炼化企业决策支持系统建设的探讨

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石化企业决策支持系统(DSS)模型的建立

得最大的经济效益？如何在存量和增量两个方面进行优化才能保证公司持续、效、速发展？这有快
些问题不是没有答案，问题是没有科学、谨的分严
作为国内石油销售额最大的公司之一的中国
石油天然气股份有限公司（称“ 国石油 ” 有众简中）多的油田、油厂、售网络。对于这样一家大型炼销的石化企业，想解决的问题是油气资源从哪里要来？在哪里炼？往哪里销？做怎样的布局才能取
ｔｂｉｈｎｆｍｏｅｎＤｅｉｉｎＳｕｐｒｙｔｍｆｐｔｏｈｍｉａｎｅｐｉｅｉｎｒｄｃｄａｌｉｇｏｄｌｃｓｏｐｏｔＳｓｅｏｅｒｃｅｃｌｅｔｒｒｓｓｉｔｏｕｅ．ｓｉ
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建立炼化设备维修智能决策支持系统的探索

17F RI E ND O F CHE MI CAL IN DUS T RY 工艺与设备2007.N O .05化工之友1先进工业国家设备维修智能决策系统介绍近年来国际维修届在视情维修C BM 以可靠性为中心的维修RC M 等现代维修理论的基础上提出了先进维修技术A M T 概念所谓A M T 就是以高效可靠安全和效益为标准融合信息技术维修技术和管理知识的高级维修技术先进维修技术是以强有力的监测诊断技术为支持及时准确地掌握装备技术状况和故障源特征发现和纠正任何可能导致设备故障的运行和操作采取措施进行必要的维修从根本上避免故障的发生大幅度提高检维修的及时性有效性和经济性1.1智能决策系统简介智能决策系统I D S S 是在决策支持系统D SS 基础上集成人工智能的专家系统E S 而形成的D SS 主要由问题处理与人机交换系统模型库系统数据库系统组成E S 主要由知识库推理机和知识库管理系统组成E S 以知识推理形式解决定性分析问题D SS 以模型计算为核心解决定量分析问题I D SS 充分做到定性分析和定量分析的有机结合智能决策可视化实现是凭借先进的可视化技术把只能决策支持过程中使用的各种数据模型知识和推理等化为直观的易于理解的并可进行交互分析交互控制的静动态画面的过程其实现依据为I D SS 以知识为主体往往需要结合大量的数据把决策者的知识经验与计算机系统相结合形成定性和定量的决策信息为使这种结合恰当完美必须让用户了解系统的数据特性和决策方法从这个意义上说I D SS 的实用性很大程度上取决于智能决策支持的可视化程度I D SS 以模型为核心虽然决策支持系统具有模型连接装配能力但需用户直接参与从问题的识别模式的选择到模型的链接和触发等都是以用户为导向因此在决策过程中实现可视化界面以便有正确的用户导向I D SS 在决策支持过程中数据库往往需要对历史数据和外部数据进行组织和存储数据挖掘通过数据库中的数据提取分析从中识别和抽取有用知识对决策者而言提取哪些数据如何进行分析通过可视化手段了解历史数据趋势和当前外部数据的变化情况是正确决策的基础智能决策的可视化实现是一个过程这一转化过程能使决策者看到数据的特性模型特征推理机制的实现等以使决策建立在科学可靠的基础之上1.2维修智能决策支持系统的功能与路径结构(1)维修决策支持系统的特点是基于RC M 的维修方式决策主要功能为可确定预防维修设备的合理维修周期能对视情维修的设备进行状态预测RCM 的维修方式包括预防维修视情维修和事后维修针对不同设备的特点为每台设备选择适当的维修方式并对重要设备制定合理的维修周期对视情维修的设备进行状态监测使之在故障发生前能得到维修在保障设备可靠度的前提下最大限度地降低整个设备系统的维修成本系统结构见图11.3先进工业国家设备智能维修决策效果评价通过逻辑智能支持相同记录系统数据库仿模型提出系统结构以及实现方式综合利用计算机网络专家系统和M -C 仿真视情处理等技术进行设备故障的预测选择合理的维修方式和维修周期制定维修策略有效地改善维修决策的正确性提高决策效率最终保证设备的可靠性降低维修费用2建立我厂炼化设备维修智能决策系统启步的探索南充炼油化工总厂始建于1958年通过八五九五技改和现在进行的常减压装置技改年加工能力已达100万吨以上目前工厂拥有常减压蒸馏溶剂油直馏汽油芳构化沥青成型重油催化裂化轻汽油醚化异丙醇脱沥青酮苯脱蜡润滑油硫酸精制润滑油白土补充精制石蜡发汗地石蜡白土补充精制地石蜡成型合成润滑油润滑油调和等十五套炼油装置以及发电/蒸汽锅炉供水制氧储运污水处理循环水加油站铁路专用线等八套配套设施全厂现有动设备1167台套静设备424台套控制仪表1542台套动设备检维修一般情况在35台/周左右静设备在3~4台/周如遇突发系统停电动设备检修高峰时平均达55台/周静设备平均达8~12台/周以上仪表控制则是一个装置统一调节为解决炼化设备及时可靠性检维修保证炼化装置生产平稳运行对生产中动静设备的检维修对突发事件的设备应急处理特别是炼油装置重点特护设备重油催化的主风机汽压机滑阀芳构化装置氮压机的应急维护其技术要求高需多工种配合作业目前仍处于视情维修阶段为确保炼化装置安稳长满优运行急需建立炼化设备智能决策系统提高设备检维修的及时性有效性和经济性2.1设备基础数据库的建立我厂已在全厂建立计算机网络创造了建设智能决策系统的有利条件目前我厂技术干部编制从生产装置到建安公司都能进行设备基础数据库的建立建安公司机修车间从2005年4月起已开始进行了酮苯重催醚化芳构化等装置动设备的台数型号配件技术要求及数码图片建立仪表车间与各装置工艺技术干部配合建立了仪表控制体系在计算机管理中基本能拿出各生产工段和装置整体技术参数电气车间对全厂重要特护设备建立了单台设备的技术参数特别是在几次大的停电事故中对主建立炼化设备维修智能决策支持系统的探索李国栋刘泉生王大维姚永华(中国石油南充炼油化工总厂建安公司637000)摘要炼化设备维修智能决策支持系统的基本原理主要包括数据库运行参数库检修方法库知识库及相应管理系统综合原设计制造安装检维修等各部分数据利用计算机管理采集各种技术资源提高炼化设备的可靠性和检维修保障效率确保炼化装置安稳长满优运行关键词炼化设备维修智能决策支持系统中图分类号TE9文献标识码A 文章编号1004-0862200703a -0017-02F RI E ND O F CHE M IC AL I ND US T R Y18工艺与设备化工之友2007.N O .05风机电机的检查提供了关键对比数据为及时恢复生产起到了重要作用这些都为建立智能决策系统打下了坚实的基础2.2设备仿模型库系统的建立建立设备仿模型库系统就是各生产装置工艺设备技术人员将本装置工艺流程设备过程图输入存储设备运行数据根据各装置输入设备基础库数据参数挖掘运行数据解析设备运行情况并由装置工艺设备技术人员通过多方集思形成信息综合评价技术用计算机网络收集来分析设备故障及给定初始维修方案初评价参数2.3设备检维修知识库系统的建立设备检维修知识库系统的建立建安公司要根据炼油各装置设备质量标准输入维修设备机修仪表管铆各专业技术知识技术作业程序安全预案特别要针对设备陈旧老化配套水平低技术状况差等瓶颈问题要推行全员参加建立起知识库数据专业维修和岗位操作人员都参加的全员设备知识库体系实现专业规范管理自上而下主动创造有机结合起来真正搞好设备知识库建立建立的基础要逐步确立日常点检专业点检和精密点检健全网络和输入制度将责任层层分解层层落实细化到每个岗位及技术人员身上严格考核在深化定机定人定标准定制度定责任的五定基础上坚持生产设备运行中紧固调整润滑清洁的八字方针每天收集运行中发现的隐患和问题与工艺结构调整及生产流程的变化相结合进行统计分析整理归档3树立理念依靠科技建立炼化设备维修智能决策系统在总结和吸取经验的基础上确立以设备创新为动力以工艺技术改造为主要手段以设备检维修现场为起点重点全面推动炼化设备维修智能决策系统的建立作为炼厂长期设备管理的目标例如重油催化装置的主风机汽压机仪表控制系统采用的本特利仪表系统是较先进的仪表该系统具有多项功能有模式运行图显输出重油催化装置从15万吨到35万吨改造成功此仪表系统功能都未用完如果建立智能模式还能扩展多项用途建立炼厂设备维修智能决策支持系统须通过和采取以下措施来实施第一对全厂设备进行参数输入和技术评估第二通过用先进的科学技术成果改造和革新原有设备延长设备技术寿命提高其性能第三有计划的进行设备更新以更先进更经济的设备来取代陈旧过时的设备第四通过采用新设备提高企业生产过程机械化自动化智能化程度第五培养技术人员操作人员维修人员注重设备运行设备进行的现场信息收集及信息数据的质量整理输入来实施建立炼化设备维修智能决策支持系统4结语设备维修智能决策系统是建立在计算机网络基础上的设备维修先进管理系统它是由历史经验设备技术参数模型系统等组成的人工智能专家系统利用这一系统可制定设备检维修的合理周期对运行设备进行状态分析并在保障设备可靠度的前提下最大限度地降低整个设备系统的维修成本因此我厂建立设备维修智能决策支持系统势在必行图1智能决策支持系统结构图。

