后勤支持管理系统实现自动化管理提升

斯琦 中海油信息科技有限公司网络安全技术中心

面对国际形势日趋复杂、国内经济下行压力不断加大、替代能源竞争日益加剧、低油价削弱盈利能力等系列挑战，中国的油气企业亟须紧抓信息化发展带来的机遇，加快产业的数字化改造，应用最新的互联网技术，从各个角度、各个环节入手进行革新，从而推动企业沿着高质量发展的道路不断前进。

后勤支持管理系统集成统一共享信息平台，建成“一张图”信息管理体系。后勤支持管理系统以各个业务需求为导向，形成专业的业务应用系统，为业务管理提供支撑服务，为企业业务数字化转型和智能化发展奠定基础。在持续推进数字油田建设的基础上，重点推动后勤支持管理系统的建设，打造具有中国特色的国际一流的集成统一共享信息平台，建设“智慧海油”，支撑业务数字化转型和智能化发展。

一、后勤支持管理系统现状及其问题

后勤支持管理系统是一套集成化的系统，需通过接口与现有外部信息系统进行数据对接。该系统通过系统门户及App 向用户提供服务，并通过业务管理模块，实现物资准备、船舶物资运输、船舶现场作业、码头装卸、人员出海、人员倒班、公务生产用车等业务的管理功能，通过系统公共服务与业务支持平台提供基础服务能力，通过系统数据接口与内外部系统进行对接及数据交互。

当前系统面临的主要问题有如下几个方面。

系统工作流程有待调整：随着业务管理模式的变化，系统的工作流程需要做出相应的调整，以确保系统能够支持生产调度日常工作的运转。

数据深化应用及统计分析自动化程度不足：系统内已积累了基础数据和实际作业数据，但对于数据的深化应用和统计分析仍存在不足。部分数据分析工作需要依靠人工进行，自动化程度亟待提高。数据统计分析是有效管理和决策的基础，因此需要加强对数据的深度应用和自动化分析。

移动端覆盖业务流程较少：目前仅车辆审批及计划查询功能支持移动端，受地域及时间限制，用户使用PC 端操作不便捷，导致流转效率不高。在当今移动互联网盛行的时代，广大用户已经习惯并且广泛地使用移动设备进行工作和生活，因此需要将更多的业务流程覆盖到移动端，以提高用户体验和工作效率。

技术更新迭代：技术在不断更新迭代，因此需要对系统进行相应的技术更新和升级，以适应新技术的发展和应用。同时，对于已建系统，需要进行标准化治理工作，以实现功能使用和系统升级。

数据治理：由于已建系统的数据库及数据格式多样，无法满足统一标准化要求，需要通过数据治理工作，完成部分数据的逻辑入库及调用标准数据等相关工作。数据治理是数据管理的关键环节，包括数据收集、清洗、存储、管理和分析等工作。开展数据治理工作，可以提高相关业务数据的质量、提升业务数据的可用性，为后续的业务数据分析和决策提供基础支持。

二、自动化管理发展现状及其趋势

自动化管理是指充分利用当前的先进信息技术和对应的管理方法整合而成的一种新型管理方式，其主要目的是通过优化流程、数据采集与处理、算法优化等方式，实现后勤支持管理系统业务需求效率的提高和海上作业等成本的降低。随着时代的发展和科技的进步，越来越多的领域开始广泛地运用人工智能、机器学习、物联网等先进技术进行自动化管理，自动化管理相关技术的发展趋势也日益明显。

国内油气企业在自动化管理方面取得了一定的成果，部分油气企业已经实现了数字化油田的建设。例如，中石油在国内率先引进了数字油田，运用云技术实现了生产自动化管理和智能化决策，提高了生产效率和管理水平。此外，中海油也在数字化油田建设方面进行了积极探索，实现了生产自动化管理、人员定位、安全监控等功能。尽管国内油气企业在自动化管理方面已经有所进展，但与国际上相关油气企业相比，仍存在一定差距。国外油气企业在自动化管理方面已经发展得相对成熟。

