Разработка информационной системы учета нефтепродуктов

Карагандинский экономический университет Казпотребсоюза

Дипломный проект

На тему: «Разработка информационной системы учета нефтепродуктов»

50 703 — «Информационные системы»

Выполнил

студент гр. ИС-32с М.А. Бакижанов

Научный руководитель Ж.А. Муканова

Караганда 2011

СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

1.1 Характеристика предметной области

1.2 Описание действующей системы управления объекта автоматизации и ее недостатков

1.3 Пути совершенствования информационной системы учета нефтепродуктов

2. ПРОЕКТНАЯ ЧАСТЬ

2.1 Постановка задачи

2.1 Информационное обеспечение

2.2 Программное обеспечение

2.3 Техническое обеспечение

2.4 Мероприятия по обеспечению жизнедеятельности персонала и охраны труда

3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ

3.Назначение и условие выполнения программы

3.2 Выполнение программы

4. ОБОСНОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТА

4.1 Выбор и обоснование методики расчета экономической эффективности

4.2 Расчет показателей экономической эффективности проекта

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЯ

В крупных предприятиях, к каковым можно отнести и сети автозаправочных станций, проблемы логистики и управления запасами всегда занимали важное место в ряду задач менеджмента. Необходимым условием успешного решения таких задач является организация сбора, хранения и обработки необходимой информации, отражающей потребности предприятия в запасах, интенсивность их расходования, места расположения и т. д.

Для сети АЗС основными видами ресурсов, эффективное распределение и хранение которых нужно обеспечить, являются нефтепродукты. Особенностью сети АЗС, как и вообще розничных сетей реализации любых товаров, является то, что закупка товаров производится централизованно, а реализация осуществляется во множестве пунктов, то есть на АЗС сети. В таких условиях менеджеру по закупкам для определения необходимых объемов поставок нефтепродуктов следует обработать информацию об объемах реализации на всех АЗС сети. Основной целью настоящей работы является разработка автоматизированного рабочего места, которое позволило бы менеджеру оперативно получать информацию, необходимую для принятия решений по осуществлению закупок, что в конечном счете должно повысить эффективность принимаемых решений, снизить издержки предприятия, повысить доход от реализации нефтепродуктов.

Данный дипломный проект посвящен проектированию и разработке автоматизированного рабочего места (ИС) менеджера по закупкам нефтепродуктов сети АЗС. В ходе выполнения работы проведен анализ информационных потребностей менеджера, информационных потоков и бизнес-процессов. На основе этих данных построена концептуальная модель данных, информационно-логическая модель предметной области, модель потоков данных, по которым и было реализовано ИС.

В работе предусмотрена математическая часть, назначение которой состоит в прогнозировании объемов реализации нефтепродуктов на предстоящий период с целью оценки необходимых объемов закупки нефтепродукта. Прогнозирование выполняется двумя методами: на основе экспоненциального сглаживания и с помощью линейного тренда с учетом сезонности. В процессе построения прогноза выполняется визуализация исходных данных и оценка погрешности.

Целью данного проекта является создание информационной системы менеджера по закупкам нефтепродуктов сети АЗС. В задачи менеджера входит контроль объемов реализации и текущих остатков нефтепродуктов на складах и на АЗС сети, принятие решений о закупке нефтепродуктов, включая даты поставки и объемы, переговоры с поставщиками. Круг решаемых менеджером задач определяет функциональные требования к разрабатываемой программе:

1 Ведение учета АЗС, включая остатки нефтепродуктов на каждой АЗС.

2 Ведение учета нефтепродуктов, с которыми работает сеть, включая текущие цены и остатки в нефтехранилищах предприятия.

3 Учет поставщиков нефтепродуктов, с ведением истории закупок для каждого поставщика.

4 Учет ежемесячных объемов реализации нефтепродуктов на каждой АЗС и по сети в целом.

5 Экспоненциальное сглаживание данных об объемах помесячной реализации нефтепродукта в сети АЗС и на любой заданной АЗС при заданном коэффициенте сглаживания.

6 Автоматический подбор коэффициента сглаживания по критерию минимальности отклонения прогноза на последний учетный месяц от действительного объема реализации за этот месяц.

7 Построение на основе результатов экспоненциального сглаживания первого, второго и третьего порядков многочлена второй степени, используемого для прогнозирования объемов реализации на следующий месяц.

8 Построение линейного тренда (аппроксимация линейной зависимостью) для помесячных объемов реализации.

9 Определение коэффициентов сезонности в объемах реализации и учет сезонности при построении прогноза на следующий месяц.

10 Расчет прогноза объемов реализации заданного нефтепродукта на следующий месяц выбранным методом.

11 Визуализация динамики объемов реализации нефтепродукта и результатов сглаживания.

Требования к техническим средствам

Программа может использоваться на компьютерах под управлением операционной системы Windows, оснащенных жестким диском и отвечающих требованиям к аппаратному обеспечению, предусмотренным используемой версией Windows.

Требования к программным средствам

Программа может использоваться на компьютерах с установленной операционной системой Windows версии от Windows 98 и выше.

Обрабатываемая информация хранится в базе данных, для работы с которой на компьютере должна быть установлена система управления базами данных Microsoft Access 2000 или более поздняя версия.

1. АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

1.1 Характеристика предметной области АО «НК «Гелиос» (КМГ) — казахстанская национальная нефтяная компания. Полное наименование — Акционерное общество «Национальная компания «Гелиос». Штаб-квартира — в Астане.

