它使任何財務(wù)信息供應(yīng)鏈上的人都能免費、自由地在不同的軟件平臺上準備、獲得、交換并分析財務(wù)信息。

(2)跨平臺使用。由于XML文件可以跨平臺使用,XBRL就具有了跨平臺的優(yōu)勢。在不同的操作系統(tǒng)下,如Windows、Unix和Linux等,XBRL文件無需修改就可以直接使用。在不同的應(yīng)用軟件中,即使所用的數(shù)據(jù)庫不同,只要轉(zhuǎn)換成XBRL格式,也可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的交換。因而,通過XBRL 信息可以在不同的操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用軟件之間進行傳輸和交換,XBRL是一種互聯(lián)網(wǎng)上企業(yè)報告的通用語言。

(3)多種格式的輸出。對同一份XBRL實例文檔,采用不同的樣式表,可以生成多種企業(yè)報告,所有報告的編制一次性完成,不僅降低了輸入錯誤的風(fēng)險,保證了數(shù)據(jù)的一致性,而且減少了重復(fù)輸入,提高了報告的編制效率。對同一份企業(yè)報告,XBRL也可以按多種格式輸出,如在瀏覽器上顯示、轉(zhuǎn)換成不同的數(shù)據(jù)格式進行傳輸,或打印成紙質(zhì)財務(wù)報告等。

(4)搜索快速、準確。采用XBRL的方式,統(tǒng)一了網(wǎng)上的數(shù)據(jù)定義和格式,無需以人工方式找出網(wǎng)上的數(shù)據(jù)資料后逐一進行比較,所以XBRL在數(shù)據(jù)處理方面的效率要遠遠高于網(wǎng)絡(luò)上常用的PDF、WORD、HTML格式文件,有利于網(wǎng)上搜尋引擎的自動搜尋和過濾工作,達到快速、準確。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在財務(wù)信息系統(tǒng)中的應(yīng)用分析

(一)數(shù)據(jù)挖掘

隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的廣泛使用,以及計算技術(shù)和計算機性能與網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,人們面臨著一個困難的問題,即如何從海量的數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息。查詢功能遠不能滿足人們的需要,數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)運而生。數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining,DM)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數(shù)據(jù)集中識別有效的、新穎的和潛在有用的,以及最終可理解的模式的過程。

在當今瞬息萬變的商業(yè)環(huán)境中,競爭的主要方式是信息的競爭,傳統(tǒng)的事后分析型的數(shù)據(jù)分析方法被事前探索型的數(shù)據(jù)挖掘所取代。而與此同時,信息提供者之間也存在著激烈的競爭,如財務(wù)信息與非財務(wù)信息之間的競爭。XBRL技術(shù)的應(yīng)用不但為財務(wù)信息提供者增加了競爭的籌碼,也直接推動了財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的展開。

(二)財務(wù)信息系統(tǒng)中應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘策略

數(shù)據(jù)挖掘策略概括了一種解決問題的方法,即選擇什么方式解決特定的問題。數(shù)據(jù)挖掘策略可以廣義地分為有指導(dǎo)學(xué)習(xí)和無指導(dǎo)聚類。有指導(dǎo)學(xué)習(xí)是指利用已知的模型和屬性來幫助我們進一步區(qū)分結(jié)構(gòu)相似的對象。與有指導(dǎo)學(xué)習(xí)不同,無指導(dǎo)沒有預(yù)先已知的模型和屬性,所有變量均為自變量。在財務(wù)信息系統(tǒng)中主要應(yīng)用以下幾種數(shù)據(jù)挖掘策略:(1)分類,分類是用一個函數(shù)把各個數(shù)據(jù)項映射到某個預(yù)定義的類,或者說是發(fā)掘出關(guān)于該類數(shù)據(jù)的描述或者模型,重點在于建立模型,將新的實例指派給一組定義明確的類中的一個。例如:確定一項長期投資是否具有高風(fēng)險;將進行賒銷的客戶歸類為具有良好的或者不良的信用風(fēng)險的客戶群等。(2)估計,與分類模型類似,估計模型的目的在于確定一個未知屬性的值。然而,不同于分類屬性的是,對一個估計問題,其輸出屬性(一個或多個)是數(shù)值的而不是分類的。例如:估計一項投資的風(fēng)險程度;估計當前應(yīng)收賬款中的壞賬比例;估計籌資規(guī)模(數(shù)量)等。(3)預(yù)測,預(yù)測模型的目的在于確定未來的輸出結(jié)果而不是當前的行為。通過建立表示數(shù)據(jù)中固有模式和趨勢的模型,這樣該模型可以用來對未來事件的結(jié)果進行預(yù)測,在財務(wù)系統(tǒng)中,常有的一些預(yù)測例子有:預(yù)測一項投資的未來收益;預(yù)測產(chǎn)品銷售的價格趨勢等。(4)無指導(dǎo)聚類,對于無指導(dǎo)聚類,沒有因變量指導(dǎo)學(xué)習(xí)的過程。相反,學(xué)習(xí)規(guī)程通過使用聚類度量將實例分為兩個或更多個類,來建立知識結(jié)構(gòu)。無指導(dǎo)聚類策略的主要目標在于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的概念結(jié)構(gòu),是一種對具有共同趨勢和模式的數(shù)據(jù)元組進行分組的方法。聚類經(jīng)常用于搜索并且識別一個有限的種類集合或簇集合,從而描述數(shù)據(jù)。例如對客戶群體分類,將目標消費群體化分為三個類:高收入、中等收入、低收入,針對不同類的客戶采取不同的營銷策略等。

到目前為止,大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘是借用人工智能的各種方法來挖掘數(shù)據(jù)中存在的知識。但是正如人工智能本身的發(fā)展現(xiàn)狀一樣,數(shù)據(jù)挖掘還不能很好的理解數(shù)據(jù)中存在的知識。XML技術(shù)的出現(xiàn),不僅為互聯(lián)網(wǎng)上的電子數(shù)據(jù)交換提供了一個標準,而且XML技術(shù)從數(shù)據(jù)的角度提供了一個更好的表示數(shù)據(jù)內(nèi)容以及數(shù)據(jù)所代表意義的手段。XBRL作為XML在網(wǎng)絡(luò)財務(wù)報告語言上的應(yīng)用,則為我們理解大量的財務(wù)數(shù)據(jù),為企業(yè)戰(zhàn)略的建立提供有效的支持。

三、基于XBRL技術(shù)的財務(wù)信息挖掘系統(tǒng)架構(gòu)模型

傳統(tǒng)財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的一般過程主要包括財務(wù)數(shù)據(jù)源、財務(wù)數(shù)據(jù)的集成和變換、財務(wù)數(shù)據(jù)倉庫、財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘以及知識表達等幾個階段。首先將各種形式的財務(wù)數(shù)據(jù)經(jīng)過集成和變換,去除冗余,轉(zhuǎn)換成符合一定格式的數(shù)據(jù),并裝入財務(wù)數(shù)據(jù)倉庫,而財務(wù)數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的財務(wù)數(shù)據(jù)集合,用于支持管理決策。財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘是整個過程的核心部分,其目的是從大量的財務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的、有用的知識或模式。傳統(tǒng)財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘過程需要數(shù)據(jù)倉庫的支持,而財務(wù)數(shù)據(jù)倉庫的建立需要專業(yè)的技術(shù)手段,對大多數(shù)企業(yè)來講,實現(xiàn)的難度很大,往往達不到預(yù)期的效果。

