Корпоративный институт повышения производственной эффективности
Основные направления работы Корпоративного Специализированного института по повышению производственной эффективности (СИ ППЭ) представлены на рисунке 1. Для разработки программ повышения операционной эффективности НПЗ, важно определить ключевые направления улучшений, концентрация усилий на которых в перспективе приведет к наибольшим результатам. Направления улучшений оцениваются в ходе проводимой СИ ППЭ аналитической работы по сравнению целевых и текущих показателей НПЗ Компании между собой и с другими участниками рынка. Поскольку не все улучшения окупают вложенные затраты в условиях конкретного НПЗ необходимо понимать уровень экономически обоснованных значений показателей эффективности, учитывая особенности климатический условий, требования локального законодательства, конфигурацию НПЗ, стоимость трудовых, энергетических и других ресурсов, а также спрос и цен на продукцию.
Рис. 1
СИ ППЭ систематизирует идеи, мероприятия по улучшениям со всех НПЗ Компании, возникающие в ходе регулярных совещаний и специальных семинаров по обмену опытом, проводимых на НПЗ и формирует пул идей по улучшениям. Сформированный пул идей фильтруется и ранжируется по сложности технической реализации и экономической целесообразности. В 2018 году на базе СИ ППЭ была проведена оценка потенциала более 600 проектов для 16 НПЗ компании, 80 проектов были рекомендованы для углубленной проработки.
Наиболее перспективные идеи детально прорабатываются СИ ППЭ при взаимодействии с подразделениями повышения эффективности на НПЗ: создаются и улучшаются модели технологических установок, проводится углубленный энерго-технологический анализ, производятся технико-экономические расчеты (ТЭР) проектов, - все это позволяет более точно определять планируемый эффект от внедрения. Реализуемые, экономически оправданные мероприятия включаются в соответствующие Программы НПЗ.
Среди уникальных для каждого НПЗ мероприятий по улучшениям находятся закономерности, которые позволяют предполагать, что аналогичные мероприятия, при выполнении ряда условий могут быть окупаемыми и на других НПЗ. Из таких высоко перспективных мероприятий формируется база так называемых «лучших практик», рекомендованных к изучению сотрудникам.
На этапе реализации программ повышения эффективности, СИ ППЭ агрегирует результаты регулярного мониторинга для определения данных о накопленном экономическом эффекте, определении возникающих отклонений, включая стадии реализации. На основании представленных данных формируются рекомендации по разработке компенсирующих мероприятий управляющим Блоком Компании и НПЗ. Результаты мониторинга так же служат для формирования рекомендаций со стороны СИ ППЭ по тиражированию и приоритезации высокоэффективных быстро реализуемых проектов, с учетом инженерных и технологических особенностей производственных объектов НПЗ Компании.
Инженерно-технологическое сопровождение полного цикла непрерывных улучшений
Востребованным со стороны НПЗ направлением, с точки зрения проведения специализированной технической экспертизы в настоящий момент является повышение энергоэффективности установок. СИ ППЭ систематизирует деятельность по идентификации, анализу, расчету и подготовке к реализации мероприятий по сокращению удельного потребления тепловой энергии НПЗ Компании, участвует в создании базы моделей технологических установок, консолидирует «лучшие практики» по повышению рекуперации тепла, аккумулирует внутри компании экспертов по «пинч-анализу» и как следствие обеспечивает единство подходов к процессу энергосбережения в периметре Компании. Энерготехнологическое обследование установки, позволяет определить корректные параметры для математических моделей установок. Разработанные адекватные модели установки, позволяет сформировать предложения по расшивке узких мест. Важным приоритетом института является накопление наработок и типовых решений, благодаря чему трудоемкость со временем будет снижаться.
