Bensiininvalmistuksen optimointiprosessin haasteiden tunnistaminen organisaatiotasolla

Abstract

Tässä diplomityössä tutkitaan tunnetun suomalaisen öljynjalostusyrityksen optimointiprosessia. Tutkimuksen tavoitteena oli kuvata prosessin nykytilaa ja kartoittaa prosessissa esiintyviä haasteita. Tutkimuksessa tutkittiin ensin nykytilaa, jonka perusteella haasteita tunnistettiin. Tutkimuksen lopuksi esitettiin useita erilaisia jatkotoimenpiteitä, joiden avulla tilannetta voitaisiin kehittää. Työn alussa esiteltiin optimointiprosessi, jota tutkittiin kirjallisuuskatsauksen muodossa. Tämän jälkeen valittiin sopivat menetelmät tutkimuksen varsinaisen suorittamisen osalta. Tässä työssä hyödynnetään kahta eri aineistoa, joista toinen kasattiin haastattelututkimuksella. Haastateltavaksi joukoksi valittiin optimoinnin kanssa työskenteleviä ihmisiä eri toiminnoista ja tiimeistä. Prosessiin liittyvää tietoa oli heikosti dokumentoituna saatavilla, joten tiedonkeräys oli oleellisessa asemassa tutkimuksen onnistumisen mittaroinnissa. Tutkimus oli luonteeltaan tapaustutkimus, jossa teoriaa sovellettiin tutkittavaan kohteeseen. Nykytilaa kartoittaessa huomattiin, että prosessin rakenne oli karkeasti samankaltainen kuin kirjallisuuskatsauksessa esitelty. Toimintatavoissa oli sen sijaan eroja ja ne vaikeuttivat nykytilan kuvaamista. Merkittävimmät kehityskohteet liittyivät toiminta- ja menettelytapoihin erityistilanteissa. Varsinaisia haasteita prosessista löytyi useita. Haasteet olivat jakautuneet selkeästi organisaatiotasolta aina yksilötasolle asti. Merkittävimmät haasteet organisaatiotasolla liittyivät siihen, ettei tietoa jaettu systemaattisesti eikä oleellista tietoa saatu oikeille tahoille. Tietämykseen liittyvät ongelmat ilmenivät myös itse optimoinnissa, sillä puuttuvan tiedon arvailu optimointiympäristössä voi aiheuttaa merkittäviä epätarkkuuksia lopputuloksiin. Yksilötasolla haasteet rajautuivat operoinnin käytössä olevaan optimointityökaluun. Optimointityökalu koettiin suoraviivaisena työkaluna, mutta sen eri toiminnallisuuksia ei täysin sisäistetty. Tämä on voinut johtaa tilanteisiin, joissa optimointitulos on heikentynyt. Näissä tilanteissa on myös uhkana, että virheellistä tietoa jaetaan toisille yksilöille, jolloin edellä kuvattu tilanne voi toistua ja ongelmanhallinta vaikeutua. Optimointityökalulle on annettu raja-arvot tietyille ominaisuuksille, johon sen olisi valmistuksen lopuksi päästävä. Raja-arvot ovat tiukkoja, eivätkä kaikki henkilöt täysin ymmärtäneet, mihin tarkkuuteen prosessi käytännössä pystyy. Tuotannonsuunnittelulla on käytössään työkalu, jolla he pystyvät simuloimaan reaaliprosessia. Tämä prosessi kattaa jalostuksen yksiköineen ja materiavirtoineen. Tässä työkalussa ei kuitenkaan ole reaaliaikaista tietoa prosessin toimilaitteiden kunnosta, kuten pumppujen kunnosta, analysaattorien luotettavuudesta, eikä reaalimaailman virheistä, jotka automaatiossa voivat luoda virhettä mittaustuloksiin. Toimilaitteiden säätimien virityksissä voi olla myös eroja, joka vaikeuttaa niiden tarkkaa operoimista. Näin ollen äärirajoilla operoitava toimilaite voi käydä operointialueensa ulkopuolella hetkellisesti säätötilanteessa.