MANAJEMEN PRODUCTION DATABASE DI UNOCAL INDONESIA

PROCEEDING SIMPOSIUM NASIONAL IATMI 2001 Yogyakarta, 3-5 Oktober 2001

MANAJEMEN PRODUCTION DATABASE DI UNOCAL INDONESIA Steve Palar, Indro Widodo, dan Agus M. Manggala Unocal Indonesia Company ABSTRAK Unocal Indonesia (UICo.) telah berproduksi minyak dan gas sejak tahun 1972. Setiap tahun data-data produksi bertambah banyak dan makin kompleks seiring dengan pertambahan jumlah sumur dan lapangan. Disamping pertambahan jumlah data, semakin hari semakin maju sistim teknologi informasi. Untuk memudahkan perkerjaan maka bermacam-macam application software diciptakan dan sebagian diantaranya telah digunakan Unocal. Sebagian software ini menggunakan production database sebagai input. Diperlukan sistim database yang effisien untuk menyimpan dan mengolah data produksi yang makin bertambah supaya sistim database ini terintegrasi satu dengan yang lain dan supaya mudah digunakan dengan application software. Pada awal operasinya, Unocal memakai sistim production database yang diciptakan sendiri dalam bentuk spreadsheet. Sistim ini memenuhi kebutuhan database pada waktu itu. Seiring dengan makin bertambahnya data produksi dan berkembangnya application software, maka production database di Unocal mengalami evolusi dan pengembangan. Pada tahun 1999, ada lebih dari satu production database untuk menunjang laporan dan pemakaian application software. Tiap-tiap database mempunyai fungsinya masingmasing dan memerlukan support dari segi resources baik manpower maupun maintenance. Di tahun 2000, Unocal melakukan perombakan sistim production databasenya dimana beberapa sistim production database yang diciptakan sendiri digantikan dengan sistim commercial production database. Makalah ini akan membahas mengenai peralihan ke dan pemakaian dari sistim Finder Database. Urutan peralihan dari sistim lama ke sistim baru akan dijelaskan dimana hasil akhirnya adalah satu sistim production database yang terintegrasi dengan database dari exploration dan development (G & G) disamping tidak menutup kemungkinan berintegrasi dengan database yang lain dimasa yang akan datang. Proses peralihan menuju ke sistim yang baru di lakukan secara bertahap. Tahap pertama melibatkan konsolidasi dari Legacy Database ke dalam sebuah commercial production database berdasarkan standar data model industri yang berlaku. Tahap kedua menyangkut perubahan sistim pengambilan data lapangan (field data capture) dan juga sistim alokasi produksi. Hasil akhirnya adalah sebuah master database yang berisi data-data yang telah tervalidasi, absah (persetujuan partner PSC), mudah di gunakan dan dapat di akses melalui fasilitas built-in data browsing, disamping itu dapat pula digunakan untuk keperluan inter-application data exchange. Dengan demikian sistim commercial production database hanya akan membutuhkan dukungan staf yang relatif kecil saja, sehingga profesional staf Unocal dapat lebih leluasa untuk lebih fokus pada proses pengoptimuman produksi dan perolehan cadangan hidrokarbon. 1.

PENDAHULUAN

Unocal Indonesia beroperasi di offshore Kalimantan Timur (Gambar-1). Meskipun terdapat banyak tersebar lapangan minyak dan gas, terdapat empat pusat operasi antara lain : Northern Offshore (Attaka), Southern Offshore (Sepinggan), Northern Onshore (Santan terminal) dan Southern Onshore (Lawe-lawe terminal). Gambar-2 dan 3 menunjukkan berbagai fasilitas produksi lapangan yang ada. Data produksi yang berasal dari keempat lapangan tersebut dikirimkan melalui e-mail ke kantor Unocal di Pasir Ridge (Balikpapan). Sebuah tim Technician dari Petroleum Engineering menginput data ke dalam berbagai Production database untuk proses berikutnya, termasuk daily gas balance, gas allocation, dan monthly allocation untuk sumur-sumur dan lapisan HCnya. Data tersebut juga digunakan untuk Web reporting dan membuat beberapa laporan hard copy, Gambar-4. memperlihatkan diagram kerja (workflow) tersebut. Workflow tersebut dikenal sebagai Production Data Management System (PDMS) Unocal Indonesia. 2.