Дальнейшее развитие института планируется осуществлять в парадигме перехода от проектной к операционной деятельности, т.е. планируется все более глубокая интеграция результатов проводимых работ в бизнес-процессы Компании. Например, участие в формировании требований к закупаемому оборудованию на этапе составления «опросных листов» позволяет существенно сократить сроки реализации CAPEX проектов, а учет предлагаемых мероприятий и целевых показателей в области эффективности позволит привлекать больше средств в программы энергосбережения НПЗ. Переход на комплексное сопровождение полного цикла непрерывных улучшений позволит многократно повысить эффективность процесса ПОЭ, обеспечит широкий масштаб внедряемых улучшений и одновременно оптимизацию сроков реализации проектов.
Бенчмаркинг в нефтепереработке
Бенчмаркинг, или сопоставительный анализ на основе эталонных показателей (от англ. Bench – место, Mark – отмечать; Benchmark – реперная точка) – эталонное тестирование. Это процесс исследования, определения, понимания и адаптации примеров эффективного функционирования других компаний с целью улучшения собственной работы. С помощью бенчмаркинга определяется, почему конкурирующие организации достигли положительных результатов в рассматриваемой области и какие действия привели их решить к успеху. Применение бенчмаркинга позволяет решить две принципиальные задачи для НПЗ, принимающих участие в сравнительном анализе.
Первая принципиальная задача бенчмаркинга в нефтепереработке - это выявить направления деятельности НПЗ, по которым наблюдается наиболее сильное отставание от конкурентов, то есть приоритетных к улучшению направлений. Это может быть, к примеру, величина валовой маржи, либо определенные статьи затрат, такие как потребление энергоресурсов, либо затраты на ремонт и техобслуживание установок и так далее. Для выбранного направления в ходе бенчмаркинга оценивается разрыв в количественном выражении.
Вторая задача провести анализ для ранее определенных направлений к улучшению – за счет неэффективной работы каких объектов либо процессов формируется выявленный разрыв и какие управляемые параметры объектов (процессов) следует изменять для устранения разрывов. Соответственно, на данном этапе определяются целевые значения управляемых параметров, и происходит разработка конкретных мероприятий по улучшениям.
Решение обеих указанных задач позволяет с высокой точностью определить целевые направления проведения улучшений и определить управляемые факторы, подлежащие изменению, и как следствие сформировать долгосрочную стратегию НПЗ по улучшениям и, на ее основе, краткосрочный план мероприятий. При наблюдаемом сегодня тренде развития цифровизации НПЗ, значимость бенчмаркинга будет только возрастать, поскольку информация о деятельности установок станет более точной, доступной и контролируемой.
Предпосылки и задачи корпоративной системы бенчмаркинга
Для того, чтобы система бенчмаркинга в нефтепереработке действительно функционировала как инструмент, определяющий стратегические ориентиры, она должна отвечать ряду требований к методологии, сбору исходных и обработке исходных данных, предоставлению и интерпретации результатов.
Эффективная методология должна обеспечивать прозрачность расчета и прозрачность взаимосвязи натуральных и финансово-экономических показателей с учетом специфики нефтепереработки и особенностям российского законодательства, при всестороннем охвате деятельности предприятия и оптимальной частоте проведения исследования. Важнейшим требованием является возможность прогнозирования показателей, а также проведения мониторинга достижения плановых показателей.
При сборе и обработке исходных данных важно контролировать достоверность и качество получаемой информации за счет реализованной системы верификации и проверки ошибок. Что возможно эффективно реализовать только при высоком уровне автоматизации и минимизации трудозатрат персонала на сбор и обработку исходных данных, за счет удобного пользовательского интерфейса.
Для проведения бенчмаркинга важно иметь возможность выбрать оптимальный объект сравнения, иначе интерпретация результатов будет затруднена. Даже своевременно предоставленные и верифицированные результаты не всегда бывает возможно объяснить работникам НПЗ ввиду отличия применяемых в исследованиях показателях и принятых для обсуждении на предприятии.
