Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. УПРАВЛЕНИЕ НАДЁЖНОСТЬЮ ПРОИЗВОДСТВА НА РЕШЕНИЯХ SAS ВЕРОНИКА МИТРОШКИНА, РУКОВОДИТЕЛЬ СЕКТОРА. - презентация

1 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. УПРАВЛЕНИЕ НАДЁЖНОСТЬЮ ПРОИЗВОДСТВА НА РЕШЕНИЯХ SAS ВЕРОНИКА МИТРОШКИНА, РУКОВОДИТЕЛЬ СЕКТОРА НЕФТЬ И ГАЗ, SAS

2 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. ПРЕДПОСЫЛКИ ДЛЯ ВНЕДРЕНИЯ ДИАГНОСТИЧЕСКОГО ТЕХОБСЛУЖИВАНИЯ (РЕМОНТ ПО СОСТОЯНИЮ, PREDICTIVE MAINTENANCE) НА ПРОГНОЗНОЙ АНАЛИТИКЕ SAS «Одним из возможных способов повышения безопасности и эффективности нефтегазодобывающего производства является… внедрение информационно- управляющих систем, ориентированных на выполнение процедур диагностики текущего состояния…» - журнал «Нефтяное хозяйство», 92012, стр. 116 Прогнозирование отказов предполагает наличие сложных аналитических моделей ERP, CMMS, EAM и MES-системы не предназначены для решения аналитических задач Анализ причин отклонения от годового плана производства: 75% неплановый простой оборудования 25% прочие причины

3 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. ЭФФЕКТ ОТ ДИАГНОСТИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ Независимые отчеты* показывают, что запуск программы диагностического обслуживания обеспечивает, в среднем, следующий экономический эффект: Возврат инвестиций: ускорение в 10 раз Снижение стоимости обслуживания: 25% - 30% Снижение числа отказов: 70% - 75% Снижение времени простоя: 35% - 45% Увеличение производства: 20% - 25%. *Источник: Департамент энергетики США

4 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. ВНЕДРЕНИЕ АНАЛИТИКИ – ОТ ПРОСТОГО К СЛОЖНОМУ Какое оборудование требует обслуживания/замены по причине того, что оно скоро может отказать в течение следующего цикла обслуживания? Интеллектуальная сложность Эффект/Надежность/Зрелость/Сложность Реагирующее техобслуживание (Reactive Maintenance) Оповещения…. Что происходит? Где? На что это повлияет? Диагностическое техобслуживание (Predictive Maintenance) Профилактическое техобслуживание (Preventive Maintenance) Как предотвратить простои в дорогостоящих циклах обслуживания? Оптимизация техобслуживания Как оптимизировать расписание ТОиР? Как оптимизировать стратегию техобслуживания?

5 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЭФФЕКТ ОТ ДИАГНОСТИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ Объем производства Качество продукции Себестоимость продукции Снижение аварийных простоев на 30-40% Возможность автоматизации планирования Снижение брака по причине некачественного ремонта на 40-50% Сокращение себестоимости ремонтов на 15% Сокращение продолжительности ППР на 25% Высвобождение ремонтного персонала до 25% Снижение запасов ТМЦ на ремонты на 10% Прибыль/EBITDA *до 5% Прибыль/EBITDA *до 5% Повышение производительности на 2-3% * - оценка EY по результатам реализации аналогичных проектов

6 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. УПРАВЛЕНИЕ НАДЕЖНОСТЬЮ НА SAS PREDICTIVE ASSETS MAINTENANCE Регламентная работа аналитических моделей Тактическое/стратегическое управление ТОРО Расписание мероприятий Дежурная смена Список вероятных инцидентов Факторы влияния/ Причины аварий Аналитический модуль DATA MINING Статистические экспертные правила Планирование Экспертное математическая ОПТИМИЗАЦИЯ Информация с датчиков по работе оборудования 6 Вероятность инцидента Нестандартное поведение датчиков

7 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. Администри рование Внешние источники данных Внешние источники данных АРХИТЕКТУРА SAS PREDICTIVE ASSET MAINTENANCE Инструменты аналитики ERPSCADA Архивные данные Плановые системы ТОРО Data Mining Прогнозирование временных рядов Оптимизация Визуализация данных Анализ закономерностей Отчетность Неструкту- рированные данные Отдельные файлы MES Загрузка, Подготовка, Хранение данных EAM Контроль показателей надежности ГТС Список ожидаемых инцидентов Оперативный уровень Тактический/Стратегический уровень Расследование причин АО Управленческий мониторинг 7 Настройка