决策支持系统在石化企业中的实施和管理规划

和效率。
临着更加复杂的管理需求，企业管理者如何依靠而海量的数据做出正确的管理和经营决策显得至关重要。决策支持系统（Ｓ）为此做出最出色的解决ＤＳ将方案，以准确而又量化的分析数据帮助管理层做出最佳的决策。
但其共同的决策支持需求都包括以下几个方面： ①快速的计算；克服人在信息处理和信息存储上的限 ② 制； ③解决认知极限；降低决策成本；正确、时 ④ ⑤ 及
和最新的信息支持； ⑥提高决策质量； ⑦有助于业务
流程重组和员工授权。
随着中国石化信息化建设的日益发展，ＲＥＰ系
统、Ｓ系统应用范围不断扩充当丰富。今后，随着ＥＰ和ＭＥＲＳ这些大型的业务处理系统的部署实施和深化应用，数据将会不断持续高速增长。如何从这些海量的业务数据中进行快速有效的查询分析，而提炼出有价值的分从析结果，是摆在石化企业管理者面前的一道难题。决策支持系统能够为企业提供各种决策信息以及许多商业问题的解决方案，有效地避免决策者可沉溺在数据海洋之中，减轻管理者不必要的从事低层次信息处理和分析的负担，得他们专注于最需使要决策智慧和经验的工作，而提高了决策的质量从
谢伟华
（毕博管理咨询（上海）限公司，有北京１０２）０００
摘要：从企业管理改革和信息化发展建设等方面论述了决策支持系统管理规划的不可或缺性，介绍了其核

