Оптимальное планирование техобслуживания в нефтедобыче

Оптимальное планирование техобслуживания в нефтедобыче

Проблема:

YPF — третья в Южной Америке и крупнейшая в Аргентине нефтегазовая компания, владеющая 43% рынка нефтегазодобычи и 58% рынка бензина в стране. В штате YPF — 72 тысячи сотрудников.

Перед YPF стояла задача снизить затраты, связанные с техническим обслуживанием оборудования на скважинах и остановками производства при поломках. Анализ показал, что проблема заключалась в неэффективных графиках работ по техобслуживанию.

Распределение задач

Распределение подзадач между разными командами на одном объекте.

Трудности создавала децентрализация процесса составления графиков. Каждый месяц несколько менеджеров планировало сотни рабочих заданий для множества рабочих команд без согласования этих действий между собой. Поэтому расписания становились неэффективными. Это приводило к неэффективному использованию ресурсов и, главное, к потерям от простоев.

Проблему YPF решали аналитики Simcastia — департамент моделирования и оптимизации в консалтинговой компании Continente Siete. Задачей было создать инструмент для планирования рабочих графиков, который можно было бы использовать для управления активами на всех площадках YPF.

На первом этапе работа велась для промысла в районе Ринкон-де-лос-Саусес в Аргентине (700 нефтяных и нагнетательных скважин, более 100 задач по техобслуживанию каждую неделю и порядка 100 рабочих команд).

Решение:

Электронных таблиц и аналитических моделей недостаточно, чтобы эффективно управлять обслуживанием комплекса нефтедобычи: эти инструменты неспособны учитывать большое количество взаимосвязанных процессов, ограничений и политик управления, а также фактор времени. Чтобы преодолеть эти трудности, консультанты Simcastia использовали имитационное моделирование. Для создания модели они выбрали AnyLogic за гибкость в воспроизведении нестандартной логики поведения ресурсов.

Имитационная модель промысла включала рабочие площадки с учётом ГИС-локаций, рабочие задания по ремонту и техобслуживанию с множеством подзадач, а также ресурсы (персонал и оборудование) с учётом навыков и рабочих часов.

C помощью модели можно было проанализировать:

Модель AnyLogic воспроизводила процесс ремонта и техобслуживания на площадках. Для оптимизации она использовала специально разработанные алгоритмы: сначала они оптимально назначали ресурсы на задания, после чего старались выполнять эти задания максимально быстро.

Интерфейс

Интерфейс СППР: экран задания доступности ресурсов.

Интерфейс модели позволял планировщикам YPF настраивать параметры оптимизируемой системы:

Изменяя параметры модели, планировщики могли настроить модель так, чтобы она отвечала текущей ситуации на производстве.

Оптимизируя рабочие процессы, инструмент помогал составлять планы работы на 9, 12 и 30 дней. Статистика по выполнению планов отображалась относительно ресурсов, площадок, типов затрат и задач.

Помимо прочего, можно было отследить уровни использования ресурсов, покрытые при передвижении расстояния и количество сверхурочных часов.

Статистика

Статистика: распределение ресурсов по задачам и результаты выполнения плана.


Созданная система планирования была интегрирована с IT-инфраструктурой компании — базами данных и SAP.

Результаты:

Консультанты предоставили промыслу Ринкон-де-лос-Саусес систему поддержки принятия решений для планирования ремонта и обслуживания оборудования, что помогло увеличить операционную эффективность комплекса. Внедрение имитационной модели принесло следующие результаты:

Прямой финансовый эффект проекта заключается в ежегодной экономии 18 млн. долларов на промысле Ринкон-де-лос-Саусес. Следующий этап — внедрение на гораздо большем промысле Мендоса и далее на всех промыслах YPF в Аргентине, что должно принести экономию в 234 млн. долларов в год.

Узнать о проекте больше можно из презентации на Конференции AnyLogic 2016 (на англ.):

Похожие проекты

Другие истории успеха