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建设燃气公司综合数据分析系统

2021-12-13

当前燃气公司信息系统的业务数据大部分已经集成了主要的人财物信息,包括ERP系统、人力资源系统、财务预算系统等数据,以及一些第三方业务系统、手工采集的数据,管理信息数据集聚初具规模。但还存在以下差距:数据范围及领域需要扩展和延伸,缺乏对生产实时数据以及营销数据的分析,需要在规模、范围和业务领域等方面对数据进行扩展,实现经营数据与生产数据的结合分析。在数据价值挖掘中,数据管理水平也难以有效地支持,目前缺乏完整的数据全生命周期管理,包括数据所有者的责任与权利、数据格式与标准、数据建立与变更程序、数据使用系统、数据安全系统和数据销毁程序等。数据管理体系的建设和有效实施,是保证数据产生价值的关键因素。


燃气公司


利用数据分析技术,对外可以促进商业模式和盈利模式的创新,对内促进资源配置和管理方式的创新,从而帮助企业适应时代的变化,助力数字化转型。在未来五年内,围绕数字化转型的整体目标,打造数据集中、统一、安全、共享的"数据银行",为企业的经营管理决策、生产因素辨识、工艺流程优化等方面提供数据支撑和决策支持。具体包括:


1)夯实数据基础,构建企业数字生态环境


利用核心项目,带动企业营销大数据及生产实时大数据的原始积累。通过企业内部及产业链上下游经营管理类系统的打通,同时不断完善经营管理类数据,扩展数据范围,提升数据质量。实现销售、物流、客户、采购等数据集聚,初步形成销售类数据集市;通过物联网系统的建设逐步采集完善生产实时数据,初步形成生产类数据集市。


对外加强与业务伙伴数据合作,充分利用外部大数据资源为燃气公司服务,构建企业大数据生态环境。


2)建设一批数据示范应用


在经营管理决策、生产因素辨识、工艺流程优化和装备实施预警等方面建设一批数据示范应用,解决业务痛点,发挥数据价值,逐步实现数据在公司核心业务领域的覆盖。


①经营管理决策领域应用:


在天然气的贸易及销售过程中,利用大数据技术,分析行业动态、价格信息和风险数据,做出综合分析,并在一定程度上进行交易的模拟,洞察商业机会,提前进行市场预测和资源调配。


通过对客户行为及数据的分析,掌握客户行为特征,交易信息、信用评级、市场信息、挖掘潜在的消费需求,进而促进业务创新和开发潜在市场,为客户及消费者提供更好的定制化服务。


对库存物资进行关联分析,建立不同地点、不同公司间的替代补充计划,促进物资备件的联储共备,提高库存利用效率。


②生产因素辨识领域应用:


产品操作层面,通过采集员工现场作业的所有数据,结合设备、设备、罐区、能源消耗等信息,对作业人员的安全隐患进行分析和排除。


通过对高价值设备的历史海量数据挖掘,对每个相关要素进行趋势分析,当单个或多个相关参数超出正常范围时提前预警,发现故障于隐患时期,防止或规避设备故障的实际发生。


③工艺流程优化领域应用:


建立数采网络和实时数据库,实现对门站/厂站/接收站主要能源介质的全面监控与分析。


分析能耗因素,协助生产企业降低生产单位能耗;实现厂站运营状态的全面感知,业务全面可控。


④建设一套数据交易机制


资料建设工作是一项系统工程,它有序、动态、可持续发展,必须建立良好的运行机制,才能保证建设过程中各环节的正常有序。同时数据是企业的共同资产,只有实现数据充分共享,才能最大化发掘数据价值。为此,我们需要突破传统的行业壁垒,构建覆盖企业全球的数据共享与服务合作机制,进而构建“跨区域、跨部门、专业化”的企业级数据应用中心,形成更加科学的数据价值挖掘和应用模式。


通过积累形成可用、可靠、可共享的数据资产,尝试建立数据资产内部和外部流转机制,构建公司统一的数据服务"市场"。促进内部和外部的数据交易,通过数据资产的交易实现互利共赢。

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