上游生产
按油田和油井对比油、气、水产量与计划值，掌握递减趋势以及按原因划分的递延产量。
挑战
价值链是一体化的，数据却往往不是。
产量数据来自油田系统和历史数据库，管道与油库的流转来自物流工具，炼厂收率来自装置系统，加油站销售来自零售 POS 数据，事故记录则在 HSE 台账中。价格每日波动，资产分布在多个区域，而管理层仍在等待人工从十几个数据源拼凑出来的合并报表。
TURBOARD 将这些数据源连接到一个星座模型中，生产、物流、销售与 HSE 事实表共享资产、场站、产品和期间等维度。团队可以从集团总量一路追溯偏差，直到其背后的油井、装置或加油站。由于 TURBOARD 与 JAS 可完全本地部署，敏感的运营与商业数据无需离开您的基础设施。
500K+业务用户正在使用 TURBOARD
始于 2004 年深耕企业级 BI 工程，创立于芝加哥
云端或本地部署支持完全本地部署，AI 一并部署
已获专利BI 技术，包括一项已授权的美国专利
您可以做什么
上游、中游与下游，同在一个模型中
中游物流
管道输量、油库与储罐库存及发运计划，并按产品和地点显示库存保障天数。
炼化与供应
各炼厂的装置利用率、产品收率和能耗，并通过 Vis-a-Vis 设置进行跨期对比。
资产绩效
按资产类别分析可用率、停机时间和维护成本，并将工单与产量损失关联起来。
HSE 与排放
按场站和承包商统计事故、未遂事件、火炬燃烧和烃类泄漏，保持可追溯，满足内部及监管报告的需要。
加油站零售利润
按加油站、区域和产品分析销量、利润与非油品销售，并通过 GIS-S 在地图上呈现加油站网络。
挑战与解决方案
油气行业报告的常见不足——以及 TURBOARD 如何应对
?靠电子表格合并
月度管理报告需要从油田、装置和财务系统中人工汇编。
✓一个受治理的模型
所有业务单元都汇入一个采用统一定义的模型，管理报告包按计划自动分发。
?HSE 数据各自为政
事故与泄漏按场站分别记录，难以分析趋势和横向对比。
✓覆盖所有场站的 HSE
事故、泄漏及其原因集中在一个屏幕上，并通过条件格式突出超过阈值的场站。
?加油站利润承压
价格和销量变化生效很久之后，才会复盘加油站业绩。
✓加油站级利润
随着数据刷新，按加油站、产品和区域查看销量与利润，并通过 GIS-S 呈现在地图上。
?安全要求
关键基础设施的运营数据不能发送到外部云服务。
✓本地部署，AI 一并部署
TURBOARD 与 JAS 运行在您自己的基础设施中，必要时可物理隔离，并使用离线语言模型。
JAS · Just Ask Simply
用自然语言询问任何资产、场站或加油站
JAS 是内置于 TURBOARD 的 AI 助手，她基于您的报表所使用的受治理模型作答，并可在您自己的网络内使用离线小型语言模型运行。用自然语言提问，她会找到可信的报表或编写查询，生成图表并加以解释。借助角色设置，现场工程师和财务总监会基于同样的数字，分别获得契合各自岗位的解读。
深入了解 JAS 的能力 →JJAS您可以这样提问
- 上个月哪些油井的产量与计划差距最大？原因是什么？
- 按场站显示今年与去年的火炬燃烧量对比。
- 近 30 天哪些加油站每升燃油利润最低？
- 对比我们各炼厂按资产类别划分的非计划停机时间。