RPMS在煉化企業財務效益預測領域的應用

【摘要】伴隨著原料全球化、市場國際化進程加快，國內煉廠受到國際原油價格波動影響日趨明顯。準確及時的財務效益測算能力，才能讓企業捕捉到瞬息萬變的市場機會，從而提高決策管理水平，實現經濟效益更大化、成本控制目標化、結構配置合理化。本文介紹了RPMS模型在企業財務效益預測領域的最新應用，包括利用RPMS進行財務效益預測的方法、流程及結果分析等內容。

【關鍵詞】RPMS；財務預算；效益測算；煉油；線性規劃

Abstract：With the globalization of raw materials and the internationalization of domestic markets，domestic refineries are affected significantly by the fluctuations of international crude oil prices.Accurate and timely financial benefits calculation capabilities are necessary for enterprises to capture the ever-changing market opportunities，improve decision management level，and to achieve greater economic efficiency.This article describes the the latest applications of RPMS model in corporate financial budget，including the prediction methods，processes and results of analysis，etc.

Key Words：RPMS；financial budget；refining；linear programming

1.現有煉化行業財務效益預測方法

在煉化行業的財務測算中，整體效益預算一般采用成本法，即將本期產品銷售收入減去原材料成本和加工費用，分為變動成本法和完全成本法。效益測算主要為聯產品成本法，根據計算方法不同又分為產量分配法、技術系數法和變現凈值法三種，在我國的石化企業中，大部分采用技術系數分配法來確定煉油聯產品的成本[1]。

隨著市場競爭的加劇，煉廠決策者的經營重心由規模向效益轉變，對來自市場方面傳導的信息越來越敏感，同時精細化管理水平要求越來越高，原有的財務效益測算方法的不足之處逐漸顯現，以最常用的技術系數法為例，無法考慮物性因素對裝置產品的影響。經濟技術系數法為所有企業的同一裝置生產的產品設定相同的技術系數，而完全忽略了不同企業裝置間產品的物性差異。這種差異在利用經濟系數法進行測算時完全被忽略了，從而導致產品效益的測算存在偏差[2]。除此之外對同一企業加工不同產品效益、不同企業加工同一種產品的效益、同一企業不同生產裝置的效益等方面的效益測算工作，傳統的效益測算方法無能為力[3]。

2.基于RPMS的財務效益預測方法體系

2.1 RPMS模型簡介

RPMS模型是以線性規劃理論為基礎的計劃優化測算工具，其特點是通過線性規劃技術建立與企業生產經營活動相適應的數學模型，以數學模型仿真模擬企業生產經營的全過程，然后通過RPMS軟件的自動求解得到企業優化的生產經營方案，最終實現加工方案、產品結構，產品質量、經濟效益的整體優化[4]。

企業級RPMS模型主要有以下5個功能模塊構成：（1）原料采購模塊，主要定義了市場上適合該企業加工的原油油種的價格，購買量等信息；（2）產品銷售模塊，主要定義了該企業的主要產品種類、產品價格及其他一些限制因素；（3）裝置加工模塊，定義了該廠所有裝置的加工負荷，產品收率，進料組成及性質要求等限制條件；（4）原油數據庫模塊，定義了所有原油的評價分析數據，包括側線收率、側線主要性質等；（5）公用工程模塊，定義了各裝置消耗的公用工程，保證裝置成本與實際一致。各子模塊是以Excel表的形式輸入數據，存儲到后臺ACCESS數據庫中，最終完成該企業模型搭建。

2.2 利用RPMS模型開展財務效益預測基本原理

利用RPMS模型開展財務效益預測的基本原理將用戶輸入到EXCEL表格中的大量數據在后臺轉化為一個矩陣，該矩陣由大量的等式和不等式方程組成，以催化裂化裝置為例，催化裝置的進料為減二線蠟油、減渣和加裂尾油，設WFCCBAS表示催化裂化裝置的混合進料，則：

進料匯流物料平衡方程：WFCCBAS=WFCC1AQ （減二線蠟油）+WFCC1VX（減渣）+WFCC1DE（加裂尾油）

催化裂化的月度加工能力約束：

15.5萬噸≤WCAPFCC=WFCCBAS=WFCC1AQ+WFCC1VX+WFCC1DE≤31萬噸

對于催化裂化裝置的進料來說，還有些特殊的進料限制，如進料殘炭含量限制（物性代碼為CCN）在6%-8%之間，方程書寫如下所示：

0.06*WFCCBAS≤CCN×WFCC1AQ+CCN×WFCC1VX+CCN×WFCC1DE≤0.08*WFCCBAS。

其他裝置約束條件類似，然后求解該矩陣從而得到用戶定義的所有變量（原料和公用工程購買量、產品銷售量等等）的最優解。其中的原料成本、產品收入、整體效益等均為重要的財務指標。