企业战略决策中的决策支持系统研究

企业战略决策中的决策支持系统研究1 研究背景随着信息技术的发展和普及，在企业战略决策中应用决策支持系统已成为越来越多企业的必然选择。

决策支持系统是一种集成了多种技术和工具的信息系统，可以为企业决策者提供决策的支持和帮助。

决策支持系统的广泛应用，一方面帮助企业更加科学地进行战略决策，提高决策质量，另一方面也对企业的持续发展起到了极大的促进作用。

本文旨在深入研究企业战略决策中的决策支持系统，探讨其应用现状、发展趋势和未来发展方向。

2 决策支持系统的应用现状决策支持系统在企业中已有广泛应用。

企业决策者在制定战略计划时，可以依靠决策支持系统的多种决策模型，对企业内部和外部环境进行分析和预测，优选出最优的战略方案。

决策支持系统在企业管理、投资决策、市场调研等领域中应用广泛，可以有效地提升企业的竞争力和市场占有率。

同时，随着人工智能技术的发展，决策支持系统在企业中的应用也在不断地扩展与深化。

3 决策支持系统的发展趋势随着新技术的不断出现和发展，决策支持系统也在逐步发展和完善。

从以往的传统信息系统到现在的面向大数据和云计算的决策支持系统，其发展趋势体现在以下几个方面：（1）智能化：随着人工智能技术的发展和应用，决策支持系统也逐步智能化。

智能化的决策支持系统具备自适应性、自主学习、预测性等特点，可以有效地帮助企业决策者进行战略规划和方案优选。

（2）多维立体化：现代企业面临的问题越来越复杂和多样化，因此在决策支持系统的开发中，也越来越注重多维立体化的设计。

通过引入多种数据源和分析模型，可以更全面地进行决策分析和方案评估。

（3）云端化：云计算技术的出现和普及，将决策支持系统的应用推向了一个新的高度。

通过云计算可以建立起大规模的决策支持平台，实现数据共享和资源优化，使企业能够以更加高效的方式进行决策。

4 决策支持系统的未来发展方向随着全球经济的不断发展和竞争的加剧，企业对决策支持系统的需求也越来越迫切。

未来，决策支持系统的更多创新和发展将在以下几个方向展开：（1）数据安全：大数据和云计算带来的是海量数据，但同时也带来了数据安全和隐私泄露等问题。

炼化企业面临的问题

一、炼化企业面临的问题
原油的采购；节能减排；销售风险控制；炼化过程优化；降本增效等方面。

二、典型炼化企业的业务范围
原油采购、装置生产、仓储物流、动力供应及产品销售
三、炼化企业信息系统功能设计方案分为四个层次
1.决策层：决策支持系统
功能：实现了对企业的运行监控和绩效管理的功能
2.经营管理层：ERP
功能：主要面向企业的经营管理人员，形成以财务管理为中心的，资金流、物流、信息流的一体化高度集成的经营管理平台。

包括企业的销售管理、生产计划、物料
管理、质量管理、仓储管理、工程项目管理、设备维护管理、财务管理、人力资源
管理等
3.生产执行层：MES
面向生产过程各管理部门和执行车间，实现生产过程的精细化、可视化、实时化和
智能化。

其本身主要包括：计划调度优化、生产操作执行、化验检测与质量控制、生产过程
统计分析、生产数据管理、生产过程模拟与仿真培训
4.生产控制层（DCS/PCS）。

石化企业决策支持系统框架研究

一
企业已有的Ｉ基础资源，Ｔ构成决策支持系统的数据基础；同时，现有的信息系统必定不能完全满足决策支持系统对数据收集的需求，因此，要提供数据录入模块，作人员可以将系统必需的数据通过需工此模块录入系统，保存在系统数据库中；决策支持系统在数据使用方面的一个重要表现就是通过图表等形象化的方式将企业的生产经营状况呈现给管理人员，因此，展示模块也是石化企业决策支持系统的一个重要组成部分；结合石化企业的行业特点，决策支持系统中最能体现其决策支持本质的模块应该有分析模块和测算模块，分析模块可以使得工作人员根据具体的需求形成自定义的图表，获取所需要的信息，而为决策提供数据支撑；算模块是指根据企从测业现在生产经营状况，测企业下一步如何调整原料采购、产结预生构才能使得利润最大化。系统整体结构框架如下图１所示。
１、石化企业信息化建设现状分析
近年来，虽然大部分石油化工企业已经建立了比较完善的办公自动化（ＯＡ）企业资源计划（ＲＰ、、Ｅ）制造执行系统（Ｓ、ＭＥ）客户关系管理（ＲＭ）Ｃ等基础信息化系统【。３这些系统称为在线事务处理１（ＬＰ：ｌｅＴａｓｃｉｎＰｏｅｓ１，运行了一段时间以后，ＯＴＯｎｉｒｎａｔｏｒｃｓ）１ｎ４其可以帮助企业经营收集大量的历史数据。是，些分散的系统存但这在着以下问题：１（）系统分散，无法有效整合，形成数据孤岛。）（随时２间增加，产生海量数据，无法从中提取有效信息。３系统之间存在（）冗余，加维护成本。４各系统之间交叉领域的数据无法有效存增（）储，能以ＥＥ表格形式或纸质文档存储。只ＸＣＬ由于以上问题的存在，企业无法有效地利用现有信息化系统，如何把数据转化为信息，得业务人员（使包括管理者）够充分掌能握、用这些信息，且辅助决策，决策支持主要解决的问题，利并是也是本课题的意义所在。决策支持系统（ｅｉｏｕｐｒｓｓｍ，ｄｃｓｎｓｐｏｔｙｔ简称ＤＳ通过数据ｉｅＳ）和数学模型的应用，助决策者解决半结构化和非结构化决策问题辅的人机交互系统【针对管理人员经常面临的数据结构化不高，５ｌｏ说明不充分的问题，其通过使用面向主题的数据仓库，以很好地解决可这个问题，策支持系统不是为专业的计算机专业人员设计的，决其面向的使用人员不需要具有专业的计算机知识就能很好地使用此系统［决策支持系统具有对用户决策改变时的灵活性和适应性，６１。用户可以方便地改变各种参数以获取不同的策略。

