后勤支持管理系統實現自動化管理提升

斯琦 中海油信息科技有限公司網絡安全技術中心

面對國際形勢日趨復雜、國內經濟下行壓力不斷加大、替代能源競爭日益加劇、低油價削弱盈利能力等系列挑戰，中國的油氣企業亟須緊抓信息化發展帶來的機遇，加快產業的數字化改造，應用最新的互聯網技術，從各個角度、各個環節入手進行革新，從而推動企業沿著高質量發展的道路不斷前進。

后勤支持管理系統集成統一共享信息平臺，建成“一張圖”信息管理體系。后勤支持管理系統以各個業務需求為導向，形成專業的業務應用系統，為業務管理提供支撐服務，為企業業務數字化轉型和智能化發展奠定基礎。在持續推進數字油田建設的基礎上，重點推動后勤支持管理系統的建設，打造具有中國特色的國際一流的集成統一共享信息平臺，建設“智慧海油”，支撐業務數字化轉型和智能化發展。

一、后勤支持管理系統現狀及其問題

后勤支持管理系統是一套集成化的系統，需通過接口與現有外部信息系統進行數據對接。該系統通過系統門戶及App 向用戶提供服務，并通過業務管理模塊，實現物資準備、船舶物資運輸、船舶現場作業、碼頭裝卸、人員出海、人員倒班、公務生產用車等業務的管理功能，通過系統公共服務與業務支持平臺提供基礎服務能力，通過系統數據接口與內外部系統進行對接及數據交互。

當前系統面臨的主要問題有如下幾個方面。

系統工作流程有待調整：隨著業務管理模式的變化，系統的工作流程需要做出相應的調整，以確保系統能夠支持生產調度日常工作的運轉。

數據深化應用及統計分析自動化程度不足：系統內已積累了基礎數據和實際作業數據，但對于數據的深化應用和統計分析仍存在不足。部分數據分析工作需要依靠人工進行，自動化程度亟待提高。數據統計分析是有效管理和決策的基礎，因此需要加強對數據的深度應用和自動化分析。

移動端覆蓋業務流程較少：目前僅車輛審批及計劃查詢功能支持移動端，受地域及時間限制，用戶使用PC 端操作不便捷，導致流轉效率不高。在當今移動互聯網盛行的時代，廣大用戶已經習慣并且廣泛地使用移動設備進行工作和生活，因此需要將更多的業務流程覆蓋到移動端，以提高用戶體驗和工作效率。

技術更新迭代：技術在不斷更新迭代，因此需要對系統進行相應的技術更新和升級，以適應新技術的發展和應用。同時，對于已建系統，需要進行標準化治理工作，以實現功能使用和系統升級。

數據治理：由于已建系統的數據庫及數據格式多樣，無法滿足統一標準化要求，需要通過數據治理工作，完成部分數據的邏輯入庫及調用標準數據等相關工作。數據治理是數據管理的關鍵環節，包括數據收集、清洗、存儲、管理和分析等工作。開展數據治理工作，可以提高相關業務數據的質量、提升業務數據的可用性，為后續的業務數據分析和決策提供基礎支持。

二、自動化管理發展現狀及其趨勢

自動化管理是指充分利用當前的先進信息技術和對應的管理方法整合而成的一種新型管理方式，其主要目的是通過優化流程、數據采集與處理、算法優化等方式，實現后勤支持管理系統業務需求效率的提高和海上作業等成本的降低。隨著時代的發展和科技的進步，越來越多的領域開始廣泛地運用人工智能、機器學習、物聯網等先進技術進行自動化管理，自動化管理相關技術的發展趨勢也日益明顯。

國內油氣企業在自動化管理方面取得了一定的成果，部分油氣企業已經實現了數字化油田的建設。例如，中石油在國內率先引進了數字油田，運用云技術實現了生產自動化管理和智能化決策，提高了生產效率和管理水平。此外，中海油也在數字化油田建設方面進行了積極探索，實現了生產自動化管理、人員定位、安全監控等功能。盡管國內油氣企業在自動化管理方面已經有所進展，但與國際上相關油氣企業相比，仍存在一定差距。國外油氣企業在自動化管理方面已經發展得相對成熟。

