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數據可視化在石油企業管理中的探索

2018-03-26 12:30:20陳超姜勇石俊亮
現代企業文化·理論版 2017年24期

陳超 姜勇 石俊亮

摘 要 國內油田行業辦公自動化建設始于上世紀90年代,已經實現了運用計算機進行資源共享、信息傳輸與集中處理、綜合信息服務、收發電子郵件、網上招投標、視頻點播、聯機會議(視頻會議)等。隨著油氣生產發展和監控范圍的擴大,原有辦公自動化監控系統已經不能滿足公司生產管理的要求。在傳統系統基礎上,建立實時數據庫,開發基于實時數據庫的數據可視化分析系統,實現自動化與信息化融合,為領導指揮決策提供支持,實現公司生產運行與管理的高效化、集約化和可持續發展。

關鍵詞 實時動態數據庫 數據可視化分析 生產經營管理信息化

中圖分類號:G203 文獻標識:A 文章編號:1674-1145(2017)12-000-02

一、數據可視化在石油企業管理中的重要性

石油行業生產經營中,基層目前普遍大量運用傳統office辦公軟件,產生了大量的數據堆積,數據不能直觀反映生產經營情況。相比于傳統圖表,如今的數據可視化致力于用更生動、友好的形式,即時呈現隱藏在瞬息萬變且龐雜數據背后的生產經營洞察。無論在調度系統、庫房物資管理、日常生產日報、GPS車輛監控、物資動態可跟蹤還是其他石油領域,通過交互式實時數據可視化視屏墻,來幫助基層員工發現、診斷業務問題,越來越成為大數據解決方案中不可或缺的一環。可視化視屏墻可以讓更多的人看到數據可視化的魅力,并提供了豐富的可視化模板,極大程度滿足會議展覽、業務監控、風險預警、地理信息、車輛動態分析等多種業務的需求。

二、數據可視化的具體運用

(一)數據可視化運用于設備GPS監控系統

我公司車輛流動數據是一個巨大的數據資源,隨著信息技術的不斷創新和發展,利用互聯網與智能手機,能夠實現數據的及時共享,另外,對車輛GPS數據進行可視化管理,可以實現車輛調度的精細化模式轉變,如在GPS數據可視化管理技術應用中,可以在計算機平臺上采用分布計算的方式,提供車輛實時定位查詢、車輛超速、車輛路線指引功能,同時,基于數據可視化技術,能夠實現生產任務的及時推送。

數據可視化技術主要可以為工程作業車輛產生的流量數據,提供了兩個方面的應用: 一是為用戶提供多種流量規律分析和認知工具 ,如GPS行駛里程數據累計、單車油耗考核、進行顏色圖形分級處理等;二是可視化用于優化、更新數據庫本身,并強化數據的深層應用 ,如GPS數據異常檢測和數據挖掘等,通過繪制運轉時間變化趨勢曲線或年曲面圖 ,發現不同車型出車行駛規律,通過阿里云數據可視化,可開發基于網絡的可視化軟件包,實現了多維交通數據的顯示、在線查詢和部分數據挖掘的功能。

(二)數據可視化操作運用于生產日報

調研現有網絡有償服務,跳過編程和模塊代碼開發,目前成熟的可視化服務可以選擇阿里公司的DataV數據可視化應用于生產報表中,目前每天使用的生產日報數據呈現繁瑣,不直觀,無法實現信息遠程共享,造成生產銜接不當,不能更好的及時做出正確決策,無形中給公司帶來經濟損失。

數據可視化的設計難點不在于圖表類型的多,而在于如何能在簡單的一頁之內讓人讀懂數據之間的層次與關聯,這就關系到色彩、布局、圖表的綜合運用。DataV數據可視化提供指揮中心、地理分析、實時監控、匯報展示等多種場景模版,即便沒有計算機大數據專業知識,也可以將生產動態可視化顯現出。如圖:

(三)數據可視化操作運用于設備運維管理

關鍵設備的安全可靠性是連續安全生產的重要保證,例如壓裂設備的運轉數據匯總處理,壓裂施工設備安全可靠運行是施工成功的關鍵。可以通過添加模塊讀取柴油機運行參數,例如:水溫、轉速、機油壓力、歷史故障代碼,進行設備累計分析,運用“設備運維管理”模塊,對所有壓裂設備狀況進行管理,分析統計運行趨勢、故障原因。

對每臺設備統計各類數據,累計進行分析,用3D柱狀圖按比例直觀表示出來。每臺設備各個重要部件運行數據可方便清晰的展現出來。

(四)數據可視化操作運用于庫房物資管理

數據的選取,通過對庫房物資實行貼標二維碼管理,將出入庫物資動態網絡傳輸到數據處理后臺。

標準化管理:統一進行標準化代碼管理,包括物品代碼、貨架代碼和庫房管理人員代碼。

日常業務管理:對物資出入庫和存儲階段進行優化管理,如自動提醒緊缺物資報警進貨,直觀顯示庫存物資數量,提供較為合理的出入庫建議,后臺自動生成出入庫單據,提高物資的流轉效率。

物資安全實時監控:利用安裝在庫房內不同方位的攝像頭,對庫房內部實時進行監控,確保物資存儲的安全。以上這些功能都可以通過數據處理模塊實現。

三、數據可視化下的展望

為了無法計算的價值,可視化技術有著巨大的節支降耗挖潛的應用潛力,以及潛在的社會效益,為此,急需開展多方面、多層次的工作開展,盡快在各基層隊進行測試推廣。

四、結語

大數據時代來臨,公司基層數據的收集、獲取和分析都需要更加高效快捷進行,這些海量的數據分析將對人們的思考方式產生深遠的影響。縱觀人類社會的發展史,人的需求及意愿始終是推動科技進步的源動力。隨著物聯網的蓬勃發展,移動感知技術的發展,數據采集技術的進步,人不僅是大數據的使用者和消費者,還是生產者和參與者。大數據將在傳統石油行業產生重大的社會價值,也必將引起社會活動的巨大發展和變革。未來還需要進一步加強大數據標準化頂層設計,推動開放數據集建設,建立健全的大數據標準體系,為大數據發展和應用夯實基礎,數據可視化必將連接智能未來。

參考文獻:

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