CC BY
24
Евдокимова Н.Г. Evdokimova N.G.
доктор технических наук, профессор филиала ФГБОУВО «Уфимский государственный нефтяной технический университет», г. Салават, Российская Федерация
Лунева Н.Н. Luneva N.N.
кандидат экономических наук, доцент филиала ФГБОУ ВО «Уфимский государственный нефтяной технический университет», г. Салават, Российская Федерация
Левина Т.М. Levina T.M.
кандидат технических наук, доцент филиала ФГБОУ ВО «Уфимский государственный нефтяной технический университет», г. Салават, Российская Федерация
УДК 330/332
Лунева М.Э. Luneva M.E.
магистрант, ФГБОУ ВО «Уфимский государственный нефтяной технический университет», г. Уфа, Российская Федерация
DOI: 10.17122/2541-8904-2020-2-32-56-67
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ВНУТРИФИРМЕННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ НА НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ И НЕФТЕХИМИЧЕСКИХ ПРЕДПРИЯТИЯХ НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Экономической основой рыночных отношений между хозяйствующими субъектами и объектами служит планирование деятельности, что обеспечивает необходимый баланс между производством и потреблением продукции, спросом на товары и объемами предложения предприятием на макроэкономическом уровне. На предприятии планирование играет роль оптимизатора выпуска высококачественной продукции на основе эффективного и рационального использования ресурсов.
В управленческой практике особое место занимает внутрифирменное планирование, которое рассматривается как система взаимоувязанных между собой долгосрочных, среднесрочных и краткосрочных планов, определяющих стратегию деятельности фирмы в целом, а также цели функционирования, прогноз развития внутренних и внешних факторов и ресурсов предприятия.
56 -
Bulletin USPTU. Science, education, economy. Series economy. № 2 (32), 2020
Экономика и управление в отраслях и сферах деятельности территории
Одним из основных видов планирования в организации признается производственное планирование, которое широко используется на предприятиях нефтехимии и нефтепереработки и, в частности, на ООО «Газпром нефтехим Салават». Большое влияние на процесс производственного планирования оказывают технологические особенности нефтеперерабатывающих и нефтехимических предприятий: многовариантность и сложность технологических процессов, широкий ассортимент выпускаемой продукции; большие мощности производств и технологических установок; высокая материло- и энергоемкость; значительная доля сырья в себестоимости продукции. Поэтому процессы моделирования и оптимизации во внутрифирменном планировании невозможны без эффективного использования программно-информационного обеспечения. Это обосновывает актуальность и необходимость оптимизации производственного планирования и повышения эффективности его управления.
В статье рассмотрена практика производственного планирования на ООО «Газпром нефтехим Салават». На предприятии процесс планирования переработки сырья и производства продукции выполняется с использованием программного продукта Aspen PIMS, который позволяет проводить расчеты оптимального варианта плана производства и обеспечивает максимальную маржинальную прибыль предприятия. Рассмотрены принципы работы модуля Aspen PIMS; производственные задачи, решаемые с помощью данного программного обеспечения; приведена принципиальная структура построения процесса планирования на ООО «Газпром нефтехим Салават». Применение специализированного программного продукта планирования в совокупности с инструментами моделирования производства позволяет получать значительный экономический эффект.
Ключевые слова: производственное планирование, принятие управленческих решений, информационное обеспечение, оптимизация производственного планирования, моделирование производства, эффективность деятельности.
IMPROVEMENT OF INTERNAL PLANNING AT OIL REFINING AND PETROCHEMICAL ENTERPRISES BASED ON INFORMATION TECHNOLOGIES
The economic basis of market relations between business entities and objects is the planning of activities, which provides the necessary balance between production and consumption of products, demand for goods and supply volumes by the enterprise at the macroeconomic level. At the enterprise, playing acts as an optimizer for the production of high-quality products based on efficient and rational use of resources.
In management practice, a special place is occupied by internal planning, which is considered as a system of interconnected long-term, medium-term and short-term plans that determine the strategy of the company as a whole, as well as the goals of functioning, the forecast of the development of internal and external factors and resources of the enterprise.