筆者設(shè)計的基于XBRL的財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘過程,主要通過一個數(shù)據(jù)變換模塊將各種格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為符合XBRL規(guī)范的數(shù)據(jù),解決了重要而繁雜的技術(shù)難題,財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘是從具有統(tǒng)一XBRL描述形式的數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的有用的知識或模式。

基于XBRL的財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘模型如圖2所示,主要包括財務(wù)數(shù)據(jù)獲取模塊、XBRL模式變換、財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘以及基于XBRL的知識表達與理解四個部分。各部分之間的信息流動和數(shù)據(jù)交換都是基于XBRL進行的。

(一)財務(wù)數(shù)據(jù)獲取模塊

數(shù)據(jù)獲取模塊的主要功能是獲取財務(wù)數(shù)據(jù)源,財務(wù)數(shù)據(jù)的來源可以有多種,可以是企業(yè)內(nèi)部財務(wù)系統(tǒng)、本地外部財務(wù)系統(tǒng)、遠程外部財務(wù)系統(tǒng)以及企業(yè)已經(jīng)建立的諸如ERP、SCM、CRM、OA等系統(tǒng)和一些相關(guān)系統(tǒng),這些系統(tǒng)數(shù)據(jù)格式千差萬別,需要按照XBRL的語法格式和語義規(guī)則進行提取、轉(zhuǎn)換,統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為XBRL模式數(shù)據(jù)。

(二)XBRL模式變換

基于XBRL的財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘,其數(shù)據(jù)源必須是符合XBRL規(guī)范的財務(wù)數(shù)據(jù),因此在進行財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘之前,所有財務(wù)數(shù)據(jù)以及其他源數(shù)據(jù)都要經(jīng)過處理,轉(zhuǎn)換成符合XBRL規(guī)范的格式。這一過程需要通過XBRL模式變換來實現(xiàn)。根據(jù)數(shù)據(jù)的組織形式,XBRL模式變換模塊的主要功能分為兩個部分:一是對XBRL描述的財務(wù)數(shù)據(jù)源進行規(guī)范性檢測;二是對非XBRL描述的財務(wù)數(shù)據(jù)進行XBRL封裝。

(三)財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘

利用多維分析工具、多維報表工具以及數(shù)據(jù)挖掘工具對數(shù)據(jù)進行綜合數(shù)據(jù)查詢、分析統(tǒng)計和生成統(tǒng)計圖表等,通過采用分類、聚類分析、統(tǒng)計方法、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘方法,從大量的具有統(tǒng)一XBRL格式的財務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的、有用的知識或模式。

(四)基于XBRL的知識表達模塊

知識表達模塊的主要功能是對在數(shù)據(jù)挖掘模塊中發(fā)現(xiàn)的知識進行可視化的表示,以便于非專業(yè)管理人員理解。財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的根本目的是從財務(wù)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的知識或模式,在知識的表示形式上,目前較好的且應(yīng)用較多的有專家系統(tǒng)知識規(guī)則、決策樹規(guī)則和在數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則以及分類規(guī)則等。財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果不僅要有利于人的理解,而且更主要的是要有利于計算機的理解,因此在數(shù)據(jù)挖掘完成之后,要將所得到的知識,形成符合XBRL規(guī)范的知識庫。

四、結(jié)束語

XBRL在未來發(fā)展前景良好,所有企業(yè)都會向這一方向發(fā)展,所以面向XBRL數(shù)據(jù)挖掘也會得到長遠發(fā)展。本文從XBRL的技術(shù)框架及特點、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在財務(wù)系統(tǒng)中應(yīng)用分析出發(fā),結(jié)合傳統(tǒng)財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的一般過程和XBRL技術(shù),設(shè)計出一種基于XBRL技術(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)模型,為進一步深入研究財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘提供了一種較好的方法。

【參考文獻】

[1] 劉國英.基于XBRL的財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)分析與設(shè)計[J].中國管理信息化,2008(18):12-15.

[2] 劉靜.淺談XBRL與財務(wù)信息數(shù)據(jù)挖掘[J].湖南財經(jīng)高等?？茖W(xué)校學(xué)報,2004,20(6):53-55.

[3] XBRL Progress ReportApril 2003,省略/

第2篇

關(guān)鍵詞：市公司 綜合評價 Chernoff 臉譜

一、引言

對于上市公司多指標財務(wù)分析，數(shù)值方法給出的結(jié)果往往缺乏整體性印象，而圖形化方法則具有明顯的直觀優(yōu)勢，借助計算機編程和多元統(tǒng)計分析理論，圖形不僅可以幫助觀察多維數(shù)據(jù)的本質(zhì)，更可以通過多元圖形本身的信息來反映公司財務(wù)的綜合狀況。用于上市公司多指標財務(wù)分析與評價的常用多元圖形化方法有：二維散布圖、雷達圖、臉譜圖、星座圖及像素圖等，舒曉惠等（2006）提出了一種新的圖形化方法：樹譜圖?；诳梢暬繕说亩嘣獔D形方法主要來看分為兩個層次，一是直觀反映上市公司財務(wù)的各指標狀況，例如，二維散布圖、雷達圖、星座圖；二是圖形本身所具有的信息可以形象反映財務(wù)狀況的優(yōu)劣，例如，臉譜圖和樹譜圖等。目前，國內(nèi)文獻主要集中在研究雷達圖在財務(wù)分析評價與預(yù)警中的應(yīng)用，主要有王強（2000），舒曉惠等（2005），付（2007）與金曉燕（2010）；臉譜圖則最初是由Chernoff（1973）提出來，Wainer and Thissen（1981）以及 Smith與Taffler（1984）將其應(yīng)用于公司財務(wù)分析，國內(nèi)則僅有舒曉惠等（2006）將其用于上市公司財務(wù)評價，實證研究表明，在進行上市公司財務(wù)分析時，通過雷達圖向普通股民傳達公司信息時缺乏綜合形象性，而臉譜圖的應(yīng)用則有明顯的優(yōu)勢。上述研究都是對上市公司財務(wù)狀況展開靜態(tài)分析，并沒有動態(tài)跟蹤一段時期內(nèi)上市公司的財務(wù)狀況，同時，以往文獻都沒有明確提出可以將綜合評價方法與Chernoff臉譜圖相結(jié)合的思想來實現(xiàn)利用臉譜的表情綜合評價上市公司財務(wù)狀況?；诖?，本文應(yīng)用Chernoff臉譜圖的基本思想，結(jié)合綜合評價方法對所構(gòu)建的上市公司財務(wù)評價指標體系通過主成分分析方法進行降維后，利用舒曉惠（2006）的方法通過計算機實現(xiàn)了上市公司財務(wù)績效的可視化臉譜圖，并對深、滬兩市鋼鐵行業(yè)30家上市公司2003年至2007年財務(wù)狀況進行了動態(tài)跟蹤，結(jié)果表明，臉譜圖不僅能夠形象反映上市公司的財務(wù)狀況，而且可以很好地動態(tài)反映不同時期財務(wù)狀況的變化情況。

