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案例(十):关于管道工程建设全生命周期数据标准化体系和实践

王兵 数据工匠俱乐部 2021-10-15

前言

本文在介绍管道工程建设数字化趋势的基础上,对中国石油天然气管道局“十三五”期间的管道工程建设全生命周期数据标准化研究工作进行了论述,给出了实现管道工程建设数字化战略的数据标准化体系,且阐述了构建管道工程建设全生命周期数据标准化的方法、步骤及数据管控保障体系。为实现管道工程建设企业的数字资产管理能力的提升和数字化企业转型的信息化战略目标,提供了数字驱动决策支持的基础。

管道工程建设数字化趋势分析


管道作为五大交通运输方式之一,管道承担着地球上绝大多数油品和天然气的运输任务。在当今能源需求日益增加,尤其是像天然气这种清洁能源的需求不断高涨,管道的重要性不言而喻。随着我国经济的发展和整体管道战略规划建设,已初步建成四大能源战略通道,以及横跨东西、纵贯南北、覆盖全国、连通海外的油气骨干管网,截止到2015年,中国油气管道达到15万公里。仅就中国石油来说,2014年至2020年间,年均建设管道里程在8000公里以上。随着整体长输管道和各地方管网不断建设和完善,并伴随着“互联网+”技术提出,管道局作为是从事长输管道及其辅助设施、大中型储罐、电力、通信等工程勘察、设计、咨询、采办、施工及管理的跨国经营的具有化工石油工程总承包特级资质的管道工程建设专业化公司,提出了“四化建设”。“四化”管道追求的是将管道工程建设与以云计算、物联网、大数据为代表的新一代信息技术的深入融合和创新,从而带动我国油气管道建设和运行向更加安全、智能、高效的方向发展。其中数字化是基础和前提,是从根本上决定信息化、智能化、效能化的质量和层级。


2015年9月22日8时许,哈尔滨—沈阳输气管道长春至沈阳段(简称哈沈线)的天然气气头顺利到达长春分输清管站。至此,由管道局设计院设计、历时3年建设的中石油首条数字化设计长输管道——哈沈线全线贯通,正式进入投产运行阶段。哈沈线是集团公司首个采用全生命周期数字化设计技术手段开展的工程建设项目。哈沈线的投产,标志着中石油长输管道设计实现了从传统二维到三维、从纸质到电子、从传统手段到数字化数据库化手段的转变,实现了管道设计院数字化设计能力从技术创新到生产力的全面转化。


未来管道数字化建设是必然趋势,所有新建管道均将应用数字化建设,在役管道也均将逐步完成数字化改造。管道局在管道工程建设领域有着多年积累和深厚研究,明确了数字化发展离不开数据资产建设的基础工作,也就是数据标准及其管控体系建设。数据标准建设是实现管道建设全生命周期数据资产从采集化、应用化到可视化的基础性工作。

管道工程建设现状分析与关键问题发现

2.1业务现状

管道工程建设企业整体业务能力可分为三层,分别为战略决策层、企业管理层和生产运行层。战略决策层,主要指整体战略发展方向的统筹规划和业务结构调整;企业管理层,包括市场开发能力、经营计划能力、合同法务能力,人、财、物集中管控能力,以及相关职能部室的企业管理能力;生产运行层,是核心业务层,也是核心竞争力的具体体现,主要以项目管理为核心,设计、采办、施工以及专业技术为具体执行。


战略决策层的业务主要体现在宏观决策,战略规划包括整体战略规划、业务结构调整、人员组织架构调整方案建议。


企业管理层主要是指对整个生产经营活动进行决策,包括计划、组织、控制、协调,并对人员进行激励,以实现其日常工作任务和工作目标。同时,也包括相关职能部室的企业管理能力,主要为保障日常生产稳步运行的业务能力,是企业管理必不可少的一部分,包括行政管理、合同法务管理、科研管理、信息化管理、QHSE管理和审计管理。