PDMS DI UNOCAL INDONESIA

Guna mempermudah pemahaman tentang PDMS, maka PDMS dapat dibagi-bagi dalam beberapa module (Gambar5). Module-module tersebut merupakan data input, modeling dan mapping, proses data seperti gas allocation, membuat laporan dan hubungan pada application software yang lain. Pada tiap sistim yang pernah ada (Production Information & Reporting System (PIRS), Daily Production Data Processing & Reporting UICo. (JAVELIN), and Monthly Production System UICo. (INFOWELL)) dapat dibagi-bagi ke dalam

IATMI 2001-43

module-module generic tersebut. Kemudian di dalam sub pembahasan pada paper ini akan diperkenalkan beberapa point utama dari PDMS antara lain : - Data Produksi (Production Data) - Jenis Data Proses (Typical Data Processing) - Jenis Laporan Web (Typical Web Reporting) - Hubungan pada aplikasi lain (Connectivity to other Applications) 2.1. Data Produksi Terdapat dua tipe/jenis data pada production domain. Tipe pertama adalah data dari beberapa meter (alat pengukur aliran), berbagai peralatan, operasi tes sumur, analisa fluida dan product movement. Frekuensi data biasanya satu kali tiap hari untuk jenis-jenis data tersebut. Pengecualian terjadi pada data tes sumur, yang dapat terjadi secara sporadic. Tipe yang kedua, terdapat data olahan yang dihasilkan dari beberapa proses seperti daily allocation dan monthly allocation atau bahkan perhitungan sederhana yang menggunakan pengukuran data yang mendasar. Kategori ini juga meliputi beberapa grafik living plan dan forecast yang dihasilkan dari beberapa studi paralel dan penggabungan ke dalam database dengan basis bulanan (monthly) atau tahunan (yearly). Tabel1 menyajikan urutan parsial dari jenis data produksi dan informasi lainnya. 2.2. Jenis Proses Data Terdapat dua jenis teknik proses data yang umumnya diterapkan pada data basic. Pertama, plant balancing yang diterapkan untuk processing plants untuk keseimbangan

