数智赋能：中石化下第一家智能试点采油厂是如何炼成的？

自党的十八大以来，中国提出了“以信息化带动工业化，深化两化融合”的工作方针,中国石化面对低油价、经济新常态等新形势，开始推进智能油气田建设，提出了“转型发展，产业结构调整，提质增效升级，建设智能油田”的战略目标，向高效勘探、效益开发转型，并在2013年编制了智能油气田规划报告，随后在西北、胜利、中原等油田企业先期开展生产层面数字化、自动化试点建设。其中，西北油田采油三厂是中石化旗下第一家智能油田试点采油厂。

采油三厂在智能油田建设的基础上，进行财务管理流程再造，通过利用大数据、智能化RPA、移动互联网、云计算、物联网、区块链等技术，对油藏经营管理和生产效益进行优化，以数据层、应用层和决策层为基础的三层体系架构应运而生。

01 定目标

通过“123456”目标架构

展开智能化业务应用

中国石化智能油田的建设主要经历三个时期：

智能油气田1.0时期，主要是夯实基础，建立基于石化智云平台，沉淀业务、数据和公共技术服务组件，为智能油气田全面推广奠定基础，同时重点突破，以快速响应和预测优化为目的，围绕油气田开发生产建设油气藏、单井、管网、设备管理等应用，形成自研软件云服务能力，建设智能问答等智能化应用；

智能油气田2.0时期，主要是服务驱动，完善业务组件和APP应用服务，初步构建智能油气田内部生态圈，同时稳定高效，扩展业务覆盖面，建设勘探目标优选、生产经营一体化优化等应用，实现核心业务流程的动态模拟，关键决策点的智能化分析，探索业财融合及生产经营数据整合；

智能油田3.0时期，主要是形成全景生态，结合信息技术发展的最前沿，充分利用人工智能、自我学习等新技术，实现跨业务、跨部门、跨应用的协同一体，形成中国石化内部以及外部的智能油气田生态圈。

采油三厂智能油田建设紧紧围绕“两化融合、提质增效”中心任务，通过“123456”体系架构，开展智能化业务应用。也就是说，采油三厂的智能油田以建设一个智能油气田云平台为基础，在信息标准化和信息安全两大体系支撑下，围绕协同综合研究、一体化生产管控和资产全生命周期管理三条业务主线，以全面感知、集成协同、预警预测以及分析优化四大核心能力为目标，体现自动化、物联化、集成化、模型化和可视化五个基本特征，覆盖油气田六个业务领域。

02 理思路

4条技术路径克服财务管理难题

在传统财务管理框架下，采油三厂油田财务管理主要存在以下几点问题：

第一，传统油田财务管理的定位仍以核算中心为主。虽然油田财务管理的作用和效果确实在相当大的程度上体现在成本节约和管控加强中，但是核算依然占用了财务人员大部分的工作时间及经历，财务管理本身还需要在战略财务、业财融合等方面的挖掘。

第二，传统财务管理对信息系统的管理优化程度不足。传统财务管理下核算处理工作全部都在依托于财务核算系统本身，对于各个系统融为一体以及优化升级的管理优化程度不足。依托智能油田发展财务管理需要新型信息技术技术融入，使财务管理智能化、自动化、数字化。

第三，业务与财务的融合存在壁垒，业务与财务由于智能部门的不同，在融合方面依旧存在数据壁垒。

解决传统财务管理的问题主要基于以下几个技术路径：

第一，核算处理智能化，财务机器人的应用可推动会计核算智能化达到新的高度，可以将财务人员从核算工作中解放出来，从事于需要主观判断、创造性思维等高附加值的活动中。

第二，业务处理平台多元化，财务管理引入移动互联技术成为解决业务流程时效的最有效手段，通过运用移动互联技术，企业领导可以通过等移动办公设备成审批签字环节，使得流程可以顺畅有序的运行。

第三，向大数据分析中心转变，财务管理将从数据存储中心向大数据分析中心转变，发掘沉淀数据的价值。

第四，获取数据的渠道更加丰富，随着物联网技术的推广和使用，财务管理不再受制于业务人员提供的信息，获取数据的渠道更加多元化，可以及时将生产部门的数据进行共享，提高了数据的准确性和时效性。

总得来说，在智能油田下，传统财务管理应该从管理思维转变、职能定位转变、业务流程优化、组织结构变化、人员结构优化五个方面实现财务管理的流程再造。

03分层次

数据、应用、决策三维度

构建数智财务体系

在智能油田背景下对财务管理进行优化时，由于要将新思维、新理念、新技术注入其中，新旧事物势必会发生碰撞，此时更倾向于利用业务流程再造。如图1所示，业务流程再造后，采油三厂智能油田下的财务管理的基础架构主要有三个层级、四个支柱、两个循环：以油藏、生产运行、经营管理、财务等数据构建的层级为基础，以任务数据结构化拆分、生产财务施工通知单融合、措施方案拆分推送汇总、现场采集与传输和财务机器人RPA等应用的层级为主体，以经营分析和决策平台为核心的决策层为顶层的三大层级，同时以业务、财务、技术、人员为支柱，风险防控环和业务优化环为循环系统，这三个部分构成了智能油田下财务管理的基础架构。

（一）数据层

智能油田下的数据主要分为两种操作型数据和分析型数据，操作型数据（业务活动数据）是指各业务执行及具体生产活动中原始记录，这些活动包括现场操作和研究分析数据。分析型数据是指对操作型数据进行处理加工、汇总整合、计算后形成的统计分析数据，包括各类报表、指标、KPI、收益成本等，用于管理决策。按照业务流程来分可以分为油藏生产数据链和经营管理数据链。

