BI數據分析在油田企業設備自檢自修率的應用

陳瑩 陳小泉 黃柳君 陳雄斌

摘? 要：該文圍繞“增產量、保安全、降成本”的中心任務，構建了以預防為主、維修為輔、成本控制為核心的設備管理體系，加強企業設備外委維修費用管控，大力開展自檢自修和修舊利廢。為更好、更快地實現這一目標，融入BI大數據信息化管理，通過抽取維修業務數據并轉化分析，對設備自檢自修工單、工時、費用這3個維度進行實時監控，根據統計的生產指標數據調整維修計劃，減少外委維修投入，能有效降低生產成本，提高經濟效益。

關鍵詞： BI? 自檢自修率? 工單? 工時? 費用

中圖分類號：TE9? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A文章編號：1672-3791（2021）05（a）-0109-03

Abstract： Center on the central task of "increasing output， ensuring safety and reducing cost"， build the equipment management system with prevention as the priority， maintenance as the supplement and cost control as the core， strengthen enterprise equipment outsourcing maintenance cost control， and vigorously carry out self-inspection and self-repair， repair and scrap. For better and faster to achieve this goal， blend in BI big data information management， through the analysis of the maintenance business data extraction and transformation， the device self-checking self-study work orders， working hours and cost three dimensions for real-time monitoring， according to statistics of production data to adjust the maintenance plan， reduce the outsourced repair， effectively reduce the production cost， improve the economic benefit.

Key Words： BI; Self inspection self repair rate; Work order; Working hours; Cost

隨著石油行業規模不斷擴大，設備系統構成復雜、設備內精密性組件增多、工藝技術要求高、自動化程度高，長期在環境惡劣的海洋環境中作業，其設備使用磨損、環境侵襲極易發生故障。為預防設備發生故障，現場人員需要開展預防性維護工作;而設備如果發生故障，現場人員需要自檢自修，或者邀請外委人員維修。如何提高自檢自修率，降低外委維修率，是企業降本增效所關注的問題。

設備維修工單分為外委工單和自檢自修工單。自檢自修工單包括預防性維護工單、日常維修工單和緊急維修工單等。油田現場龐大的維修記錄離散在業務系統中，沒有邏輯關聯。信息化智能BI報表的融入，可以將這些離散的維修業務數據進行整合、清洗、轉化和分析，通過工單自檢自修率、工時自檢自修率、費用自檢自修率這3個維度，每個維度根據年度、月份、作業區、油氣田等篩選過濾、匯總統計[1]，實時將查詢的數據結果推送給不同崗位員工，根據數據分析識別潛在風險，并及時給予預警預報，從而提高企業生產成本效益。

1? 工單自檢自修率

根據設備維修業務數據，對統計期間內自檢自修工單數量統計分析。以工單數量進行統計是最為簡單的統計方法，由于工單分為外委工單和自檢自修工單，從自檢自修工單的數量占比，能夠初步分析現場工作人員的工作強度。

1.1 公式

工單自檢自修比率=（自檢自修工單數量/工單總數量）×100%。

1.2 指標說明

自檢自修工單數量：設備日常預防性維護（PM）、故障檢修（CM、EM）的工單數合計。

工單總數量：自檢自修工單數量+外委維修工單數量。統計日期范圍內啟動了工作流程的工單總數量[2]。

1.3 指標展示

1.3.1 工單自檢自修率柱形圖

抽取應用系統工單業務數據，通過設定查詢時間，從期間工單自檢自修率和年度工單自檢自修率這兩個維度，對5個作業區進行橫向對比，形成工單自檢自修率柱形圖（如圖1）。其中“期間”條件可以人為輸入，可以跨年;而“年度”條件自動根據截至時間所在年份進行時間限制。

1.3.2 按年份、月份維度統計查詢

除了以圖形的形式展示工單自檢自修率的統計數據，還可以通過點擊柱狀圖，打開WEBI報表，查看詳細數據。按照作業公司工單數合計，形成年度、月份工單自檢自修率統計對比圖表體具見表1。