Образовано указом президента Казахстана от 20 февраля 2002 года путём слияния ЗАО «ННК «Казахойл» и ЗАО «НК «Транспорт Нефти и Газа».

«Гелиос» занимается добычей, транспортировкой и переработкой нефти и природного газа.

Дочерние предприятия:

— Разведка Добыча «Гелиос» — Основное добывающее подразделение АО «НК «Гелиос» (АО «НК «Гелиос» владеет 61,4% простых акций компани на конец сентября 2008 года.)

— Гелиос Кашаган (занимается управлением активами компании в месторождении Кашаган)

— «КазМунайТениз» (занимается операциями на море и прибрежных территориях)

— «КазТрансОйл» (транспортировка нефти);

— «КазТрансГаз» (транспортировка газа);

— «Казмортрансфлот» (танкерные перевозки);

— «Международный аэропорт Атырау»;

— вертолётная компания «Евразия-Эйр»;

— телекоммуникационная компания KazTransCom;

— Торговый Дом Гелиос (занимается операциями по экспорту и импорту нефти, газа, продуктов их переработки, а также осуществляет оптово-розничную реализацию нефтепродуктов): Атырауский нефтеперерабатывающий завод; Шымкентский нефтеперерабатывающий завод, Павлодарский нефтеперерабатывающий завод

— 75% — Rompetrol

— КазТрансГаз-Тбилиси

— 50% — Мангистаумунайгаз

— 20% — Тенгизшевроил

— 50% — КазРосГаз Общая численность персонала компании — свыше 30 тыс. человек. Консолидированная выручка за 2005 год — $ 6,78 млрд, чистая прибыль — $ 1,15 млрд.

За январь-март 2009 года совокупные активы компании 1,15 трлн тенге, собственный капитал — 962,8 млрд тенге. Чистая прибыль компании за указанный период составила 108 млрд тенге.

Рисунок 1 — Организационная структура компании Рисунок 2 — Структура органов управления эмитента и их компетенция АО НК «Гелиос» на ежеквартальной основе проводит мониторинг внедрения и функционирования систем менеджмента дочерних организаций, осуществляющих свою деятельность в соответствии с международными стандартами.

Согласно Стратегии развития Республики Казахстан до 2030 года, а также Плану работ по ускоренному переходу казахстанских предприятий на международные стандарты, утвержденному распоряжением Премьер-Министра РК от 06.02.2004 г. № 28, в 2006 году в «Гелиосе» внедрена и сертифицирована система управления в области качества, охраны окружающей среды, охраны труда и техники безопасности в соответствии с международными стандартами ИСО 9001, ИСО 14 001 и стандартом OHSAS 18 001.

В 2006 году орган по сертификации ООО «Интерсертифика Р совместно с TUV Thuringen» подтвердил функционирование интегрированной системы управления Национальной компании «Гелиос» в области качества, охраны окружающей среды, охраны труда и обеспечения промышленной безопасности в соответствии с международными стандартами ISO 9001, ISO 14 001 и стандартом OHSAS 18 001. Ежегодно, согласно требованиям международных стандартов, Орган по сертификации осуществляет надзорный аудит интегрированной системы управления Общества. В 2009 году планируется провести ресертификационный аудит.

АО НК «Гелиос» на ежеквартальной основе проводит мониторинг внедрения и функционирования систем менеджмента дочерних организаций, осуществляющих свою деятельность в соответствии с международными стандартами.

АО «Казтрансойл», АО «КазМунайТениз», АО «ТД «Гелиос», АО НМСК «Казмортрансфлот», АО «РД «Гелиос», ТОО «КазахойлАктобе», АО «КИНГ» внедрили и сертифицировали свои интегрированные системы менеджмента в соответствии с требованиями ИСО 9001, ИСО 14 001 и OHSAS 18 001. Остальные дочерние организации сертифицированны на соответствие требованиям ИСО 9001.

За почти два года функционирования ИСУ усовершенствована система взаимодействия структурных подразделений, более четко разграничены их роль и ответственность. Установлен единый порядок разработки, согласования и утверждения внутренних документов Общества, что в конечном итоге сказалось на улучшении качества принимаемых решений. Наметилась положительная тенденция повышения корпоративной культуры в области качества, охраны окружающей среды, охраны труда и техники безопасности.

1.2 Описание действующей системы управления объекта автоматизации и ее недостатков В АО «ГЕЛИОС» для автоматизации АЗС используются следующие комплексы:

Программа «Альфа-АЗС 2.0» предназначена для управления автозаправочным комплексом посредством центрального персонального компьютера. Программа предоставляет оператору максимально возможный набор функций. Управляя топливораздаточными колонками, оператор может следить за уровнем топлива в резервуарах и производить продажи сопутствующих товаров из магазина АЗС. В любой момент времени оператору АЗС и удаленному офису доступна информация об объемах и стоимости отпущенного, принятого топлива и проданных товарах. В конце смены автоматически составляется сменный отчет, содержащий все итоговые данные. Программа имеет модульный характер и легко масштабируется (по согласованию с предприятием-изготовителем), совместима с широкой линейкой производителей ТРК.