生产运行层是核心业务,也是核心竞争力的体现,具体内容是指EPC总承包项目的全面管理和运行。下面主要从承揽EPC总承包项目角度出发,描述整体生产运行的业务流程:首先获取外部市场信息从而进行市场开发工作,寻找投标机会;若发现投标机会,则由事业部层面开始组织协调各业务板块编写技术标书和商务标书(资质、价格等内容);项目中标以后,对外进行合同签订;合同签订完成后,开始组建项目组,形成EPC项目部并与下属设计、物装、管道施工公司等各版块签订分包合同,同时对项目下达预算、经营等指标;之后,项目组按照计划组织开展项目实施;项目验收通过后组织项目收尾结算,最终进行项目总结。根据上述整体业务流程形成EPC总承包项目生产运行业务管理能力。

2.2数据现状

围绕一般组织机构及管理现状,基于业务能力蓝图,对企业管理层和生产运行层进行数据主题域划分。


1)企业管理数据主题分为:

✦市场开发域:数据主题包括市场、客户、分包商、招标、资质;

✦合同法务域:数据主题包括合同、法务;

✦人力资源域:数据主题包括组织、人员、培训、薪酬、绩效、劳资、员工发展;

✦财务域:数据主题包括会计、资金、预算、资产、股权、税务;

✦经营计划域:数据主题包括投资、造价、项目绩效、指标、供应商;

✦设备管理域:数据主题包括设备、设备运行、设备维修、设备报废;

✦QHSE管理域:数据主题包括安全、环保、质量;

✦科研管理域:数据主题包括科研项目、科研成果、报奖工法、实验室、知识产权;

✦信息管理域:数据主题包括信息化项目、安全、设施、运维;


2)生产运行数据主题分为:

✦项目管理域:数据主题包括范围、计划进度、预算成本、资源、质量安全、资料、风险、外协;

✦设计域:数据主题包括设计项目、设计过程、专业设计、设计移交;

✦采办域:数据主题包括需求、招投标、仓储物流、清管保运;

✦施工域:数据主题包括施工项目、现场材料管理、工单、质量;

✦专业施工域与技术服务域:数据主题包括各专业及技术服务,涵盖施工管理过程中的所有相关技术服务领域,包括穿越、通信、防腐、机械、投产试运、检测、维修抢险、特种运输、自动化等。

2.3关键问题

在企业数据资产管理转变提升的过程中必将出现各种各样的问题,上述已将业务现状和数据现状描绘清楚,因此从实现企业根本战略目标出发,明确需要提升的业务能力,业务能力与之相对应的数据情况,发现亟待解决的数据问题。


从企业战略愿景及定位出发分为经营管理和生产运行两个方面。其中经营管理类主要业务目标有人力资源高效化、财务资产集约化、设备全生命周期管理以及定额造价信息标准;生产运行主要以总承包项目管理精细化为目标,实现市场投标精准化、进度可控化、成本精细化、质量安全高度化、设计建造一体化以及采购分包集中化。


结合实际业务现状以及数据现状,总结发现6个关键问题:


关键问题1:数据重复录入现象严重;

关键问题2:手工传递现象严重;

关键问题3:数据缺乏时效性,影响领导层决策;

关键问题4:核心业务域数据缺乏梳理和规范;

关键问题5:项目管理各类数据标准缺乏统一;

关键问题6:缺乏对历史数据有效挖掘和分析;

管道工程建设全生命期数据标准化体系构建


数据标准化体系建设是提升数据资产管理能力的关键一步,也是实现数据资产管理的必经之路。因此,数据标准化总体规划的思路和内容则尤为重要,规划思路指明了未来数据管理体系建设的目标和方向,规划内容则涵盖了数据标准体系建设的整体内容,全面覆盖了后期数据标准体系建设的具体工作任务。本章节主要从从数据标准制定、数据标准实施和数据标准管控三方面阐述数据标准体系建设总体思路。首先明确全生命周期各阶段有哪些数据,然后对各阶段数据逐步进行标准化。总体而言,从管道工程建设全生命周期角度,对每阶段产生数据进行标准化,如下图所示:


