Как NAUKA сократила производственные затраты на российском НПЗ

Это если мы говорим о прямой причине внедрения системы. Но есть и косвенная. Она кроется в том, что продвинутый учет является неотъемлемой частью полной цифровизации завода, — не просто тренда, но обязательного требования для НПЗ в 2023 году. Именно «здоровые» данные энергоучета — достаточные, непротиворечивые, актуальные и достоверные — являются важнейшим компонентом производственного учета и, как следствие, основой для оптимизации планирования производства.

Проект по разработке и внедрению решения реализован в четыре классических этапа: 

1. Комплексный аудит производственной информационной системы предприятия, описание и анализ бизнес-процессов учета потребления энергии.
2. Разработка компонентов решения. 
3. Формирование архитектуры, выстраивание интеграции с учетными блоками предприятия, создание ядра – математического аппарата, создание инструментов отчетности и визуализации.  
4. Введение решения в промышленную эксплуатацию, с обязательным  обучением персонала.  

Программное решение включает в себя четыре компонента, каждый из которых обеспечивает эффективность конкретной составляющей производственного процесса через решение комплексов задач:  

Компонент 1: анализ энергопотребления. Энергоучет, ведение режимного листа, фиксация абсолютного и удельного энергопотребления, расчет себестоимости.

Компонент 2: энергетические базовые линии. Нормирование расходов энергоресурсов, детализация до уровня единиц оборудования.  

Компонент 3: управление технологическим процессом. Контроль соблюдения регламентных норм, применение ключей деблокации СБ и ПАЗ.  

Компонент 4: работа оборудования. Анализ функционирования технологических печей.  

В совокупности эти компоненты помогают обеспечить оптимальное ведение технологического процесса на предприятии. О функциональной структуре решения мы рассказывали в отдельной статье, с ней можно ознакомиться на нашем сайте.

Сложности проекта

Ключевая тонкость проекта состояла в получении «здоровых» данных, а именно, соответствующих ГОСТ Р 56214-2014/ и ISO/TS 8000-1:201. Их получению препятствует множество факторов, в число которых входят дефекты в интеграционных сервисах, отсутствие формализованных опорных точек и инструментов валидности, погрешности в измерениях приборов учета, перебои связи и т. д. Все это, конечно же, может встретиться практически на любом производстве непрерывного цикла, и клиент компании NAUKA не был исключением.  

Для решения проблемы команда обратилась к возможностям Data Driven-подхода — методологии принятия решений, основанной на использовании больших массивов данных (Data Driven Decision), накопленных за продолжительный промежуток времени. Так, чтобы обеспечить полноту данных, использовались различные алгоритмы получения прогнозных величин. Чтобы скорректировать данные, была проведена калибровка диафрагм на измерительных приборах. Чтобы восстановить данные, применялся метод сплайн-интерполяции.  

Таким образом в сложных условиях крупного производства непрерывного цикла были выполнены главные требования к данным для рассчетов — их достаточность, непротиворечивость, актуальность на момент времени и достоверность. 

Команде удалось разработать решение, которое каждый день дает возможность быстро проводить точный анализ эффективности работы производственных объектов на НПЗ. 

Параллельно с этим клиент получил:  

• Полный контроль над энергопотреблением предприятия без лишних усилий со стороны руководства. Режимный лист является основой для внутренних разбирательств по инцидентам и способствует их минимизации.  
• Возможность быстро реагировать на случаи завышенного потребления энергоресурсов. Система позволяет формировать и актуализировать базу знаний по инцидентам, в которой есть их причины и процедуры реагирования.  
• Инструмент автоматического расчета норм энергопотребления при смене режимов. С его помощью можно идентифицировать и выделять различные режимы работы установок, оперативно корректировать нормы энергопотребления.  
• Экономию средств на поставках энергоресурсов. Выбирая более выгодный тариф, например, на электроэнергию, предприятие при помощи рекомендаций программы соблюдает четкий коридор потребления ресурса.  

Команда NAUKA продолжает работать над  решением задачи импортонезависимости программного продукта и до конца 2023 года планирует осуществить полный переход на «тонкий» клиент.