例如，壳牌（Shell）采用了先进的大数据、人工智能等技术，实现了全球范围内的油气生产自动化管理和智能化决策，提高了生产效率和管理水平。此外，道达尔（Total）也在物联网和智能感知方面进行了积极探索，实现了生产调度、设备自动化维护、工厂自动化生产等功能。

三、自动化管理在后勤支持管理系统中的应用及实际效果评估

自动化管理在后勤支持管理系统中的应用包括：运用大数据化技术实现数字化油田建设，实现数据的自动化收集、处理、存储和分析，实现后勤支持管理系统业务流程的优化和电子标准化，提高后勤支持管理系统相关业务数据的精确性和可用性，提升业务流程的完整性和高效性。运用智能化人工智能技术，如分类算法、预测算法、聚类算法等，对数据进行提取、加工和优化，实现油田生产智能化调度和决策，提高生产效率和质量等。同时，利用物联网技术等建立完善的信息网络系统，实现油田设备的自动化远程监测和控制，建立智能设备联网系统，提高业务运营效率和安全性。此外，深化应用，实现系统运行管理和计划链条协同，深挖数据价值，精准洞察，实现风险预警，支持安全运营。

后勤支持管理系统集成了相关系统，完成了数据的采集、共享、分析与利用，使相关作业信息安全呈现、数据分析和项目团队无缝连接，形成一个集成业务应用及相关数据的综合平台，实现后勤业务全流程的自动跟踪管理，充分发挥数据服务在钻完井项目实施过程中的重要作用，为渤海油田后勤资源的合理配置提供自动化分析工具，辅助决策。

自动化管理可以通过使用大量的历史数据来更准确地预测风险发生的概率和影响，例如，蒙特卡罗模型是一种典型的管理自动化应用，它可以用于应急储量的预测，通过大量的数据操作，获得更准确的不同储量的概率；降低未来可能发生的风险的概率或者降低风险可能带来的损害[1]。

四、结论与展望

（一）主要结论

文章对自动化管理在后勤支持管理系统中的应用进行了分析和研究，总结出自动化管理在后勤支持管理系统中的相关应用模式，阐述自动化管理在后勤支持管理系统中的实现方法。同时，文章通过实际效果评估，论证自动化管理在后勤支持管理系统中的可行性和有效性。

（二）面临的问题与挑战

在实际应用过程中，自动化管理在后勤支持管理系统中仍面临一些问题和挑战，如数据及网络安全问题、技术更新和数据质量问题等，这些问题需要引起重视，通过技术创新和管理创新来解决。

1.网络安全问题

随着企业相关系统的自动化程度越来越高，网络安全问题已成为企业面临的重要挑战。例如，2017 年6 月，俄罗斯的一个油气系统自动化管理系统遭受了严重的网络攻击，导致企业生产数据和设备被破坏。2020 年9 月，中国石油遭遇了勒索软件攻击。为应对这样的问题，需要企业增强网络安全防护意识，加强网络安全技术保障，建立多层次的网络安全风险防范体系，保证自动化管理的系统网络安全，譬如采用访问控制技术。保证网络资源不被非法使用和非法访问是访问控制的主要任务，访问控制不仅是保证网络安全的核心策略，也是防范和保护网络安全的主要策略[2]。此外，企业需要定期对系统进行安全检查和漏洞修补，加强安全培训和教育，增强员工的安全意识。

2.数据质量问题

企业在自动化管理过程中会产生大量的数据，并且数据的质量对于企业决策和分析具有重要影响。例如，2020 年7 月，美国切萨皮克能源公司因数据质量不高，导致决策偏差，从而引发了公司债务问题。为提高数据质量，油气企业需要建立完善的数据质量管理制度和标准，加强数据清洗和整合，规范数据采集和存储，保证数据的准确性和可靠性。同时，企业要定期评估和监控数据质量，及时处理数据异常情况。