1.油藏生产数据链

如图2所示，油藏生产数据链中主要包括：油井的基本情况（地质油藏特征）--油藏工程方案——钻完井方案（钻完井工艺、采油工艺）——开发工程（集输系统、增产措施、生产运行）——HSE以及投入产出方案，除了主数据链还包括实施调整和地质开发再认识评价以及经济评价。

第一期智能油田的建设基本上完善了油藏生产流程数据的积累，第二期的智能油田建设主要解决信息系统孤岛带来的数据不关联问题和解决部分生产数据的非结构化问题（特别是针对油藏钻井方案的结构化处理）。

2.经营管理数据链

如图3所示，经营管理数据链则是由经营管理相关的数据组成。采油三厂从年度开发部署出发，年初进行年度计划分解与年度预算匹配，各业务科室根据计划与预算对每一项支出项目进行招投标及合同签订。每月根据月度生产计划开具施工通知单（施工通知单要求一井一开、一事一开），生产过程中利用物联网和区块链技术进行生产数据采集及相关现场签证，最终相关业务结算入账及资金支付。

3.结构化对财务数据应用的影响

针对数据层，除了加强油藏生产数据链与经营管理数据链的建设之外，基础数据和信息的结构化对于财务数据的应用也很重要。主要涉及两个方面：招标、合同的重要信息的结构化与定额信息的结构化。表1为合同结构化应用场景示例。

招标、合同的重要信息的结构化主要是针对财务管理在风险防控、结算和资金支付的自动化支持与工作量简化具有一定的影响。举例来说，合同信息中合同相关的标段进行结构化后，可以根据施工地点在施工通知单直接引入相关的承包商信息，不再进行选择，这样对应的承包商只在自己合同对应的标段中进行施工，如果出现跨标段安排施工则需要上传该标段的对应承包商的放弃工作量证明，这种结构化数据的应用既简化了施工通知单的开具工作量又能防范经营风险。

（二）应用层

定额信息的结构化则对于构建统一的分公司价格库有一定的影响，分公司除地面工程专业造价与井下作业专业造价外，目前在用的定额类及二级单位自测价格的结算工作均由二级单位自行在线下实现，该类业务由于业务量大导致事前预算环节“粗估冒算”现象经常发生；同时在结算环节，耗费二级单位财务人员大量精力套算该类业务的最终价款。定额信息的结构化则是针对油田公司发布的定额类，结构化计价规则补充信息和定额备注，如遇调整分公司统一维护管理。针对自测价格，由二级单位自行维护。在预算环节，提升预算的及时性与准确性；结算环节，提高结算效率，避免人为出错。

1.任务数据结构化拆分

任务数据结构化拆分是将财务、生产、设备等文档中的重要参数结构化处理，自动拆分，按其他系统、岗位要求的格式推送。关联业务实体与财务数据，贯穿业务线，实现业财融合。

从年度开发部署开始，厂级、管理区拆分任务提报计划，将年度的产量运行、注水、注气、措施、保障、生产运行等计划进行分解同时推送拆分的计划工作量辅助进行年度财务预算的分解。举例来说，针对生产运行计划后续将计划分解至单井原油倒运、地面集输、注水注气等生产安排形成月度计划从而推送为月度运行预算，根据现场数据的信息流动评价承包商，进行结算办理。（见图4）

2.措施方案拆分推送汇总

措施方案拆分推送汇总是对各类作业的工作量、所需设备、耗材、施工时段等的数据自动拆分、推送、汇总服务；如压裂酸化改造、修井作业等参数，系统将这些数据结构化后，向其他系统推送或插入计划书、施工通知、结算单等模板中，可以极大减小编制人员的工作量，最大限度降低错误率，让相关方案和作业任务相联系有助于措施方案、生产运行和财务数据的相互衔接。（见图5）

3.生产财务施工通知单融合

生产财务施工通知单融合主要是细化生产施工通知单模版，优化施工通知单的签发模式，借用信息化手段，将生产施工通知单与财务施工通知单进行底层  数据融合、上层功能融合，打破专业壁垒，实现一处录入，多处使用，有效解决了重复录入的问题，建立分公司层面的业财统一施工通知单。（见图6）

4.现场采集与传输

利用物联网技术，借助现场自动化设备，对原油倒运、地面集输、装置投运、特车作业、用电（临时）、加药等工作中的工作量进行实时采集（例如：车辆里程从位置信息航迹获取，倒运量从外输泵排量传感器获取，设备倒运维修从移动端填报和采集图像），同时提高数据的时效行、准确性，提升智能油田全面感知能力。为财务提供可信且准确第一手生产数据，同时相关的现场数据上区块链处理以便于防篡改风险，也减少了现场的相关人为签证。

5.财务机器人RPA

结合油田业务流程，财务机器人RPA的应用主要贯穿数据获取、财务结算、税务管理、内部结算以及资金管理计划的所有业务。根据不同业务功能、不同财务流程，将智能财务机器人划分为13类功能机器人。同时将流程中的风险和数据风险防控嵌入每个细节，在最源头进行预防和把控。主要分为以下五个应用场景：第一，财务结算。改变传统财务结算流程，将财务岗需要处理的从划价到发送FQ（共享服务申请）这一系列工作流程化、智能化。第二，税务管理。主要利用OCR识别技术，解决发票录入、识别、验真、查重等功能，并保存结算单关联的发票附件，方便查看。第三，内部结算。区分工程技术研究院、勘探开发研究院、其他二级单位与采油厂之间的结算方式，构建内部结算的处理业务模型，实现内部结算。第四，资金管理。在维护供应商未清项预算项目，保证资金月度计划的上报，机器人根据规则自动上报资金月度计划，形成日付款计划，进行承兑汇票分配。

（三）决策层

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