决策支持系统的建设与应用

决策支持系统的建设与应用随着市场的不断发展和经济的不断增长，企业的经营日益复杂，决策难度也越来越大。

决策的不确定性、风险和复杂性都在不断增加，因此建立一个有效的决策支持系统变得非常重要。

本文将深入探讨决策支持系统的建设与应用。

一、决策支持系统的定义和特点决策支持系统是指一种计算机信息系统，可帮助用户进行较为复杂的决策，并提供数据和方法来分析复杂问题。

相对于传统的决策方式，决策支持系统提供更多的信息和决策支持工具，提升决策的有效性和精度。

决策支持系统的特点包括以下几点：1. 采用计算机信息技术，能够处理大量数据和复杂信息。

2. 提供多种决策支持工具，如数据挖掘、模型建立、风险分析等。

3. 支持不同形式的决策，如定量、定性、多目标决策等。

4. 具有良好的互动性和易用性，可以帮助用户制定决策方案和评估效果。

二、决策支持系统的建设过程建设决策支持系统需要经历以下几个阶段：1. 系统规划与设计：在这个阶段中，需要确定系统的目标、范围和资源需求，并进行需求分析、技术评估和系统设计。

2. 系统开发与实施：在这个阶段中，需要进行系统编码、测试和实施，以及用户培训和系统维护。

3. 运营管理与优化：在这个阶段中，需要对系统进行运维管理、数据分析和性能优化，以确保系统的可靠性和效率。

三、决策支持系统的应用决策支持系统的应用范围非常广泛，主要涉及如下几个方面：1. 企业管理决策：如生产管理、销售管理、财务管理、人力资源管理等。

2. 政府管理决策：如城市规划、资源分配、环境监测、社会保障等。

3. 医疗卫生决策：如医院管理、疾病控制、公共卫生等。

4. 金融风险决策：如信用风险评估、投资风险管理、股票预测等。

5. 科学研究决策：如数据分析、模型建立、实验设计等。

四、决策支持系统的优势和挑战决策支持系统具有以下几个优势：1. 提供更全面的决策信息，提高决策的准确性和及时性。

2. 提供更多的决策支持工具，帮助用户分析问题和做出决策。

企业战略决策的决策支持系统

企业战略决策的决策支持系统近年来，随着信息技术的不断发展和普及，企业战略决策的决策支持系统在企业中的作用越来越受到重视。

决策支持系统是指通过利用计算机技术和信息系统来辅助企业管理层做出决策的系统，它可以有效地促进企业战略决策的准确性和效率。

首先，企业战略决策的决策支持系统可以提供大量的数据分析和处理能力。

在企业经营中，各种各样的数据不断产生，包括销售额、市场份额、竞争对手信息等等。

这些数据通过决策支持系统可以被快速收集、整理和分析，为企业的战略决策提供有力的支持。

通过数据的分析，企业管理层可以更好地了解市场状况和行业趋势，从而更准确地制定战略规划。

其次，决策支持系统还可以通过模拟和预测功能帮助企业管理层做出决策。

在制定企业战略时，管理层往往需要预测不同决策方案的未来效果，并选择最合适的方案。

决策支持系统可以通过建立数学模型，模拟不同决策方案的结果，并给出相应的预测分析报告。

这些报告可以提供有关各方案可能的风险和机会的信息，帮助决策者更好地权衡利弊，最终做出明智的决策。

此外，决策支持系统还能够为企业的战略实施提供有效的监控和评估。

一旦企业制定了战略计划，接下来的关键是实施和监控其执行情况。

决策支持系统可以在实施过程中收集各种数据，并对其进行分析和比较。

通过监控和评估，企业管理层可以及时了解战略实施的进展情况，发现问题并采取相应的措施。

这有助于保证企业战略的顺利执行，提高企业的竞争力。

最后，决策支持系统还可以通过知识管理和共享来支持企业战略的决策。

在企业运营过程中，有大量的知识和经验需要被有效地管理和传递。

决策支持系统可以建立知识库，存储和归档重要的知识和信息。

这些知识和信息可以被企业管理层共享和利用，为战略决策提供更全面和准确的依据。

通过知识的共享和传递，企业能够更好地利用内部资源，提高战略决策的质量和水平。

综上所述，企业战略决策的决策支持系统在现代企业中的作用不可忽视。

它通过数据分析和处理、模拟和预测、监控和评估、知识管理和共享等功能，为企业管理层提供了有效的决策支持。

石油化工中的大数据分析与决策支持

石油化工中的大数据分析与决策支持在石油化工领域，大数据分析和决策支持正逐渐成为一个重要的研究方向和实践应用。

随着技术的不断发展和数据的快速积累，利用大数据进行分析和决策已经成为石油化工企业提高效率、降低成本、优化生产的重要手段。

本文将探讨石油化工中的大数据分析与决策支持的重要性和应用，以期为相关研究和实践提供一些参考。

一、大数据分析在石油化工中的应用在石油化工生产过程中，涉及到大量的数据采集和处理，这些数据包括原材料的品质指标、生产工艺的参数和变化趋势、产品质量的检测结果等。

这些数据数量巨大，种类繁多，传统的数据处理方法已经无法满足对数据的快速分析和提取有价值信息的需求。

而大数据分析技术的出现，为这些问题的解决提供了新的途径。

大数据分析可以通过对石油化工生产过程中的各个环节进行数据采集和记录，实时监测和分析生产过程中的重要参数和指标变化，挖掘数据中的有价值信息。

通过对原材料和产品的质量分析，可以提前预警生产过程中的不良品和质量异常，以便及时采取措施进行调整。