Manajemen Production Database di UNOCAL Indonesia

volume intput dan output. Jika perbedaan hasil adalah besar maka pencocokan ulang dari pengukuran meter biasanya diperlukan. Proses umum yang lain adalah monthly allocation dari minyak dan gas untuk beberapa sumur dan zona lapisan. Grafik produksi harian lapangan kemudian digunakan untuk menghitung grafik monthly production. Selanjutnya volume tersebut di dibagi rata untuk beberapa individual sumur dan lapisannya, berdasarkan pada perkiraan produksi dari teori grafik tes sumur dan juga dari perhitungan pemisahan (split) reservoar. 2.3. Jenis Laporan Web Unocal Indonesia berusaha menyediakan akses yang mudah ke data utama untuk seluruh pengguna (user) yang memiliki otoritas. Untuk alasan tersebut, secepat mungkin setelah proses harian terselesaikan selanjutnya data tersimpan di database utama. Data tersebut dapat di akses dari Intranet Unocal melalui beberapa modifikasi web. Gambar-6 memperlihatkan satu jenis Laporan web. 2.4. Hubungan pada Aplikasi lain PDMS Unocal Indonesia menyajikan data produksi siap pakai untuk aplikasi lain yang penting termasuk composite maps untuk seluruh pemakai di G & G yang merupakan kombinasi kontur permukaan dan data produksi dari beberapa reservoar yang dipilih. Aplikasi tambahan meliputi data produksi surveillance dari Oil Field Manager (OFM) software dari Schlumberger-GeoQuest, simulasi reservoar dan manajemen cadangan dari Reserves Management System (RIMS) software. Pada sistim terdahulu mempergunakan PIRS, JAVELIN dan INFOWELL hubungan pada aplikasi lain bersamaan pula adanya biaya tambahan. Hal tersebut biasanya terdiri dari beberapa langkah proses intermediate yang memerlukan pengawasan yang cermat. 3. PERUBAHAN Unocal telah berproduksi sejak tahun 1972. Setiap tahun data produksi bertambah seiring dengan pertambahan lapangan dan jumlah sumur. Bukan hanya data produksi saja yang bertambah tetapi juga application software yang digunakan pada data produksi. Untuk mendukung application software yang berbeda-beda, maka Production Database harus dibuat sedemikian rupa sehingga cocok/compatible. Hal tersebut menyebabkan pada akhir tahun 1999 teradapat lebih dari satu Production Database, yaitu sebanyak tiga (3) buah (PIRS, JAVELIN, dan INFOWELL). Production database yang lebih dari satu merupakan hal yang tidak effisien dan bisa menyebabkan kesalahan. Disamping itu diperlukan personnel support dan maintenance yang bukan merupakan cost-effective system. Oleh sebab itu ditahun 2000, diadakan usaha peng-integrasian Production Database Unocal. Usaha ini dilakukan dengan bertahap. Tahap pertama adalah penyederhanaan Production database dari tiga menjadi satu dengan menggunakan commercial system, yaitu sistim yang dibeli dari vendor dalam hal ini Geo Quest (Schlumberger Co.). Dalam tahap pertama ini, semua production database dimigrasikan ke dalam Finder (Flagship Data Management System) Database System. Untuk tahap kedua, Unocal

IATMI 2001-43

Steve Palar, Indro Widodo, Agus M. Manggala

melakukan perubahan dalam hal sistim Field Data Capture (FDC). Sebelum tahun 2001, data dari lapangan dikirim dengan e-mail ke kantor Balikpapan kemudian diinput ke production database. Ini mengandung ketidakefisienan karena data entry dilakukan di dua lokasi yang berbeda. Oleh sebab itu Unocal mengganti sistim yang sudah ada dengan Commercial System dari GeoQuest. Software ini bernama FieldView (from Schlumberger). Gambar-7 menunjukkan status sebelum integrasi sedangkan Gambar-8 dan 9 memperlihatkan status setelah integrasi. Beberapa alasan utama untuk melakukan suatu perubahan antara lain : - Semangat penguasaan bekerja (spirit of knowledge work) - Integrasi data kedalam satu database - Implementasi standar data modeling - Penggantian sistim yang telah usang. - Mengadopsi penyelesaian secara komersial 3.1. Knowledge Work Unocal Indonesia memberikan nilai tertinggi pada data dan secara berkesinambungan mencari metode untuk memperbaiki cara penggunaan data. Philosophy ini merupakan kata-kata yang terbaik diambil dari suatu Petrotechnical Open Software Corporation (POSC) perspektif3 yang menyatakan bahwa pada dasarnya, “knowledge work” berarti mengubah data ke dalam suatu informasi, yang dapat digunakan oleh beberapa tim untuk membuat suatu keputusan yang bijaksana. Beberapa keputusan yang bijak dapat memperbaiki pengembalian dari pada investasi. Untuk seluruh E & P aset, proses ini merupakan suatu loop dari rediscover, redefine dan redevelop seluruh reservoar lifecycle. Aset life cycle dapat mencapai 50 tahun atau lebih. Pada pendekatan life cycle, knowledge work akan berkembang. Data akan terkumpul ketika umur aset dimulai dan terus menerus pada seluruh fase dari life cycle. Siapa saja, kapan saja, dapat menggunakan data yang telah terkumpul. Kemudian beberapa tim yang berbeda, bekerja pada beberapa permasalahan secara bersamaan dapat berbagi data antar beberapa aplikasi yang berbeda. Beberapa tim di kemudian hari dapat kembali kepada data asli dan menarik kembali informasi ketika perolehan lanjutan atau software yang lebih baik dikembangkan. Dengan konsep knowledge work, data menjadi sumber yang lebih berharga. Seluruh perangkat yang ada untuk mengatur data. Beberapa proses dikembangkan untuk mendukung aliran kerja. Dan manusia bebas untuk melakukan pekerjaan apa yang mereka dapat lakukan : “berpikir”. 3.2. Integrasi Database Data manajemen yang efektif mengintegrasikan data geologi, geofisika dan seluruh interpretasi yang digunakan pada proses eksplorasi dan pengembangan, membuat informasi tersedia untuk production engineer. Pengintegrasian dari beberapa sumber pendukung data tersebut lebih efisien untuk pemeliharaan lapangan dan keputusan operasi manajemen lapangan, mengarahkan pada pengurangan biaya pengangkatan per barrel-nya 5. Sebuah ilustrasi yang sederhana adalah bahwa interpretasi stratigrafi oleh geoscientists menentukan beberapa reservoar dengan top dan bottom kedalaman. Perhitungan dari net-pay dan porositas rata-rata dengan menggunakan log data


