數據可視化在煉化生產企業中的應用研究

彭慧　孫士學

摘要：在某大型煉化生產企業中，數據可以看作是一種新的石油，從原料進廠、調度排產、生產運行、儲運銷售各個環節、各個專業都會產生大量的數據信息，我們被這些數據資源包圍，對數據的重視程度與日俱增，對數據進行一站式整合、挖掘、分析、可視化的需求日益迫切。這里數據可視化不僅僅是統計圖表的堆砌，還是借助于圖形的方式展示事物原理、規律、邏輯的一種方法。目前數據可視化主要通過編程和非編程兩類工具實現，本文著重講述利用數據分析軟件實現數據可視化，并在煉化生產企業中應用，通過ODS技術集成多個業務系統的數據，對煉化生產過程進行管控分析，提升企業生產決策水平。

關鍵詞：數據可視化;數據分析;數據集成;ODS

中圖分類號：TP311? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）04-0232-02

企業信息化程度越高，越能夠為企業管理層作出有效決策而提供必需的數據依據和關鍵信息。某大型煉化生產企業統建了APS、ERP、CRM、MES、LIMS等業務信息系統及專業系統，都聚集了大量產品生產銷售一線業務數據，如何有效利用這些數據，透過這些數據來發現產品在生產、銷售、儲運等過程中存在的問題，及時調整生產計劃、銷售策略、應急措施等，那么對數據進行一站式整合、挖掘、分析、可視化的需求便日益迫切。

當數據以直觀的可視化的圖形形式展示在企業管理者面前時，首先更便于管理者理解自己的企業，能夠更直觀地洞悉數據背后隱藏的信息，助力企業的數字化轉型，將數據轉化為知識和決策依據;其次若借助大數據的統計資料和分析會為管理者獲取人力所無法統計資料，通過數據挖掘得出更有價值的數據，協助煉化企業優化生產。所以實現企業各業務系統、各類專業系統數據的可視化便是要利用各種視覺元素，通過可視的、交互的方式將數據中所蘊含的信息的趨勢、異常和模式展現出來，以提升企業決策效率和工作效率。

1 研究背景和意義

在煉化生產企業中已實現了各類報表，這些傳統的報表固然已經很好地發揮了它的作用，然而單一維度的數據只能反映事物的一個局部表象，將更多維度的數據收集起來，使它們之間產生對比、映照的多種可能，我們就需要對這些已經處理過的數據再一次進行整合、分析、挖掘，通過可視化來增加信息的接收量，使企業決策者能夠更深刻地理解那些數據所代表的深層次含義。

根據該煉化生產企業實際業務需求，通過數據可視化，實現企業從原油的采購、原油運輸、原材料進廠、原油及汽煤柴調合、生產計劃、生產調度、生產運行、儲運、銷售出廠等生產過程的信息整合并進行大屏展示。結合經營效益分析、技經指標、安全環保監控、設備運行、能耗管理、工藝技術、工藝流程等專業數據，對煉化生產過程進行管控分析，在全面地認識數據的過程中，利用數據分析軟件實現跨系統平臺數據綜合分析展示，以提升企業決策水平。

2 數據可視化技術

2.1 數據可視化基本思想

數據可視化是關于數據視覺表現形式的科學技術研究，是技術上較為高級的技術方法，允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。它與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關，成為研究數據表示、數據處理、決策分析等一系列問題的綜合技術，具有高效、直觀、標準、豐富的特點。

簡單說數據可視化是通過直觀地傳達關鍵的方面與特征，從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。其基本思想就是將數據庫中每一個數據項作為單個單元元素表示，大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可以從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。數據和人之間的交互環節，是數據可視化的主要著力點。其中分為兩個業務方向：一是數據展示和呈現，使大家明白數據的含義;二是針對大家可能提出的問題做相關數據分析。因此，數據展示和數據分析是數據可視化的兩個核心切入點。

2.2 數據可視化分析流程

數據可視化內容分成三大部分：采集、處理、分析，其中最重要的則是分析部分，可視化主要流程如下：確定分析業務內容——集成業務數據——數據ETL處理——數據分析——可視化呈現。