二、研究設(shè)計

（一）基本原理 Chernoff 臉最初設(shè)計可處理18 個變量，當變量數(shù)小于18 時，可將臉譜中某幾個部位固定；當變量數(shù)超過18 時則可以設(shè)法在臉譜中再添加一些部位，如頭發(fā)、耳朵等。Chernoff 臉最初認為主要可以用于對研究對象進行分組：由原始材料和直覺提出的最初的分組；由聚類算法產(chǎn)生的最終的分組。進一步研究表明，利用Chernoff 臉除了可以進行輔助聚類分析外，也可以通過已經(jīng)得到的聚類結(jié)果對新的結(jié)果進行輔助判別分析。顯然，將上市公司相關(guān)財務(wù)指標數(shù)值與臉譜的相關(guān)部位進行對應(yīng)即可實現(xiàn)利用Chernoff臉對上市公司的財務(wù)狀況進行輔助聚類分析和輔助判別分析。考慮人臉表情的復(fù)雜性，當處理的變量過多時，臉譜所表示的人的各種表情則不容易合理用于綜合評價上市公司的財務(wù)狀況，例如通過嘴的微笑，眉毛舒展等來反映相關(guān)財務(wù)狀況良好，顯然這些表情具有很好的直觀效果。因此，用Chernoff 臉譜圖綜合反映上市公司的財務(wù)狀況，除了實現(xiàn)第一層次的財務(wù)指標值與臉譜的各部位對應(yīng)外，還需考慮第二層次臉的表情所表達的財務(wù)狀況，從而能夠達到直觀形象的目的。為實現(xiàn)這一思想，本文提出可以通過構(gòu)建上市公司財務(wù)狀況的綜合評價財務(wù)指標體系，應(yīng)用綜合評價方法進行財務(wù)指標數(shù)據(jù)的預(yù)處理和主成分分析，并在此基礎(chǔ)上通過以行業(yè)財務(wù)指標平均值為閾值進行映射轉(zhuǎn)換，將相關(guān)綜合評價的數(shù)值轉(zhuǎn)換為Chernoff 臉譜圖，從而實現(xiàn)臉譜圖形自身的表情，即達到可用于評價上市公司綜合財務(wù)狀況的目的。也即Chernoff 臉譜圖相關(guān)表情需通過綜合評價方法來合理加以實現(xiàn)。

（二）上市公司財務(wù)狀況Chernoff 臉譜圖設(shè)計 對于上市公司財務(wù)狀況的綜合評價，已經(jīng)有眾多的學(xué)者展開研究，結(jié)果表明，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司的評價指標體系具有一定的差異，本文主要以傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為研究對象，參照1999年財政部、國家經(jīng)貿(mào)委、人事部和國家計委聯(lián)合的《國有資本金效益評價規(guī)則》中公布的競爭性工商企業(yè)評價指標體系，按盈利能力、償債能力、資產(chǎn)運營能力和成長能力四個方面11個財務(wù)指標給出權(quán)重如（表1）所示。一般認為，臉部的各部位形態(tài)及表情可以給人初步明確的信息，比如嘴形的笑意，眉心是否舒展，眼睛是否炯炯有神，鼻子長短表明氣息是否粗壯，臉形是否圓潤等，這些臉部的形態(tài)和表情所傳達的信息好壞顯然給人的感受基本是一致的。注意到人眼對臉部各個部位的敏感程度不同，按權(quán)重的重要程度與敏感程度相對應(yīng)，本文選取臉譜指標與財務(wù)指標對應(yīng)如下：嘴部指標對應(yīng)盈利能力指標，眼部指標對應(yīng)償債能力指標，鼻子眉毛指標對應(yīng)資產(chǎn)運營能力指標，下部臉形指標對應(yīng)成長能力指標。具體實現(xiàn)則首先對各財務(wù)比率指標值進行一致化和無量綱化處理后，再利用主成分分析法對各類財務(wù)指標進行降維，在與Chernoff 臉譜的18個變量相關(guān)對應(yīng)中，按（表2）選取相對應(yīng)的指標，其余Chernoff 臉譜的指標值則取某一固定值。臉譜圖的優(yōu)點是不僅將財務(wù)數(shù)據(jù)通過圖形化直觀表示，而且可以利用人的自然表情來傳達上市公司的財務(wù)狀況，作為一個對應(yīng)的聯(lián)系，本文以行業(yè)平均值作為人臉表情改變的閥值，各財務(wù)指標值較行業(yè)平均值超過越多則表情越開心，其示意圖如（圖1）。由（圖1）以行業(yè)均值為閥值，圖1-a從臉部形態(tài)看不喜不悲，各指標均為平常形態(tài)表情，表明財務(wù)狀況基本正常; 圖1-b從臉部形態(tài)看嘴帶笑意，目光炯炯有神，眉心舒展，鼻長氣粗，臉形圓潤，呈現(xiàn)良好形態(tài)，表明各財務(wù)指標狀況良好；圖1-c從臉部形態(tài)看則顯得愁眉苦臉，臉形削瘦，表明各財務(wù)指標出現(xiàn)一定的危機。

三、動態(tài)跟蹤分析

（一）數(shù)據(jù)預(yù)處理 本文以鋼鐵行業(yè)為例，選取深、滬兩市鋼鐵行業(yè)30家上市公司，按前述11個財務(wù)指標從RESSET金融數(shù)據(jù)庫中得2003年至2007年共5年的年度財務(wù)數(shù)據(jù)總計1650個財務(wù)指標值。按照將上市公司財務(wù)績效的綜合評價方法與Chernoff 臉譜相對應(yīng)的思路，按如下方法展開實證分析。首先進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。第一，極端值處理：按3?滓原則剔除財務(wù)指標值中的極端值，在其后的處理中再對剔除的相關(guān)指標值進行相應(yīng)取值。第二，進行一致化處理，將各財務(wù)指標化為正向型指標。在所選取的上述指標中，有正向性指標和適度性指標兩類，其中資產(chǎn)負債比率X4、流動比率X5、速動比率X6為適度性指標。因此有必要進行一致化處理，使之都為正向性指標。按照國際慣例注意到資產(chǎn)負債比率、流動比率、速動比率的適度值分別為50%、200%、100%，設(shè)xij為第j個上市公司的第個財務(wù)指標值［L1j，L2j］為最優(yōu)適度區(qū)間，則可利用如下公式（1）進行變換：

x'ij=1.0-■ xij

注：適度區(qū)間為一點時，取L1j=L2j；Mj，mj分別為xij的允許上下界。

第三，采用極值法對各財務(wù)指標進行無量綱化。進行無量綱化處理的方法一般有：“標準化”處理法、極值處理法和功效系數(shù)法，本文目的是建立各類財務(wù)指標的主成分與臉譜相關(guān)指標數(shù)據(jù)的聯(lián)系，因此采用極值處理法，利用如下公式（2）進行無量綱處理（對于剔除的極端值，這里都賦為最大值1.0）：x'ij=■ （2）

這里，Mj=■｛xij｝，mj=■｛xij｝為保證動態(tài)跟蹤的可比性，本文將Mj和mj固定為2003年度各財務(wù)指標數(shù)據(jù)的極值。第四，按盈利能力、償債能力、運營能力和成長能力對各類指標提取主成分，利用SAS軟件分別對財務(wù)指標盈利能力方面、償債能力和運營能力方面各提取兩個主成分，對成長能力方面求出主成分綜合得分，即求得指標值。第五，確定各類指標的主成分與臉譜指標的對應(yīng)關(guān)系。臉譜的特點就是通過人的自然表情來反映上市公司的財務(wù)狀況，本文以行業(yè)平均值作為臉譜表情不悲不喜對應(yīng)的中間值。設(shè)主成分值zij∈［x1j，x2j］，x0j為行業(yè)平均值對應(yīng)的主成分值；臉譜指標值yj∈［y1j，y2j］，y0j為臉譜表情不悲不喜的取值，則按下式（3）做變換：

yj=■（y0j-y1j）+y1j x1j?燮zij?燮x0j y0j zij=x0j■（y2j-y0j）+y0j x0j?燮zij?燮x2j （3）

這里為保證動態(tài)跟蹤的可比性，本文以2003年度30家鋼鐵行業(yè)的平均值做為基期的定基值，各年度的各上市公司指標值均與該相應(yīng)平均值按式（3）進行變換，從而利用式（3）即可計算出各上市公司對應(yīng)的臉譜指標數(shù)值。