petrophysik, dan penggunaan seluruh properties untuk menghitung split reservoar. PDMS dapat lebih efisien menghitung seperti split beberapa gambar yang digunakan pada monthly allocation dari produksi hidrokarbon dari tiap sumur, tiap reservoar. 3.3. Standar Data Modeling Sebagai geoscientists, pengkombinasian interpretasi dari empat (4) disiplin ilmu geologi, geofisik, petrofisik dan teknik reservoar, yang diperlukan adalah untuk sebuah standar model data eksplorasi dan produksi : sebuah sistim untuk mengkoordinasi dan menentukan informasi geoscience dan hubungan diantara data pada model reservoar4. Sejak sistim Finder, yang berdasarkan pada Oracle (Software Oracle Co.) Relation Database Management System (RDBMS), sudah siap pakai di Unocal Indonesia, sebuah pilihan telah digunakan untuk perluasan produksi dari Finder untuk kecocokan data model dari POSC. Gambar-10 menjelaskan prinsip-prinsip mendasar model ini, yang mengambarkan produksi lapangan dan data operasi dari empat keberadaan utama : aktivitas, fasilitas, material dan property. Sebagai tambahan, keberadaan referensi membantu integritas data dengan menyediakan sumber pencarian. Sebagai salah satu contoh, sebuah tes sumur dapat digambarkan sebagai sebuah aktivitas (jenis/tipe tes sumur) yang dilakukan pada sebuah fasilitas (tipe string produksi/sebuah komplesi sumur) untuk mengukur sebuah property (laju alir) dari satu material atau lebih (minyak, gas, atau air). 3.4. Penggantian Sistim Salah satu bagian dari PDMS terdahulu di Unocal Indonesia adalah sebuah database dan sistem laporan yang telah usang bernama Javelin. Disana tidak terdapat standar konvensi penamaan untuk data atribut Javelin. Produksi harian propane untuk lapangan Serang dapat disebut SERANG_PROPANE TODAY, namun produksi harian propane untuk lapangan Santan dapat di sebut PROPANE_SANTAN_TODAY. Nama-nama atribut juga dapat berbeda dari satu tahun ke yang lain, karena data Javelin biasanya tersimpan di dalam bentuk Binary Format (MDL) file yang terpisah seperti halnya tahun 1994.MDL atau tahun 1995.MDL. Seperti halnya mencegah kekurangan pengkoordinasian data, pengawasan data Javelin dilakukan kualitas kontrol (QC) pada data terdahulu sepanjang tahun. Tabel-2 menunjukkan rasionalisasi potensial data Javelin. 3.5. Sistim Komersial Pada tahun 2000,Unocal Indonesia juga telah memutuskan untuk berpindah dari in-house software development, khususnya untuk databasen inti E & P dan beberapa aplikasi. Sebuah analogi dapat digambarkan dari beberapa perusahaan yang memiliki pilihan untuk mengadopsi penyelesaian standar industri Enterprise, Resource, Planning (ERP) untuk mengganti in-house business software proses data guna keperluan keuangan atau sumber daya manusia. Dengan keputusan untuk berpindah ke sebuah paket commercial software untuk penyelesaian PDMS, Unocal Indonesia mengharapkan keuntungan dari versi lanjutan dimasa depan yang akan di sediakan sebagai bagian dari penyediaan pemeliharaan software oleh vendor.

