Система керування та аналізу даних для автоматизованого управління роботою нафтобази

Abstract

На сьогоднішній день нафтобаза – це не лише набір резервуарів, труб та насосів. Ефективна нафтобаза – це велика кількість високотехнологічного обладнання, складних автоматизованих технологічних та бізнес-процесів на основі передових продуктів інформаційних технологій [1]. Для сучасної нафтобази критичними є автоматизовані системи наливу нафтопродуктів в автоцистерни, які дозволяють ліквідувати перелив при їх заповненні, автоматизовані системи контролю резервуарного парку, системи безпеки та системи раннього виявлення аварій [2]. Одним із ефективних способів зменшення операційних затрат є автоматизація виробничих та бізнес-процесів підприємства, а також зменшення втрат через неефективність обладнання, аварії чи зловживання. Саме тому постало питання максимізації ефективності управління технологічним обладнанням нафтобази, яке б забезпечило автоматизацію бізнес-процесів, мінімізацію шляхів потенційних зловживань та збір даних про кожен крок технологічного процесу з одночасним неперервним контролем правильності його виконання. Також потрібно забезпечити повноту збору даних, необхідних для обліку рухів матеріальних цінностей та для різнобічного аналізу зібраних даних. Орієнтація підприємств на бізнес-процеси, що мають цінність для клієнта, а також прагнення менеджменту компанії до чіткої структуризації та прозорості бізнес-процесів стали основними рушіями процесу впровадження системи автоматизації, контролю та аналізу даних роботи нафтобаз. Інтеграція підсистем в загальний ландшафт ІТ систем компанії – це одна із ознак зрілості компанії. Така інтеграція розкриває великий набір підходів та інструментів для централізованого управління процесами підприємства, аналізу даних роботи систем, контроль якості та безпеки [3]. Інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень (СППР) характеризуються здібністю до накопичення досвіду та адаптації до змін в особливостях задачі, що вирішується. Вони не тільки дозволяють менш кваліфікованому персоналу проводити діагностування з прийнятною надійністю, але й допомагають досвідченим спеціалістам детально аналізувати ситуацію та підвищувати ефективність рішень, що приймаються [4]. Об'єктом дослідження є система керування та аналізу даних, спрямована на автоматизоване управління роботою нафтобази. Ця система розглядається як інтегрована платформа, спрямована на оптимізацію процесів приймання, зберігання, транспортування та розподілу нафтопродуктів. В дослідженні висвітлюються основні функціональні компоненти системи, методи збору та аналізу даних, а також її потенційний вплив на підвищення ефективності та автоматизації ключових аспектів управління нафтобазою. Предметом дослідження є методи та засоби розроблення інформаційної системи управління процесом наливу та збору даних для подальшої побудови аналітичних інструментів. Важливим елементом проектованої системи є забезпечення широких можливостей інтеграції системи наливу з іншими системами (обліковими, логістичними, аналітичними, тощо), без якої не вдасться досягнути ефективної автоматизації бізнес-процесів підприємства. Метою даної роботи є детальний аналіз існуючих систем автоматизації технологічних та бізнес-процесів, доступних методів інтеграції та взаємодії різних інформаційних систем в рамках загального ланцюжка бізнес-процесів приймання, зберігання, та відпуску нафтопродуктів. При розробці системи було реалізовано інтеграцію створеної системи в існуючий ІТ-ландшафт компанії, а також, використовуючи кращі ринкові практики, забезпечено реалізацію ETL процесів з пунктом призначення в DWH компанії для забезпечення доступу до зібраних даних з різних аналітичних інструментів, як існуючих так і перспективних. Було розроблено аналітичні продукти, такі як звіти та панелі показників засобами MS PowerBI, а також розроблено автоматичні звіти та їх розсилки інструментами IBM Cognos Analytics. Ці та інші результати роботи значно покращили процес і якість прийняття управлінських рішень на всіх рівнях від оперативних до стратегічних. Система успішно впроваджена на 12-ти об’єктах, а також ідуть перемовини про розповсюдження системи за межі компанії.

Currently, an oil depot is not just a set of reservoirs, pipes, and pumps. An efficient oil depot is a vast array of high-tech equipment, complex automated technological and business processes based on cutting-edge information technology products [1]. For a modern oil depot, critical components include automated systems for fuel filling into tank trucks, which help eliminate spillage during their filling, automated systems for monitoring the reservoir park, safety systems, and early accident detection systems [2]. One effective way to reduce operational costs is by automating the production and business processes of the enterprise, thereby minimizing losses due to equipment inefficiencies, accidents, or misuse. Hence, the question arises about maximizing the efficiency of managing the technological equipment at the oil depot. This includes ensuring the automation of business processes, minimizing potential misuse, and collecting data at every step of the technological process while simultaneously ensuring continuous monitoring to verify its correctness. Additionally, it's crucial to ensure comprehensive data collection necessary for accounting for material movements and conducting thorough analysis of the gathered data. The focus of enterprises on customer-value-centric business processes, along with the management's drive for clear structuring and transparency in these processes, has become the primary impetus for implementing a system for automation, monitoring, and data analysis of operations at the oil depot. The integration of subsystems into the overall IT landscape of the company signifies a mature stage for the company. Such integration encompasses a wide array of approaches and tools for centralized management of enterprise processes, analysis of system operation data, and ensuring quality control and security [3]. Intelligent Decision Support Systems (IDSS) are characterized by their ability to accumulate experience and adapt to changes in the characteristics of the problems they address. They not only enable less qualified personnel to conduct diagnostics with acceptable reliability but also assist experienced professionals in thoroughly analyzing situations and enhancing the effectiveness of the decisions they make [4]. Study object is a data management and analysis system aimed at the automated control of an oil depot's operations. This system is viewed as an integrated platform directed towards optimizing the processes of receiving, storing, transporting, and distributing petroleum products. The research illuminates the system's core functional components, data collection and analysis methods, and its potential impact on enhancing efficiency and automating key aspects of oil depot management. Scope of research involves the methods and tools for developing an information system to manage the fueling process and data collection for the subsequent construction of analytical tools. A crucial element of the proposed system is ensuring broad integration capabilities of the fueling system with other systems (accounting, logistics, analytics, etc.), without which effective automation of enterprise business processes cannot be achieved. The goal of research is to conduct a detailed analysis of existing systems for automating technological and business processes, exploring available methods of integration and interaction among various information systems within the overall chain of business processes related to the receipt, storage, and distribution of petroleum products. During the system development, integration with the company's existing IT landscape was realized. According to best market practices, the implementation of Extract, Transform, Load (ETL) processes directed data into the company's Data Warehouse (DWH), facilitating access to collected data through various analytical tools, both existing and prospective. Analytical products like reports and dashboards were crafted using MS PowerBI, alongside the development of automated reports and their distributions using IBM Cognos Analytics. These and other outcomes significantly enhanced decision-making processes and their quality, spanning from operational to strategic levels. The system has been successfully deployed across 12 sites, with ongoing discussions about extending its usage beyond the company's boundaries.