Рисунок 1. Взаимосвязь модулей Функциональные возможности программы:

— управление ТРК АЗС;

— индикация всех режимов работы ТРК;

— поддержка следующих протоколов ТРК:

— ТРК серий Альфа, Гамма, Дельта

— ТРК, управляемые по протоколу Искра

— ТРК, управляемые по протоколу АЗТ 2.0

— Газораздаточные колонки серий УЗСГ

— поддержка следующих типов ТРК: Gilbarco, Ливенка, ГНК Europump, УИЖГЭ, ТРК Tokheim серии Quantium, Premier, ГНК FAS: FAS 120, FAS 220, FAS 230, ТРК Censtar, НАРА, Север, Россиянка, Шельф, Татсуно С-Бенч, ADAST, Dresser Wayne, Nuovo Pignone, Meksan, Tankanlagen, Salzkotten, Gilbarco, Marconi

— контроль резервуарного парка;

— запуск ТРК на литры либо деньги;

— запуск ТРК с чеком до заправки либо с чеком после заправки (режим до полного бака);

— установка цен на нефтепродукты;

— автоматическое формирование сменных отчетов, сдача смены;

— формирование отчетов за период времени;

— прием бензовозов;

— передача всех данных в офис;

— одновременная работа двух и более операторов;

— удаленное рабочее место старшего оператора.

— поддержка различных типов терминалов безналичного расчета и систем лояльности (Сигма, VISA, Петрол плюс, Золотая Корона, Золотая Середина и другие);

— поддержка следующих типов систем автоматического измерения уровня в резервуарах: Veeder-Root, Струна, Гамма, ПМП-200, ПМП-201

— поддержка терминалов самообслуживания для ускорения процесса обслуживания клиентов

— поддержка работы с погружными насосами;

— поддержка работы с различными типами ККМ и фискальных регистраторов: Прим-08 ТК, Штрих ФР-Ф, Штрих ФР-К, АМС-100 К, Samsung 4615

— Элвес

— возможность организации безоператорных АЗС;

— блокирование работы ТРК при достижении мертвого остатка топлива в резервуаре;

Рисунок 2 — окно администратора системы Программа в значительной степени облегчает работу оператора, повышая при этом производительность и эффективность его труда.

А также, что немаловажно, дает возможность собственнику полностью контролировать деятельность АЗС и исключить злоупотребления со стороны персонала.

Также используется программа «Альфа Нефтебаза 2.0» предназначена для управления предприятием нефтепродуктообеспечения посредством центрального персонального компьютера. Программа предоставляет оператору максимально возможный набор функций. Управляя АСН, оператор может следить за резервуарным парком. В любой момент времени оператору АЗС и удаленному офису доступна информация об объеме, весе и стоимости отпущенного, принятого и хранимого топлива. В конце смены автоматически составляется сменный отчет, содержащий все итоговые данные. Программа имеет модульный характер и легко масштабируется.

Рисунок 3 — Главное окно программы Нефтебаза Возможности системы:

— управление АСН нефтебазы;

— работа с аппаратными счетчиками контроллеров налива;

— поддержка различных типов и протоколов АСН;

— контроль резервуарного парка по уровню, массе и температуре (при работе с системой автоматического измерения);

— оповещение об аварийных ситуациях;

— блокировка технологических операций при выходе из допустимых пределов контролируемых технологических параметров;

— индикация состояния постов налива;

— отработка нештатных ситуаций при наливе;

— автоматическое формирование сменных отчетов, сдача смены;

— формирование отчетов за период времени;

— одновременная работа двух и более операторов;

— удаленное рабочее место старшего оператора.

— передача данных об отгрузках в систему «Офис АЗС»;

— документирование основных товарных операций (прием, отгрузка, внутренние перемещения, пересортица);

— оперативный учет на заданное время, формирование отчетности по наличию нефтепродуктов;

— бухгалтерский учет движения нефтепродуктов в количественном выражении, формирование товарных балансов;

— прием нефтепродуктов на хранение от контрагентов;

— партионный учет нефтепродуктов;

— экспорт данных в «1С Бухгалтерия» и «1С-Рарус: Нефтебаза» ;

— регистрация событий, происходящих в системе;

— разделение прав администратора системы и операторов.

Основные достоинства системы:

— Уменьшение влияния «человеческого фактора» за счет автоматизации ручных операций;

— Учет технологических потерь;

— Повышение комфортности и снижение трудоемкости работы персонала;

— Возможность интеграции с различным оборудованием нефтебазы (системы автоматического измерения для резервуаров, плотномеры, АСН);

— Формирование разнообразной отчетности ведомости операций, реестры документов, фондовые карты собственников, товарные отчеты;

— Проведение оперативного баланса с возможностью интеграции автоматизированных систем измерений.

— Возможность настройки ограниченного доступа пользователей к функциям и отдельным объектам системы;

1.3 Пути совершенствования информационной системы учета нефтепродуктов

С целью решения вопроса в области анализа, который отсутствует в вышеназванных комплексах предлагается усовершенствовать модуль аналитики.

Описание входных и выходных данных

Исходные данные для прогнозирования выбираются из базы данных, содержащей сведения о нефтепродуктах, АЗС, остатках и объемах реализации нефтепродуктов. Отбор данных осуществляется стандартными средствами (SQL-запросы, фильтрация), поэтому полное описание структуры базы данных здесь не приводится.

Для построения прогноза на основе линейного тренда в таблице должно быть не менее двух строк, а прогноз на основе экспоненциального сглаживания формально может быть построен и на основании единственной строки данных. Однако для построения более обоснованного прогноза число строк исходных данных должно быть по возможности большим, покрывая как минимум годичный период работы сети АЗС.

Описание элементов данных таблицы:

— Год — целое положительное число, выражающее год, к которому относятся данные об объеме реализации (порядок величины — около 2000);

— Месяц — целое число в диапазоне от 1 до 12 (включительно), выражающее номер месяца, к которому относятся данные об объеме реализации;

— Объем реализации — вещественное положительное число, выражающее объем реализации нефтепродукта в тоннах за заданный месяц.