IATMI 2001-43


4. IMPLEMENTASI Merubah sistim harus dengan perencanaan yang matang, terlebih-lebih jika sistim ini dipakai oleh banyak orang (many stakeholders). Perubahan manajemen data harus dilakukan dengan benar untuk sedapat mungkin mengurangi gangguan dari kegiatan operasi. Dengan mempertimbangkan hal tersebut diatas maka implementasi dari perubahan sistim dilakukan secara bertahap. Sebelum tahun 2000, G & G database menggunakan GeoQuest – Finder software. Mulai tahun 2000, memperluas kemampuan dari Finder master database saat ini untuk meliputi data produksi. Hal ini telah diantisipasi dengan memiliki sebuah database yang terintegrasi, perusahaan akan beruntung dengan memiliki proses yang lebih efisien dan diagran kerja, dan dengan produk dari hal ini akan menjadi suatu perbaikan pada kualitas data. Tim implementasi proyek termasuk profesional data manajemen dengan sebuah kombinasi keahlian domain, termasuk IT, petroleum engineering, G & G, dan manajemen proyek. Seperti jenis/tipe yang dibutuhkan pada suatu proyek, Tim mempekerjakan standar development cycle melibatkan pengumpulan yang diperlukan, spesifikasi, pengembangan, tes dan penyebaran. Gambar-11 menggambarkan cycle tersebut. Pendekatan ini membantu kesalahpahaman dimasa datang tentang ruang lingkup pekerjaan yang dilakukan. Setelah mendapatkan pengguna (user) dan persetujuan manajemen pada spesifikasi proyek, tim proyek meneruskan dengan implementasi. Berikut tahap-tahapan penggantian dari tiap sistim terdahulu yang digunakan : - mapping data sistim lama kedalam data model Finder - memindahkan data terdahulu kedalam Finder sebagaimana - proses mapping diatas dan pelaksanaan QC secukupnya dari data selama pemindahan. - Penyisihan historical data yang di koordinasikan dengan user dan di masukkan data yang benar - Menciptakan mekanisme data input yang baru dengan menggunakan bentuk dasar pemasukkan dan pengisian (loading). - Proses penggantian dari sistim lama, sebagai contoh, reservoar split di INFOWELL telah diganti oleh sebuah tampilan yang mirip di Finder - Perubahan data yang terkait pada Web dan laporan laporan lain dari sistim lama ke tempat penyimpanan yang baru. - Menghubungkan beberapa target aplikasi, seperti OFM ke sumber data yang baru - Mendokumentasikan kebijakan dan prosedur untuk bagaimana menggunakan sistim yang baru. - Tes pada sistem pemindahan - Mengerjakan proses paralel secukupnya dan bandingkan hasil-hasil dari kedua sistem yang lama dan baru. - Pelatihan pada pengguna (user) pada sistim yang baru. 4.1. Tahapan pendekatan User mengerti di akhir tahun 1999 tentang keperluan dari perubahan berbagai prosedur seperti keperluan untuk konsolidasi database, yang akan menyediakan pusat/master data produksi. Kemudian juga keperluan untuk memperbaiki pengambilan data lapangan (FDC) dan keinginan untuk sebuah program commercial software untuk Back Allocation