同时，大数据分析还可以对工艺参数进行优化，帮助石油化工企业在提高生产效率的同时，降低相关成本。

二、决策支持在石油化工中的作用石油化工企业的决策涉及到多个方面，包括原材料采购、生产计划、产品销售和市场预测等。

这些决策需要充分的数据支持，以便保证决策的准确性和有效性。

大数据分析在决策支持中起到至关重要的作用。

首先，大数据分析可以对潜在的市场需求和趋势进行预测和分析，帮助企业更好地制定销售策略和市场开拓计划。

其次，通过对充分收集的数据进行分析和模型建立，可以为企业提供准确的生产计划和排产建议，以便在保证质量的前提下提高生产效率。

此外，大数据分析还可以对供应链进行优化，提高原材料的采购效率和成本控制。

总之，大数据分析技术的应用可以帮助石油化工企业做出更明智和科学的决策，提高企业的竞争力和效益。

三、挑战与前景尽管大数据分析和决策支持在石油化工领域中展示出巨大的潜力，但也面临一些挑战。

决策支持系统在石化企业中的应用

北京化工大学北方学院NORTH COLLEGE OF BEIJING UNIVERSITY OFCHEMICAL TECHNOLOGY2012-2013年第一学期期末论文题目：决策支持系统在石化企业中的应用班级：财管1008姓名：王婷婷学号：100520237摘要21世纪信息化正在全球展开，信息化的脚步正以它前所未有的渗透力深入到社会生活的每个角落，信息技术成为当今最活跃，发展最迅速，影响最广泛，渗透力最强的科学技术领域之一。

管理信息系统在信息化的大势所趋下，越来越受到人们的普遍关注。

随着企业信息化建设的发展，企业决策的科学性也有了更高的要求。

因此管理信息系统中的决策支持系统亦成为了今后发展的关键要素之一。

它是企业现代化的重要标志，是企业发展的一条必经之路,其在管理现代化中起着举足轻重的作用,它不仅是实现管理现代化的有效途径,同时，也促进了企业管理走向现代化的进程。

企业必须建立良好的决策支持系统才能提高企业的竞争力，从而在激烈的市场竞争环境中领先。

本文通过对决策支持系统的理论基础,DSS在企业中的实施，企业应用DSS 存在的不足及对策分析等几方面的论述来了解它在石化企业中的应用。

关键词： DSS理论基础 DSS实施企业不足对策分析现代企业的发展面临着巨大的挑战：国际市场环境日渐开放，同业竞争日趋激烈，市场要求越来越苛刻，财务透明度要求愈涨愈高，面对这些挑战，将业务智能技术与企业经营数据的收集、分析与利用工作紧密结合已成为企业发展的必要。

而随着中国石化信息化建设的日益发展，ERP系统、MES系统应用范围不断扩充深化，石化企业必将面临更加复杂的管理需求，而企业管理者如何依靠海量的数据做出正确的管理和经营决策显得至关重要。

决策支持系统作为一种先进的现代信息技术，能为企业提供有效的决策辅助信息及解决方案，从而减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担，提高决策效率和有效性，使企业拥有强大的市场竞争力，在企业竞争中立于不败之地。

钢铁企业决策优化与支持系统研究

-……23……-析的基础上，依照市场需求变化，重构研发体系，分别于2017年、2018年撤销了原有的“电子技术研究所”和“煤炭能源技术开发部”，新设了“汽车方案解决中心”“AI项目推进部”2个研究所。

4.注重研发协同与技术推广工作神户制钢通过定期举办公司技术论坛、生产技术交流会、设立“IT战略委员会”等形式，促进集团内部的研发协同。

同时，还通过“KoCoLab”中心、汽车接合技术展示中心、神户制钢技术展示中心等形式积极进行技术推广，扩大企业影响力。

○参考文献：[1]王艳红，梁慧智，冯士超，等.日本四大钢铁企业研发动向分析[J].冶金信息导刊，2011（5）.[2]高双，蒋玲.新日铁的研发战略及研发实践[J].冶金管理，2010（3）.[3]2019年神户制钢综合报告[ER/OL].https://www.kobelco.co.jp/about_kobelco/outline/integrated-reports/index.html.[4]2018年神户制钢综合报告[ER/OL].https://www.kobelco.co.jp/about_kobelco/outline/integrated-reports/2018/index.html.[5]2011—2017年神户制钢年报[ER/OL].https://www.kobelco.co.jp/about_kobelco/outline/publications/backnumber/group_profile/index.html.[6]2016—2020年度神户制钢中期经营计划[ER/OL].https://www.kobelco.co.jp/releases/1194519_15541.html.（作者单位：宝钢股份中央研究院武钢有限技术中心，湖北武汉430080 ）钢铁企业决策优化与支持系统研究摘要：经营计划决策是钢铁企业决策的重要内容，基于钢铁企业经营计划决策和管控现状，结合市场实际需求，充分利用新一代信息技术，搭建决策优化与支持系统模型，为钢铁企业经营计划决策和全流程管控提供系统化的解决思路。

