Как российские НПЗ переходят на импортонезависимое ПО для планирования производства. Кейс «Русинвест» и NAUKA

Проект: Внедрение APS-системы «Оптимальное планирование производства» от NAUKA на Тюменском НПЗ (филиал ООО «Русинвест») на замену иностранному аналогу — RPMS от Honeywell.

Начало проекта: декабрь 2022.

Переход к опытно-промышленной эксплуатации: февраль 2023.

«Оптимальное планирование производства»: архитектура и принцип работы

Заказчик может выбрать удобный для себя вариант использования системы — сервисный (система развёрнута на ресурсах российского ЦОДа) и лицензионный (в контуре заказчика). Система представляет собой веб-приложение, реализованное на импортонезависимом стеке технологий. Так, её ключевой инструмент — решатель математической задачи оптимизации (солвер) — является собственной разработкой NAUKA. Математический аппарат реализует численный метод решения задачи линейного программирования (Рис. 1), где в качестве ограничений и констант выступают параметры производственной системы и внешней среды — рынка.

Рис. 1. Целевая функция описывает бизнес-цель предприятия — максимизацию или минимизацию показателей эффективности для компании. Иными словами, солвер рассчитывает, какая производственная программа поможет добиться наибольшей выгоды для НПЗ.

Функциональность системы

Структура продукта включает следующие функциональные блоки:

• Справочные данные. При замещении системы использовались данные из прежней системы планирования на предприятии. Также это могут быть данные из системы производственного учёта или материальные балансы. Актуализацию справочника можно вести вручную или настроить автоматическое обновление — в зависимости от применяемых на предприятии технологий по ведению данных с приборов учёта, лабораторных и других показателей.
• Редактор цифровой модели производства. На основе первичных данных пользователь моделирует логическую схему производства по распределению потоков и соединению объектов между собой.
• Настройка мастер-плана. Мастер-план используется для формирования будущих производственных программ. В нём задаются характеристики объектов: принцип их работы и выпускаемые компоненты.
• Конфигуратор схемы смешения. Формируется перечень компонентов для каждого товарного продукта.
• Настройка качественных характеристик компонента и товара. Определяются базовые показатели качества компонентов, которые являются составляющими товара, и требования нормативной документации по выпуску товара (ГОСТ, СТП, ТУ и т. д.).
• Определение стоимостных характеристик сырья и продукции. Высчитываются стоимость закупки сырья и стоимость реализации готовой товарной продукции. Эта информация используется в дальнейшем для повышения эффективности плана.
• Расчёт мастер-плана. Формируется производственная программа — без ограничений для системы — чтобы определить максимально эффективный план производства.

Результаты расчёта мастер-плана указывают на степень корректности настройки системы. Поскольку показатели по каждому объекту не противоречат друг другу, первая задача по оптимизации решена успешно. Рынок IIoT в РФ: рост или тупик?

Затем формируются реальные производственные программы с учётом текущих ограничений по реализации продукции на рынке и дополнительных технологических ограничений, которые также необходимо заносить в систему.

Какие задачи предприятия решает система

С помощью системы формируется экономически выгодный план производства на основе бизнес-цели предприятия. Например, выпуск дорогостоящей продукции с минимальным запасом по качеству и максимальной экономией энергоресурсов, обоснованные инвестиции или оптимизация поставок сырья.

Внедрение и поддержка

Проект включает несколько этапов работ:

1. Сбор первичной информации. Перед аналитиками стояли две основные задачи. Первая — изучить особенности существующей на предприятии системы для оптимизации планирования производства. Вторая — оценить, насколько формат данных об объектах и компонентах товарной продукции позволит использовать их в новой системе.
2. Формирование данных справочной системы и LP-модели производства, соединений объектов и потоков. Оцифровка производства в системе.
3. Настройка мастер-плана. Поиск противоречий производственных условий и их корректировка в модели.
4. Обучение пользователей. Формирование программы обучения, с помощью которой пользователи прошли базовый курс по настройке системы и формированию производственных программ.
5. Настройка модели по замечаниям пользователей. Внедрение любой APS-системы первые месяцы её работы предполагает консультирование пользователей по моделированию, настройке системы и поиску ошибок в формировании мастер-плана.

Работы по сбору первичной информации, оцифровке производства и настройке мастер-плана заняли 1 месяц. Настройка модели по замечаниям заказчика идёт сейчас и будет продолжаться в процессе опытно-промышленной эксплуатации системы для формирования производственных планов и проверки цехами. Эта работа протекает совместно, усилиями специалистов исполнителя и заказчика, и продлится до июня 2023 года.

О компании NAUKA

NAUKA не впервые внедряет «Оптимальное планирование производства» на предприятиях с непрерывным циклом. Эта система была разработана в 2019 году, внедрена на НПЗ в Ленинградской области — в 2020. В первый год промышленной эксплуатации системы завод достиг экономии только на энергоресурсах до 50 млн рублей в месяц.

Компания NAUKA более 30 лет разрабатывает, интегрирует и сопровождает ИТ-решения для крупных промышленных предприятий. Программные продукты выполняют задачи по управлению финансами, производственными процессами, снабжением, строительством, техническим обслуживанием и ремонтами, а также документооборотом.

Вендор предлагает как готовые решения с возможностью их кастомизации, так и разработку с нуля. Все работы выполняются с использованием импортонезависимого ПО. Подробнее об услугах и продуктах компании можно почитать на сайте >>>.