BI数据分析在油田企业设备自检自修率的应用

陈莹 陈小泉 黄柳君 陈雄斌

摘  要：该文围绕“增产量、保安全、降成本”的中心任务，构建了以预防为主、维修为辅、成本控制为核心的设备管理体系，加强企业设备外委维修费用管控，大力开展自检自修和修旧利废。为更好、更快地实现这一目标，融入BI大数据信息化管理，通过抽取维修业务数据并转化分析，对设备自检自修工单、工时、费用这3个维度进行实时监控，根据统计的生产指标数据调整维修计划，减少外委维修投入，能有效降低生产成本，提高经济效益。

关键词： BI  自检自修率  工单  工时  费用

中图分类号：TE9                             文献标识码：A文章编号：1672-3791（2021）05（a）-0109-03

Abstract： Center on the central task of "increasing output， ensuring safety and reducing cost"， build the equipment management system with prevention as the priority， maintenance as the supplement and cost control as the core， strengthen enterprise equipment outsourcing maintenance cost control， and vigorously carry out self-inspection and self-repair， repair and scrap. For better and faster to achieve this goal， blend in BI big data information management， through the analysis of the maintenance business data extraction and transformation， the device self-checking self-study work orders， working hours and cost three dimensions for real-time monitoring， according to statistics of production data to adjust the maintenance plan， reduce the outsourced repair， effectively reduce the production cost， improve the economic benefit.

Key Words： BI; Self inspection self repair rate; Work order; Working hours; Cost

隨着石油行业规模不断扩大，设备系统构成复杂、设备内精密性组件增多、工艺技术要求高、自动化程度高，长期在环境恶劣的海洋环境中作业，其设备使用磨损、环境侵袭极易发生故障。为预防设备发生故障，现场人员需要开展预防性维护工作;而设备如果发生故障，现场人员需要自检自修，或者邀请外委人员维修。如何提高自检自修率，降低外委维修率，是企业降本增效所关注的问题。

设备维修工单分为外委工单和自检自修工单。自检自修工单包括预防性维护工单、日常维修工单和紧急维修工单等。油田现场庞大的维修记录离散在业务系统中，没有逻辑关联。信息化智能BI报表的融入，可以将这些离散的维修业务数据进行整合、清洗、转化和分析，通过工单自检自修率、工时自检自修率、费用自检自修率这3个维度，每个维度根据年度、月份、作业区、油气田等筛选过滤、汇总统计[1]，实时将查询的数据结果推送给不同岗位员工，根据数据分析识别潜在风险，并及时给予预警预报，从而提高企业生产成本效益。

1  工单自检自修率

根据设备维修业务数据，对统计期间内自检自修工单数量统计分析。以工单数量进行统计是最为简单的统计方法，由于工单分为外委工单和自检自修工单，从自检自修工单的数量占比，能够初步分析现场工作人员的工作强度。

1.1 公式

工单自检自修比率=（自检自修工单数量/工单总数量）×100%。

1.2 指标说明

自检自修工单数量：设备日常预防性维护（PM）、故障检修（CM、EM）的工单数合计。

工单总数量：自检自修工单数量+外委维修工单数量。统计日期范围内启动了工作流程的工单总数量[2]。

1.3 指标展示

1.3.1 工单自检自修率柱形图

抽取应用系统工单业务数据，通过设定查询时间，从期间工单自检自修率和年度工单自检自修率这两个维度，对5个作业区进行横向对比，形成工单自检自修率柱形图（如图1）。其中“期间”条件可以人为输入，可以跨年;而“年度”条件自动根据截至时间所在年份进行时间限制。

1.3.2 按年份、月份维度统计查询

除了以图形的形式展示工单自检自修率的统计数据，还可以通过点击柱状图，打开WEBI报表，查看详细数据。按照作业公司工单数合计，形成年度、月份工单自检自修率统计对比图表体具见表1。

1.3.3 按作业公司、油气田维度统计查询

分别按照作业公司、油气田维度统计自检自修工单数、外委工单数、总工单数，形成工单自检自修率对比图表，具体见表2。

2  工时自检自修率

根据设备维修业务数据，对统计期间内自检自修工单的工时统计分析。由于工单数量只能初步分析现场人员工作强度，但不能具体分析，因此通过统计工时的方式，可以对自修工时和外委工时进行对比分析。通过逐年比较，可以看出现场设备的维护是否提高自检自修的能力[3]。

2.1 公式

工时自检自修比率=（自检自修工时/总工时）×100%。

2.2 指标说明

自检自修工时：统计日期范围内启动了工作流程的日常预防性维护（PM）、故障检修（CM、EM）的工单工时数合计;同时，外委工单中还包括了一些自检自修的工作量，因此还需要加上外委转自检自修工单的工时。

工单总数量：统计日期范围内启动了工作流程自检自修工单的工时+外委工单的自修工时+外委总工时[4]。

3  费用自检自修率

相比于前面的工单自检自修率和工时自检自修率，费用的自检自修率是指自检自修工单发生的费用在整个费用中的所占比例。由于自检自修工单无法统计现场员工的支出费用，因此是从工单中所领取的物料费用进行统计。而外委只有服务费，一般不计算物料费[5-6]。

3.1 公式

费用自检自修率=（自检自修费用/维修费）×100%。

3.2 指标说明

自检自修费用：统计日期范围内启动了工作流程的预防性维护（PM）、故障检修（CM、EM）的工单所有领取物料的费用合计。

维修总费用：自检自修工单物料费用+外委工单服务费用。统计日期范围内启动了工作流程的工单总费用。

4  多维度关联汇总查询

根据该作业公司所选期间内的自检自修工单、工时相关比率数据关联查询展示，具体见表3。

5  结语

设备预防性维修是保证设备运行稳定性、安全性、可靠性的重要手段。自检自修率越高，越能体现企业运营成本控制能力。该文从工单自检自修率、工时自检自修率和费用自检自修率这3个角度去分析自检自修率的变化。其中工单自检自修率只能从数量进行分析，由于很多预防性维护的工单是系统自动生成，工作量相对较少，因此从数量上还未能真正反映现场工作人员的能力提升;而工时自检自修率进一步从工时的角度去统计，通过多年的横向对比，可以看出现场工作人员是否在自修中投入更多时间，从而减少外委的投入;费用自检自修率从财务的角度出发，相对于外委服务费用，自修所领取的零配件费用一般较少，因此费用自检自修率越高，也越能体现现场工作人员在自修能力上的提升，也更节省企业的运营成本。在信息技术和智能化技术的支持下，设备维修管理借助于大数据分析，不仅能够有效提高企业的生产质量，还能够保障生产过程的安全性，降低生产成本，提高经济效益。

参考文献

[1] 阚涛，赵跃东，刘焕晓，等.基于大数据工业数据采集系统设计与实现[J].锻压装备与制造技术，2021，56（2）：122-124.

[2] 匡胜，黄柳君，陈小泉，等.基于MAXIMO的透平設备信息系统建设[J].科技创新导报，2019，16（34）：143-144.

[3] 杨佳杭，李明颖，王德权，等.设备智能维保系统的研发[J].组合机床与自动化加工技术，2021（5）：96-98，102.

[4] 郑旭辉.基于BIM的精益建造管理模式研究[D].中国矿业大学，2017.

[5] 时景光，赵雪霏，宋爱民，等.浅谈预防性计划维修在Maximo系统中的实践应用[J].锻压装备与制造技术，2020，55（6）：148-152.

[6] 王龙海.中国石油管道公司设备维修管理问题研究[D].东北石油大学，2020.