One of the main types of planning in the organization is production planning, which is widely used at petrochemical and oil refining enterprises and, in particular, at Gazprom Neftekhim Salavat LLC. The technological features of oil refining and petrochemical enterprises have a great influence on the process of production planning: the multivariance and complexity of technological processes, a wide range of products; large production capacities and technological installations; high material and energy intensity; a significant share of raw materials in the cost of production. Therefore, the processes of modeling and optimization in internal planning are impossible without the effective use of software and information support. This justifies the relevance and need to optimize production planning and increase the effectiveness of its management.
The article discusses the practice of production planning at LLC Gazprom Neftekhim Salavat. At the enterprise, the planning process for the processing of raw materials and production is carried out using the Aspen PIMS software product, which allows us to calculate the optimal version of the production plan and ensures the maximum marginal profit of the enterprise. The principles of operation of the Aspen PIMS module are considered; production tasks solved with the help of this software. The basic structure of the construction of the planning process at LLC Gazprom Neftekhim
Salavat is given. The use of a specialized planning software product in combination with production modeling tools allows to obtain a significant economic effect.
Key words: production planning, management decision-making, information support, optimization of production planning, production modeling, activity efficiency.
Производственное планирование является неотъемлемой частью производственной деятельности промышленного предприятия, влияет на все стороны его деятельности. В основе производственного планирования лежит разработка производственной программы, поэтому рациональное ее планирование и реализация являются важнейшим аспектом управления, который обеспечивается на предприятии в рамках системы оперативного и перспективного планирования и управления производством.
Применение экономико-математических методов в текущем (оперативном) и перспективном планировании предприятий нефтехимии и нефтепереработке позволяет сделать наилучший выбор из множества технических и экономических решений [1-3].
Целью текущего планирования является определение конечных результатов функционирования производственного объекта и способов достижения результатов при заданной структуре и производственных мощностях. В перспективном планировании решаются вопросы инвестирования в новое строительство и реконструкцию.
С точки зрения планирования, предприятия нефтехимии и нефтепереработки представляют собой сложный объект, характеризующийся многовариантными производственными возможностями на всех уровнях управления, а поэтому при оптимизации процесса планирования необходимо учитывать особенности и условия работы этой отрасли. Специфика отрасли определяется следующими факторами:
- комплексностью переработки различных сортов нефти, отличающихся качественными характеристиками (содержанием серы, парафина, смол, потенциальным выходом светлых нефтепродуктов и пр.);
- гибкостью использования схем переработки нефти, предусматривающих как вариантность ведения технологических процессов, так и вариантность направлений техно-
логических потоков полуфабрикатов и компонентов смешения;
- высокой степенью автоматизации ведения технологических процессов и управления технологическими потоками на предприятиях отрасли;
- взаимозаменяемостью по потреблению сырья различного качества;
- взаимозаменяемостью по производству нефтепродуктов: на определенном сырье и при определенном наборе технологических процессов можно получить различные ассортиментные наборы продукции, например, увеличить выход керосина за счет бензина и дизельного топлива, дизельного топлива - за счет керосина и мазута и т.д.;
- взаимозаменяемостью нефтепродуктов по потреблению: значительной - внутри отдельных групп между сортами и небольшой - между группами нефтепродуктов;
- высоким удельным весом сырья в себестоимости продукции.
Поэтому разработка производственных планов должна предусматривать взаимоувязанные решения трех основных задач [4-5]:
1) планирование снабжения предприятий по видам и объемам сырья;
2) установление заданий предприятиям по производству нефтепродуктов в пределах их возможностей и с учетом вариантного использования технологических схем переработки нефти;
3) планирование сбыта нефтепродуктов с учетом возможностей транспортировки и потребности рынка.
Таким образом, особенностями моделирования в нефтехимии и нефтепереработке являются:
1. Многовариантность. Производственные задачи предусматривают различные варианты решений по материальным и денежным затратам, что требует проведения математического моделирования и решения задачи оптимизации.
2. Размерность. Задачи оптимизации направлены на нахождение наилучшего
Экономика и управление в отраслях и сферах деятельности территории
решения по одному из показателей - критерию оптимальности. Лучшее решение должно быть приемлемо для всех. Для этого в задачу вводятся ограничения, охватывающие без исключения все условия, влияющие на результат. Ввиду сложностей внутренней структуры предприятий нефтехимической отрасли, трудности, связанные с размерностью, чаще решают путем использования математических моделей для оптимизации блока, технологической установки, производства, а затем соединения каждой из взаимосвязанных частей в единое целое.