（二）上市公司財務(wù)績效臉譜圖 運用Bland C++編程畫出所有30家鋼鐵行業(yè)上市公司2003年至2007年的臉譜圖。為方便起見，這里報告2003年度30家鋼鐵行業(yè)上市公司財務(wù)綜合狀況的臉譜圖如（圖2）。利用上述分析結(jié)果，則可以展開利用Chernoff 臉譜對上市公司財務(wù)績效狀況的靜態(tài)和動態(tài)兩方面的分析。

（1）Chernoff臉譜靜態(tài)聚類分析。對于上市公司財務(wù)狀況的多元圖形分析，其第一層的意義乃是可以進行最初的聚類分析，以2003年鋼鐵行業(yè)30家上市公司為例，按照對臉譜圖的最初印象，可以將圖形結(jié)果分為六類，具體見（圖3）。顯然通過聚類，可以清楚地將上市公司的財務(wù)狀況做一個大致的分類，而如此分類的方式相對于利用多元統(tǒng)計分析得到的聚類結(jié)果，其具有多指標聚類的性質(zhì)，這一點是數(shù)據(jù)分析結(jié)果較難企及的。利用分類結(jié)果，進一步按照臉譜圖本身所具有表性等形象反映上市公司財務(wù)狀況的第二層次的功能，可以明顯發(fā)現(xiàn)，（圖3）中的第一類和第二類上市公司，其財務(wù)狀況綜合看較為良好，各項指標均基本正常。第三類公司則顯著特點是嘴形較大，笑意明顯，表明這三家公司的盈利能力良好，但從眉心來看都不舒展，表明公司的資本運營能力存在一定程度的欠缺。第四類和第五類公司分類則臉部表情較為怪異，說明財務(wù)指標數(shù)據(jù)反映的綜合狀況較為復(fù)雜，比如眼睛的斜率不好但較大，反映了一個相互矛盾的償債能力指標，這也表明使用臉譜圖，當指標值良莠參半時，其表性則較為古怪。第六類公司則是明顯地臉形偏、愁眉苦臉，這也清楚地表明這類公司的財務(wù)狀況比較糟糕。最后，利用臉譜圖還可以對相近資產(chǎn)的上市公司進行對比分析，例如，取總資產(chǎn)相近的000825以及000629，由（圖2），上市公司 000825給人的第一印象明顯要好于000629；進一步按六個臉譜指標逐對照，000825的臉譜圖除嘴形的寬度不如000629外，其余都好于或相近于000629，說明000825除盈利能力較弱于000629 外，其余均較優(yōu)于000629。此外，000629 的臉譜圖面有愁容，財務(wù)狀況具有危機。

（2）Chernoff臉譜動態(tài)跟蹤分析。應(yīng)用SAS軟件對鋼鐵行業(yè)上市公司2003至2007年各年度數(shù)據(jù)首先按盈利能力、償債能力、運營能力和成長能力進行主成分分析，結(jié)果表明各年度的兩主成分累積貢獻率均超過85%，進一步以2003年鋼鐵行業(yè)平均值為基期值轉(zhuǎn)化為臉譜圖，本文展開如下兩主面的動態(tài)跟蹤比較。第一，對整個上市公司財務(wù)狀況的臉譜圖動態(tài)跟蹤分析。應(yīng)用臉譜圖考察整個鋼鐵行業(yè)財務(wù)指標四個方面綜合能力平均水平的變化，以2003年鋼鐵行業(yè)平均值為基期對比值，對5年間的鋼鐵行業(yè)各財務(wù)指標按四個方面分別提取主成分后其行業(yè)平均水平的臉譜圖見（圖4），實證數(shù)據(jù)分析表明：由臉譜圖的嘴部表明，整個鋼鐵行業(yè)的盈利能力出現(xiàn)一定程度的下降，特別是盈利能力第二主成分即嘴形的寬度減少。而第二主成分主要與主營業(yè)務(wù)的盈利能力有關(guān)，表明整個鋼鐵行業(yè)相對于2003年其主營業(yè)務(wù)利潤率有所下降，其中一個主要原因是鐵礦石價格不斷攀升導(dǎo)致。由臉譜圖的眼部表明，整個鋼鐵行業(yè)的償債能力也漸次下降，2005年后基本穩(wěn)定相差不大。由臉譜圖的眉毛和鼻子的形態(tài)表明，整個鋼鐵行業(yè)的運營能力喜憂參半，總體來說有所降低；第一主成分對應(yīng)的眉心并不舒展，但第二主成分對應(yīng)的鼻子長度增加，這主要是由于各上市分司運營能力指標數(shù)據(jù)參差不齊導(dǎo)致。由臉譜圖的下臉形態(tài)表明，2004年與2005年整個鋼鐵行業(yè)的成長能力有所下降，但2006年后則有所增強，這主要與近年來鋼鐵行業(yè)在受外部鐵礦石價格因素的影響整個行業(yè)進行了一定的整合重組，使得強者愈強以提高行業(yè)的整體競爭力。上述圖形分析與我國鋼鐵行業(yè)的5 年來的發(fā)展情況基本吻合，這表明臉譜圖可以動態(tài)反映行業(yè)的發(fā)展狀況。第二，對單個上市公司財務(wù)狀況的臉譜圖進行動態(tài)跟蹤分析。簡單起見，本文對鋼鐵行業(yè)龍頭企業(yè)寶鋼股份，財務(wù)狀況變化較為明顯的寶鋼股份、韶鋼松山與鞍鋼新扎等上市公司展開分析，其相應(yīng)各年度臉譜圖的結(jié)果如（圖5）。由（圖5），以2003年鋼鐵行業(yè)平均值為基期對比值，實證數(shù)據(jù)分析表明：寶鋼股份總體來看，各項指標表明其財務(wù)狀況基本呈現(xiàn)下降趨勢，僅2005年下臉形態(tài)表明有一次較明顯的成長，而鼻子長度增加表明運營能力有所加強，這與寶鋼因為鐵礦石價格上漲壓縮盈利空間和在此原因下的規(guī)模擴張有關(guān)。韶鋼松山則在2003年各項指標均表明其財務(wù)狀況良好，其主要受益于廣東省的經(jīng)濟建設(shè)迅速發(fā)展，然而在鐵礦石價格上漲的壓力下，中等規(guī)模技術(shù)含量相對落后的鋼鐵企業(yè)受到的沖擊更大，其臉譜圖表明大部分財務(wù)指標狀況出現(xiàn)不同程度的惡化，而鼻子長度增加表明公司加強了內(nèi)部運營能力，2007年下臉形態(tài)表明有一次較明顯的成長。鞍鋼新扎的臉譜圖則表明，受益于本地的鐵礦石資源，除償債能力外，公司其他各項指標表明其財務(wù)狀況基本呈現(xiàn)良好趨勢，而償債能力即眼睛變小表明公司在發(fā)展過程中充分利用了財務(wù)的杠桿作用，同時增加了財務(wù)風(fēng)險。2006年與2007年公司成長明顯，盈利能力也明顯增強。由上述分析可見，臉譜圖對于單個上市公司的財務(wù)狀況能夠進行跟蹤反映，并且能通過臉譜的表情綜合反映企業(yè)財務(wù)狀況的動態(tài)變化。