例如，殼牌（Shell）采用了先進的大數據、人工智能等技術，實現了全球范圍內的油氣生產自動化管理和智能化決策，提高了生產效率和管理水平。此外，道達爾（Total）也在物聯網和智能感知方面進行了積極探索，實現了生產調度、設備自動化維護、工廠自動化生產等功能。

三、自動化管理在后勤支持管理系統中的應用及實際效果評估

自動化管理在后勤支持管理系統中的應用包括：運用大數據化技術實現數字化油田建設，實現數據的自動化收集、處理、存儲和分析，實現后勤支持管理系統業務流程的優化和電子標準化，提高后勤支持管理系統相關業務數據的精確性和可用性，提升業務流程的完整性和高效性。運用智能化人工智能技術，如分類算法、預測算法、聚類算法等，對數據進行提取、加工和優化，實現油田生產智能化調度和決策，提高生產效率和質量等。同時，利用物聯網技術等建立完善的信息網絡系統，實現油田設備的自動化遠程監測和控制，建立智能設備聯網系統，提高業務運營效率和安全性。此外，深化應用，實現系統運行管理和計劃鏈條協同，深挖數據價值，精準洞察，實現風險預警，支持安全運營。

后勤支持管理系統集成了相關系統，完成了數據的采集、共享、分析與利用，使相關作業信息安全呈現、數據分析和項目團隊無縫連接，形成一個集成業務應用及相關數據的綜合平臺，實現后勤業務全流程的自動跟蹤管理，充分發揮數據服務在鉆完井項目實施過程中的重要作用，為渤海油田后勤資源的合理配置提供自動化分析工具，輔助決策。

自動化管理可以通過使用大量的歷史數據來更準確地預測風險發生的概率和影響，例如，蒙特卡羅模型是一種典型的管理自動化應用，它可以用于應急儲量的預測，通過大量的數據操作，獲得更準確的不同儲量的概率；降低未來可能發生的風險的概率或者降低風險可能帶來的損害[1]。

四、結論與展望

（一）主要結論

文章對自動化管理在后勤支持管理系統中的應用進行了分析和研究，總結出自動化管理在后勤支持管理系統中的相關應用模式，闡述自動化管理在后勤支持管理系統中的實現方法。同時，文章通過實際效果評估，論證自動化管理在后勤支持管理系統中的可行性和有效性。

（二）面臨的問題與挑戰

在實際應用過程中，自動化管理在后勤支持管理系統中仍面臨一些問題和挑戰，如數據及網絡安全問題、技術更新和數據質量問題等，這些問題需要引起重視，通過技術創新和管理創新來解決。

1.網絡安全問題

隨著企業相關系統的自動化程度越來越高，網絡安全問題已成為企業面臨的重要挑戰。例如，2017 年6 月，俄羅斯的一個油氣系統自動化管理系統遭受了嚴重的網絡攻擊，導致企業生產數據和設備被破壞。2020 年9 月，中國石油遭遇了勒索軟件攻擊。為應對這樣的問題，需要企業增強網絡安全防護意識，加強網絡安全技術保障，建立多層次的網絡安全風險防范體系，保證自動化管理的系統網絡安全，譬如采用訪問控制技術。保證網絡資源不被非法使用和非法訪問是訪問控制的主要任務，訪問控制不僅是保證網絡安全的核心策略，也是防范和保護網絡安全的主要策略[2]。此外，企業需要定期對系統進行安全檢查和漏洞修補，加強安全培訓和教育，增強員工的安全意識。

2.數據質量問題

企業在自動化管理過程中會產生大量的數據，并且數據的質量對于企業決策和分析具有重要影響。例如，2020 年7 月，美國切薩皮克能源公司因數據質量不高，導致決策偏差，從而引發了公司債務問題。為提高數據質量，油氣企業需要建立完善的數據質量管理制度和標準，加強數據清洗和整合，規范數據采集和存儲，保證數據的準確性和可靠性。同時，企業要定期評估和監控數據質量，及時處理數據異常情況。