(BA). Bagaimanapun, karena besarnya pekerjaan ini dan keterbatasan pada sumber-sumber dan juga karena keinginan tidak mengacaukan operasi secara substansi, perusahaan menyetujui untuk tahapan pada perubahan secara berangsurangsur. Pada tahun 2000, perusahaan mengimplementasikan konsolidasi database. Sebuah perencanaan pengembangan di tahun 2001 telah di jadwalkan untuk memperkenalkan sebuah sistem komersial pengambilan data lapangan (FDC) dan komersial software Back Allocation dengan fasilitas visualisasi jaringan kerja (network). 5. KEGUNAAN Seperti data produksi bulanan untuk beberapa sumur dan reservoar menjadi tersedia di master database terintegrasi, pengguna/user akan mendapatkan keuntungan dengan membuat beberapa map dalam bentuk production bubble map, pie map dan grafik produksi. Gambar-12 adalah sebuah contoh dari pie map. Karena jenis lain dari data input untuk map tersedia pada database yang sama, pengguna dapat membuat gabungan beberapa map dengan campuran data G & G. Contohnya termasuk kontur map dari top reservoar, map yang memperlihatkan data geografi seperti garis pantai dan objek grafik yang lain, dan data produksi seperti volume kumulatif dari produksi. Produksi dari master database biasanya terhubung melalui Open Database Connectivity (ODBC) dengan seperangkat analisa data, seperti halnya OFM. Sebagai tambahan, data produksi yang dipilih dapat di transfer untuk dipakai di simulasi reservoar dan beberapa aplikasi manajemen reserves. Software data pertambangan, Software for Data Access (BRIO), juga telah di-instal untuk membantu analisa data (Gambar-13). Pengunaan aplikasi Microsoft Excel (Spreadsheet Application) telah tertulis untuk menyajikan pengguna dengan bantuan ekstraksi data dan kemampuan membuat grafik di lingkungan Microsofts Window (Gambar14).

6. KESIMPULAN Pada awalnya Production Database yang diciptakan Unocal sendiri mampu menunjang operasi Unocal dengan memberikan kegunaan (functionality). Akan tetapi dengan bertambahnya data produksi dan semakin bervariasinya application software, maka Production Database system perlu dikonsolidasikan untuk mengurangi kemungkinan timbulnya kesalahan serta untuk mengurangi ketidakefisienan. Konsolidasi ini dengan menggunakan Commercial System dengan tujuan utama supaya Database cocok (compatible) dengan application software yang makin berkembang. Disamping itu agar pemeliharaan (maintenance) dari sistim yang baru lebih efektif. Ini merupakan usaha Unocal untuk lebih memfokuskan kepada penilaian /interpretasi maka productivity akan meningkat, karena Engineer tidak perlu lagi membuang waktu untuk mempersiapkan data dan mengolah data sebelum masuk tahap interpretasi. 7. DAFTAR PUSTAKA 1.

SPE 38118 (1997) : EXPRIS – An Integrated System for the Management of E&P Technical Data in Abu Dhabi by M. Taher Shehata and D. Chatterjee.

2.

SPE 68758 (2001) : The Integrated Production Database in Unocal Indonesia by Debasis Chatterjee, Steve Palar and Louis Rothenberg.

3.

E&P Knowledge Management – A POSC perspective by Bill Bartz and David Archer.

4.

GeoByte (1992) : Taming the Geoscience Data Dragon by Steve Darden et al.

5.

Schlumberger white paper (1999) : A Way of Looking at E&P Data Management by Ken Landgren

Tabel-1 Jenis Macam-macam Data Produksi Frequency

Data table

Data attributes

Daily

Field production summary Platform production Stock report

Date, Field, Volume of hydrocarbon produced Date, Platform, oil/gas/water produced Date, Storage facility, opening, closing stock, loss/gain

Process plant remarks Crude shipment Compressor readings Chemical usage Hydrocyclone data Forecast per field Barrel plan per field Well production Well/reservoir production Well test Gas well test Reservoir split

Date, name of plant, remarks Date, source, volume shipped, destination Date, Compressor name, run hours, temperature, gas Date, chemical type, volume used, where Date, inlet deoiler (pressure, flow), outlet deoiler Month, Field, volume forecast Month, field, volume planned Month, well, oil, water, gas, on-days Month, well, reservoir, oil, water, gas Date, well, string, pressure, tested fluid volume Date, well, string, pressure, tested fluid volume Date, well, reservoir, split percentage Oil etc.

