개요:
YPF는 아르헨티나에서 가장 큰 석유 및 가스 회사로 석유 및 가스 생산에서 시장 점유율이 43%, 가솔린이 58%에 이른다. 남아메리카에서 세 번째로 큰 기업으로서 YPF는 직간접적으로 7만2000명을 고용하고 있으며, 전국 각지의 분지에 92개의 생산블록과 48개의 탐사블록을 보유하고 있다.
문제:
YPF는 유정의 유지보수 중단 및 장비 고장과 관련된 비용을 줄이는 것을 목표로 하고 있었다. 분석 결과 비효율성의 근본 원인은 강력한 유지보수 스케줄링 프로세스의 부족이었다.
계획 수립자들이 매월 수백 건의 업무지시서를 독립적으로 할당하는 등 스케줄링 과정이 분산된 것이 주요 문제였다. 복수의 기획자가 서로 적절한 조정 없이 복수의 팀을 위한 과제를 할당하고 있었다. 이로 인해 최적의 일정을 만들지 못해 다운타임 손실과 비효율적인 리소스 활용이 초래되었다.
YPF는 모든 YPF 시설에서 자산 관리를 간소화하는 스케줄링 도구를 개발하기 위해 Antlee Siete(아르헨티나 비즈니스 데이터 과학 회사) 내 시뮬레이션 및 최적화 사업부지인 심캐스티아에게 접근했다.
이번 시범사업은 아르헨티나 뉴켄에 위치한 유전인 린콘 데 로스 소세스를 대상으로 진행됐으며 700개의 우물(수분사유정 포함)과 100여 명의 작업반, 100여 명의 주별 정비주문 등이 투입됐다.
해결책:
많은 상호 작용하는 부품, 사용자 지정 정책, 제약 조건 및 시간 의존적인 이벤트를 포함하는 유전 정비 시스템을 관리하기 위해서는 스프레드시트와 분석 최적화 도구를 사용하는 것이 충분하지 않았다. 심카스티아 컨설턴트들은 이러한 복잡성을 관리하기 위해 시뮬레이션 기반의 최적화 솔루션을 개발했다. 이들은 고유한 유연성을 위해 AnyLogic 시뮬레이션 소프트웨어를 선택했는데, 이를 통해 특정 리소스 동작과 사용자 정의 프로세스 규칙을 모델링할 수 있었다.
시뮬레이션 모델에는 GIS 참조위치가 있는 사이트, 복수의 업무로 구성된 예방·교정 작업지시서, 스킬과 근무시간이 있는 자원(스태프와 장비) 등이 포함됐다. 이 모든 요소들은 독특한 특성과 행동 패턴을 가진 요원으로 모델링되었다.
모델에서 계산된 비용에는 다음이 포함되었다.
- 계획되지 않은 운영 중단 및 예정된 운영 중단을 포함한 Wells의 생산 손실 비용
- 리소스 관련 비용(정규 및 추가 근무 시간 모두)
- 여행 관련 비용.
심캐스티아가 개발한 솔루션은 애니로직 유지보수 프로세스 시뮬레이션 모델과 맞춤형 최적화 알고리즘을 기반으로 했다. 시뮬레이션 기반 최적화는 알고리즘을 사용하여 작업 순서에 자원을 할당하고 가능한 가장 빠른 방법으로 작업 순서를 완료했다.
소프트웨어 솔루션의 인터페이스는 설계자들이 관련 비용, 일부 프로세스를 방해하는 기상 조건, 자원 가용성 시간표, 우선순위 결정 규칙과 같은 모델 매개변수를 조정할 수 있도록 했다. 모델 매개변수를 변경함으로써, 설계자는 변화하는 환경과 관련된 모델 데이터를 제공할 수 있다.
시뮬레이션을 최적화와 결합하여 툴은 9일, 12일, 30일 동안 운영 계획을 작성했다. 또한 대시보드에 표시되는 운영 계획 세부사항, 리소스 및 사이트별 일정, 유형별 비용 및 작업, 리소스 활용률, 추가 작업 시간, 적용 거리 등 다양한 통계를 제공했다.
대시보드: 리소스 할당 및 계획 통계
그 결과 솔루션은 고객의 데이터베이스 및 SAP와 통합되어 회사의 계획 소프트웨어 인프라의 일부가 되었다.
결과:
이 프로젝트는 Rincon de los Source 유전자에게 유지관리 스케줄링을 위한 의사결정 지원 도구를 제공하였고, 이는 사이트의 운영 효율성을 향상시키고 다음과 같은 결과를 낳았다.
- 작업지시 실행시간 11% 증가
- 예방적 유지보수 이행률이 6개월 만에 95%로 증가
- 고장 수리 백로그 56% 감소
- 계획되지 않은 다운타임 오일 생산 손실 50% 감소
프로젝트의 직접적인 경제적 영향은 Rincon de Los Source에서 연간 1,800만 달러의 비용 절감을 포함했다. 2단계로는 멘도자 자산(대부분 크고 복잡함)에 대한 구현이 이미 시작되었으며, 로드맵은 2018년 말까지 전국적인 이행을 목표로 하고 있으며, 연간 2억3400만 달러의 절감 효과가 기대된다.
자세한 내용은 AnyLogic Conference 2016에서 프로젝트 프레젠테이션을 보거나 다운로드하십시오.