Описание результатов

Результатом прогнозирования во всех вариантах является предполагаемый объем реализации нефтепродукта в следующем месяце, то есть в месяце, следующим за последним месяцем, фигурирующим в исходных данных. Этот объем представляется вещественным числом, округленным до десятых.

Наряду с величиной прогноза, производится оценка его точности (погрешности). Эта оценка представляет собой модуль отклонения прогноза на последний месяц от наблюдавшегося значения, то есть выражается также вещественным числом, округленным до десятых.

Кроме того, при прогнозировании на основе экспоненциального сглаживания с оптимизацией коэффициента сглаживания результатом расчета является также оптимизированное значение коэффициента — вещественное число в диапазоне от 0,1 до 0,9 с шагом дискретизации 0,05.

При прогнозировании на основе линейного тренда с учетом сезонности к результатам расчета, кроме прогнозируемого объема реализации, относятся:

— угловой коэффициент линейного тренда — вещественное число, которое показывает средний прирост (или уменьшение) объемов реализации за один месяц без учета сезонности;

— таблица коэффициентов сезонности, содержащая 12 коэффициентов (для каждого месяца года), каждый из которых является положительным вещественным числом, округленным до 3 знаков после запятой.

2. ПРОЕКТНАЯ ЧАСТЬ

2.1 Постановка задачи Входной информацией является информация по закупке (Z) и реализации ®

Таблица 1 Реквизитный состав Закупки

Таблица 2. Реквизитный состав Продажи

Используются справочники АЗС (SAZS) и нефтепродуктов (PProduct)

Таблица 3. Справочник АЗС

Справочник нефтепродуктов Продукт (PProduct)

Выходной информацией является отчет по остаткам по всем АЗС (Ot)

Таблица 4. Отчет

Информационное обеспечение Предприятие занимается реализацией нефтепродуктов через собственную сеть автозаправочных станций Гелиос. На каждой АЗС имеются определенные оборудованные хранилища, в которых содержится оперативный запас нефтепродуктов, рассчитанный приблизительно на неделю работы. Основные запасы нефтепродуктов предприятия хранятся в специальных нефтехранилищах большого объема, откуда и распределяются по АЗС автотранспортом предприятия. Поставки нефтепродуктов на предприятия производятся железнодорожными нормами от крупно-оптовых поставщиков и производителей.

Предприятие в целом взаимодействует со следующими субъектами внешнего мира:

— клиентами, которые обслуживаются на АЗС;

— поставщиками, у которых закупаются оптом нефтепродукты;

— банком, через который производятся расчеты, в частности — с поставщиками;

— государственные организации (контролирующие, судебные, законодательные и т. п.).

Диаграмма потоков данных на уровне предприятия (DFD 0) показана на рисунок.

Рисунок 1. Диаграмма потоков данных на уровне предприятия (DFD 0)

Предприятие состоит из следующих структурных единиц:

дирекция — занимается стратегическим руководством предприятием, подбором персонала, взаимоотношениями с государственными организациями;

АЗС — обслуживают клиентов, сдают выручку в банк, отчитываются об объемах реализации и остатках нефтепродуктов (ежедневно);

финансовый отдел отвечает за все финансовые вопросы: ведение счетов предприятия, взаимоотношения с банком, кредиты, зарплата, налоги, и т. п.;

отдел закупок — ведет переговоры с поставщиками, ищет новых поставщиков, принимает решение о сроках и объемах закупок нефтепродуктов, контролируя общие остатки на складах (в нефтехранилищах) и на АЗС;

отдел логистики — занимается планированием и осуществлением поставок закупленных нефтепродуктов непосредственно на АЗС, управляя транспортом предприятия, контролирует остатки нефтепродуктов на АЗС;

хранилища — принимают закупленные нефтепродукты на хранение, обеспечивают их поставку на АЗС транспортом предприятия.

Диаграмма потоков данных между подразделениями (DFD 1) представлена на рисунке.

Рисунок 2. Диаграмма потоков данных между подразделениями (DFD 1)

Целью настоящей работы является разработка ИС менеджера по закупкам. К функциям менеджера относятся:

— работа с поставщиками — поиск новых поставщиков, переговоры с поставщиками об условиях поставки, оформление закупок;

— контроль текущих остатков нефтепродуктов на предприятии (с целью своевременной их закупки), для чего необходимо осуществлять:

— анализ динамики реализации и остатков по нефтепродуктам;

— анализ динамики реализации и остатков по АЗС;

— анализ динамики реализации и остатков по месяцам;

— прогноз объемов реализации и, соответственно, объемов закупки на следующий месяц.

Подсистема прогнозирования объемов реализации подробно рассматривается в разделе 2.3 данной работы.

Диаграмма потоков данных для ИС менеджера по закупкам представлена на рисунок.

Рисунок 3. Диаграмма потоков данных менеджера по закупкам (DFD 2)

Инфологическое проектирование

Проанализировав информацию, с которой работает менеджер по закупкам, можно выделить следующие базовые сущности:

1) нефтепродукт — характеризуется маркой, текущей ценой реализации и остатком (запасом) на складе (в нефтехранилищах предприятия);

2) АЗС — каждой АЗС присваивается уникальный в пределах предприятия номер, и для каждой АЗС можно указать адрес, телефон, Ф. И. О. управляющего;

3) поставщик — характеризуется названием, адресом и телефоном.

Зависимые сущности: Остатки (нефтепродуктов на АЗС), реализация (нефтепродуктов каждой АЗС помесячно), закупки (нефтепродуктов у каждого поставщика).

