SAS Visual Analytics zlepšuje správu a údržbu plynárenskej siete

Distribútor plynu má vďaka softvérovému analytickému nástroju okamžitý prehľad o stave infraštruktúry a vie lepšie plánovať stratégie údržby a prevádzky siete.

Dátové modely nám pomáhajú pri rozhodovaní, či napríklad v regulačnej stanici vymeníme niektorý komponent, alebo je lepšie ju celú vymeniť, prípadne repasovať.
Tomas_Hruska_web

Tomáš Hruška
Team leader intergity siete

Spoločnosť SPP - distribúcia prevádzkuje plynárenskú distribučnú sieť, cez ktorú prúdi do viac ako poldruha milióna odberných miest približne 98 % zemného plynu spotrebovaného na Slovensku. Starostlivosť o rozsiahlu infraštruktúru, ktorá zahŕňa nielen 33 tisíc kilometrov sietí, ale aj veľké množstvo technologických objektov, je rozhodujúca pre poskytovanie spoľahlivých a bezpečných služieb a má veľký vplyv aj na hospodárenie firmy.

Strategický význam

SPP – distribúcia investuje ročne do prevádzky a údržby plynárenských zariadení ako sú napríklad vysokotlakové plynovody či regulačné stanice a iné zariadenia, zhruba 30 mil. eur. Ide o jednu z rozhodujúcich nákladových položiek spoločnosti, preto je pre manažment mimoriadne dôležité, aby boli tieto zdroje alokované čo najefektívnejšie.

V praxi to znamená správne sa rozhodovať, ktoré technologické objekty si vyžadujú viac pozornosti, čiže napríklad častejšie kontroly, výmenu komponentov alebo komplexnú renováciu, a ktoré sú naopak z hľadiska bezpečnosti a spoľahlivosti prevádzky distribučnej siete menej rizikové, takže im stačí menej častá revízia.

Pri prevádzke takej rozsiahlej infraštruktúry o akú sa stará SPP – distribúcia, prirodzene vznikajú obrovské množstvá dát. O každom jednom prvku siete existuje za niekoľko rokov dozadu množstvo údajov, napríklad o hláseniach, poruchách či iných problémoch, alebo o vykonanej údržbe. Zozbierané dáta sú kľúčové pre stratégiu prevádzky a údržby siete.

Keď dáta nestačia

Tím líder integrity siete, Tomáš Hruška, vie, že jedna vec je mať kvantá historických dát a niečo iné je vedieť ich aj efektívne spracovať a vyhodnotiť. V minulosti ľudia z jeho tímu používali Excel, ale ten bol pri spracúvaní miliónov dátových údajov nepružný, neraz padal a niektoré veci sa v ňom nedali vôbec spraviť.

„Nefungovali základné filtre, takže sme ťažko získavali prehľad o technickom stave tisícok zariadení. Ak sme potrebovali zmeniť napríklad v dátach o miestnej sieti jeden údaj, museli sme vždy prepočítať celú tabuľku stĺpec po stĺpci, čo trvalo aj pol hodinu,“ spomína na obmedzenia tabuľkového kalkulátora.

Dnes SPP – distribúcia využíva Excel a databázu Access iba ako zdroj dát, odkiaľ ich ďalej spracúva v nástroji SAS Visual Analytics, ktorý obsahuje rozličné dátové modely. Výstupom dátového modelu je napríklad rizikovosť regulačných staníc, alebo vysokotlakového potrubia. „Dátové modely nám pomáhajú pri rozhodovaní, či napríklad v regulačnej stanici vymeníme niektorý komponent, alebo je lepšie ju celú vymeniť, prípadne repasovať,“ vysvetľuje T. Hruška.

Nielen rýchlejšie

Prínos SAS Visual Analytics samozrejme nespočíva iba v tom, že dokáže robiť výpočty „na počkanie“, a to aj pri obrovských objemoch dát. Výhodou je tiež zrozumiteľná vizuálna interpretácia dát v podobe diagramov či grafov a predovšetkým takzvaná interaktívna explorácia.

Skúmanie dát býva užitočné napríklad vtedy, keď nákladovosť niektorého lokálneho centra vyskočí nad priemer. „Visual Analytics mi umožňuje rýchlo sa dopátrať k príčine, ponárať sa do dát hlbšie a zistiť detaily nielen o každom technologickom celku, ale aj o jednotlivých technologických zariadeniach,“ dodáva T. Hruška. Vie si tak nechať zobraziť napríklad desať najnákladovejších staníc a potom v každej z nich hľadať konkrétnu príčinu vysokých nákladov.

„Keď sa nás v minulosti sekčný riaditeľ pri stretnutí pýtal na detaily o niektorom technologickom celku, nevedeli sme vždy ihneď zareagovať. Dnes vieme všetko okamžite zistiť a ukázať, dokážeme oveľa rýchlejšie zodpovedať akékoľvek otázky z iných úsekov, čo je veľký prínos,“ poznamenáva tím líder integrity siete.

Odboru prevádzky siete a riadenia aktív pomáha SAS Visual Analytics prakticky denno-denne a nástroj si tiež začínajú osvojovať pracovníci zo sekcie údržby aj ekonomiky a regulácie. „Keďže vidíme jednoznačné prínosy pre našu prácu, snažíme sa, aby bol Visual Analytics rozšírený aj do ďalších častí podniku,“ uzatvára T. Hruška.

SPP_D_logo_CMYK_800x250px

Biznis problém

Spoločnosť SPP – distribúcia potrebovala zefektívniť strategické plánovanie prevádzky a údržby distribučnej infraštruktúry a získať lepší prehľad o rizikovosti jednotlivých technologických celkoch a zariadeniach v sieti.

Riešenie

Distribučný podnik začal využívať softvérový nástroj SAS Visual Analytics, ktorý umožňuje okamžite spracúvať obrovské objemy dát a výsledky analýz zobrazovať v atraktívnej a zrozumiteľnej podobe cez web alebo na mobilných zariadeniach.

Prínosy

SAS Visual Analytics zamestnancom SPP – distribúcia zodpovedným za stratégiu prevádzky a údržby technologických celkov umožňuje:

  • spracúvať veľké objemy dát, ktoré predtým buď nevedeli analyzovať vôbec, alebo kalkulácie neboli efektívne
  • interaktívne skúmať dáta a odhaľovať problémy v sieti
  • pripravovať okamžite na počkanie vizuálne zrozumiteľné reporty

The results illustrated in this article are specific to the particular situations, business models, data input, and computing environments described herein. Each SAS customer’s experience is unique based on business and technical variables and all statements must be considered non-typical. Actual savings, results, and performance characteristics will vary depending on individual customer configurations and conditions. SAS does not guarantee or represent that every customer will achieve similar results. The only warranties for SAS products and services are those that are set forth in the express warranty statements in the written agreement for such products and services. Nothing herein should be construed as constituting an additional warranty. Customers have shared their successes with SAS as part of an agreed-upon contractual exchange or project success summarization following a successful implementation of SAS software. Brand and product names are trademarks of their respective companies.

Back to Top