Monthly

Sporadic

IATMI 2001-43



Tabel-2 Data Javelin (Sebelum dan Sesudah Rasionalisasi) Data of 2-May-2000 SEDANDANG GAS SALES TODAY S E D A N D A N G G R O S S O IL TODAY SEDANDANG SOL GAS TODAY SEDANDANG WATER SEGUNI GAS SALES TODAY SEGUNI GROSS OIL TODAY SEGUNI SOL GAS TODAY SEGUNI WATER SEJADI GAS SALES TODAY SEJADI GROSS OIL TODAY SEJADI SOL GAS TODAY SEJADI WATER Data of 3-May-2000 SEDANDANG GAS SALES TODAY S E D A N D A N G G R O S S O IL TODAY SEDANDANG SOL GAS TODAY SEDANDANG WATER SEGUNI GAS SALES TODAY SEGUNI GROSS OIL TODAY SEGUNI SOL GAS TODAY SEGUNI WATER SEJADI GAS SALES TODAY SEJADI GROSS OIL TODAY SEJADI SOL GAS TODAY SEJADI WATER

IATMI 2001-43

Intermediate table 2341 124 2219 321 3451 154 3321 289 1287 176 1065 264 2441 132 2287 314 3376 132 3200 287 1276 166 1052 243

Field name Date of transaction Gas Sales Gross Oil Solution Gas Water GAS GROSS SOL SALES OIL GAS WATER Field Date SEDANDANG 2-May-00 2341 124 2219 321 SEDANDANG 3-May-00 2441 132 2287 314 SEGUNI 2-May-00 3451 154 3321 289 SEGUNI 3-May-00 3376 132 3200 287 SEJADI 2-May-00 1287 176 1065 264 SEJADI 3-May-00 1276 166 1052 243



2000

Gas balance, Monthly allocation

Policies, procedures

Web, hard-copy reports

•

Data Mapping

•

Data Migration

Data Input

Excel Monthly data

Excel Daily data

Connectivity to other applications

Monthly Allocation

Excel DB Other Report

Finder

Excel Daily Gas Alloc .

Web Report

Data export/link for OFM, Zycor , VIP

Ex-Javelin Computation

Gambar-5 Module dari Sistem Manajemen Data Produksi (PDMS)

Ex-IWL Split

Gambar-8 Status Setelah Integrasi Database

2001

BA/NVT Daily & Monthly Alloc. + Split

Other Report

Excel Monthly data

Field View

FVF Link

Finder

Web Report

Excel Daily data Data export/link for OFM,Zycor, VIP

Gambar-6 Contoh Laporan Web

Gambar-9 Kelanjutan Proses Penyederhanaan dari Seluruh Operasi

Monthly Allocation

1999

Split

Other input from Finder, manual

Excel Excel DB

Monthly data

Infowell

Excel Daily data

Excel Daily Gas Alloc.

Excel Report

Javelin

Web Report

Data export/link for OFM, Zycor, VIP

Javelin Computation

PIRS

Web Report

Gambar-7 Status Sebelum Integrasi Database IATMI 2001-43

Gambar-10 Bagian dari Data Model


User, software engineer Requirements

Existing Unocal form/report, new ideas from users


software engineer Specifications

High Level Design

Concept

Release to users Commercial Release

GQ+Unocal DM engineers

Implementation

Independent Testing

Gambar-11 Jenis Software Development Cycle Gambar-13 Analisa Data dengan BRIO

Gambar-12 Contoh Penggunaan Data Produksi

IATMI 2001-43

Gambar-14 Data Extraction dan Charting Menggunakan Microsoft Excel

MANAJEMEN PRODUCTION DATABASE DI UNOCAL INDONESIA

Recommend Documents