3. Критерии. Для сравнения допустимых вариантов плана, выбора лучших из них и определения оптимального решения выбирается показатель, который позволит оценить и сравнить качество вариантов. Обычно при планировании ставится нескольких целей, но поскольку формализовать логику такого принятия решения не удается, то одну из целей считают критерием, а остальные вводятся в задачу как ограничения. Сложившаяся практика решения отраслевых задач оптимизации развития и размещения показывает, что преимущественно используются два критерия оптимизации:
- минимум приведенных (совокупных) затрат. Использование этого показателя удобно в тех задачах, которые предназначены для определения наиболее эффективной структуры технологических процессов, выбора оборудования, размещения производственных установок при заданном составе конечной продукции;
- максимизация маржинальной прибыли. Данный вариант критерия оптимизации используется в задачах, которые охватывают не только сферы производства, но и области применения продукции, которые бы позволили получить максимальную прибыль для предприятия [6, 7].
~Т,к.г5кгхкг ШОХ, (1)
где к - технологическая установка (к = 1, ... к);
г - технологический режим (г = 1, ... гк);
1 - конечный продукт (1 = 1, ... L);
т - сырье или продукт, поступающий со стороны для смешения (т = 1, ... М);
n - промежуточный продукт (n = 1, ... N); u - способ смешения конечного продукта (u = 1, ... U);
xk - объем переработки сырья на установке k при работе на режиме r;
sk - пропорциональные затраты на установку k на режиме r на единицу мощности; pt - цена единицы готового продукта 1; pm - цена единицы продукта, поступающего со стороны;
Ут1и; УпЬ - количество продукта со стороны m или промежуточного n, вовлекаемого в конечный продукт 1, либо количество продукта 1, вырабатываемого по рецепту u.
Процессы моделирования и оптимизации во внутрифирменном планировании невозможны без эффективного использования программно-информационного обеспечения. В настоящее время перспективным инструментом внутрифирменного планирования на нефтеперерабатывающих и нефтехимических предприятиях становится использование программы оптимизационного планирования Aspen PIMS, что позволяет с высокой точностью планировать производственную программу предприятия в зависимости от рынка сбыта и маржинальности товарной продукции [1].
Система управления информацией о предприятиях (PIMS) собирает и интегрирует информацию о производственном процессе из разных источников.
Важными задачами PIMS являются: расчет эффективности производства, определение ключевых показателей эффективности (KPI), планирование ресурсов предприятия, прогнозные расчеты.
Компания ООО «Газпром нефтехим Салават» охватывает первичные процессы разделения и переработки нефти и газового конденсата, а также сложные процессы нефтехимического и газового синтеза. Общее количество задействованных технологических установок приближается к 100. Высокая гибкость технологического процесса позволяет перерабатывать различные потоки сырья, выбирать режимы работы установок, что дает возможность производить наиболее дорогостоящие виды продукции и, соответственно, получать максимальную прибыль. Поэтому важным является вопрос оптималь-
ного планирования производства, в ходе которого осуществляется выбор: сырья; режимов работы технологических установок; конфигурация направления потоков внутри предприятия [8, 9].
В конечном итоге целью оптимизации производства является расчет количества сырья и оптимальных рецептур смешения товарной продукции; перечень продуктов и их соотношение, а также максимизация маржинальной прибыли предприятия. Учитывая множество коммерческих и технологических ограничений, данную задачу не решить без специализированного программного обеспечения.
В качестве инструмента максимизации прибыли предприятия при заданных внеш-
них (конъюнктура рынка, спецификация на продукцию) и внутренних (доступные технологические режимы работы) условиях на ООО «Газпром нефтехим Салават» используется программный продукт Aspen PIMS, который позволяет проводить оценку эффективности переработки альтернативных видов сырья, определять режимы работы технологических установок, рассчитывать оптимальное смешение товарной продукции, проводить анализ возможности и целесообразности строительства новых и модернизации существующих установок.
На рисунке 1 приведена принципиальная структура построения процесса планирования на ООО «Газпром нефтехим Салават».
