Производ-ственный учёт

Система производственного учёта NAUKA.Balance функционирует на основе потоковой модели производства, автоматически обрабатывая данные технологических параметров производственных потоков и результатов аналитических исследований сред потоков.

позиций КИПиА используется в расчёте

> 10 000

технологических объектов включено в математическую модель

120

система предназначена для решения задач оперативного планирования и управления производством

Решение класса MES (Manufacturing Execution System)

Аналог Aspen Operations Reconciliation and Accounting (AORA) / Honeywell Symphonite

с 2005 года

Отечественная разработка

Эксплуатация решения

Система предназначена для расчёта баланса переработанного сырья и полученных продуктов, а также оценки использования энергоресурсов. Решение этих задач осуществляется за счёт сбора достоверных данных об объёмах переработки сырья, полупродуктов, выработки нефтепродуктов и потребления топливно­энергетических ресурсов на предприятии.

В процессе работы оперативно формируются следующие сведения: ​

• объёмы поступления, хранения и передачи сырья в производство;
• объёмы выработки фракций и компонентов производственными установками;
• объёмы приготовления полуфабрикатов и смешения готовой продукции в резервуарных парках ПСТ и ТСБ;
• материальные балансы технологических установок всего производства в целом;
• объёмы отгрузки готовой продукции.

Алгоритм расчёта материального баланса завода строится на базе моделей отдельных установок, описывающих технологические процессы по ходу движения сырья, направляемого на переработку; последовательно: от первичной переработки нефти, вторичной переработки и затем — приготовления товарной продукции.

Эмиль Гасанов

менеджер продукта

Оперативный контроль параметров

Расчёт материального баланса производства

Идентификация потерь

Предоставление данных для системы планирования

Проверка актуальности схемы производства

Мониторинг выполнения плана

Инструментарий для анализа полноты и достоверности данных

Функционал редактора алгоритмов расчётов

Функционал посуточного согласования баланса

«Оптимизатор» разработки
NAUKA

Потоковая модель производства

На основании измерений АСУТП, технического и коммерческого учёта система собирает, анализирует и консолидирует данные для расчёта материального баланса технологических установок и резервуарных парков за необходимый временной интервал. В конце суток, система автоматически рассчитывает согласованный материальный баланс по предприятию, устраняя несогласованность данных в материальных балансах между всеми технологическими переделами производства для анализа отклонений фактических результатов работы НПЗ с плановыми заданиями.

Оперативное составление отчётности «план-факт»

Снижение риска финансовых потерь и повышение эффективности принимаемых управленческих решений

Оперативное получения данных, соответствующих реальному положению дел на производстве и использующихся в дальнейшем как исходная информация для оптимального планирования, энергоучёта и контроля соблюдения технологических норм предприятия. Актуальность и достоверность данных способствует принятию эффективных решений в условиях меняющегося рынка.

Исключается человеческий фактор при подготовке и внесении исходных данных в систему за счёт полной автоматизации сбора информации от первичных источников измерения, использования встроенных расчётных методик.

Снижение рисков возникновения ошибок в подготовке данных для расчёта материального баланса

Повышение точности и корректности расчёта себестоимости продукции

На основе непротиворечивых данных материальных балансов в системе формируется производственная отчётность включая отчёты по общезаводскому движению и смешению нефтепродуктов, передаваемые в бухгалтерию для расчёта фактической себестоимости производства.

Импортонезависимое ПО

Решение разработано на базе свободно распространяемого ПО и не зависит от импортных компонентов, технологий, баз данных или лицензий.

Язык разработки

Python, React, Java

Операционная система

Кросс-платформенное решение

База данных

PostgreSQL

22.02.22

Интервью

Decision Intelligence: тонкости и нюансы в использовании технологий AI

О чем следует знать предприятиям, решившим внедрить технологию искусственного интеллекта в ближайшем будущем

31.03.24

Экспертное мнение

Как оцифровать завод, и зачем это нужно

Целесообразность применения технологии цифровых двойников на примере сквозной автоматизации процессов на нефтеперерабатывающих заводах

11 мин

Дарья Смирнова

Эмиль Гасанов

10 мин

менеджер продукта кандидат технических наук

менеджер продукта
кандидат технических наук