图表1管道工程建设全生命周期数据识别


因此,管道工程建设全生命周期需要紧密围绕上述数据项和数据实体逐步开展数据标准建设工作。

3.1总体规划

首先,数据标准制定从业务分析出发,明确各业务域下数据分类,从数据域、数据主题角度划分数据深度和数据范围,从而明确数据标准体系下三类数据标准项(主数据、维度数据、指标数据)的具体内容,最终完成数据标准项的业务定义、技术规范、属性规范以及相应编码规则。


其次,数据标准的具体落地由数据管理平台作为统一载体,数据标准实施主要是完成各项数据实体的详细编制,最终实现在数据管理平台中对数据和标准两项内容进行统一管理。


再次,数据管控体系作为具体的数据标准和数据管理平台的保障组织,拥有明确的组织架构、完整的业务流程规范以及高效的考核评价机制。针对三大核心管理内容(数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理),将形成符合自身企业业务特色的数据管控体系。

3.2详细定义

3.2.1数据标准化原则

✦ 应遵循“循序渐进、不断完善”;

✦参照相关的国际标准、国家标准、行业标准;

✦坚持“适应业务和技术的发展要求,优先解决普遍的、急需的问题”;

✦结合现有业务及未来业务情况,制定企业自身的数据标准;

✦要与信息系统密切配合,达到标准有效落地实施。


3.2.2数据标准化的流程及方法

数据标准制定流程需要充分结合企业现有的业务功能、各应用系统的数据需求和数据映射;充分考虑了未来需要的业务功能和业务功能的分析定义、业务系统建设情况,形成完整的需求。


需求完成之后,通过业务梳理和定义,形成数据标准初稿。在与各业务、技术部门的沟通、审阅和确认等一系列过程中,经过多次迭代,形成了符合企业自身的数据标准的定义。


数据标准管理流程,包括各部门组织结构和管理政策,权责分工,以及工作流程等。参考数据管控体系中相关标准,我们在数据标准管理流程中着重从以下三点,建立我们的管理流程:

✦建立各业务、技术部门的数据标准管理的组织结构和职责分工;

✦理清数据标准管理部门目标和权责;

✦制定数据标准管理和维护流程。


标准数据基于前期企业数据标准中基础数据分类下的数据,应用如下方法进行识别:

✦描述企业关键业务的数据,例如会计科目、项目类型、资产类别、物料编码、供应商编码、组织机构编码等;具体在业务系统中,标准数据是描述业务交易的数据-谁、什么、哪里等;而在分析应用中,则作为分析交易数据的角度/维度,如会计科目、物料编码等;

✦标准数据一般是业务操作的主要对象,不随业务操作变化,也不是结果或状态;

✦跨部门和组织共享和重用,越多部门和组织共享及使用的数据,越重要越核心,是标准数据中的核心管控对象;

✦可以唯一识别,每个标准数据实例是唯一的,各不相同。不存在不同的标准数据存在重复的标准数据内容;

✦标准数据相对于交易数据,更不易变化,但也不是一成不变的,而是变化缓慢。


以业务现状及未来业务规划为依托,梳理数据实体,与数据调研的现有数据实体,构成企业的数据实体全集。数据实体全集的规范和描述正是数据标准的具体体现和细化。

✦数据实体中未在系统中实现的数据实体,是未来数据建设目标,也是未来业务系统实施的指南,同时根据梳理出数据实体的业务重要性也能进一步的指导业务系统的建设先后关系,保障急用先建。数据实体同时需要配备数据标准的建立。

✦数据实体中已在系统中实现的数据实体则是后续进行数据分布-数据系统使用模型的基础,这些数据实体将在后续工作中进行细化量化,补充其在各系统之间的相互引用关系。


通过业务流程的确认,对数据实体业务含义与数据主题域的业务含义进行挂钩,将同类的数据实体对应到包含该业务含义的数据主题域下。从而进一步保障了数据实体有效落地和应用,数据实体应在具体数据主题下进行细化和分解,结合管道工程建设企业业务,以项目管理为核心的业务特点,分析得到数据实体具体如下图所示:


图表2数据实体在数据域下的分布


在完成数据标准定义的基础之上,根据上述方法确定标准数据范围,在其中寻找对企业具有管理意义的标准数据,从而得到标准数据。如下几小节从管道工程建设全生命期各核心阶段的核心数据标准化进行详细阐述。