四、結(jié)論

對于上市公司財務(wù)績效的圖形化分析，由于其直觀形象與綜合性，可以為使用者提供簡單明了又全面的公司財務(wù)狀況的初步印象。這為廣大中小投資者了解上市公司基本財務(wù)狀況提供了一種有效途徑，從而避免了對大量財務(wù)數(shù)據(jù)的整理分析，使得更多的普通投資者也可以解讀公司的基本狀況。運用臉譜圖分析上市公司的財務(wù)狀況，可以從臉的形狀和表情來直觀反映公司的情況，更貼切地實現(xiàn)了上述圖形化的特點，因此具有廣泛的實用價值。在靜態(tài)分析的基礎(chǔ)上進一步展開了上市公司財務(wù)狀況臉譜圖的動態(tài)跟蹤研究，以鋼鐵行業(yè)為例實證分析發(fā)現(xiàn)，臉譜圖既能對整個鋼鐵行業(yè)的綜合財務(wù)狀況進行有效跟蹤，也能對單個上市公司的財務(wù)狀況進行動態(tài)跟蹤，其臉譜圖能夠很好地反映上市公司在不同時期各財務(wù)指標的動態(tài)變化，從而更好地幫助投資者了解上市公司財務(wù)的歷史信息，進行對比分析。由此可見，臉譜圖不僅可以作為聚類分析和判別分析的輔助手段，也可以進一步作為綜合評價和動態(tài)跟蹤方法展開應(yīng)用。研究過程中也發(fā)現(xiàn)應(yīng)用臉譜圖進行上市公司財務(wù)狀況評價和動態(tài)跟蹤需要進一步探討的問題：基期參照財務(wù)指標值的設(shè)定，本文使用的是2003年鋼鐵行業(yè)財務(wù)指標的平均值作為閾值，其參考點是否合理仍可進一步商榷。進行無量綱化的方法的選擇，不同的方法實證結(jié)果會有一定的出入。臉譜圖的表情處理問題需進一步改善。在進行將預(yù)處理后的財務(wù)指標數(shù)據(jù)對應(yīng)到各臉譜圖的數(shù)值轉(zhuǎn)換映射時，對于靈敏度的處理需進一步改善，以保證臉譜圖的表情能夠更準確地反映上市公司財務(wù)狀況。

*本文湖南省教育廳科研項目“上市公司財務(wù)績效評價方法與多元圖形化研究”（編號：06C644）以及懷化學(xué)院重點學(xué)科金融學(xué)建設(shè)項目階段性成果

參考文獻：

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［2］王強：《“銀行風(fēng)險雷達圖”在我國商業(yè)銀行風(fēng)險監(jiān)測中的應(yīng)用》，《上海金融》2000年第5期。

［3］舒曉惠等：《上市公司財務(wù)的樹譜分析及實證研究》，《金融經(jīng)濟》2006年第2期。

［4］舒曉惠等：《上市公司財務(wù)的Chernoff臉譜分析及實證研究》，《金融經(jīng)濟》2006年第2期。

第3篇

5月5日15時19分，一架在后機身涂有象征天空藍色和大地綠色的大型客機，瀟灑穩(wěn)健地降落在第四跑道上。這是一個歷史性的時刻――它標志著中華民族百年的“大飛機夢”終于取得了歷史性突破。而C919的下線以及首飛，不僅僅是一個產(chǎn)品的成功研制，更是一種新模式新體系――智能制造的實踐檢驗。

2015年5月，國務(wù)院印發(fā)《中國制造2025》規(guī)劃，部署全面推進實施制造強國戰(zhàn)略。規(guī)劃提出， 以加快新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合為主線，以推進智能制造為主攻方向。

智能制造是一系列熱點技術(shù)的總稱，它是基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等新一代信息技術(shù)，貫穿于研發(fā)、設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動的各個環(huán)節(jié)，具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準控制自執(zhí)行等功能的先進制造過程、系統(tǒng)與模式的總稱。

智能制造具有以智能工S為載體、以關(guān)鍵制造環(huán)節(jié)智能化為核心、以端到端數(shù)據(jù)流為基礎(chǔ)、以全面深度互聯(lián)為支撐四大特征，其目標是縮短研發(fā)周期、降低運營成本、提高生產(chǎn)效率、提升產(chǎn)品質(zhì)量、降低資源能耗。

C9型客機成功首飛意味著中國實現(xiàn)了民機技術(shù)集群式突破，形成了我國大型客機發(fā)展的核心能力，其中就包括工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)。

中國商用飛機有限責(zé)任公司信息化中心主任王文捷介紹，大飛機一次飛行產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量達到10個TB的量級，也就是說至少20臺500G大硬盤的電腦才能裝得下。而中國商飛公司，不僅要成功研制自主知識產(chǎn)權(quán)大飛機，還要成功運營大飛機制造商，從適航試飛到供應(yīng)鏈管理，分分秒秒、日新月異的大數(shù)據(jù)堪稱天量。

專家表示，設(shè)計圖紙將成為過去，飛機完全是在數(shù)字世界里設(shè)計的，3D幾何數(shù)據(jù)模型以數(shù)字模型的形式呈現(xiàn)飛機。數(shù)字化樣機將含有制造所需的全部信息，不僅含有產(chǎn)品幾何體，而且還含有制造產(chǎn)品所需的信息，比如材料、技術(shù)要求、包含的標準件、授權(quán)的文件等。在裝配階段，數(shù)字化裝配技術(shù)將實現(xiàn)飛機裝配建模、裝配序列建模、裝配路徑規(guī)劃和裝配過程分析。

為此，中國商飛已經(jīng)新合并成立信息化與管理創(chuàng)新部，并專門下設(shè)數(shù)據(jù)處，用數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新。如今，中國商飛建立起以零件號、版次、物料組等為基礎(chǔ)的編碼標準，給大大小小每一種零件都配上“身份檔案”和“電子履歷”，引入11萬種以上的物料主數(shù)據(jù)。王文捷表示，即使在像馬航MH370這樣的事件中，任何零件都可追溯還原為一架完整的飛機，甚至倒查出某零件的前世今生。目前，C919研制已形成全程管控中心，可實現(xiàn)三維可視化分析。

“對于民用飛機來說，不僅僅是實現(xiàn)技術(shù)上的成功，把飛機飛上天，還要讓這架飛機在航線上取得商業(yè)成功。中國商飛在飛機的研制過程中，伴隨產(chǎn)品的演化衍生出各類試飛數(shù)據(jù)、試演數(shù)據(jù)、在航線運營過程中關(guān)機監(jiān)控的數(shù)據(jù)，所有的數(shù)據(jù)貫穿始終。”王文捷說。

“我國智能制造未來發(fā)展?jié)摿薮螅?020年我國智能制造產(chǎn)值有望超過3萬億元，年均復(fù)合增長率約20%?！眹倚畔⒅行母敝魅务R忠玉在大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用推動制造業(yè)變革與升級研討會上強調(diào)，智能制造是中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的戰(zhàn)略支點。

隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能制造時代的到來，工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)將成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要引擎，是驅(qū)動研發(fā)設(shè)計智能化、生產(chǎn)過程智能化、 管理經(jīng)營智能化、市場營銷智能化、服務(wù)運維智能化、新業(yè)態(tài)新模式智能化的關(guān)鍵要素。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的演變

自工業(yè)從社會生產(chǎn)中獨立成為一個門類以來，工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)采集、使用范圍就逐步加大。從泰勒拿著秒表計算工人用鐵鍬送煤到鍋爐的時間開始，是對制造管理數(shù)據(jù)的采集和使用；福特汽車的流水化生產(chǎn)，是對汽車生產(chǎn)過程的工業(yè)數(shù)據(jù)的采集和工廠內(nèi)使用；豐田的精益生產(chǎn)模式，將數(shù)據(jù)的采集和使用擴大到工廠和上下游供應(yīng)鏈；核電站發(fā)電過程中全程自動化將生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的自動化水平提高到更高程度。