3.技术迭代问题

系统自动化管理需要时刻进行技术更新和迭代，以保证系统的稳定性和可用性。例如，2020 年7 月，Shell 公司在进行系统自动化管理时，需要进行系统的持续更新以适应新的技术和功能需求。为解决技术更新问题，相关企业需要加强技术研发和创新，掌握新兴技术的动向和趋势，积极引进先进技术，提高系统的稳定性，优化系统的性能[3]。此外，企业要建立完善的技术保障体系和技术人才培养体系，确保系统技术更新的顺利实施。

4.软硬件兼容性问题

企业自动化管理的软硬件兼容性是关键问题，因为不同厂家的软件和硬件可能存在兼容性问题。例如，2020 年1 月，中海油在进行系统自动化管理时，由于软硬件的兼容性问题，导致系统的稳定性和可用性受到影响。为解决这个问题，相关企业需要提前进行系统集成测试和评估，确定软硬件的兼容性，确保系统的稳定性和可用性。此外，企业还可以采用标准化的软硬件设备，以提高兼容性和稳定性。

（三）未来研究方向

系统自动化管理是油气企业各个生产作业环节中不可或缺的一部分，尽管智能油田背景下后勤支持管理系统的自动化管理已经取得了显著的进展，但自动化管理在后勤支持管理系统中的应用仍有许多方面需要进行进一步的研究和探索，同时仍面临一些挑战，未来的发展将集中在如何解决这些问题，以及如何运用新技术进一步提高生产效率和质量。

1.云计算和大数据

未来，云计算和大数据技术将被广泛应用于自动化管理，以提高管理效率和精度。例如，在油气企业相关生产管理中，可以利用云计算和大数据技术实现生产过程的实时监控和管理，同时可以通过数据分析和挖掘实现生产过程的优化。

2.物联网和智能感知技术

物联网和智能感知技术在系统自动化管理方面的应用不仅可以实现生产过程的自动化控制，而且其也是智能油田大量使用传感器和物联网技术的关键特征之一。这些设备可以监控油井的各种参数，如压力、温度和流量，同时将这些数据实时传输到数据中心。例如，Shell公司在其智能油田项目中大规模使用了这种技术，通过物联网技术实现设备之间的信息交互及设备的自动控制，提高相关作业的生产效率。

3.人工智能和机器学习

人工智能和机器学习技术被广泛应用于各个领域，一旦数据被收集，就需要对数据进行管理，包括但不限于对数据进行预处理、深入的统计和分析，以便让这些海量的数据发挥价值。这通常需要使用高级的机器学习算法来处理，以实现生产过程的自动调节和优化。例如，BP 公司已经开始使用人工智能技术，以实现其全球石油和天然气产量的生产数据的自动化分析，从而优化生产作业流程，减少生产停机时间，大大提高了生产作业效率。

4.数字孪生

数字孪生（Digital Twins）是指通过数字方式复制现实世界的设施，以预测设备性能，制订维护计划并优化操作。相信未来该技术将会被广泛应用于油气行业。随着科技的迅速发展，实现油田产业的智能化转型至关重要，传统海上油田建造方式难以满足行业的发展需求，数字孪生技术受到行业的重视，在海上智能油田建造中应用数字孪生技术，可实现现实世界与虚拟世界的信息交互，解决产业智能化在发展中遇到的问题，协助建造人员高质量完成海上智能油田建造工作。例如，Total 公司正在使用数字孪生技术，创建其全球石油和天然气生产设施的虚拟副本。

综上所述，自动化管理的未来研究方向主要聚焦在大数据技术、智能感知技术、人工智能、机器学习、数字孪生等相关技术方面。通过不断创新和更新，自动化管理技术将为生产企业带来更高效、精准、智能的管理方式，实现生产过程的优化与升级，提高企业的市场竞争力和市场地位。