Связи между базовыми сущностями и зависимые сущности показаны на диаграмме FA-уровня стандарта IDEF1X, изображенной на рисунке.

Рисунок 4. Инфологическая модель данных менеджера по закупкам

Даталогическое проектирование

Для реализации базы данных была выбрана СУБД Microsoft Access 2000. Такой выбор основан на том, что:

1) эта СУБД обладает всеми качествами, необходимыми для реализации проекта, в частности:

a. обеспечивает соблюдение ссылочной целостности данных при организации связей между таблицами;

b. поддерживает наложение условий на допустимые значения полей, включая определение непустых полей и пр.;

c. позволяет создавать и хранить в базе данных запросы на языке SQL;

d. поддерживает создание индексов, позволяющих оптимизировать выполнение SQL-запросов;

2) Microsoft Access широко распространена в нашей стране в составе пакета Microsoft Office, в том числе — на предприятиях различных масштабов и форм собственности.

3) Список таблиц, в соответствие с разработанной инфологической моделью, приведен в следующей таблице.

Таблица 5. Список таблиц

Ниже приводится описание структуры созданных таблиц, их свойств и связей.

Таблица 6. АЗС (A3C)

Таблица 7. Продукт (PProduct)

Таблица 8 Закупки (Purchases)

Таблица 9. Остатки (Rests)

Таблица 10. Реализация (Sales)

Таблица 11. Поставщик (Supplier)

На рисунке показана схема связи таблиц в созданной базе данных.

Рисунок 5. Схема связи таблиц

2.2 Программное обеспечение

Проектирование пользовательского интерфейса. В следующей таблице представлена схема пользовательского интерфейса приложения.

Формы содержат доступ к логически связанным элементам данных. Ниже описаны возможности каждой из форм.

Форма Нефтепродукты

Форма предоставляет доступ к данным таблицы Продукт, а также обладает набором вкладок:

1) Остатки — просмотр и редактирование остатков нефтепродукта на каждой из АЗС;

2) Реализация — просмотр и редактирование ежемесячных объемов реализации нефтепродукта на каждой из АЗС;

3) Закупки — просмотр и редактирование произведенных закупок данного нефтепродукта.

Форма АЗС

Форма предоставляет доступ к данным таблицы АЗС, а также содержит доступную для редактирования выборку данных об остатках нефтепродуктов на текущей АЗС и сведения о ежемесячной реализации нефтепродуктов на этой АЗС. Кнопка на форме позволяет открыть форму «Остатки по сети», содержащую сведения о структуре остатков всех нефтепродуктов на предприятии, включая остатки на складах (в хранилищах), на АЗС и общие остатки.

Форма Поставщики

Форма предоставляет доступ к данным таблицы Поставщик, а также к набору данных таблицы Закупки, относящемуся к текущему поставщику, с возможностью редактирования и пополнения данных.

Форма Реализация

Форма позволяет просматривать и редактировать информацию об объемах реализации нефтепродуктов за заданный месяц — месяц и год выбираются из списков в верхней части формы. Форма представляет результаты отбора данных на двух вкладках:

1) По станциям — отображаются данные о реализации нефтепродуктов каждой из станций;

2) По сети — отображаются итоговые данные о совокупных объемах реализации каждого нефтепродукта всеми станциями сети.

Проектирование математического обеспечения подсистемы

Математические методы решения задачи

Для построения надежного прогноза необходимым условием является адекватное отражение в модели прогнозирования особенностей поведения рассматриваемой зависимости. Для зависимости объемов реализации нефтепродукта от времени можно выделить две главные характерные черты:

1) учет динамики наблюдавшихся объемов реализации за предыдущие периоды (учет предыстории процесса);

2) учет сезонных колебаний объемов реализации в течение года.

Эти два аспекта поведения исследуемой зависимости взаимосвязаны. Однако можно предложить два подхода к проблеме прогнозирования, в первом из которых делается упор на учет предыстории процесса, а во втором — на учет сезонных колебаний. Ниже рассматриваются эти два подхода

Прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания

Основная идея прогнозирования при помощи экстраполяции динамических рядов базируется на предположении закона изменения прогнозируемой переменной, выявленного на ретроспективном участке, на определенном интервале времени в будущем. На практике обычно выясняется, что вид и параметры закона изменения переменной существенно зависят от интервала времени ретроспекции, на котором они определялись. Это в большинстве случаев объясняется чередованием участков эволюционного и революционного (скачкообразного) изменения процесса. С другой стороны, изменение закона развития процесса может протекать и относительно плавно, так что возникает необходимость непрерывно корректировать экстраполяционную формулу по мере поступления новых данных о фактических значениях переменной.

Все это привело к необходимости по-разному учитывать и оценивать новейшие данные и устаревшую к настоящему моменту информацию. Реализацией этого принципа в прогнозировании является использование различных способов дисконтирования информации по мере удаления времени ее получения в прошлое. Термин «дисконтирование» определяется в прогностике как уменьшение информативности ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования по мере удаления моментов их измерений в прошлое. Наиболее известными способами введения дисконтирования являются методы движущейся (скользящей) средней и экспоненциального сглаживания, которые и будут рассмотрены в этом разделе. Метод движущейся средней предлагает в качестве дисконтирующей функции использовать единичную ступенчатую функцию вида

где t₀ — последний момент времени ретроспективного участка; t_p — момент времени начала ретроспекции, после которого ретроспективные данные принимаются во внимание.