任何數(shù)據(jù)的采集和使用都是有成本的，工業(yè)數(shù)據(jù)也不例外。但隨著信息技術(shù)的發(fā)展，一批智能化、高精度、長續(xù)航、高性價比、微型傳感器面世，以物聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在移動數(shù)據(jù)通信的支持下，能做到任何時間、任何地點采集、傳送數(shù)據(jù)。以云計算為代表的新型數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)架構(gòu)，大幅降低工業(yè)數(shù)據(jù)處理的技術(shù)門檻和成本支出。以工業(yè)領(lǐng)域的SCADA系統(tǒng)為例，傳統(tǒng)模式下每個電網(wǎng)、化工企業(yè)都需要建立一套SCADA系統(tǒng)，成本在千萬以上，如果采用云架構(gòu)模式，成本可以降低7成以上。

社會需求的演進是工業(yè)變革的重要動力。當經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，商品極大豐富甚至出現(xiàn)過剩，以個性化、多元化為代表的消費文化，使得工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)出物，要最大限度匹配個性需求和多元需求。

以服裝定制為例，通過制訂一套數(shù)據(jù)采集手段，通過線上或線下采集用戶身形數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)傳回總部，結(jié)合生產(chǎn)原材料數(shù)據(jù)，對需求和工藝進行分解，實現(xiàn)柔性生產(chǎn)，達到定制化要求的服裝，而且效率和質(zhì)量都可以得到保證。隨著生產(chǎn)線的擴容線性提升和工藝的不斷改進，定制化生產(chǎn)的成本將得以顯著攤薄，可以滿足大批量個性化定制的社會生產(chǎn)需求。

無論是德國工業(yè)4.0，還是美國的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，其核心都離不開工業(yè)大數(shù)據(jù)。德國“工業(yè) 4.0 ”戰(zhàn)略的實施重點在于信息互聯(lián)技術(shù)與傳統(tǒng)工業(yè)制造結(jié)合， 其中大數(shù)據(jù)分析作為關(guān)鍵技術(shù)將得到較大范圍應(yīng)用。一是“智能工廠”，重點研究智能化生產(chǎn)系統(tǒng)及過程，以及網(wǎng)絡(luò)化分布式生產(chǎn)設(shè)施的實現(xiàn)；二是“智能生產(chǎn)”，主要涉及整個企業(yè)的生產(chǎn)物流管理、人機互動以及 3D 技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)過程中的應(yīng)用等；三是“智能物流”，主要通過互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、物流網(wǎng)，整合物流資源，充分發(fā)揮現(xiàn)有供應(yīng)方的效率，需求方則能夠快速獲得服務(wù)匹配。

美國擁有強大的互聯(lián)網(wǎng)、云計算及大數(shù)據(jù)處理能力，基于此，提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略，將單個設(shè)備、單條生產(chǎn)線、單個工廠的數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)，通過大數(shù)據(jù)處理后，在診斷、預(yù)測、后服務(wù)等方面挖掘工業(yè)服務(wù)的價值。2014 年，美國白宮總統(tǒng)行政辦公室《 2014 年全球大數(shù)據(jù)白皮書》，指出美國大型企業(yè)在投資數(shù)據(jù)科技方面存在以下幾個關(guān)鍵驅(qū)動因素：分析運營和交易的能力；洞察客戶線上消費的行為，以向市場提供新的高度復(fù)雜的產(chǎn)品；對組織中的機器和設(shè)備進行更加深入的感知。

中國相對于德國、美國而言，在工業(yè)自動化和數(shù)字化方面都處于發(fā)展期?！吨袊圃?025》明確提出通過工業(yè)化和信息化融合發(fā)展的方式，制定一系列的重點工程和推進計劃。為推動智能制造的發(fā)展，國務(wù)院又于2015年8月了《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，強調(diào)要發(fā)展工業(yè)大數(shù)據(jù)，推動大數(shù)據(jù)在工業(yè)研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、市場營銷、售后服務(wù)等產(chǎn)品全生命周期、產(chǎn)業(yè)鏈全流程各環(huán)節(jié)的應(yīng)用，分析感知用戶需求，提升產(chǎn)品附加價值，打造智能工廠。建立面向不同行業(yè)、不同環(huán)節(jié)的工業(yè)大數(shù)據(jù)資源聚合和分析應(yīng)用平臺。抓住互聯(lián)網(wǎng)跨界融合機遇，促進大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算和三維（3D）打印技術(shù)、個性化定制等在制造業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈集成運用，推動制造模式變革和工業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

工業(yè)大數(shù)據(jù)來源及特點

在工業(yè)生產(chǎn)中，無時無刻不產(chǎn)生數(shù)據(jù)。那么什么是工業(yè)大數(shù)據(jù)？中國電子技術(shù)標準化研究院的《工業(yè)大數(shù)據(jù)白皮書（2017版）》指出，工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發(fā)、設(shè)計、工藝、制造、采購、供應(yīng)、庫存、發(fā)貨和交付、售后服務(wù)、運維、報廢或回收再制造等整個產(chǎn)品全生命周期各個環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用的總稱。其以產(chǎn)品數(shù)據(jù)為核心，極大延展了傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)范圍，同時還包括工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用。

工業(yè)大數(shù)據(jù)主要來源于機器設(shè)備數(shù)據(jù)、工業(yè)信息化數(shù)據(jù)（包括傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)計和制造類軟件、企業(yè)資源計劃ERP、產(chǎn)品生命周期管理PLM、供應(yīng)鏈管理SCM、客戶關(guān)系管理CRM和環(huán)境管理系統(tǒng)EMS等）和產(chǎn)業(yè)鏈跨界數(shù)據(jù)（包括氣象、地理、環(huán)境、宏觀經(jīng)濟）。

今天做工業(yè)大數(shù)據(jù)分析，不僅要看自己數(shù)據(jù)還要看別人的數(shù)據(jù)，比如優(yōu)化供應(yīng)鏈的時候還需要市場銷售的數(shù)據(jù)、供應(yīng)商的數(shù)據(jù)等。風(fēng)電優(yōu)化分析除了利用風(fēng)機的數(shù)據(jù)，也需要結(jié)合氣象的數(shù)據(jù)。很多外部數(shù)據(jù)原來工業(yè)界從來沒有嘗試過管理這些數(shù)據(jù)，這是大數(shù)據(jù)分析的時候傳統(tǒng)工業(yè)管理數(shù)據(jù)的機制遇到的一些挑戰(zhàn)。

“制造業(yè)大數(shù)據(jù)是一座金礦！”北京大學(xué)工學(xué)院工業(yè)工程與管理系主任侍樂媛表示，制造業(yè)擁有的大數(shù)據(jù)遠超其他行業(yè)，但到現(xiàn)在為止距開采出來還差得很h，很多數(shù)據(jù)天天“流淌”都沒有辦法收集起來。究其原因，制造業(yè)大數(shù)據(jù)具有復(fù)雜性，是動態(tài)復(fù)雜的拆分合并數(shù)據(jù)。從全球應(yīng)用現(xiàn)狀看，制造業(yè)基本上是縱向數(shù)據(jù)的采集和利用，缺乏橫向數(shù)據(jù)的鏈接和利用。實際上，制造業(yè)需要經(jīng)緯縱橫的數(shù)據(jù)采集能力。

工業(yè)大數(shù)據(jù)除了具有一般大數(shù)據(jù)的特征，比如容量大、類型多、存取速度快、應(yīng)用價值高，業(yè)界認為還具有實時性、準確性、閉環(huán)性、集成性、透明性、預(yù)測性等特征。