企业内部决策支持系统的研究

企业内部决策支持系统的研究随着信息时代的到来，企业面对着海量的信息数据，如何优化各种资源，提高利润率和效率，促进企业发展，已成为企业内部管理的重点。

因此，企业内部决策支持系统的研究越来越受到企业关注。

本文将探讨企业内部决策支持系统的研究，尤其关注在业内需求和技术趋势的影响下，其当前和未来的发展方向。

一、企业内部决策支持系统概述企业内部决策支持系统（Decision Support System，简称DSS），是利用信息技术与管理科学相结合，帮助企业决策者在决策过程中获取、分析和评价信息，从而为企业决策提供支持。

DSS系统由软件、数据、过程等多项内容组成，为企业提供了高效的数据分析工具和决策支持服务。

在现代企业中，DSS系统已经成为一个必要的管理工具，其通过信息技术的应用，提供了精准的数据，方便企业决策者对各项业务的决策与控制，大大提高了企业管理效率和竞争力。

二、DSS在业务分析中的应用DSS 可以帮助企业在决策时，快速、准确地获取和分析各种相关业务数据，为企业的决策提供金融指标、财务预算、产品成本、库存管理、人力资源管理等方面的信息支持。

特别是在商业运营中，DSS被广泛应用于客户关系管理（CRM）、供应链管理和销售管理等领域。

通过分析客户需求与购买行为，以及生产和供应的效率和透明度等方面，可以及时调整商业流程，在不断优化的基础上提升企业效益。

三、DSS技术趋势及未来发展方向随着云计算、大数据、人工智能等技术的发展，DSS系统也正朝着更高效、智能的方向发展。

特别是人工智能技术的发展，使DSS更加全面、自主、主动地协助企业决策者进行业务管控和分析。

未来的DSS将更多涉及数据的共享、交换和挖掘，利用自动化的算法和工具，提供更优化的决策方案。

此外，随着移动互联网的普及，企业DSS也将实现移动化，企业人员更加方便快捷地获取并处理数据，更高效地进行决策与控制。

四、结语DSS系统的发展和应用，使得企业决策更多的基于数据和信息，从而增强了决策的科学性和有效性。

企业决策支持系统的设计和应用

企业决策支持系统的设计和应用随着企业信息化的深入发展，企业决策需要更精准化和高效化，因此企业决策支持系统成为企业管理中十分重要的工具。

本文将探讨企业决策支持系统的设计与应用。

一、企业决策支持系统简介企业决策支持系统（Decision Support System，DSS）是指帮助企业通过信息技术和科学技术手段，提高决策能力、加快决策速度、降低决策风险的一种管理信息系统。

实现企业决策所需要的信息和数据，包括企业内部数据、行业数据、政府政策等信息。

企业决策支持系统通常以数据仓库和数据挖掘为基础，通过预测模型、可视化和决策支持工具等，为企业决策提供支持。

二、企业决策支持系统设计1. 数据管理企业决策支持系统需要收集和管理大量数据。

因此，在设计过程中，需要考虑数据的精度和完整性。

数据存储采用关系型数据库系统。

为了提高数据的处理速度，还可以将数据存在缓存中，以供快速访问。

同时，为了方便决策者使用，需要设计用户友好的数据可视化界面。

2. 数据分析设计企业决策支持系统需要考虑对数据进行分析。

其中，数据挖掘是一项重要任务。

数据挖掘可以提取有用的知识和模式，帮助企业快速了解市场营销趋势、产品销售情况等信息，从而指导决策。

数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类分析等。

此外，还可以使用机器学习算法，根据历史数据，训练模型，预测未来的销售情况。

3. 决策支持决策支持是企业决策支持系统的最终目的。

决策支持工具使得决策者可以使用不同的场景，制定不同的决策方案，计算和比较所有可能的结果，并评估决策的各个方面。

在设计过程中，需要考虑不同类型的决策者，如管理层、销售人员等，需要提供适合不同角色的决策支持工具。

三、企业决策支持系统应用企业决策支持系统应用于多个行业，包括金融、制造业、医疗保健等。

下面介绍企业决策支持系统的应用案例。

1. 金融行业在金融行业中，企业决策支持系统基于金融市场数据，预测股市变化，为投资者提供决策支持。

化工系统工程在精细化工区规划中的决策支持系统

化工系统工程在精细化工区规划中的决策支持系统精细化工区规划作为国家经济发展的重要组成部分，对于化工系统工程的决策支持系统提出了更高的要求。

化工系统工程是应用工程技术原理和方法解决化工系统设计、运行、管理中的技术和经济问题的学科。

在精细化工区规划中，决策支持系统的运用能够为工程规划师提供科学可行的方案，提高规划效益，实现资源优化配置。

一、决策支持系统在精细化工区规划中的作用决策支持系统是一个基于计算机和信息系统的工程管理工具，能够对复杂的化工系统进行动态的优化和控制。

在精细化工区规划中，决策支持系统能够：1. 提供科学决策支持：通过采集、处理和分析大量的数据，决策支持系统能够为规划人员提供科学可行的决策方案。

规划人员可以根据系统模拟和评估结果，选择最佳的工艺流程、设备配置和总体布局。

2. 实现资源优化配置：通过优化决策支持系统的数据模型和算法，可以实现资源的最优配置。

规划人员可以在考虑各种约束条件的情况下，通过系统模拟和方案评估，确定最合理的资源配置方案，以提高企业的效益。

3. 支持决策过程中的风险评估：在精细化工区规划中，决策支持系统能够模拟各种不同的情景和决策方案，通过对不同情景的模拟和评估，规划人员可以评估各种决策方案的风险和可行性，为决策提供重要参考。

二、化工系统工程在精细化工区规划中的关键要素在精细化工区规划中，化工系统工程需要考虑以下关键要素：1. 工艺流程设计：化工系统的工艺流程设计是决定规划方案可行性的核心因素。