3.技術迭代問題

系統自動化管理需要時刻進行技術更新和迭代，以保證系統的穩定性和可用性。例如，2020 年7 月，Shell 公司在進行系統自動化管理時，需要進行系統的持續更新以適應新的技術和功能需求。為解決技術更新問題，相關企業需要加強技術研發和創新，掌握新興技術的動向和趨勢，積極引進先進技術，提高系統的穩定性，優化系統的性能[3]。此外，企業要建立完善的技術保障體系和技術人才培養體系，確保系統技術更新的順利實施。

4.軟硬件兼容性問題

企業自動化管理的軟硬件兼容性是關鍵問題，因為不同廠家的軟件和硬件可能存在兼容性問題。例如，2020 年1 月，中海油在進行系統自動化管理時，由于軟硬件的兼容性問題，導致系統的穩定性和可用性受到影響。為解決這個問題，相關企業需要提前進行系統集成測試和評估，確定軟硬件的兼容性，確保系統的穩定性和可用性。此外，企業還可以采用標準化的軟硬件設備，以提高兼容性和穩定性。

（三）未來研究方向

系統自動化管理是油氣企業各個生產作業環節中不可或缺的一部分，盡管智能油田背景下后勤支持管理系統的自動化管理已經取得了顯著的進展，但自動化管理在后勤支持管理系統中的應用仍有許多方面需要進行進一步的研究和探索，同時仍面臨一些挑戰，未來的發展將集中在如何解決這些問題，以及如何運用新技術進一步提高生產效率和質量。

1.云計算和大數據

未來，云計算和大數據技術將被廣泛應用于自動化管理，以提高管理效率和精度。例如，在油氣企業相關生產管理中，可以利用云計算和大數據技術實現生產過程的實時監控和管理，同時可以通過數據分析和挖掘實現生產過程的優化。

2.物聯網和智能感知技術

物聯網和智能感知技術在系統自動化管理方面的應用不僅可以實現生產過程的自動化控制，而且其也是智能油田大量使用傳感器和物聯網技術的關鍵特征之一。這些設備可以監控油井的各種參數，如壓力、溫度和流量，同時將這些數據實時傳輸到數據中心。例如，Shell公司在其智能油田項目中大規模使用了這種技術，通過物聯網技術實現設備之間的信息交互及設備的自動控制，提高相關作業的生產效率。

3.人工智能和機器學習

人工智能和機器學習技術被廣泛應用于各個領域，一旦數據被收集，就需要對數據進行管理，包括但不限于對數據進行預處理、深入的統計和分析，以便讓這些海量的數據發揮價值。這通常需要使用高級的機器學習算法來處理，以實現生產過程的自動調節和優化。例如，BP 公司已經開始使用人工智能技術，以實現其全球石油和天然氣產量的生產數據的自動化分析，從而優化生產作業流程，減少生產停機時間，大大提高了生產作業效率。

4.數字孿生

數字孿生（Digital Twins）是指通過數字方式復制現實世界的設施，以預測設備性能，制訂維護計劃并優化操作。相信未來該技術將會被廣泛應用于油氣行業。隨著科技的迅速發展，實現油田產業的智能化轉型至關重要，傳統海上油田建造方式難以滿足行業的發展需求，數字孿生技術受到行業的重視，在海上智能油田建造中應用數字孿生技術，可實現現實世界與虛擬世界的信息交互，解決產業智能化在發展中遇到的問題，協助建造人員高質量完成海上智能油田建造工作。例如，Total 公司正在使用數字孿生技術，創建其全球石油和天然氣生產設施的虛擬副本。

綜上所述，自動化管理的未來研究方向主要聚焦在大數據技術、智能感知技術、人工智能、機器學習、數字孿生等相關技術方面。通過不斷創新和更新，自動化管理技術將為生產企業帶來更高效、精準、智能的管理方式，實現生產過程的優化與升級，提高企業的市場競爭力和市場地位。