ПРОГРАММНЫЕ РЕШЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАБОТЫ
НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Кувыкин Вячеслав Иванович

д-р физ.-мат. наук, начальник Планово-экономического отдела ООО «ЛУКОЙЛ-Нижегороднефтеоргсинтез»,

РФ, г. Кстово

E-mail: Vyacheslav.Kuvykin@lukoil.com

Колпакова Елена Валерьевна

экономист Планово-экономического отдела ООО «ЛУКОЙЛ-Нижегороднефтеоргсинтез»,

РФ, г. Кстово

E-mail: Elena.Kolpakova@lukoil.com

PROGRAM SOLUTIONS FOR REFINARY PRODUCTION FORECASTING

Viacheslav Kuvykin

dr. Sc. (Phys.-Math.), Head of economic department OOO LUKOIL-Nizhegorodnefteorgsintez,

Russia, Kstovo

Elena Kolpakova

economist of economic department OOO LUKOIL-Nizhegorodnefteorgsintez,

Russia, Kstovo

АННОТАЦИЯ

Рассмотрены задачи прогнозирования производства в нефтеперерабатывающей отрасли. Построен автоматизированный программный комплекс для расчета выработки продукции с использованием модели линейного программирования и исторических данных. Приведены результаты внедрения полученных решений для календарного планирования и конкурентные преимущества комплекса.

ABSTRACT

The aims of refinery production forecasting are considered. The software complex is designed for calculation of output using linear programming models and historical data. The results of the implementation of schedule solutions and the software complex competitive advantages are provided.

Ключевые слова: нефтепереработка, математическое моделирование, календарное планирование, информационные технологии, автоматизация в промышленности.

Keywords: refining, mathematical modeling, scheduling, IT, automation in industry.

Для эффективного управления производственным процессом необходима информационная система, аналогичная навигационной системе, которая отображает производство продукции и производит сравнение с оптимальными плановыми значениями [2]. Обычные для навигации вопросы «Где мы находимся?» и «Куда направляемся?» могут быть решены специальными программными комплексами. Системы учета и планирования существуют на всех заводах, поскольку они являются необходимым звеном управления производством и позволяют увеличить экономическую эффективность [1]. Не всегда они объединены в единую систему и зачастую не позволяют построить быстрый прогноз за то короткое время, которое отводится для принятия управленческих решений. Чем быстрее и качественней выполняется прогноз, тем более конкурентоспособным является предприятие.

На нефтеперерабатывающих заводах (НПЗ) широко используются процессы автоматизации бизнес-процессов для решения задач согласования материального баланса и планирования производства на основе модели линейного программирования [6]. Воспользуемся данными этих систем для построения прогноза.

В настоящее время на российских НПЗ уделяется большое внимание к автоматизированным системам расчета календарного плана производства, но внедрение таких систем идет с большим трудом. Одной из причин, замедляющей темпы автоматизации, является сложность системы и необходимость увеличения персонала на их поддержку [7]. Кроме того, следует отметить, что специализированные программы зачастую имеют слишком сильный отпечаток представлений разработчиков о том, как такие задачи должны решаться, не учитывают специфику работы персонала. Поскольку изменение экономических условий часто требует новых подходов, такие программы, как правило, не дают полной свободы действий, требуют постоянной поддержки внешними программистами, заменяются новыми версиями, имеют высокую стоимость и требуют значительных трудозатрат.

Увеличить скорость прогнозирования и провести оценку работы НПЗ в последующие периоды можно без специализированных систем. Концепция построения систем сбора и обработки данных заключается в применении двух модулей, один из которых осуществляет объединение данных, а второй – обеспечивает математическую обработку с представлением информации в удобном виде [5]. Применение распространенного пакета MS Office и языка программирования Visual Basic упрощает процедуру сопровождения и не требует поддержки профессиональными программистами, позволяя быстро вносить изменения в программу и менять интерфейс.

Используем концепцию интеграции систем планирования и учета [2; 6] для прогнозирования и задач календарного планирования производства. На рисунке представлена схема работы системы “Forecast” [4]. Основой ее работы является сбор, консолидация и математическая обработка данных с дальнейшим прогнозированием выработки нефтепродуктов на основе линейной модели.