одготовкэ исходных данных
> Материальные балансы, режимы работы установок
> Расходные нормы энергоносителей
> График ремонтов
> Цены на сырье, продукцию
> Цены на катализаторы, реагенты, энергоресурсы
несение данных s модель Aspen PIMS
Данные вносятся в виде таблиц Excel. При этом учитываются:
> Технологические ограничения по расходам
> Материальный балансы для различных режимов
> Коммерческие ограничения
>Требования к товарной продукции
~~L
асчет в Aspen PIMS Поиск оптимального варианта производства
Основной критерий оптимизации-максимальная маржинальная прибыль
В программном обеспечении Aspen PIMS:
> на основе исходных данных формируется система линейных уравнений и неравенств
> происходит поиск решения системы с максимально маржинальной прибылью
Результат работы Aspen PIMS: отчеты в формате Excel, Html, Mdb.
ptp
ормирование плана
> Согласование плана
> Утверждение плана
> Анализ выполнения
> Корректировка плана при необходимости
Рисунок 1. Принципиальная структура построения процесса планирования на ООО «Газпром нефтехим Салават»
Экономика и управление в отраслях и сферах деятельности территории
Технико-экономическая модель предприятия в Aspen PIMS представляет собой математическую интерпретацию основных промышленных процессов ООО «Газпром нефтехим Салават». Модель построена на базе методики линейного программирования с использованием специализированной системы моделирования перерабатывающей промышленности, максимально точно описывает все физико-химические процессы, вплоть до нелинейности потребления энергоресурсов при изменении загрузок установок, что напрямую отражается на формировании себестоимости продукции и, как следствие, на финансовых результатах деятельности предприятия.
Рассмотрим работу в Aspen PIMS [1, 10].
В Aspen PIMS используется принцип линейного программирования. На основе
стоимости, объемов сырья и продуктов, перерабатывающих мощностей производства (как ограничений) создается система линейных уравнений. При решении этой системы подбираются оптимальные объемы покупки сырья и продуктов, загрузки производственных мощностей, чтобы выполнялась целевая функция:
f (выручка от продаж - затраты на сырьё - энергозатраты) => max (2)
Рассмотрим олефиновое производство, на котором используются три вида сырья А, В, С и образуются продукты: этилен (E), пропилен (P) и смола (S); принимаем технологическое ограничение: E + P < 150, P < 80. Варианты загрузки сырья в % и кг представлены в таблицах 1 и 2.
Таблица 1. Варианты загрузки сырья
Сырье Продукты А В С Цена продукта, коп./кг
Этилен (Е) 50% 25% 25% 18
Пропилен(Р) 25% 50% 25% 24
Смола (Э) 25% 25% 50% 6
Цена сырья, коп./кг 12 12 10
Таблица 2. Варианты максимальной загрузки завода
Наименование Варианты загрузки
1 2 3 Оптимум???
А 200 ???
В 160 ???
С 300 ???
Этилен (Е) Пропилен(Р) а £ t n 100 50 40 1 80 8 w с + n 75 75 ??? ???
Смола (S) 50 40 150 ???
Затраты на сырье 24.00 19,20 30,00 ???
Выручка от продукции 33,00 28,80 40,50 ???
Валовая прибыль
Из таблицы 2 видно, что максимальная Далее Aspen PIMS формирует систему валовая прибыль будет получена при 3 вари- линейных уравнений, неравенств и целевую анте загрузки сырья и составит 10,50 руб. функцию оптимизации прибыли (рис. 2).
Уравнения и неравенства, формируемые Р1МЭ: Материальные балансы:
Система уравнений / матрица
- по этилену:
• по пропилену:
* по смоле:
Ограничения:
* по сумме этилена и пропилена
• по пропилену
- 0.50А - 0.25В - 0.25С + Е = 0
- 0.25А - 0.50В - 0.25С + Р = 0
- 0.25А - 0.25В - 0.50С + С = 0
Е + Р< 150
Р<80
OBJ = 0.18Е + 0.24Р + 0.06S - 0.12А - 0.12В - 0.10С
Целевая функция (валовая прибыль):
Рисунок 2. Уравнения, неравенства и целевая функция прибыли
РГМБ производит поиск решения системы ских ограничения Э+П<150; П<80. уравнений с максимальной прибылью - 10,80 Оптимальный вариант загрузки сырья пред-руб. При этом действуют оба технологиче- ставлен в таблице 3.