8 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ / УПРАВЛЕНИЕ НАДЕЖНОСТЬЮ Управление рисками Недопоставка сырья Нехватка персонала Эффективность и квалификация персонала Поломка оборудования Управление рисками Недопоставка сырья Нехватка персонала Эффективность и квалификация персонала Поломка оборудования Predictive Asset Maintenance Вероятность инцидента, часы Оптимизация планирования Вероятность инцидента, тактическое факторы Ключевые факторы факторы Значимые вероятные инциденты Опросы Инциденты Фактич. состояние активов (оборудования) Ресурсы Плановые мероприятия факторы VaR Управление рисками Оптимизи- рованные мероприятия Дополни- тельные мероприятия 8 Методики

9 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. Поставки/ персонал/ оборудование Ведение списка рисков Как часто наступают инциденты Какие потери приносят Поставки/ персонал/ оборудование Ведение списка рисков Как часто наступают инциденты Какие потери приносят Вероятность инцидента, месяцы Вероятность инцидента, часы Анализ факторов возникновения инцидентов Predictive Asset Maintenance факторы Причины инцидентов факторы Вероятные инциденты Опросы Инциденты Фактическое состояние оборудования Ресурсы Приоритезация мероприятий факторы Резервы средств Управление рисками Оптимальное расписание Дополнительные проактивные мероприятия 9 Методики Activity Based Managem. Себестоимость оборудования Себестоимость ТОРО мероприятий Невостребованные ресурсы факторы Экономическая целесообразность ТОРО мероприятий Оперативное управление ТОРО Синхронизация планов Устранение коллизий Минимизация потерь: ресурсы, остановы,... Интегриров анное планиров-е Планы факторы Интегрированный план

10 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГАЗОПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИЙ ЗАВОД Ежедневно производит и перерабатывает 370 млн. куб. футов (10,000,000 m³) попутного газа. 40,000 барр. (6,000 m³) газоконденсата. 1,800 метрических тонн серы. Высокотехнологичное производство В системе очистки газа от серы периодически возникали серьёзные отказы. Стандартные средства анализа не помогли выяснить причину. Для анализа причин была использована аналитика SAS 10

11 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. Электродвигатели Энегоисточник Паровые турбины Воздушный компрессор Парогенератор Электричество Установка очистки газа от серы (SRU) Пар Воздух (O 2 ) Сера (S) H2OH2O Система управления RF Система управления циклом распределения воздуха Система управления турбинами Кислый газ Печь реактора (RF) ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ СХЕМА ПРОЦЕССА

12 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС Отправной точкой процесса SAS PAM являются необработанные данные, например данные по временным рядам, полученные с датчиков. Интерес представляет период, ведущий к событию. время Данные с метками

13 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. ПРИНЦИПЫ РЕАЛИЗАЦИИ: СТРАННОСТИ В ПОВЕДЕНИИ ДАТЧИКОВ время Отказ Давление масла Верхний предел предупреждения Нижний предел предупреждения Ступенчатое изменение Одиночный импульс Неустойчи- вость Отказ Верхний предел предупреждения Нижний предел предупреждения Отказ Верхний предел предупреждения Нижний предел предупреждения Частота вращения двигателя Температура 13

14 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. В сигналах датчиков нет «странностей» Необычное поведение показателей оборудования: скачки, нестабильность, выбросы Время до останова (число 5-минутных интервалов) Вес «странностей» АНАЛИЗ ФАКТОРОВ 14 Точка анализа: странности уже видны и остается время на реакцию

15 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. СОЗДАНИЕ МОДЕЛЕЙ SAS ENTERPRISE MINER – МИРОВОЙ ЛИДЕР В НАСТРОЙКЕ DATA MINING МОДЕЛЕЙ 15 Методология SEMMA Специализированная среда позволяет создавать комплексные предсказательные модели, указывая шаги анализа и устанавливая несколько настроек Расширенный набор моделей: Патентованные методы SAS предсказания редких событий Методы, позволяющие составить максимально комплексный набор закономерностей на ограниченном наборе событий

16 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. DATA MINING ДИАГРАММА ИЗ ПРАКТИКИ 16

17 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. Срок работы Функциональная закономерность Снижение доступности и надежности Точка отказа КОМПЛЕКСНЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ ПО ПРЕДПРИЯТИЮ Опережение реактивное Задержка упреждающая Задержка реактивная Опережение упреждающее Кривая выработанности оборудования

18 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. Аварийная остановка, %: 18,35% Время до отключения: 4 дня Предварительная осведомленность: 2,75 дня Прогнозное руководство ПРОГНОЗНЫЙ АНАЛИЗ ОПТИМИЗИРУЕТ ОБСЛУЖИВАНИЕ ОБОРУДОВАНИЯ Поток кислого газа в RF Неустойчивое состояние Давление кислого газа Неустойчивое состояние Индикаторные показатели Давление воздуха Неустойчивое состояние Отказ 18,7% Отказ 14,3% Отказ 23,5% Редуктор Неустойчивое состояние Отказ 16,9% Срок работы Функциональная закономерность Снижение доступности и надежности Точка отказа Опережение реактивное Задержка упреждающая Задержка реактивная Опережение упреждающее

