油气田行业生产作业费管理智能化方案研究

2022-09-10

一、绪论

随着社会的发展, 油气的需求日益增加, 使得油气田生产规模在不断扩张, 为了保障油气生产的正常进行, 每年都需要对生产所必须的成本费用“生产作业费”编制预算和跟踪管理, 而这种预算规模也在逐年跨越式增长, 目前已经达到一个相当高的数字, 如果仍然通过人工管理的方式, 不但管理效果达不到要求, 需要消耗大量的人力、物力, 而且效率偏低, 查询检索和追溯也异常困难。

美国的通用电器公司、杜邦公司、通用汽车公司最早在上世纪二十年的开始应用预算管理方法, 并形成了一套标准化的完善体系。随着经济的发展, 该体系不断成熟, 到上世纪八十年代中期, 全球经济一体化进程开始加速, 消费开始旺盛, 传统的预算及财务体系暴露了一系列的问题, 过于强调预算反倒制约了企业的发展。同时随着新兴产业的发展, 传统基于制造业的预算管理体系变得不合时宜, 暴露了各种弱点。从而发展出以作业成本制度 (包括作业预算) 为代表的新的成本管理技术。国外做的较好的有SAP、Hyperion、BO等, 但国外的软件价格高昂、另外就是基础架构和实际情况不太适合国内情况。上世纪六十年代开始, 我国广泛推行了预算管理, 但是当时的经济体制是计划经济, 所以预算管理发挥的作用并不大。改革开发以后, 随着经济的发展, 预算管理开始受到重视。上世纪九十年代开始, 出现了“全面预算热”, 从政府到企业都开始规划预算。2003年12月出台的《内部会计控制规范》从法律法规层次对预算进行规范, 进一步推动了预算管理的发展。

国内目前预算管理这块的厂商有博科资讯、金蝶、用友等, 像金蝶、用友都是从财务领域出发, 而从业务领域出发的较少, 而且国内每个企业实际情况不一样, 一般采用定制化的方式。

本文通过研究生产作业费在中海油公司的实际应用过程, 与计算机技术相结合, 对油气田行业的生产作业智能方案进行研究, 从而实现生产作业费管理管好、管透、管细, 并与实际工作量、实际发生费用的历史数据相结合进行关联分析, 对下一年或未来几年的生产作业费预算进行预测。要想把生产作业费管好、管透、管细, 必须建设生产作业费管理信息化系统, 通过计算机技术结合现有管理经验, 固化流程和整合资源, 实现生产作业费管理的统一管控和流程优化。

二、生产作业费管理信息化

本文以油气田行业的生产作业费管理为研究对象, 从中海油的生产作业费实际管理出发, 将公司实际的生产作业费管理方法与信息技术相结合, 改变现有的人工管理方式, 提高生产作业费管理的灵活性、方便些, 实现信息化管理。根据对生产作业费管理的实际流程出发, 采用分层模式与MVC相结合设计系统的逻辑架构。逻辑架构设计图如图1所示, 分自底向上分为数据层、业务层和表示层三层。数据层为数据库, 除预算数据以外, 还有时间工作量数据库和实际费用数据库, 三者相结合为上层提高更完善、准确的数据服务;业务层即系统管理层, 包含数据维护、预算编制、预算审批、文件管理、数据统计、预算调整、预算预测以及访问控制等;表示层即图形层, 也是用户直接接触的层, 用户在改成导入数据、操作数据、查看数据等。

根据上面的系统逻辑架构图, 开发模式上我们选择C/S的开发架构, 该开发架构对远程的数据库维护和完善显著的优势。系统的体系结构如图2所示, 分外网和内网, 对应做内外网的权限设置。

本系统的信息流程共包括七大模块, 分别是: (1) 预算编制; (2) 预算审批; (3) 分析决策; (4) 数据统计; (5) 基础管理; (6) 数据维护; (7) 访问控制。