Таблица 3. Варианты максимальной загрузки завода
Наименование Варианты загрузки
1 2 3 Оптимум
А 200
В 160 40
С 300 240
Этилен (Е) Й i * ш 100 40 S 2 т ш 75 70 S й т ш
Пропилен(Р) 50 I1 80 75 i 80
Смола (5) 50 40 150 130
Затраты на сырье 24.00 19,20 30,00 28.80
Выручка от продукции 33,00 28,80 40,50 39.60
Валовая прибыль 9,00 6,60 10,50 10,80
Вся модель в виде матрицы размещается в Ехсе1-файле, сгруппированная по листам (покупки, продажи, производственные мощности, структура смешения, каждая заводская установка как подмодель и т.д.), после чего эти листы подключаются непосредственно в интерфейсе РГМБ.
В таблицу закупок вносятся данные по минимальным и максимальным ограничениям по закупкам сырья и стоимости каждого вида сырья по периодам (рис. 3).
Экономика и управление в отраслях и сферах деятельности территории
* таблица buy * главная * материальные эакушси
тект minl jíanl ftíl c05t1 wih2 ках2 fi?:2 cost2
*
* эли-сив
IJEf нефть сырав Эап-сиб л, о» ÍL'Ü , ÜOD i -:' айв, 31.ni
ыш НефТЬ shell о, и« u,9s9 0, cut 12,»вз
НЕЮ нгфть Газпром:, спот e-hn l a,: 12 о.оов
nph Нефть плато всмя o.düi l¡,(=0 0,['sh
ЫР1 нефть всего
* нефть средняя
Газовый колкие«
KGB гк Оренбург 171,DB3 1 ■, i 3 í h6.i96 2i,iii
кзг гк.оренсург.доп z.1ss 23,551. г, о*т
А6К Г К дсгнкань «5, doc 23,(66 за, из
SG2 гк сургут lis,00t¡ 21,1TB ¿ib. c'-jd 15,1TB
3S3 гк Сургут таи* d,00c 17.ís0 a.í'sü 27,.259
sog Каргала гк í, ооо 21,(53 0,<хи 25,(5?
к Дсполяктельи^ лссталки
дат мазут астрах а нсшй 171 Lfl,Sil 12, 542 1я, и1
кк2 гк Краснодар ij.jsti и, ¡га 0,3w 21,bes
ÍÍRM КээЕосгаз i.can ii,заэ £. с.с-0 SI,399
GKM царичанекая нефть BS.ÍDÍ £г, ct-т
* С Яра
KG1 сгк с остатка 0,000 и,г?в в. ООО 24,278
Рисунок 3. Материальные закупки
В таблицу продаж вносятся данные по минимальным и максимальным ограничениям по продажам продуктов и цене каждого продукта по периодам (рис. 4).
* Т4ЕЛИЦ1 SEU, 4 Гшяияан л| НМХПШПЛШ ПРОДАМ!
МЮМИЗ BK !Т1С !Vftl BíC !W ÍK иш мм: rm ШИ1 Ш2 ГШ РЕССГ2 кип MHÍ3 FI*J FSÍCÍ3
' *
* mwusi
Hi P-St-S Ср.ЛЖ т 1КПНЙ ШШ 1МН 1), DK Jl,™ 11,110 я,т
92 £ M-l Шгия ш агени. [1CHDU и, ж 21, ш D,0M 31, j'jl к,ка C,Wi ».100 1E.1U2
S5K в-И-5 » ОЦ клик ItCTItHA II.W л.тн 39, DN jí.m
Í5K ii-B-S «та ![СИЙ №B№ ыт t, DK :.go( 10, fSH
WD 9¡í ¡tlT/tK^ НСПНЛ и.;« a.m ss.m W.500 is.m
2L¡ Í-Í2-5 MI ííí 1ШМ НСТ1С1Л 0.ВД 13.0U
ZR¡ Р-й-í RlJM И! «сш 1ГСПИ» 5t№ fl.fW !,ÍW ¡Wi H,f)í
ж P-H-5 И цпуин.ии ы JtrniHA HCfflHA ít.íit И.Ю1 в,№ ¡1,1» l!,í» M.№0 11, s«
