Информационная система «РН-Лаб» – цифровой инструмент ценообразования в области лабораторных исследований

UDK: 681.518:622.276

DOI: 10.24887/0028-2448-2020-8-68-71

Ключевые слова: лабораторные исследования, ценообразование, цифровой инструмент для расчета и согласования цен

Авт.: Я.Е. Малкова (ООО «Тюменский нефтяной научный центр»), М.А. Тютрина (ООО «Тюменский нефтяной научный центр»), к.э.н., Ю.А. Евланова (ООО «Тюменский нефтяной научный центр»), И.А. Вахрушева (ООО «Тюменский нефтяной научный центр»), Т.Е. Гурьева (ООО «Тюменский нефтяной научный центр»)

Экономия трудозатрат сотрудников и автоматизация бизнес-процессов являются одними из приоритетных направлений в деятельности развивающихся компаний. Информационная система «РН-Лаб», разработанная в ООО «ТННЦ» ПАО «НК «Роснефть», является модульным инструментом, обеспечивающим автоматизацию всех бизнес-процессов, связанных с лабораторными исследованиями, а также унификацию этих процессов во всех лабораторных центрах компании.
В статье рассмотрен один из модулей информационной системы «РН-ЛАБ» «ЛИ. Планирование», предназначенный для расчета и согласования расценок на лабораторные исследования по новой разработанной методике. Расчет расценок на лабораторные исследования является трудоемким процессом ввиду необходимости учета большого количества параметров, таких как заработная плата сотрудников, амортизация лабораторного оборудования, расходы на содержание лабораторных центров, в зависимости от нормативов выполнения исследования. В связи с этим компанией «Роснефть» было принято решение перейти на единую систему ценообразования лабораторных исследований и разработать единую методику расчета. Кроме того, сформированные прайс-листы должны проходить процедуру проверки и согласования в нескольких структурных подразделениях. При выполнении расчетов с использованием Microsoft Excel высока вероятность нарушения расчетных алгоритмов, необходимо вручную консолидировать и проверять данные, в процессе согласования возникает потребность в формировании вспомогательных файлов для сохранения истории согласования. Информационная система «РН-Лаб» обеспечивает пакетную загрузку/выгрузку баз расчетных данных лабораторных центров; формирование консолидированной базы расчетных данных; исключение вероятности нарушения расчетных алгоритмов; доступ ко всем расчетным данным в одном пространстве, без необходимости просмотра отдельных файлов; наличие истории согласования в структурных подразделениях с отображением всех замечаний; начительную экономию трудозатрат. Данный инструмент внедрен в Центре исследования керна ООО «ТННЦ» и еще семи научных центрах ПАО «НК «Роснефть», что обеспечило лабораторные центры унифицированной базой нормативных данных, единым подходом к определению цены на лабораторные исследования, возможностью сопоставлять и анализировать данные в едином пространстве.
Список литературы
1. Липцис И.В. Ценообразование. – М.: Юрайт, 2016. – 368 с.
2. Оценка интеллектуальной собственности / под ред. С.А. Смирнова. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 352 с.
3. Белкина Е.Ю., Хасанов И.Ш. Методические рекомендации по расчету стоимости лабораторных исследований // Научно-технический вестник ОАО «НК «Роснефть». – 2011. – № 1. – С. 5–9.
4. ИС «РН-ЛАБ» – Комплексное решение для лабораторных исследований керна и пластовых флюидов / В.З. Кузенков, Д.В. Каширских, Ю.А. Рамазанов [и др.] // Пути реализации нефтегазового потенциала ХМАО – Югры / Материалы XXII научно-практической конференции, Ханты-Мансийск, 2019 г. – Ханты-Мансийск: ООО Издательский дом «ИздатНаукаСервис», 2019. – Т. 1. – С. 256–261.
5. Кузенков В.З., Каширских Д.В., Паромов С.В. Разработка и внедрение ИС РН-ЛАБ для лабораторных исследований керна и пластовых флюидов // Нефтяное хозяйство. – 2018. – № 3. – С. 98–101.
6. Концепция автоматизированного планирования загрузки лабораторного оборудования и персонала на платформе ИС «РН-ЛАБ» с целью оптимизации производственного процесса / Д.В. Каширских, Р.Н. Ческидов, И.А. Вахрушева, В.З. Кузенков // Нефтяная провинция. – 2019. – № 3 (19). – С. 212–223.
7. Шарп Дж. Microsoft Visual C#. Подробное руководство. – СПб.:
Изд-во Питер, 2017. – 848 с.
8. Васильков Ю.В., Василькова Н.Н. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 256 с.