Согласно исследованиям СИ ППЭ рынка компаний, оказывающих услуги в сфере бенчмаркинга деятельности НПЗ, наибольшее количество игроков фокусируется на каком-то одном из показателей (к примеру, только энергопотребление, либо только численность персонала и производительность труда). Среди других дефицитов стоит отметить непрозрачность методологии, сложность сбора данных и интерпретации полученных результатов, сложность либо невозможностью планирования показателей эффективности, а также отсутствие учета специфики российского законодательства. Для всех систем также остается актуальным вопрос надежности предлагаемой методологии и наличия достоверной системы проверки и верификации данных.
Все это позволяет сказать, что нефтеперерабатывающая отрасль в России нуждается в разработке системы бенчмаркинга, которая отвечает всем заявленным критериям и позволяет определять с минимальными трудозатратами и в кратчайшие сроки верную стратегию по улучшениям. ПАО «НК «Роснефть» было принято решение о разработке на базе СИ ППЭ соответствующей системы внутрикорпоративного бенчмаркинга. Предполагается, что основополагающими принципами функционирования разрабатываемой системы будут являться: использование технологии BigData, создание единого информационного пространства российских НПЗ, учет специфики требований российского законодательства, возможность планирования и прогнозирования показателей, адаптация всех показателей к специфике учета российских НПЗ (включая единицы измерения данных).
Мы ожидаем, что внедрение разрабатываемой системы бенчмаркинга позволит реализовать концепцию единого информационного пространства НПЗ Компании и добиться значимых результатов по всем направлениям деятельности как отдельных НПЗ, так и нашей Компании в целом. В дальнейшем, при условии заинтересованности со стороны других Российских Компаний или НПЗ, мы готовы рассмотреть возможность последующего расширения создаваемой нами методологии до уровня национальной системы бенчмаркинга в нефтепереработке.
Литература:
1. Gary, J.H., Handwerk, G.E. and Kaiser, M.J., 2007. Petroleum refining: technology and economics. CRC press.
2. Edward Godfrey Ochieng, Oghenemarho Omaruaye Ovbagbedia, Tarila Zuofa, Raymond Abdulai, Wilfred Matipa, Ximing Ruan, Akunna Oledinma, (2018) "Utilising a systematic knowledge management based system to optimise project management operations in oil and gas organisations", Information Technology & People, Vol. 31 Issue: 2, pp.527-556
3. Dean Elmuti, Yunus Kathawala, (1997) "An overview of benchmarking process: a tool for continuous improvement and competitive advantage", Benchmarking for Quality Management & Technology, Vol. 4 Issue: 4, pp.229-243
4. Eichmann, D.A., 2000. "Creating a high-performance downstream petroleum supply chain". Achieving Supply Chain Excellence through Technology, pp.229-232.
5. Fabiano, B. and Currò, F., 2012. From a survey on accidents in the downstream oil industry to the development of a detailed near-miss reporting system. Process Safety and Environmental Protection, 90(5), pp.357-367.
6. Kankanhalli, A., Tanudidjaja, F., Sutanto, J. and Tan, B.C., 2003. The role of IT in successful knowledge management initiatives. Communications of the ACM, 46(9), pp.69-73.
7. Chase, R.L., 1997. Knowledge management benchmarks. Journal of Knowledge Management, 1(1), pp.83-92.
8. Boh, W.F., 2014. Knowledge sharing in communities of practice: examining usefulness of knowledge from discussion forums versus repositories. ACM SIGMIS Database: the DATABASE for Advances in Information Systems, 45(2), pp.8-31.
9. Ranjbarfard, M., Aghdasi, M., López-Sáez, P. and Emilio Navas López, J., 2014. The barriers of knowledge generation, storage, distribution and application that impede learning in gas and petroleum companies. Journal of Knowledge Management, 18(3), pp.494-522.
10. Muhammad Saleem Sumbal, Eric Tsui, Eric W.K. See-to, (2017) "Interrelationship between big data and knowledge management: an exploratory study in the oil and gas sector", Journal of Knowledge Management, Vol. 21 Issue: 1, pp.180-196