Работа комплекса начинается с того, что клиент выбирает период и вид отчета. Далее направляются SQL-запросы на выборку данных из систем, содержащих плановые и фактические данные по производству. На предприятии применяются программные продукты компании “Honeywell”: система оптимального планирования RPMS позволяет хранить данные в MS Access, а система учета Production Balance использует для этих целей базу данных Oracle.

Базы данных содержат суточную информацию по измерениям и плановым значениям массы сырья и нефтепродуктов технологических установок, узлов смешения и резервуарного парка, которая достаточна для план-факт анализа выработки нефтепродуктов и осуществления календарного планирования [3]. Необходимо подчеркнуть, что совокупность данных организована в соответствии с концептуальной моделью движения нефтепродуктов на НПЗ, которая описана в работе [5].

Рисунок 1.  Схема процесса построения прогноза

Данные накапливаются в едином блоке, базирующемся на MS Access, после чего поступают на обработку во второй блок, который реализован на основе MS Excel. В системе MS Excel построена линейная модель с постоянными коэффициентами для прогнозирования выработки продукции. Система позволяет строить прогноз с учетом работы по последним суткам или линейной комбинации данных последних суток. Кроме того, модель дает возможность учесть изменение объема переработки, перераспределение загрузок производственных мощностей и, таким образом, построить различные сценарии работы установок и выпуска продукции.

Построенный прогноз направляется всем заинтересованным лицам для принятия управленческих решений в части принятия мер по ликвидации отставания или корректировки плана.

Достоинством такого подхода является отсутствие трудозатрат высококвалифицированных программистов, гибкость настройки аналитических отчетов пользователем в привычной для него форме.

Изложенный подход обеспечивает высокую скорость работы (формирования прогноза и отчетов составляет 90 секунд), низкую стоимость программного обеспечения и сопровождения. Программный комплекс дает возможность оперативно контролировать производство. Благодаря применению инновационных решений повышается оперативность анализа производственных показателей и эффективность принимаемых решений.

Таким образом, описана методика построения быстродействующих программ для прогнозирования производства нефтепродуктов и календарного планирования. Используются данные фактической выработки и плановые значения из баз данных различной структуры. Автоматически осуществляется консолидация данных и аппроксимация на последующий период посуточно в специальные шаблоны. Программный комплекс позволяет увеличить эффективность управления производством за счет уменьшения неопределенности при построении прогнозов производства и управления мощностями. Имеется возможность визуально и быстро идентифицировать проблемы, рассмотреть различные сценарии работы с желаемой детализацией.

Приведенные в данной статье концепции построения математических моделей используются на практике при построении прогнозов и принятия решений по управлению производством.

Список литературы:

1. Ахметов С.А., Ишмияров М.Х., Веревкин А.П., Докучаев Е.С., Малышев Ю.М. Технология, экономика и автоматизация процессов переработки нефти и газа. – М.: Химия, 2005. – 736 с.
2. Кувыкин В.И. Использование моделей бизнес-процессов НПЗ в системах планирования и учёта // Мир нефтепродуктов. Вестник нефтяных компаний. – 2013. – № 7. – С. 47–48.
3. Кувыкин В.И., Логунов П.Л., Мелешкевич М.А., Шишмарева Е.В. Данные календарного планирования Forcast. // Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем. – 2014. – № 9. – С. 78.
4. Кувыкин В.И., Логунов П.Л., Сапелкина С.А., Мелешкевич М.А., Шишмарева Е.В. “Forcast”. // Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем. – 2014. – № 9. – С. 576.
5. Кувыкин В.И., Мелешкевич М.А. Интеграция систем планирования и учета нефтеперерабатывающих предприятий // Инновации в науке. – 2015. – № 52. Ч. 1. – С. 19–25.
6. Кувыкин В.И. Организация автоматизированных систем планирования и материального баланса // Автоматизация в промышленности. – 2014. – № 8. – С. 29–33.
7. Петухов М.Ю. Об актуальности внедрения автоматизированной системы календарного планирования производства и поставок на нефтеперерабатывающем заводе // Автоматизация в промышленности. – 2015. – № 8. – С. 8–12.