При определении параметров процесса ретроспективные значения функции умножаются на w (t₀) и, следовательно, вид экстраполирующей функции определяется каждый раз по некоторому числу «последних» точек ряда, попадающих в интервал t₀ — t_p.

В качестве оценки детерминированной части процесса логично использовать его математическое ожидание, рассчитанное по нескольким конечным точкам:

.

Очевидно, роль дисконтирующей функции здесь выполняет выбор числа точек N, по которому определяется математическое ожидание. Чем больше N, тем меньше быстродействие нашей системы отслеживания уровня a, однако тем меньше дисперсия ошибки

где D_h — дисперсия случайной стационарной некоррелированной помехи, наложенной на процесс скачкообразного изменения некоторого уровня a.

Если представить процесс оценки a как динамический пошаговый процесс с шагом 1, то

M (t₀) = M (t₀ — 1) + [y (t₀) — y (t₀ — N)] / N.

Считая, что оценкой среднего уровня всех предыдущих N точек является M (t₀ — 1), и подставив его вместо y (t₀ — N), получим

.

Эта рекуррентная формула является частным случаем формулы экспоненциального сглаживания, которая в общем виде запишется так:

(2.1)

где a — постоянная (коэффициент) сглаживания.

Применяя операцию сглаживания повторно к уже сглаженным значениям функции y, мы получим функции сглаживания 2-го, 3-го порядков и т. д.:

;

;

…

.

С другой стороны, подставив в формулу (2.1) выражения оценок сглаживающей функции в предыдущих точках ряда, получим

.

Для использования экспоненциального сглаживания в целях прогнозирования задаются описанием тренда в наиболее общей форме степенного полинома:

.

Согласно теореме Брауна коэффициенты a_i этого полинома могут быть выражены через функции сглаживания различного порядка исходного числового ряда. Тогда задача сводится к вычислению значений функций сглаживания S⁽ⁱ⁾ (i = 1, 2, …, n + 1) и через их линейные комбинации — к определению коэффициентов полинома.

Не рассматривая здесь подробно теорему Брауна, приведем вытекающие из нее следствия по вычислению коэффициентов разложения. Функция сглаживания p-го порядка в момент времени t согласно этой теореме может быть представлена выражением

где y^(k)(t) = d^ky/dt^k — производная процесса, вычисленная в момент времени t; a—— постоянная сглаживания; b = 1 — a.

На практике редко используют полиномы с высокими степенями разложения, ограничиваясь обычно степенью не выше n = 2. Для них выражения для коэффициентов приводятся в. Для полинома второго порядка

f (a, T) = a₀(t) + a₁(t) T + ¹/₂ a₂(t) T²:

;(2.2)

;(2.3)

.(2.4)

Прогнозирование с учетом сезонных колебаний

Сезонные колебания — это разновидность периодических колебаний. Для них характерны внутригодовые, повторяющиеся устойчиво из месяца в месяц изменения в уровнях. Сезонность имеет место в самых различных областях экономики. В частности, на потреблении нефтепродуктов сказываются такие сезонные факторы, как посевная, уборочная, консервация автомобилей на зимний период, снижение потребления в период отпусков, и т. д.

Существуют две различные модели сезонности: аддитивная и мультипликативная. В аддитивной модели сезонность выражается в виде абсолютной величины, которая добавляется или вычитается из среднего значения ряда, чтобы выделить показатель сезонности. В мультипликативной модели сезонность выражена как процент от среднего уровня, который должен быть учтен при прогнозировании путем умножения на него среднего значения ряда.

В тех случаях, когда динамический ряд имеет тенденцию (например, тенденцию к ежегодному росту объемов реализации нефтепродуктов), уровень временного ряда рассматривается как функция тенденции (t), сезонности (S) и случайности (e). Тогда аддитивная модель уровня динамического ряда (y_i) примет вид:

где — теоретическое значение уровня ряда согласно тенденции; S — сезонная составляющая; e — случайная компонента.

При мультипликативной модели уровень динамического ряда можно представить в виде сомножителей:

где y_i — фактические уровни динамического ряда; — теоретические значения уровней ряда согласно тенденции; K_S — коэффициент сезонности; Е — коэффициент влияния случайности.

Включение сезонности в прогноз чаще основывается на использовании мультипликативной модели. Мы воспользуемся тем же подходом.

Поскольку мы располагаем только данными об объемах реализации, нам необходимо выделить информацию о сезонных колебаниях из этих данных. Для этого воспользуемся следующим подходом: на основании исходных данных строим аппроксимирующую линейную зависимость методом наименьших квадратов, затем для каждого фактического значения ряда динамики рассчитываем по найденной линейной модели теоретическое значение и, вычислив отношение фактического уровня ряда к теоретическому значению, определим значение коэффициента сезонности. Если исходные данные охватывают период в несколько лет, то коэффициент сезонности для каждого месяца может быть определен усреднением по всем имеющимся данным.

Итак, из имеющихся данных об объемах реализации по месяцам формируем массивы x и y, где y содержит данные об объемах реализации, а массив x представляет собой номера месяцев с добавлением 12 на каждый последующий год с года начала наблюдений:

МЕС + 12· (ГОД — НАЧГОД)

(при таких значениях обеспечивается уникальность значений x_i и сохраняется возможность получения информации о номере месяца для расчета коэффициента сезонности). По данным массивов x и y строим линейную регрессионную модель

.

В соответствии с методом наименьших квадратов, значения параметров модели определяются следующим образом:

;(2.5)

.(2.6)

После этого для каждой точки динамического ряда определяем отношение фактического уровня к теоретическому:

.