m Wí-S И ACH su tnau 1КП1НЛ 1),И0 !),>» П.Ш 11. D» 1S,Í» 11.100 31. SB
m EPX v*- i »л ипж* 1ИГП1Н* 1, ив 0,1 ли í,WJ n.ns
m ZIT ВДрИ £ T.-r.' 31П BCTffitt [КТПНЛ L»; ним LSM :.!oo 31,(is
мн шр E •м истмш IFTniHA t, Mí f.lll Г1.Ш 11,til
ЭТ кар. i кмйп«» УЯ SKIIP» пеним SB.MI K.JH n, ™ JE, MI Mi НО Й.5Н
m ИТ »ри 6 SJfCJIOÍCÍUlI m lOltií ИСТИНА 1Ц0И Й,11) 11,0» I!T[:3 i;,ioo 19, Ш
fflfi feJTCfllj IW- KpáC&M В!9 1БСШЯЛ : 5:'. í:,si.c 31, iy. 11, Sli
OS МШИ МУ- CP. wn ¡п ItCTIIHA I, Mi g, ni ¡I,l!t ÍH) U,I1(
5И. ?p 9Ü-KK H '-'.--'г.". »1 ИСШЙ ИСТИНА S, № »,114 l.W 11.Г4
t клин
t ДГМ иттп»
BÍC rrrji-¡; ил >к ¡ST^lit ИШШ ЫМ «ли
aas ' 1" xns юс петит (ИГПГНА K1R И. i II K.IH
EtC ÍTOI-Si ЛУТЯ »к игам ПСПША и: -Ч.Ш p> И, lt£ H,ll
ме лт-55 US 1Р£ líCTUR* ИСТИНА a.iu 0.(10 31,1» (.КО U. III
o? ."г.*. . EpAQice IKUIH« ИСТИНА Ж)» З.СПЗ li№ M.OOO H,»)
ra» КьжгрзЕнт ■! ш HCWtt ИСТИНА 1л, ™ B.iwj I), 155 D, []¡) H.ITI 10.510 r.ITT
Ш Ик-ионтои Евлгийе ш jí.*:.!'. 1КПША IO.Í?; a.17! 11, D»
Рисунок 4. Материальные продажи
В таблицу подмоделей (рис. 5) вносятся энергоресурсов, катализаторов, реагентов.
данные по материальным балансам с различ- Устанавливаются правила расчета мощно-
ных видов сырья и на различных режимах стей установки. установки. Вносятся нормы потребления
3KKI Главная ! * [(ат.нр.-ÈQl 43-102
ROWNWES raser 1VÖ 3Vü LS" íf 2 UT TPD 1
1 т ВЭЯ7С
WBÄilVB nepetn. BBEt гвэейлк i a
WSftLÎVG Гмдооч. Ваи.г. Д1
* ЛО.ТЛШИО
Жирный газ ЯК |ГСи -В, HOeù -Ür Ü760
WBALBK3 KIT i НРСНИЕГЕ 1-ГО 1 -G,1НОПО -a,ict3] -l.onooa
WBALLK2 Свинг Б-Я КГ 601 -и, diodo -oraiQio 1,оаоэа ir ûûoûo
«Hhг - ci razciiEi легкий Lili (ГСМ -a, 13 no -о, атзта -i, aсоaо
■HBALIK3 ГаэсАль »йвелый КК iroi -Q.12 £40 -o,asiso
HBAJ^ROK ь'.сяс KÍI.RBCntBn -П , OJODO -O, OiOOÜ
VSÄLLSP По?еци на НП5 -S,DiOEO -0,eiQ«)
* a, MODO О, OÖBCO
* мсшюста
Kar.Bcp.-éOl 43-202 1 л,
ccftPKia 60Î Т/О ВГ Д1 ? I
¡TCAFXii 6Ü2 Г/О ЗГ СНГ * 1
УТИЛИТ«
DSALC1Û Каяалиаавор Ц-ÉOû я (i, oois'5 0,OO L SO
4r
DßALETO ТС'Г-ПИЬО КК-1., 2 яг иооо t6.c1pooo
ÜSA1VOD вед» cr 6 ори o. 1.ц1 o. ootaoi 0,00190
ÜEAÚAZT Аэст, Т.иЗ 0.D090t a.öflöü«
•JSA1ÄOV Avb, ? a,nana a, nona
■V
- Нелинейное потребление
UBÄ1POK Пер пскупксй.. Гки 0rd-ïl
ÜSÄ1E1Y i/intpr-HÄ, T.Ka» 0,&340Э
m УПРАЙШПЩНЕ ÍTFOKJJ
ESÄLHW3 KK-É03 -i -1 i
Рисунок 5. Установка подмоделей
В данном разделе существует серия таблиц, содержащих пулы смешения, свойства компонентов, требования по качеству к готовой продукции.