清華大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院工業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心總工程師、昆侖數(shù)據(jù)公司CTO王晨表示，工業(yè)大數(shù)據(jù)主要面臨兩方面的變化，第一是人才的變化，以前用大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)公司的復(fù)合型極客，這些人有很強的數(shù)學(xué)功底、編程能力、數(shù)據(jù)管理技術(shù)、分布式計算技術(shù)，同時掌握領(lǐng)域的業(yè)務(wù)知識，是具備四大方面的全面型的人才。在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域里的人更多的是熟悉領(lǐng)域業(yè)務(wù)知識，而計算機能力真的很有限。第二是數(shù)據(jù)種類的變化，以前互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域是大量的文本數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)等，而產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域是大量的傳感器產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)過程數(shù)據(jù)，大量的非結(jié)構(gòu)化工程數(shù)據(jù)、仿真數(shù)據(jù)、設(shè)計的CAD數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)跟傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)都不太一樣。

工業(yè)大數(shù)據(jù)如何變革制造業(yè)

“大數(shù)據(jù)驅(qū)動智能制造加快發(fā)展，加快互聯(lián)網(wǎng)與制造業(yè)快速融合，是傳統(tǒng)制造業(yè)變革與升級的重要內(nèi)容?！瘪R忠玉表示，大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用發(fā)展對生產(chǎn)、生活都產(chǎn)生重大影響，以數(shù)據(jù)挖掘分析為核心的應(yīng)用和服務(wù)，為經(jīng)濟社會發(fā)展帶來了深刻變革。

工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)是指工業(yè)大數(shù)據(jù)中所蘊含的價值得以挖掘和展現(xiàn)的一系列技術(shù)和方法，包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、存儲、分析挖掘、可視化和智能控制等。工業(yè)大數(shù)據(jù)是智能制造的關(guān)鍵技術(shù)，主要作用是打通物理世界和信息世界，推動生產(chǎn)型制造向服務(wù)型制造轉(zhuǎn)型。其在智能制造中有著廣泛的應(yīng)用前景，在智能制造中有著廣泛的應(yīng)用前景，在產(chǎn)品市場需求獲取、產(chǎn)品研發(fā)、制造、運行、服務(wù)直至報廢回收的產(chǎn)品全生命周期過程中，工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能化設(shè)計、智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造、智能化服務(wù)、個性化定制等場景都發(fā)揮出巨大的作用。

創(chuàng)新研發(fā)設(shè)計模式實現(xiàn)個性化定制

實現(xiàn)定制化設(shè)計。企業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)平臺能夠收集用戶的個性化產(chǎn)品需求，也能獲取到產(chǎn)品的交互和交易數(shù)據(jù)；挖掘和分析這些客戶動態(tài)數(shù)據(jù)，能夠幫助客戶參與到產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設(shè)計等創(chuàng)新活動中，實現(xiàn)定制化設(shè)計，再依托柔性化的生產(chǎn)流程，就能為用戶生產(chǎn)出量身定做的產(chǎn)品。例如，海爾集團沈陽冰箱工廠利用云將用戶需求和生產(chǎn)過程無縫對接，用戶個性化需求可直接發(fā)送到生產(chǎn)線上，實現(xiàn)定制化生產(chǎn)。用戶還可通過生產(chǎn)線上的上萬個傳感器隨時查到自己冰箱的生產(chǎn)進程。目前，一條生產(chǎn)線可支持500多個型號的柔性化大規(guī)模定制，生產(chǎn)時間可以縮短到10秒一臺。

私人定制工廠青島紅領(lǐng)也探索出了C2M、M2B等服裝定制模式，通過精準的量體裁衣，在其他成衣服裝規(guī)模關(guān)店的市場下，能保持每年150%的收入和利潤增長，每件衣服的成本僅比成衣高10%。小米手機也屬于這一類。

利用大數(shù)據(jù)進行虛擬仿真。傳統(tǒng)生產(chǎn)企業(yè)在測試、驗證環(huán)節(jié)需要生產(chǎn)出實物來評測其性能等指標，成本隨測試次數(shù)增加而不斷提升。利用虛擬仿真技術(shù)，可以實現(xiàn)對原有研發(fā)設(shè)計環(huán)節(jié)過程的模擬、分析、評估、驗證和優(yōu)化，從而減少工程更改量，優(yōu)化生產(chǎn)工藝，降低成本和能耗。長安福特采用虛擬仿真技術(shù)改良汽車設(shè)計環(huán)節(jié)，設(shè)計師帶著3D眼鏡能夠看見最新設(shè)計的福特轎車，甚至還能夠模擬坐進車內(nèi)，感受內(nèi)裝是否符合心意。如果有任何不好的地方，設(shè)計師能夠馬上通過軟件修改，減少了開發(fā)產(chǎn)品的次數(shù)，能夠在短時間內(nèi)完成更多的設(shè)計工作，更快地反映市場的需求。

促進研發(fā)資源集成共享和創(chuàng)新協(xié)同。企業(yè)通過建設(shè)和完善研發(fā)設(shè)計知識庫，促進數(shù)字化圖紙、標準零部件庫等設(shè)計數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部以及供應(yīng)鏈上下游企業(yè)間的資源共享和創(chuàng)新協(xié)同，提升企業(yè)跨區(qū)域研發(fā)資源統(tǒng)籌管理和產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同設(shè)計能力。提升企業(yè)管理利用全球研發(fā)資源能力，優(yōu)化重組研發(fā)流程，提高研發(fā)效率。例如，C9型客機成功首飛意味著中國實現(xiàn)了民機技術(shù)集群式突破，形成了以中國商飛公司為平臺，包括設(shè)計研發(fā)、總裝制造、客戶服務(wù)、適航取證、供應(yīng)商管理、市場營銷等在內(nèi)的我國民用飛機研制核心能力，形成了以上海為龍頭，陜西、四川、江西、遼寧、江蘇等22個省市、200多家企業(yè)、近20萬人參與的民用飛機產(chǎn)業(yè)鏈。

在C919飛機的智能制造項目建設(shè)過程中，形成了一套主制造商―供應(yīng)商模式下的協(xié)同制造技術(shù)、管理方法。C919飛機的研發(fā)成員企業(yè)包括了設(shè)計與主制造商、10家機體結(jié)構(gòu)、24家機載設(shè)備、16家材料供應(yīng)商和54家標準件等供應(yīng)商，另有200多家企業(yè)參與了項目的研制過程。通過協(xié)同設(shè)計、敏捷生產(chǎn)與智能管理等先進技術(shù)手段，將飛機從設(shè)計到制造過程中涉及的設(shè)計商、制造商、供應(yīng)商、集成商等成員有機緊密聯(lián)合。

其中，在協(xié)同設(shè)計方面，中國商飛通過構(gòu)建多供應(yīng)商協(xié)同設(shè)計環(huán)境，并實施基于模型的定義、工藝設(shè)計等應(yīng)用技術(shù)，建立起民用飛機聯(lián)合協(xié)同研制的新模式，建設(shè)協(xié)同研制平臺，實現(xiàn)了設(shè)計與制造過程的一體化。同時，在智能管理方面，全面實施了PLM、ERP、MES、BI等信息化平臺，實現(xiàn)了各系統(tǒng)之間的信息互通和集成，支撐了制造現(xiàn)場層、車間控制層、業(yè)務(wù)操作層、業(yè)務(wù)管理層、企業(yè)決策層的一體化智能管理。