Усредняя полученные значения по всем одинаковым месяцам на интервале наблюдений, находим коэффициенты сезонности:

где mod (i, k) означает остаток от деления i на k, причем декабрь в такой системе обозначений имеет номер 0 (а не 12).

2.3 Техническое обеспечение Для использования программы необходим компьютер, удовлетворяющий аппаратным требованиям, выдвигаемым используемой версией операционной системы Windows и используемой версией системы управления баз данных Access. Программа будет работать на компьютере любой аппаратной конфигурации, удовлетворяющей этим требованиям.

Требования к программным средствам:

на компьютере должна быть установлена операционная система Windows версии не ниже Windows 98;

на компьютере должна быть установлена система управления базами данных Microsoft Access 2000 или более поздняя версия;

используемая версия Windows должна включать программу работы со справкой WinHlp32.exe. В комплект поставки версий Windows, предшествующих Windows Vista, утилита WinHlp32. exe входит, а в Windows Vista корпорация Microsoft приняла решение эту утилиту не включать. Поэтому пользователям Windows Vista для использования всех возможностей справочной службы программы необходимо загрузить и установить утилиту WinHlp32. exe с сайта Microsoft Веб сервер Предназначен для обеспечения взаимодействия сервера приложений с сетью Internet и размещением на нем приложений и базы данных портала:

— форумов;

— база данных портала;

— интерактивные сервисы Рисунок 1. Структура комплекса технических средств

Подготовка (ввод, редактирование) информационных материалов выполняется редакторами и администраторами на Портале. В качестве сервера приложений используется система управления сайтами Drupal версии 6.16. Изменения становятся доступны посетителю из Интернета непосредственно после публикации информационных материалов.

Размещение КТС Системы рекомендовано к внедрению с учётом выполнения требований техники безопасности и соблюдения технических условий эксплуатации технических. При эксплуатации Системы используются штатные методы защиты КТС от механических, тепловых, электромагнитных и других воздействий, защиты данных, в том числе от несанкционированного доступа к ним.

Выбор средств вычислительной техники осуществлен с учетом решения о размещении Системы и удовлетворяет требованиям использования общесистемного ПО.

Спецификация веб сервера сервера SuperMicro 1U приведена в приложении Г.

Спецификация рабочих станций пользователей портала приведена в приложении Д.

Состав общесистемного программного обеспечения приведен в таблице 7.

Численность персонала, обеспечивающего функционирование КТС — в соответствии с нормативными документами, эксплуатирующей организации. Оснащение рабочих мест персонала Системы — штатное для эксплуатирующей организации. Функционирование КТС Системы в пусковом, нормальном и аварийном режимах

Рекомендацией по выбору аппаратуры передачи данных является общая структурная схема ЛВС, приведенная в соответствии с рисунком 7.

Рисунок 2. Общая структурная схема ЛВС для Системы

Структурно ЛВС состоит из трех сегментов:

- демилитаризованная зона, в которой находятся веб сервер;

— Интернет-сегмент, в котором находятся пользователи портала.

Межсетевые экраны, обеспечивающие выполнение требований безопасности, находятся за сегментом демилитаризованной зоны. Сегменты ЛВС создаются на базе коммутаторов. Схема подключения серверов ЛВС приведена в соответствии с рисунком 7.

Коммутатор Cisco Catalyst 2950 предназначен для подключения серверов и АРМ ЛВС.

Коммутатор Catalyst 2950 имеет:

— 24 порта 10/100BASE_T;

— порта GBIC.

Основные возможности коммутатора:

— поддержка режима полного дуплекса (full-duplex) на всех портах Ethernet и Fast Ethernet;

— производительность — до 8,8 Гб/с, 6,6 млн. пак./с;

— поддержка Text-based CLI, Telnet, SNMP, управление через веб-интерфейс (CiscoWorks), RMON (4 группы), поддержка RADIUS и TACACS+, TFTP, BOOTP, VLAN Trunking Protocol, Cisco Discovery Protocol.

2.4 Мероприятия по обеспечению жизнедеятельности персонала и охраны труда Охрана труда — это система законодательных актов, социально-экономических, организационных, технических, гигиенических и лечебно-профилактических мероприятий и средств, обеспечивающих безопасность, сохранение здоровья и работоспособности человека в процессе труда.

Полностью безопасных и безвредных производственных процессов не существует. Задача охраны труда — свести к минимальной вероятность поражения или заболевания работающего с одновременным обеспечением комфорта при максимальной производительности труда.

Использование ПК в различных сферах производственной деятельности выдвигает проблему оздоровления и оптимизации условий труда операторов ввиду формирования при этом целого ряда опасных и вредных производственных факторов:

1) физические:

— повышенное значение напряжения в электрической цепи, замыкание которой может произойти через тело работающего;

— повышенные уровни электромагнитного излучения промышленной частоты и высокочастотные;

— повышенные уровни рентгеновского излучения;

— повышенные уровни ультрафиолетового излучения;

— повышенные уровни инфракрасного излучения;

— повышенные уровни статического электричества;

— повышенные уровни запыленности воздуха рабочей зоны;

— повышенное содержание положительных аэроионов в воздухе рабочей зоны;

— пониженное содержание отрицательных аэроионов в воздухе рабочей зоны;

— повышенная или пониженная температура воздуха рабочей зоны;

— повышенная или пониженная влажность воздуха рабочей зоны;

— повышенная или пониженная подвижность воздуха рабочей зоны,

— повышенный или пониженный уровень освещенности рабочей зоны; повышенный уровень прямой и отраженнойблесткости;

— повышенная или пониженная яркость светового изображения;

— повышенный уровень пульсаций светового потока;

2) химические: повышенное содержание в воздухе рабочей зоны окиси углерода, озона, аммиака, фенола, формальдегида и полихлорированных фенилов;

3) биологические: повышенное содержание в воздухе рабочей зоны микроорганизмов;

4) психофизиологические:

— напряжение зрения;

— напряжение памяти;

— напряжение внимания;

— длительное статическое напряжение;

— большой объем информации, обрабатываемой в единицу времени;

— монотонность труда;

— нерациональная организация рабочего места;

— эмоциональные перегрузки.