通过系统模拟和优化算法，可以对不同的工艺流程进行模拟和评估，选取合适的工艺流程以提高产品质量和效益。

2. 设备配置和总体布局：在化工系统工程中，设备配置和总体布局的选择对于规划方案的有效性和经济性有着决定性的影响。

通过决策支持系统的优化算法，可以对不同的设备配置和总体布局进行模拟和评估，选择最佳的方案。

3. 运行管理和安全控制：化工系统工程需要考虑运行管理和安全控制的因素。

化工系统工程在精细化工园区规划中的决策支持系统

化工系统工程在精细化工园区规划中的决策支持系统精细化工园区的规划与建设是推动化工产业升级、提高资源利用效率的重要举措。

然而，由于复杂的工艺流程、多变的市场需求和环境约束等因素，精细化工园区规划中的决策往往面临诸多挑战。

为了更好地应对这些挑战，化工系统工程在精细化工园区规划中发挥着重要的作用。

本文将重点探讨化工系统工程在决策支持系统方面的应用与价值。

一、决策支持系统的概念与意义决策支持系统（Decision Support System, DSS）是运用计算机技术、数学模型和管理科学方法，为决策者提供信息和意见的一种管理信息系统。

它通过分析和处理各种数据和信息，为决策者提供全面准确的决策分析报告，帮助其在复杂的决策过程中做出科学决策。

在精细化工园区规划中，决策支持系统的应用具有以下几个方面的意义：1. 提高规划决策的科学性：决策支持系统利用大量的数据和信息，并运用数学建模和模拟仿真等方法，能够全面细致地分析问题，提供科学的决策分析和评估结果，有效降低决策中的主观性和盲目性。

2. 优化资源配置与利用：精细化工园区规划需要考虑多个因素，如土地利用、能源消耗、废气排放等。

决策支持系统能够通过优化模型和算法，对各种资源进行合理配置和利用，最大限度地提高资源利用效率，降低环境污染。

3. 支持风险评估与管理：精细化工园区规划中可能面临一系列的风险，如市场需求波动、原材料价格波动、技术风险等。

决策支持系统可以通过建立风险模型和预测模型，对未来的市场和技术趋势进行预测和评估，帮助决策者对风险进行识别和管理。

二、化工系统工程在决策支持系统中的应用化工系统工程是一门综合性的学科，涵盖了从化工过程设计到运营管理所需要的理论和方法。

在精细化工园区规划中，化工系统工程可以通过以下方式与决策支持系统紧密结合，为决策者提供有效的支持和指导。

1. 建立化工过程模拟和优化模型：化工系统工程利用数学模型和仿真技术，可以对复杂的化工过程进行建模和模拟，为决策者提供全面准确的过程数据和操作方案。

对炼化企业实施ERP战略的探讨

对炼化企业实施ERP战略的探讨
炼化企业作为石油化工产业链中的关键环节，其生产流程复杂，涉及
多种原材料和产品，且对成本控制、资源配置和市场响应速度有着极
高的要求。