При решении PIMS формируют из множества мелких таблиц (листов Excel) единую матрицу в оперативной памяти и передают решателю Xpress (решатель лицензирован компанией Aspen). Учитывая операционные затраты и прибыль от реализации конечной продукции, PIMS оптимизирует закупки сырья, режимы работы установок и смешение компонентов для получения конечной продукции с целью максимизации операци-
онной прибыли. Оптимизация ведется с использованием линейного программирования. Также есть возможность учета нелинейных факторов.
Решенные показатели модели выгружаются в файл БД Access или SQL, откуда уже возможно формировать отчеты (рис. 6).
Принцип работы в Aspen PIMS таков, что любое изменение ситуации на производстве отражается в текущей модели как дополнительное ограничение, вплоть до явного прописывания новых уравнений для решаемой матрицы.
Экономика и управление в отраслях и сферах деятельности территории
Рисунок 6. Принцип работы программы Aspen PIMS
Отчеты, формируемые PIMS, настраиваются индивидуально пользователем и могут содержать следующую информацию: спрос/ предложение (объемы, цены); экономика (выручка, затраты, операционная прибыль); смешение (продукты, свойства, компоненты); подмодели установок (мощности, параметры); запасы (объемы складируемых продуктов); материальный баланс по каждому потоку; пользовательский отчет.
Накопленный эффект от внедрения ПО Aspen PIMS на ООО «Газпром нефтехим Салават» составил около 3720 млн руб. (рис. 7). Планирование с помощью модели Aspen PIMS на ООО «Газпром нефтехим Салават» позволяет сократить неиспользуемый потенциал ПО Aspen PIMS до 88 млн руб./год [11, 12].
Рисунок 7. Экономическая эффективность от внедрения ПО Aspen PIMS на ООО «Газпром нефтехим Салават»
Таким образом, применение Aspen PIMS на ООО «Газпром нефтехим Салават» позволяет получать не только прямой экономический доход и оптимально вести производство, но и выполнять значительный объем необходимой аналитической работы, а именно: оценку возможности использования новых видов сырья и производства новых
Список литературы
1. Aspen PIMS [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.aspentech.com/ en/products/pages/aspen-pims
2. СТО 03.11-2017-ISO «Производственное планирование».
3. Зольникова С.Н., Батурина М.С. Планирование производственной программы нефтеперерабатывающего предприятия с помощью метода динамического программирования // Математические методы и модели в управлении, экономике и социологии: сборник научных трудов. Вып. 8. - Тюмень: ТюмГНГУ, 2014. - С. 128-133.
4. Фуфаев А.Л., Козлов П.В., Писаревский Д.В. Эффективность применения Aspen PIMS в процессах планирования ООО «Газпром нефтехим Салават» // Газовая промышленность. - 2018. - № 4. - С. 72-74.
5. Таратунин И.В., Козлов П.В., Лунева Н.Н. Формирование модели оптимизационного планирования ASPEN PIMS на нефтеперерабатывающих и нефтехимических предприятиях // Материалы Международной научно-технической конференции, посвященной 100-летию Республики Башкортостан. - Уфа: УГНТУ 2019. - С. 152154.
6. Евдокимова Н.Г., Лунева Н.Н., Егорова Н.А., Махмутова А.Р., Байгузина Ю.А., Имангулова Э.А. К выбору технологии производства полимерно-битумных вяжущих как инновационных наносвязующих для устройства асфальтобетонных покрытий // Нанотехнологии в строительстве: научный интернет-журнал. - 2018. - № 5. - С. 23.
7. Евдокимова Н.Г., Лунева Н.Н., Егорова Н.А., Имангулова Э.А., Таратунин И.В., Лунева М.Э. Применение метода комплексной оценки качества при выборе полимерно-
видов продукции; оценку экономического ущерба от внеплановых остановок и проведения ремонтных работ; расчет цен безубыточности определенных видов продукции; формирование трехлетнего плана социально-экономического развития предприятия; стратегическое планирование и оценку инвестиционных проектов.