19 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. Аварийная остановка, %: 57,47% Время до отключения: 2,75 дня Предварительная осведомленность: 1 день Опережение упреждающее Поток кислого газа в RF Неустойчивое состояние Давление кислого газа Неустойчивое состояние Индикаторные показатели Давление воздуха Неустойчивое состояние Отказ 61,7% Отказ 47% Отказ 77,55% Редуктор Неустойчивое состояние Кислородно-воздушная смесь Superclaus Неустойчивое состояние Отказ 22% Отказ 55,7% ЗАБЛАГОВРЕМЕННАЯ ПРОВЕРКА ПОКАЗАТЕЛЕЙ УВЕЛИЧИВАЕТ ВРЕМЯ ДЛЯ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ ПОСЛЕДСТВИЙ Срок работы Функциональная закономерность Снижение доступности и надежности Точка отказа Опережение реактивное Задержка упреждающая Задержка реактивная

20 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. ТРАДИЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ОПОВЕЩАЮТ СЛИШКОМ БЛИЗКО К ТОЧКЕ ОТКАЗА Скорость турбины Вне диапазона Вибрация турбины Увеличение Индикаторные показатели Отказ 85% Отказ 75% Срок работы Функциональная закономерность Снижение доступности и надежности Точка отказа Аварийная остановка, %: 77,69% Время до отключения: 1 день Опережение реактивное Задержка реактивная Задержка упреждающая Отказ!

21 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. ПИЛОТ В РОССИИ Оперативное предсказание НШС на компрессорных станциях 118 показателей со SCADA: 1 измерение в секунду 1 час перед каждым из 7 НШС в прошлом + штатная работа 22 типа странностей для каждого датчика 2596 потенциальных факторов возникновения НШС 46 факторов выделены Системой как значимые Data Mining модели для НШС 2 типов. На выходе: Вероятность возникновения инцидента в течение 15 – 60 минут (значение от 0 до 1), каждые 10 минут Список ожидаемых НШС Выявление необычной работы оборудования Для всех остальных типов НШС 21

22 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. ИНТЕРАКТИВНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ 22

23 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. СТАТИСТИЧЕСКИ-ЭКСПЕРТНЫЕ МОДЕЛИ ОБНАРУЖЕНИЯ НЕОБЫЧНОГО ПОВЕДЕНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ 23 Обнаружение тенденций Отклонение параметра от стат. нормы Разница в последовательных измерениях параметров Отклонение параметров от взаимосвязи Пример: долговременное падение уровня масла в маслобаке двигателя может привести к НШС «Низкий уровень масла» Пример: давление масла на входе в двигатель должно соответствовать определенным значениям при штатном режиме работы Пример: температура атмосферного воздуха не должна существенно отличаться от температуры воздуха на входе в двигатель Пример: определенным значениям положения топливного клапана соответствует определенное значение расхода топливного газа

24 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. ОТЛИЧИТЕЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ SAS Продвинутая аналитика для реализации полного цикла по созданию предиктивных моделей Средства автоматизированного управления моделями Двусторонняя интеграция с практически любыми внешними системами Высокопроизводительная работа с большими объемами данных Инструменты для работы с неструктурированной информацией

25 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. СПРАВКА О КОМПАНИИ SAS SAS – крупнейшая частная компания - разработчик программного обеспечения 37 лет (с 1976 г.) непрерывного роста дохода До 25% выручки реинвестируется в исследования и разработку Глобальная компания сотрудников 400 офисов по всему миру Более клиентов в 121 странах Российский офис открыт в 1996 году Более 150 сотрудников Более 100 внедрений Прогнозная аналитика на больших данных, 1 квартал 2013 г., Forrester Inc. 25

26 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. МИРОВОЙ ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЕ SAS 26

27 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. ПРИЗНАНИЕ SAS: ДИПЛОМЫ АНАЛИТИЧЕСКОГО ЦЕНТРА ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РФ Ключевые информационно-аналитические технологии SAS, включая SAS Enterprise Miner (Data Miner), признаны лучшими по результатам на декабрь 2012 г. 27

28 Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. sas.com КОНТАКТЫ: ВЕРОНИКА МИТРОШКИНА, РУКОВОДИТЕЛЬ СЕКТОРА НЕФТЬ И ГАЗ, SAS РОССИЯ/СНГ