培育研發(fā)新模式?；谠O(shè)計資源的社會化共享和參與，企業(yè)能夠立足自身研發(fā)需求開展眾創(chuàng)、眾包等研發(fā)新模式，提升企業(yè)利用社會化創(chuàng)新和資金資源能力。在帝樽空調(diào)和天樽空調(diào)的研發(fā)過程中，海爾集團前期通過互聯(lián)網(wǎng)平臺與數(shù)十萬用戶實時互動，提取用戶對產(chǎn)品的共性需求。然后利用HOPE（開放創(chuàng)新平臺）平臺對接全球100多萬個領(lǐng)域?qū)＜液蜕锨Ъ胰蛞涣鞯难邪l(fā)資源。

建立先進生產(chǎn)體系實現(xiàn)智能化生產(chǎn)

提升車間管理水平?，F(xiàn)代化工業(yè)制造生產(chǎn)線安裝有數(shù)以千計的小型傳感器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲等，利用這些數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)很多形式的分析，包括設(shè)備診斷、用電量分析、能耗分析、質(zhì)量事故分析等。在生產(chǎn)過程中使用這些大數(shù)據(jù)，就能分析整個生產(chǎn)流程，一旦某個流程偏離了標準工藝，就會發(fā)出報警信號，快速地發(fā)現(xiàn)錯誤或者瓶頸所在。

優(yōu)化生產(chǎn)流程。將生產(chǎn)制造各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)整合集聚，并對工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)過程建立虛擬模型，仿真并優(yōu)化生產(chǎn)流程。當所有流程和績效數(shù)據(jù)都能在系統(tǒng)中重建時，對各環(huán)節(jié)制造數(shù)據(jù)的集成分析有助于制造商改進其生產(chǎn)流程。例如，在能耗分析方面，在設(shè)備生產(chǎn)過程中利用傳感器集中監(jiān)控所有的生產(chǎn)流程，能夠發(fā)現(xiàn)能耗的異?；蚍逯登樾危纱吮憧稍谏a(chǎn)過程中優(yōu)化能源的消耗，對所有流程進行分析，此舉將會大大降低能耗。

德國安貝格電子工廠基于西門子PLM軟件在虛擬環(huán)境中仿真產(chǎn)品的研發(fā)和生產(chǎn)，并在真實世界的工廠中進行實際操作，即實現(xiàn)了產(chǎn)品跨行業(yè)的多樣化，也提升了生產(chǎn)效率和質(zhì)量。研發(fā)環(huán)節(jié)，安貝格擁有一個虛擬的工廠，研發(fā)設(shè)計部門把虛擬的研發(fā)產(chǎn)品同步給生產(chǎn)部門來生產(chǎn)，兩部門有著統(tǒng)一平臺，并時刻保持著協(xié)調(diào)的一致性。真實工廠生產(chǎn)時的數(shù)據(jù)參數(shù)、生產(chǎn)環(huán)境等都會通過虛擬工廠來反映出來，而人則通過虛擬工廠對現(xiàn)實中的真實工廠進行把控。生產(chǎn)環(huán)節(jié)，當一個元件進入烘箱時，機器會判斷該用什么溫度以及溫度持續(xù)的時間長短，并可以判斷下一個進入烘箱的元件是哪一種，并適時調(diào)節(jié)生產(chǎn)參數(shù)。安貝格工廠的每一條生產(chǎn)線每天并不是一成不變地只生產(chǎn)一種產(chǎn)品，生產(chǎn)系統(tǒng)會實時同步研發(fā)部門的最新指示，自動跳轉(zhuǎn)到不同產(chǎn)品或者器件的生產(chǎn)模式。在這樣的生產(chǎn)模式下，該工廠每年可生產(chǎn)約1000個品種共計1200萬件工業(yè)控制產(chǎn)品。按照每年生產(chǎn)230天計算，平均每秒就能生產(chǎn)出一件產(chǎn)品，其中百萬件缺陷僅為15，缺陷率僅為德國工人的1/25。

優(yōu)化經(jīng)營管理體系實現(xiàn)精益化管理

優(yōu)化工業(yè)供應(yīng)鏈。RFID等電子標識技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能幫助工業(yè)企業(yè)獲得完整的產(chǎn)品供應(yīng)鏈的大數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。跟蹤產(chǎn)品庫存和銷售價格，而且準確地預(yù)測全球不同區(qū)域的需求，從而運用數(shù)據(jù)分析得到更好的決策來優(yōu)化供應(yīng)鏈。

推動經(jīng)營管理全流程的銜接和優(yōu)化。整合企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)、采購數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)和消費者行為數(shù)據(jù)等資源，通過數(shù)據(jù)挖掘分析，能夠幫助企業(yè)找到生產(chǎn)要素的最佳投入比例，實現(xiàn)研產(chǎn)供銷、經(jīng)營管理、生產(chǎn)控制、業(yè)務(wù)與財務(wù)全流程的無縫銜接和業(yè)務(wù)協(xié)同，促進業(yè)務(wù)流程、決策流程、運營流程的整合、重組和優(yōu)化，推動企業(yè)管理從金字塔靜態(tài)管理組織向扁平化動態(tài)管理組織轉(zhuǎn)變，利用云端數(shù)據(jù)集成驅(qū)動提升企業(yè)管理決策的科學(xué)性和運營一體化能力。

例如，三一公司通過在線跟蹤銷售出去的挖掘機的開工、負荷情況，就能了解全國各地基建情況，進而對于宏觀經(jīng)濟判斷、市場銷售布局、金融服務(wù)提供調(diào)整依據(jù)。

促進商業(yè)模式創(chuàng)新實現(xiàn)服務(wù)型制造

大數(shù)據(jù)將幫助工業(yè)企業(yè)不斷創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，發(fā)展新的商業(yè)模式。通過嵌在產(chǎn)品中的傳感器，企業(yè)能夠?qū)崟r監(jiān)測產(chǎn)品的運行狀態(tài)，通過商務(wù)平臺，企業(yè)能夠獲得產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測，企業(yè)能夠開展故障預(yù)警、遠程監(jiān)控、遠程運維、質(zhì)量診斷等在線增值服務(wù)，提供個性化、在線化、便捷化的增值服務(wù)，擴展產(chǎn)品價值空間，使得以產(chǎn)品為核心的經(jīng)營模式向“制造+服務(wù)”的模式轉(zhuǎn)變。

比如，GE不銷售發(fā)動機，而是將發(fā)動機租賃給航空公司使用，按照運行時間收取費用，這樣GE通過引入大數(shù)據(jù)技術(shù)監(jiān)測發(fā)動機運行狀態(tài)，通過科學(xué)診斷和維護提升發(fā)動機使用壽命，獲得的經(jīng)濟回報高于發(fā)動機銷售。

保利協(xié)鑫是中國首家突破年產(chǎn)萬噸級以上多晶硅產(chǎn)能和產(chǎn)量、全球最大的光伏切片企業(yè)。在光伏切片的生產(chǎn)過程中，有數(shù)千個生產(chǎn)參數(shù)會影響到切片良品率。

保利協(xié)鑫僅切片廠就有1000多臺智能裝備，加上DCS以及復(fù)雜的ERP系統(tǒng)，每天產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)存在于“孤島”之上，并沒有實現(xiàn)互聯(lián)互通；雖然從采購、生產(chǎn)、銷售、物流等業(yè)務(wù)全方位實現(xiàn)了信息化，企業(yè)在生產(chǎn)過程中重視對數(shù)據(jù)分析與利用，但都是依靠以往的經(jīng)驗進行人工分析，很難把握這些數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，缺乏可靠的技術(shù)支持，也很難得出科學(xué)的結(jié)果。