预算编制模块:预算编制责任单位 (各作业区及相关部门) 可以通过系统对14大类别的直接生产作业费预算进行在线编制, 并且责任单位能够在预算审批完成后对预算进行调整, 调整的过程保留版本记录供追溯和对比。

预算审批模块:根据预算审批过程的各审批环节, 对预算调整进行下达, 预算编制责任单位, 收到调整建议后, 根据调整建议对预算进行调整后上报。

分析决策模块:滚动预测实现3+9, 6+6, 10+2等滚动预测编制及预算调整的分摊, 调整后分摊到具体的细项, 并与Hyperion Planning系统建立接口。

基础管理模块:基础管理是整个预算编制的基础, 包括科目设置、组织机构、预算编制模版、业务参数等基础管理功能。

数据维护模块:通过ETL整合数据资源, 形成支撑业务发展的统一数据视图。

系统管理模块:提供系统后台管理一些基本功能;包括组织架构管理、用户和权限管理、系统参数设置管理

系统采用C#.NET+Sql Server+ADO.Net为系统的开发平台, 底层由.Net Framework和数据库Sql Server构建。预算编制采用基于浏览器Active X控件技术在预算编制模块中能够实现与Excel的相互粘帖、导入、导出等操作, 保障编制过程的易用性和流畅性;采用Web Service技术, 实现与SAP系统、Maximo系统和Hyperion系统的集成, 获取实际工作量、实际费用等数据。Web Service能够有效的整合多种异构系统。

数据报表展示则使用Angular技术, 是报表的展示美观、易用、人性化程度高。Angular是一种强大的前端JS框架, 有效的补充了HTML动态效果的不足。

三、生产作业管理智能化

本方案的一个特点是有效的利用了数据挖掘、人工智能等技术及模型, 通过积累过去的预算数据, 能够有效的未来的预算进行预测。其中使用的模型包括传统的线性回归、支持向量机、神经网络以及深度学习LSTM模型等。在实际的应用过程中, LSTM模型得到了较为准确的预测精度。

预算预测采用滚动时间窗口进行预测, 也就是基于过去N个周期的预算数据对未来M个周期的预算进行预测。目前较为常用的是3+9, 6+6, 10+2的模型的滚动预测。比如10+2周期, 就是基于过去10个周期的预算数据, 对未来2个周期的预算数据进行预测。LSTM (Long Short Term Memory Network) 是一种长短时记忆网络, 基于深度学习RNN (Recurrent Neural Network, 递归神经网路) 进行优化, 加入状态神经元, 对时间序列的短期状态进行寄存, 从而改善了RNN的短期记忆效果, 达到较好的预测精准率。

四、方案的应用

本方案首先在中海油公司进行部署, 并进入使用, 图3为预算编制界面图。

通过生产作业费管理的应用与研究, 推动生产作业费管理系统的实施前行, 并通过深化应用和维护管理, 持续的产生经济效益。通过项目实施, 一方面将提升企业管理水平和工作效率, 大大降低企业管理成本, 另外一方面为公司培养业务专家、系统集成专家的人才梯队, 在项目中得到锻炼, 为公司减少培训成本。通过生产作业费管理的深入应用与研究, 对海油内部进行推广使用, 并由此为入口带来其他领域的业务, 进一步产生较好的经济效益。

五、结论

本文详细的介绍了生产作业管理智能化系统的整体架构、技术细节以及应用效果, 为其他公司实施类似系统提供了有意义的借鉴。

摘要：目前油气田行业的生产作业费预算规模呈跨越式发展, 工作量大、流程复杂、管理难度大已成为突出问题。本文着力研究智能化管理油气田行业的作业费的方案研究, 首先实现生产作业费管理管控和流程信息化, 把生产作业费管好、管透、管细, 同时节约油气田行业公司的成本, 让成熟的预算管理经验得到传承, 再将生产作业费管理与实际工作量、实际发生费用的历史相结合实现生产作业费的预算。

关键词：生产作业费,信息化,预算,智能化