2.3 利用RPMS模型開展財務效益預測流程

利用RPMS模型開展財務效益預測的業務流程主體環節以RPMS模型為基礎，涵蓋了價格部門、計劃部門、財務部門、生產部門和銷售部門等業務處室。以數據獲取、計劃編制、財務效益預測、生產后數據反饋、銷售數據反饋為業務主線，形成了RPMS模型的數據整理與輸入、模型校核與完善、計劃優化與編制、財務效益預測、執行數據反饋與模型完善的閉環操作流程。基于RPMS模型的財務效益預測工作需要內部信息資源網、財務部、財務處、總調度室、價格處等單位獲取數據，經過數據整理，通過模型數據輸入和數據庫直接輸入兩種方式完成數據的輸入工作，在此基礎上，輸出計劃數據、財務數據、生產數據和核算數據，并進行數據的實時反饋，實現預算編制數據流的高效管理。

2.4 利用RPMS模型開展財務效益預測方法體系的實現

為了提高財務效益預測的工作效率，依據RPMS軟件原有的特性，按照財務效益預測業務流程和數據流向，開發了網絡版財務效益預測模型及相應報表系統，實現財務效益預測統一化、流程化、協同化。網絡版財務效益預測模型采用Browser/Server（瀏覽器/服務器）模式，基于web平臺實現“模型輸入-在線優化-模型輸出”整個優化過程。當用戶通過瀏覽器修改和運行模型時，系統將自動啟動服務器端RPMS單廠模型。整個運算過程黑盒化，簡化了模型維護工作，并且生成的運算日志能夠實現在線分析，最終運算結果以財務報表、計劃報表和流程圖、總部報表等形式輸出，豐富了報表輸出形式。其應用技術架構如圖1所示。

圖1 網絡版模型應用技術架構圖

模型運算結果保存在SQL SERVER數據庫中，通過數據轉換將數據庫中數據轉換為Excel格式數據，最終生成財務效益預測報表包含原料成本表、產品效益表和效益表三張表格，用于煉油部分的財務效益預測。

3.分析示例

3.1 總部層面應用

表1 某月度各家企業加工原油Y單油種效益排序

單位：元/噸

排名 噸油扣

稅成本平均產

品價格煉油貢獻化工

貢獻噸油

效益汽煤柴

收率高效產

品比例

1企業A4933532223417340760.5%48.9%

2企業B499754013494839778.5%69.9%

3企業C49615372371037173.7%61.1%

4企業D5013515010124034157.9%47.6%

5企業E4926517820413033458.8%51.6%

6企業F50735395254-924568.5%48.8%

7企業G51085348150-2812270.2%77.5%

8企業H50055227134-1212273.7%63.6%

9企業I4977508459319051.3%32.6%

某國內陸上原油品種Y，在9家地區公司加工，按照總部領導指示需要測算某月份該原油在9家地區公司加工的效益情況，以便于開展原油分配工作。按照RPMS模型財務效益預測標準流程，得到某月度原油Y在9家煉化企業加工的單油種效益排序情況，如表1所示。

各家企業加工原油Y噸油效益排序如表1所示，其中企業A、企業B、企業C噸油效益較高。其中企業A與企業E相比，企業A97#汽油比例較高，達到20.8%，而企業E只有7%，是企業A加工原油Y效益優于企業E的一個主要原因。結合上述分析，總部在安排該月度原油Y資源分配時，可參照上述排序做出決策。

3.2 企業層面應用

企業級RPMS模型財務效益預測應用多用于月度生產預算和方案測算等方面，以某月份某煉化企業生產預算為例，測算了高中低三個加工量下效益情況，按照RPMS財務預算方法標準流程，在網絡版模型完成運行后，所有財務數據將導入到后臺SQL SERVER數據庫中，用戶可下載“財務報表”查看該企業效益情況，如表2所示。

由表2可看出隨著原油加工量增加，企業整體效益和噸油效益呈下降趨勢。因此，在企業可接受范圍之內應該盡量按照低加工方案安排生產，減少損失，提高盈利水平。

3.3 預算與核算對比分析

在每個財務預測周期結束后，利用實際發生的核算數據與上期財務預測結果進行回溯與對比發現差別存在的原因，及時修正模型，提高下期測算的準確度。

4.結語

基于RPMS模型的財務效益預測方法，一方面有利于提高相關部門精細化管理水平，多維度的開展企業挖潛增效工作；另一方面有利于財務部門根據市場波動及時調整約束條件，完成未來企業盈利情況的預測，提高結果的預見性。同時將生產部門、計劃部門、銷售部門與財務部門進行有效的銜接，實現財務預測基礎數據共享，得到的結果更加符合企業生產實際，最后通過實際發生的財務核算數據和預測結果進行對比分析，尋找差距原因進一步對模型進行校核和完善，提高下期財務預測準確度，形成財務效益預測的閉環管理。

參考文獻

[1]邢少軍，王海滋，黃渝祥.論石油化工聯產品成本分配的技術系數法[J].經濟評價，1997，63：23-26.

[2]王友平，張紅榮.化工PPIMS模型在財務預算中的應用[J].化工管理，2011，09：77-80.

[3]王立斌.煉油生產成本核算與效益測算方法分析[J].煉油與化工，2009（02）：52-55.

[4]王華.煉化物料優化與排產系統實施及應用[M].石油工業出版社，2008，3：1-7.