1.3.3 按作業公司、油氣田維度統計查詢

分別按照作業公司、油氣田維度統計自檢自修工單數、外委工單數、總工單數，形成工單自檢自修率對比圖表，具體見表2。

2? 工時自檢自修率

根據設備維修業務數據，對統計期間內自檢自修工單的工時統計分析。由于工單數量只能初步分析現場人員工作強度，但不能具體分析，因此通過統計工時的方式，可以對自修工時和外委工時進行對比分析。通過逐年比較，可以看出現場設備的維護是否提高自檢自修的能力[3]。

2.1 公式

工時自檢自修比率=（自檢自修工時/總工時）×100%。

2.2 指標說明

自檢自修工時：統計日期范圍內啟動了工作流程的日常預防性維護（PM）、故障檢修（CM、EM）的工單工時數合計;同時，外委工單中還包括了一些自檢自修的工作量，因此還需要加上外委轉自檢自修工單的工時。

工單總數量：統計日期范圍內啟動了工作流程自檢自修工單的工時+外委工單的自修工時+外委總工時[4]。

3? 費用自檢自修率

相比于前面的工單自檢自修率和工時自檢自修率，費用的自檢自修率是指自檢自修工單發生的費用在整個費用中的所占比例。由于自檢自修工單無法統計現場員工的支出費用，因此是從工單中所領取的物料費用進行統計。而外委只有服務費，一般不計算物料費[5-6]。

3.1 公式

費用自檢自修率=（自檢自修費用/維修費）×100%。

3.2 指標說明

自檢自修費用：統計日期范圍內啟動了工作流程的預防性維護（PM）、故障檢修（CM、EM）的工單所有領取物料的費用合計。

維修總費用：自檢自修工單物料費用+外委工單服務費用。統計日期范圍內啟動了工作流程的工單總費用。

4? 多維度關聯匯總查詢

根據該作業公司所選期間內的自檢自修工單、工時相關比率數據關聯查詢展示，具體見表3。

5? 結語

設備預防性維修是保證設備運行穩定性、安全性、可靠性的重要手段。自檢自修率越高，越能體現企業運營成本控制能力。該文從工單自檢自修率、工時自檢自修率和費用自檢自修率這3個角度去分析自檢自修率的變化。其中工單自檢自修率只能從數量進行分析，由于很多預防性維護的工單是系統自動生成，工作量相對較少，因此從數量上還未能真正反映現場工作人員的能力提升;而工時自檢自修率進一步從工時的角度去統計，通過多年的橫向對比，可以看出現場工作人員是否在自修中投入更多時間，從而減少外委的投入;費用自檢自修率從財務的角度出發，相對于外委服務費用，自修所領取的零配件費用一般較少，因此費用自檢自修率越高，也越能體現現場工作人員在自修能力上的提升，也更節省企業的運營成本。在信息技術和智能化技術的支持下，設備維修管理借助于大數據分析，不僅能夠有效提高企業的生產質量，還能夠保障生產過程的安全性，降低生產成本，提高經濟效益。

參考文獻

[1] 闞濤，趙躍東，劉煥曉，等.基于大數據工業數據采集系統設計與實現[J].鍛壓裝備與制造技術，2021，56（2）：122-124.

[2] 匡勝，黃柳君，陳小泉，等.基于MAXIMO的透平設備信息系統建設[J].科技創新導報，2019，16（34）：143-144.

[3] 楊佳杭，李明穎，王德權，等.設備智能維保系統的研發[J].組合機床與自動化加工技術，2021（5）：96-98，102.

[4] 鄭旭輝.基于BIM的精益建造管理模式研究[D].中國礦業大學，2017.

[5] 時景光，趙雪霏，宋愛民，等.淺談預防性計劃維修在Maximo系統中的實踐應用[J].鍛壓裝備與制造技術，2020，55（6）：148-152.

[6] 王龍海.中國石油管道公司設備維修管理問題研究[D].東北石油大學，2020.