实施ERP（企业资源规划）战略，对于提升炼化企业的管理水平和竞争力具有重要意义。

首先，ERP系统能够实现炼化企业内部信息的集成与共享。

通过ERP系统，企业可以整合生产、销售、采购、库存、财务等各个部门的数据，实现信息的实时更新和传递，从而提高决策的效率和准确性。

其次，ERP系统有助于优化炼化企业的资源配置。

通过精确的数据分析，企业可以更好地预测市场需求，合理安排生产计划，减少库存积压，
提高资金的周转率。

再者，ERP系统可以提高炼化企业的市场响应速度。

通过ERP系统，企业可以快速获取市场信息，及时调整生产策略，满足市场变化的需求。

此外，ERP系统还能加强炼化企业的风险管理。

通过对生产过程中各个环节的监控，企业可以及时发现潜在的风险点，采取措施进行预防和
控制，降低生产事故的发生概率。

最后，ERP系统的实施还能促进炼化企业的技术创新。

通过ERP系统收集和分析的数据，企业可以发现生产过程中的瓶颈问题，激发创新思维，推动技术进步。

综上所述，对炼化企业实施ERP战略，不仅能够提高企业的管理效率，优化资源配置，还能增强市场竞争力，降低运营风险，并推动技术创
新。

因此，炼化企业应当重视ERP系统的建设和应用，以实现可持续发展。

基于大数据的石化行业运营管理优化与决策支持

基于大数据的石化行业运营管理优化与决策支持随着科技的进步和信息化的发展，大数据在各个行业中起到越来越关键的作用。

石化行业作为重要的基础产业之一，亦不能忽视大数据技术在其运营管理优化和决策支持中的应用。

本文将探讨基于大数据的石化行业运营管理优化与决策支持。

一、大数据在石化行业中的应用现状石化行业涉及众多领域，如石油开采、炼油、化工生产等。

而这些领域中都涉及大量的数据产生和处理。

如何利用这些数据帮助企业进行运营管理优化和决策支持成为亟需解决的问题。

大数据技术的应用可以帮助石化企业实时监测设施状态、生产运行情况以及员工工作情况。

例如，通过传感器和物联网技术，可以对设备的温度、压力等数据进行实时监测并进行预警，减少设施故障的风险。

同时，通过对员工工作情况的数据分析，可以找出潜在的问题，并及时进行招聘或员工培训，提高生产效率和质量。

二、大数据在石化行业中的运营管理优化1. 供应链管理优化石化行业的供应链管理涉及到原油采购、炼油、化工生产、物流配送等多个环节。

利用大数据技术，可以从供需匹配、库存管理、运输计划等方面进行优化。

通过对供应链中的各个环节数据的实时分析和挖掘，可以帮助企业提高生产效率，减少库存压力，并提升物流运输效率。

2. 资产维护和设备管理石化行业的设备和设施维护对企业的正常运营至关重要。

利用大数据技术可以进行设备的远程监测和维护。

通过实时监控设备的状态数据，可以实现设备故障的早期预警和及时维修，降低设备停机损失和维护成本，提高设备的可靠性和使用寿命。

三、大数据在石化行业中的决策支持1. 生产计划与调度优化石化行业涉及多个生产环节，而生产计划与调度的合理性对于企业的运营效益起到决定性的作用。

利用大数据技术，可以对生产环节进行数据分析和建模，实现生产计划与调度的优化。

通过模拟和预测分析，可以帮助企业制定出更加科学合理的生产计划，提高资源利用率和生产效益。

2. 市场需求分析与预测石化行业的产品市场需求波动大，企业需要及时了解市场需求和预测趋势，以便进行合理的生产安排和销售策略制定。

钢铁企业产品质量决策支持系统的研究与开发

钢铁企业产品质量决策支持系统的研究与开发1.1课题研究的背景掌握信息对于现代企业的生存和发展有着举足轻重的作用。

信息的获取不是一件简单的事，从某种角度上说，数据以及对数据的解释和数据分析一起构成了信息n]。

一方面企业要建立一套计算机处理系统来替代传统的手工作业方式来处理日常的业务，建立一套真正意义上的业务处理系统.另一方面，企业数据库承载了企业的重要数据，对于这些数据的分析已经不能仅仅停留在数据的查询、更新操作，而是需要从数据中抽取有用信息，比如将数据按照不同种类进行整理汇总等等，让计算机为我们整理数据、发现信息、提取信息，这就是计算机决策支持系统(Decision Support System，后边简称DSS)的功能，随着经济的发展、社会的进步，该项工作的重要性己经被企业领导们意识到了，并进一步提到了发展日程上来了。

人们都在期待着从这些数据中得到自己想要的信息，将信息转变成知识，从数据的浩瀚海洋中挖掘出有用的知识。

钢铁企业产品质量部门也不例外，在通过计算机手段建立一套完整的业务处理系统的同时还要将通过多年的计算机应用后积累的大量杂乱的“数据海洋”转化为有用的信息成了一项03待解决的难题。

九十年代以来，计算机数据库技术的发展，使业务处理计算机信息化成为了可能同时为DSS提供了强有力的技术支持;同时由于数据仓库(Data Warehouse，下面简称DW)技术的发展，DSS与DM (Data Mining，数据挖掘)相结合，使DSS更加适应了企业的需要。

DSS主要包括OLAP (Online Analytical Processing，联机分析)和DW两部分，它们之间相互补充[s7 0 OLAP和DW是作为两种独立的信息技术出现的，其中OLAP 是一种多维查询和分析工具，支持决策者围绕决策主题对数据进行多角度、多层次的分析。

OLAP侧重于交互性、快速的响应速度及提供数据的多维视图，而DM则侧重自动发现隐藏在数据中的模式和有用信息.OLAP的分析结果可以给DW提供分析信息，作为挖掘的依据;DW可以拓展OLAP分析的深度，可以发现OLAP 所不能发现的更为复杂、细致的信息。

炼化企业生产计划信息管理系统的建设探寻

炼化企业生产计划信息管理系统的建设探寻张永辉　鞍炼集团有限公司摘要：本文通过研究与炼化企业生产加工、生产计划、原数据切割和其他相关的业务流程，并通过利用专业额软件来建立合适的生产模型，为的是更好地分析与企业相关的财务状况，最终才能够建立满足企业生产需要的软件平台。

关键词：炼化企业；生产计划；信息管理系统；建设策略炼化物料和生产系统简称为APS系统，这是一种涵盖计划管理、计划分析、财务效益管理、信息展示平台和多种不同系统管理的功能。

同时也可以和MES系统、炼化ERP系统、化工品价格管理平台和其他不同的系统有效地结合在一起，最终才能够实现集成应用。

一、研究背景现代企业在经历多年的信息化建设之后，内部的DCS、实时数据采集、实时数据系统和LEIMS等不同的信息管理系统都已经被广泛应用，但是还是在炼化企业内部形成了信息孤岛，生产中无法为企业的发展提供包括平衡信息、生产能力、材料消费和其他相关的数据，自然也就无法对提升系统的水平提供强有力的支撑。

很多石油公司在很多年前就完成了ERP生产计划的建设，为的是在模块内部融入与原料、产品和其他不同内容的实时信息数据，以便更好地消除企业计划和生产之间产生的信息断层，最终对企业内部的信息进行统一管理[1]。

高效的生产计划信息管理系统可以让不同信息层内部的内容更好地承上启下，并通过对横向系统的整合来更好地完成信息共享。

在此背景下，研究炼化企业生产计划信息管理系统的建设显得尤为重要。

二、炼化企业和生产计划信息管理系统的概念(一)炼化企业炼油一般指的是石油的炼制，重点就是通过运用蒸馏的方式来分离石油不同类型的物料，为的是通过运用裂化或者催化等工艺来直接炼油。

炼化企业指的就是炼制石油的企业。

(二)生产计划信息管理系统炼化企业内部的生产计划信息管理系统是以科学管理制度为基础，将炼化企业内部的监理、设计土建和安装等工程都有效地联系在一起的一种信息管理系统。

炼化系统的存在是在以企业核心业务为内容的基础上详细地分析炼化企业运行的需求，最终也就可以将内部的合同管理模块、材料管理模块、设备管理模块和其他不同类型的管理模块更好地集中在一起，为的是让生产计划内部的信息管理系统更好地发挥实际作用。