Производственная санитария

Усложнение функциональной структуры деятельности в связи с применением электронно-вычислительных систем, видеотерминалов, предъявляет новые подчас повышенные требования к организму человека. Недоучет роли человеческого фактора при проектировании и создании вычислительных центров неизбежно отражается на качественных и количественных показателях деятельности работников, в том числе приводит к замедлению или ошибкам в процессе принятия решения.

Создание и широкое внедрение в народное хозяйство быстродействующих электронно-вычислительных машин на основе микропроцессорной техники обусловило значительное увеличение количества вычислительных центров и соответственно численности работников, обеспечивающих их функционирование.

К основным помещениям предъявляются особые требования. Площадь машинного зала соответствует площади, необходимой по техническим условиям для данного типа ЭВМ: площадь на одно рабочее место с ВДТ, ЭВМ и ПЭВМ для взрослых пользователей составляет не менее 6,0 м², а объем не менее 20,0 м³

Условия и факторы С целью обеспечения комфортных условий для обслуживающего персонала и надежности технологического процесса согласно устанавливают следующие требования к микроклиматическим условиям, приведённые в таблице 1.

Интенсивность теплового излучения работающих от нагретых поверхностей технологического оборудования, осветительных приборов, инсоляции на постоянных местах не превышает 35 Вт/м² при облучении 50% поверхности тела и более.

Для создания нормальных метеорологических условий наиболее целесообразно уменьшить тепловыделения от самого источника — монитора, что предусматривается при разработке его конструкции.

Таблица 12 Параметры воздушной среды на рабочих местах

Кроме того, это достигается также обеспечением соответствующей площади и объема производственного помещения, устройством эффективной системы вентиляции и кондиционирования.

Системы отопления и системы кондиционирования следует устанавливать так, чтобы ни теплый, ни холодный воздух не направлялся на людей. На производстве рекомендуется создавать динамический климат с определенными перепадами показателей. Температура воздуха у поверхности пола и на уровне головы не должна отличаться более, чем на 5 градусов. В производственных помещениях помимо естественной вентиляции предусматривают приточно-вытяжную вентиляцию. Основным параметром, определяющим характеристики вентиляционной системы, является кратность обмена, т. е. сколько раз в час сменится воздух в помещении.

Работа видеотерминалов сопровождается выделением тепла. Для поддержания нормального микроклимата необходим достаточный объем вентиляции, для чего в вычислительном центре предусматривается кондиционирование воздуха, осуществляющее поддержание постоянных параметров микроклимата в помещении независимо от наружных условий.

Рациональное освещение рабочего места является одним из важнейших факторов, влияющих на эффективность трудовой деятельности человека, предупреждающих травматизм и профессиональные заболевания. Правильно организованное освещение создает благоприятные условия труда, повышает работоспособность и производительность труда. В дневное время в вычислительном центре используется естественное боковое одностороннее освещение, в вечернее время или при недостаточном освещении — искусственное общее равномерное, Помещения для работы с дисплеями и видеотерминалами относятся к I группе по задачам зрительной работы.

Нормированный уровень освещенности для работы с ЭВМ — 400 лк, КЕО — 4%.

В помещениях, оборудованных ЭВМ, предусматриваются меры для ограничения слепящего воздействия светопроемов, имеющих высокую яркость (8000 кд/м² и более), и прямых солнечных лучей для обеспечения благоприятного распределения светового потока в помещении и исключения на рабочих поверхностях ярких и темных пятен, засветки экранов посторонним светом, а так же для снижения теплового эффекта от инсоляции. Это достигается путем соответствующей ориентации светопроемов, правильного размещения рабочих мест и использования солнцезащитных средств.

Требования к снижению дискомфортной блескости и зеркального отражения в экранах удовлетворяются путем использования светильников с комбинированным прямым и отраженным направлением света, которое осуществляется с помощью двойной крестовой оптики. Часть прямого светового потока лампы направляется через параболический зеркальный растр таким образом, что ограничивается слепящее действие прямого и отраженного света; отраженная часть излучения лампы направляется широким потоком на потолок.

В случае если экран ВТ обращен к оконному проему, предусматриваются специальные экранирующие устройства. Окна рекомендуется снабжать светорассеивающими шторами (р = 0,5 — 0,7), регулируемыми жалюзи или солнцезащитной пленкой с металлическим покрытием.

В тех случаях, когда одного естественного освещения в помещении недостаточно, устраивают совмещенное освещение. При этом дополнительное искусственое освещение в помещении и рабочих местах создает хорошую видимость информации на экране ВТ, машинописного и рукописного текста и других рабочих материалов. При этом в поле зрения работающих обеспечиваются оптимальные соотношения яркости рабочих и окружающих поверхностей, исключена или максимально ограничена отраженная блеклость от экрана и клавиатуры в результате отражения в них световых потоков от светильников и источников света.