3.2.3项目管理数据标准化

通过对管道工程建设项目管理模式的分析,梳理项目管理类数据标准包括:


1)项目信息

项目信息是单个项目管理的总体框架。项目信息包含项目编码、项目名称、项目负责人、项目基本日期等一系列基本信息。


项目信息编码是项目信息的唯一标识,项目信息编码的确定需考虑以下几个因素:

可扩展性:项目信息编码是各业务系统中共用的编码,项目间不能重复;为了企业内部的规范管理,项目应具有统一的编码规范,项目信息编码应具有可扩展性,既符合项目管控平台编码需要,又能满足未来其他业务信息系统实施的要求;

✦编码长度:项目信息编码作为工作分解结构(WBS)和成本分解结构(CBS)编码的组成部分,必须考虑为WBS和CBS预留足够的编码位数;

✦编码含义:项目信息编码应具有一定的业务含义,以便业务人员快速明确项目编码所代表的含义。


项目基本信息包括两类,一类是与项目业务紧密相关的信息,如机组容量、建设周期、核准文号等,另一类是业务系统所需的、与财务/物资等业务处理相关的基本信息。后续需对项目定义基本信息进行梳理,并在项目管控平台上加以固化。


2)工作分解结构(WBS)

工作分解结构是把项目可交付成果和项目工作,分解成较小的、更易于管理的组成部分。在油气管道工程中是指以项目可交付标的物为导向,对项目的工作范围和内容进行的层次化的分解。工作分解结构包括WBS编码和工作任务项。


3)成本分解结构(CBS)

为了使成本管理能规范化、标准化,对于一定的专业工程,项目成本的划分应标准化,建立统一的划分方法和费用科目结构体系,为各个项目的参与方的信息沟通、成本管理以及利用软件进行项目管理奠定了良好的基础。成本分解结构包括CBS编码和项目成本对象。


4)组织分解结构(OBS)

组织分解结构是对项目组织的一种层级描述,以便把工作包与相应的执行部门联系起来。它按照组织现有的部门、单元或团队排列,并把项目活动和工作分列在现有各部门下。组织分解结构包括对组织分解结构包括OBS编码、组织结构名称、人员名称和相关的WBS。


5)资源分解结构(RBS)

资源分解结构对项目使用的资源按种类与形式进行划分的层次结构,能够满足满足资源多纬度的查询、汇总、分析,有助于识别和分析项目人力资源配备和追踪项目成本。项目资源主要包括人力、材料和设备,其中人力资源分解结构包括结构编码、专业、工种;设备分解结构包括设备编码、设备名称、设备分类、设备型号。


OBS、RBS与WBS中的工作包关联,WBS和CBS在一定层级上保持一致,是实现绩效、进度和费用之间进行集成化管理的基础,也是工程项目多方沟通的基础语言。


3.2.4设计数据标准化

通过对设计业务分析,得到设计业务的的主数据、公共代码数据、专有数据及数据间的关联关系进一步细化梳理设计板块数据实体以及标准规范如下表:


图表3设计数据实体分析


设计基本信息数据标准编制模板,应用初始模板对设计项目信息数据标准的属性及属性描述进行进一步规范和完善。


图表4设计数据标准详细编制采集模板样表


3.2.5采购数据标准化

通过对采购业务分析,得到采购业务的主数据、公共代码数据、专有数据如下表:


图表5采购数据实体分析


采购基本信息数据标准编制模板,应用初始模板对采购信息数据标准的属性及属性描述进行进一步规范和完善。


图表6采购数据标准详细编制采集模板样表


3.2.6施工数据标准化

通过对施工业务分析,得到施工业务的主数据、公共代码数据、专有数据如下表:


图表7施工数据实体分析


施工基本信息数据标准编制模板,应用初始模板对施工信息数据标准的属性及属性描述进行进一步规范和完善。


图表8施工数据标准详细编制采集模版样表

3.3数据标准化保障体系

数据标准管控体系主要包括组织、流程、制度和考核几方面,所管理的主要对象是由各数据域产生的数据标准本体。


数据管控组织角色设置主要包括数据管控办公室、数据产生方、数据使用方和数据管理方。


1)数据管控办公室

数据管控办公室为管道局数据标准管理最高领导小组,建议由信息化领导小组成员组成。数据管控办公室主要工作职责如下:

a)负责数据标准管控工作战略规划;

b)负责审核、裁定数据域管理部门及数据责任的划分;

c)负责数据标准的审议与批准;

d)审核和批准管道局数据标准相关管理战略、政策和制度;

e)决策、协调解决数据标准管理过程中的重大事项;

f)监督各数据标准管理部门日常工作,并负责相关部门之间的沟通与协调;

g)负责指导、推动各部门与二级单位开展数据标准管理工作;

h)负责评定数据标准管理工作,提出数据标准管理工作的改进要求。


2)数据产生方

数据产生方是各数据域、数据主题的主要责任部门,主要由各实际业务部门承担。数据产生方是数据产生的源头,因此数据产生方是数据的最终认责部门。数据产生方的主要工作职责如下:

a)参与或组织对认责数据进行标准制定或修订,对本部门认责的数据标准最终负责,保障其定义清晰,满足数据使用方的业务和技术需求;

b)负责识别和提出本部门或与之相关的数据标准建设或修订需求;

c)在本部门的业务范围内,协助解释和执行已发布的数据标准;

d)设置数据分析员,负责落实本部门数据标准相关工作;

e)负责制定、修订相关数据标准管理办法细则,保障以上职责的实现。


3)数据使用方

数据使用方是数据最终的应用角色,凡是需要使用其它部门的业务数据以满足自身工作开展或数据上报需求的业务部门,都可以作为数据使用方。数据使用方的主要工作职责如下:

a)参与对所使用的数据进行标准制定或修订,提出支撑相关业务的数据标准业务需求或技术需求;

b)负责对落实后的数据标准进行评估,并提出反馈意见;

c)依据数据标准管理办法及各数据域数据标准管理办法细则,引用、查询、分析数据;

d)协助数据产生方、数据管理方等相关部门开展数据标准管控工作。


4)数据管理方

数据管理方是履行数据管理职能的部门,建议由独立于业务部门外的信息管理部担任,并配备专职的数据标准管理员。数据管理方的主要工作职责如下:

a)负责制定和执行数据标准详细工作计划;

b)负责数据标准的解释、培训和宣贯工作;

c)负责分析数据标准需求和问题,根据需要提出立项报告;

d)负责组织数据标准定期评估、更新和发布管道局数据标准;

e)负责组织相关业务部门建设、修订、评估数据标准;

f)负责制定数据标准评价指标、考核流程;

g)负责协调解决数据标准执行过程中出现的问题,根据需要向数据管控办公室申请召开数据管控协调会议;

h)促进和监督数据标准在信息系统中的执行情况,协调解决数据标准执行过程中出现的问题。

实现基于数据标准化的数字化管道工程建设


数据标准化是一项具有长期性、持续性和阶段性的基础工作,同样实现企业数据字化转型也是一场没有硝烟的攻坚战。为实现管道工建企业的数字化转型,从数据标准角度而言,需要构建以数据标准为核心,数据驱动为目标的数字化建设演进路线。建设总体分为三个阶段,将按照“试点先行、全面推广、持续优化”信息化建设惯例策略进行分步实施。数据标准化为数字化的起点,逐步建设形成数据资产;通过数据标准形成标准化数据,并配备数据质量管控体系和数据管控平台搭建高质量的标准数据规范化,最终实现通过构建数字驱动决策支持体系,实现工建企业的数字资产管理能力提升和数字化企业转型的信息化战略目标。


作者简介

王兵,信息资源规划工程师 毕业于沈阳工业大学信息工程管理专业硕士,获得:信息系统项目管理师、建造师(建筑)、PMP、TOGAF、SAP-PA。主要从事企业架构、数据治理、数据标准化、数据质量提升等工作。拥有能源、建筑、电力等行业的多家大型企业提供企业架构、数据治理、数据标准和数据质量工作经验。邮箱:71021904@qq.com 个人公众号: CDO首席数据官

END


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