битумного вяжущего // Химия и технология топлив и масел. 2018. № 5 (609). С. 23-26.
8. Евдокимова Н.Г., Воробьева А.И., Лунева Н.Н. Интенсификация процесса атмосферной перегонки нефти регулированием состава сырья // Химия и технология топлив и масел. - 2019. - № 3 (613). - С. 37-39.
9. Евдокимова Н.Г., Егорова Н.А., Лунева Н.Н., Гайсина Л.Р., Спаскова В.В. Некоторые параметры размеров частиц дисперсной фазы битума при двухстадийном процессе окисления гудрона // Химия и технология топлив и масел. - 2019. - № 5 (615). - С. 11-15.
10. Лунева Н.Н., Левина Т.М. Программный инструмент для принятия управленческих решений // Вестник экономики и менеджмента. - 2016. - Вып. 3. - С. 31-35.
11. Лунева Н.Н., Левина Т.М. Анализ и оценка риска в инвестиционных проектах // Вестник экономики и менеджмента. - 2016. - № 2. - С. 51-55.
12. Lubov I. Vanchukhina, Tatyana B. Leybert, Elvira A. Khalikova, Natalia N. Luneva. Modern approaches to operational planning in oil refinery using the pims software product // Quality-Access to Success, Vol. 19, S2, July 2018, pp. 123-130.
References
1. Aspen PIMS [Electronic resource]. Access Mode: https://www.aspentech.com/en/products/ pages/aspen-pims
2. STO 03.11-2017-IS0 "Production Planning".
3. Zolnikova S.N., Baturina M.S. Planning the production program of an oil refinery using the dynamic programming method // Mathematical methods and models in management, economics and sociology: a
Экономика и управление в отраслях и сферах деятельности территории
collection of scientific papers. Vol. 8 - Tyumen: Tsogu, 2014, p.128-133.
4. Fufaev A.L., Kozlov, P.V., Pisarevsky D.V. The effectiveness of the use of Aspen PIMS in the planning processes of OOO Gazprom Neftekhim Salavat // Gas Industry, 2018, No. 4, pp. 72 - 74.
5. Taratunin I.V., Kozlov P.V., Luneva N.N. Formation of the ASPEN PIMS optimization planning model at oil refineries and petrochemical enterprises // Materials of the International scientific and technical conference dedicated to the 100th anniversary of the Republic of Bashkortostan - Ufa: UGNTU, 2019, p. 152-154.
6. Evdokimova N.G., Luneva N.N., Egorova N.A., Makhmutova A.R., Baiguzina Yu.A., Imangulova E.A. On the choice of technology for the production of polymer-bitumen binders as innovative nano-binders for the construction of asphalt concrete coatings // Nanotechnologies in Construction: Scientific Internet Journal. 2018. No. 5. p. 23.
7. Evdokimova N.G., Luneva N.N., Egorova N.A., Imangulova E.A., Taratunin I.V., Luneva M.E. Application of the method of comprehensive quality assessment when choosing a polymer-
bitumen binder // Chemistry and Technology of Fuels and Oils. 2018. No. 5 (609). p. 23-26.
8. Evdokimova N.G., Vorobyova A.I., Luneva N.N. Intensification of the process of atmospheric distillation of oil by regulating the composition of raw materials // Chemistry and technology of fuels and oils. 2019. No 3 (613). p. 37-39.
9. Evdokimova N.G., Egorova N.A., Luneva N.N., Gaysina L.R., Spaskova V.V. Some parameters of the particle size of the dispersed phase of bitumen in a two-stage process of tar oxidation // Chemistry and Technology of Fuels and Oils.
10. Luneva N.N., Levina T.M. Programmnyj instrument dlja prinjatija upravlencheskih reshenij // Vestnik jekonomiki i menedzhmenta, 2016, no. 3, p. 31-35.
11. Luneva N.N., Levina T.M Analysis and risk assessment in investment projects. // Vestnik jekonomiki i menedzhmenta, 2016, no. 2, p. 51-56.
12. Lubov I. Vanchukhina, Tatyana B. Leybert, Elvira A. Khalikova, Natalia N. Luneva. Modern approaches to operational planning in oil refinery using the pims software product // Quality-Access to Success, Vol. 19, S2, July 2018, p. 123-130.
