在能源行业数字化转型的背景下，煤炭供应链正面临着前所未有的复杂性和不确定性。传统的供需预测方法已难以应对市场波动，而大数据技术的应用为供应链弹性分析提供了新的解决方案。

煤炭作为我国主体能源之一，其供应链具有明显的季节性特征和地域性差异。通过采集煤矿生产数据、运输物流信息、港口库存记录以及终端消费数据等多维度信息，可以构建完整的供应链数据图谱。大数据分析能够识别出隐藏在历史数据中的需求模式，例如冬季供暖期与非供暖期的用煤量差异可达30%以上。

需求弹性分析的核心在于建立价格-需求响应模型。研究表明，电力用煤的需求价格弹性系数约为-0.15，而工业用煤则达到-0.25，这种差异反映了不同行业对价格波动的敏感程度。通过机器学习算法，可以动态调整弹性系数，提高预测精度。例如，某大型能源集团应用大数据模型后，其需求预测准确率提升了18个百分点。

在供应链优化方面，弹性分析能够帮助企业制定更科学的库存策略。数据分析显示，当市场供需比低于1.05时，库存周转周期应缩短至20天以内；而当供需比高于1.2时，则可适当延长至35天。这种基于数据的动态调整显著降低了企业的仓储成本。

未来，随着物联网技术的普及，煤炭供应链将实现更精细化的实时监控。区块链技术的应用也将提升数据透明度，使需求弹性分析更加精准。能源企业应加快数字化转型步伐，将大数据分析深度融入供应链管理全流程，以增强市场应变能力。

需要注意的是，大数据分析并非万能钥匙。在实际应用中，仍需结合行业专家经验，考虑政策调控等非市场因素，才能做出更全面的决策。只有将数据洞察与行业认知相结合，才能真正释放大数据在煤炭供应链优化中的价值。