（1）確定分析業務內容：明確所要表達的業務范圍、業務目標，將目標指標化，數據化。

（2）集成業務數據：結合企業的信息化建設特點，可能很多數據都是分散的，異構的，需要設計將數據集成到統一的數據倉庫中或者大數據平臺中。

（3）數據ETL處理：數據連接、抽取轉換和流程調度是關鍵的步驟，對于結構化的數據在清洗時主要應用SQL語句過濾或者存儲過程處理等。

（4）數據分析：前期的準備都是為完成數據分析，對數據基于實際應用場景進行科學全面的多維度、多層次的分析。

（5）可視化呈現：利用可視化工具對組織好的數據進行不同緯度的直觀的展示。

3 煉化生產企業數據可視化應用

3.1 利用ODS技術實現數據集成

數據處理時數據可視化的重要步驟，根據業務的實際需要，先將業務數據類型進行ODS主題劃分，并在主題劃分基礎上進行ODS指標分析，主要包括關鍵技經指標、計劃完成率、負荷率、達標率、平穩率、合格率、自控率等。

ODS的架構設計主要從連續性、一致性、開放性和穩定性等幾個方面進行考慮，這里以MES數據為核心，建立ODS數據庫，將各分散系統的數據都集成到該ODS中，按照一定的算法對數據進行二次處理，并制定了相應的數據抽取策略，確保數據在一段時間范圍內在原表修改的情況下依然保持一致。例如，在MES系統中的裝置公用工程數據，生產操作或工藝技術人員會不定時地進行調整修正，在管理人員審核通過后，之前抽取的能耗數據就要發生相應的改變，ODS的設計要充分考慮到各種業務場景，制定合理的數據更新策略。同時，ODS的數據抽取加載工具要具有開放性，便于擴展集成所需的其他業務系統數據。

3.2 數據可視化實現方法和步驟

在可視化頁面開發前先明確業務需求，進行需求分析，確認業務范圍、適用范圍;確認相關業務所涉及的數據庫系統，這里以MES數據為核心，建立ODS數據庫，將各分散系統的數據都集成到該ODS中，按照一定的算法對數據進行二次處理，并充分考慮各種業務場景，制定合理的數據更新策略，確保數據質量;整理所需要用到的背景、圖片等素材。

利用數據分析軟件開發可視化頁面，重點把握布局排版，避免指標堆砌，分清主次;定義數據集應用于模板設計的數據展現集合;選定好適合的圖表類型，合理配色、線條邊框點綴、動畫效果。

3.3 數據可視化應用

該煉化生產企業實現的煉化生產技術分析功能是數據可視化的具體應用，其主要分為三種模式：參觀模式、生產模式、應急模式。

（1）參觀模式：用于外來人員參觀訪問使用，一般做大屏幕應用，主要設計公司簡介、生產經營、主要生產流程3個展示對象。

（2）生產模式：用于對公司日常生產的管理和分析，從煉油生產、化工生產、化工銷售三條業務主線設計展示對象，提供工藝技術、質量、設備、能耗等專業系統信息，支持下鉆，致力于企業營運決策的改善，是本方案的設計重點。

（3）應急模式：用于處理突發事件的場景。

這三種模式以生產模式為核心，生產模式展示界面分一個總體和兩個維度設計，一個總體是生產經營，總體展示分析公司效益和技經指標;兩個維度分別是產銷存供應鏈和專業管理。產銷存供應鏈，包括總貌圖和原料、加工和產品三大類業務，涵蓋三條業務主線;6個專業管理包括化驗、安全、環保、設備、工藝，能耗等業務，主要依靠專業系統連接實現。

這些可視化的頁面均支持數據鉆取、分屏展示、組件聯動等功能，除了實現了綜合展示外，還可以繼續進行挖掘分析，即基于圖表的“二次分析”，對數據的深層次挖掘。

4 結論

煉化生產技術分析功能作為數據可視化在煉化生產企業的應用只是其中的一小部分，通過對產銷存供應鏈三條業務主線數據及質量、工藝、設備、能耗、安全環保等專業數據的綜合分析展示，使管理者能夠全方位、多維度地掌握各業務運行狀況，及時發現生產、銷售、儲運等各環節出現的問題或者盡量避免問題的出現，并在第一時間做出應對。它既是對各業務報表的有力補充，又是管理者輔助決策的依據，比業務報表更加直觀全面，達到了對煉化生產過程進行管控分析、提升決策效率和工作效率的目的。

今后數據可視化將會應用的更加廣泛，它的應用將改變管理者理解數據含義的思維習慣，全方位、多維度地將不直觀的數據現象轉化為可見的圖形符號，將錯綜復雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯系和關聯，發現規律和特征，實現數據自我解釋、讓數據說話，以獲得更有商業價值的洞見與價值，提升企業的決策效率和水平。

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【通聯編輯：光文玲】