10月16日-19日，2023北京風(fēng)能展（CWP2023）如約召開。在同期舉辦的“人工智能與智能運(yùn)維發(fā)展”論壇上，協(xié)合運(yùn)維運(yùn)維服務(wù)事業(yè)部總經(jīng)理陳振華分享了《運(yùn)維為什么會“智慧”》主題報告。

該報告深入剖析了智能運(yùn)維的發(fā)展現(xiàn)狀與痛點，闡述了協(xié)合運(yùn)維構(gòu)建數(shù)字化產(chǎn)品的思考和感悟，提出了將智能化工具與生產(chǎn)管理有機(jī)結(jié)合，實現(xiàn)線上+線下閉環(huán)管理的“協(xié)合方案”，引發(fā)了與會嘉賓的關(guān)注和熱議。

痛點與挑戰(zhàn)

風(fēng)電智能化發(fā)展到今天，諸如人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)在場站端逐步滲透，各種數(shù)字化平臺與高級應(yīng)用層出不窮。然而，在場站管理端的數(shù)字化進(jìn)程中，仍面臨痛點和挑戰(zhàn)：

現(xiàn)場監(jiān)盤和運(yùn)維人員抱怨預(yù)警系統(tǒng)不好用、不愛用，甚至對數(shù)字化產(chǎn)生抵觸情緒，究其原因，可拆解為以下三方面：

· 預(yù)警信息冗雜，影響監(jiān)盤效率

集控系統(tǒng)推送的預(yù)警信息頻次高、各種預(yù)警信息相互摻雜，現(xiàn)場監(jiān)盤人員需要花費很大精力去篩選和識別最重要的預(yù)警信息，監(jiān)盤效率低下。

· 預(yù)警功能與生產(chǎn)管理脫節(jié)

預(yù)警功能只呈現(xiàn)出設(shè)備的非健康運(yùn)行狀態(tài)，現(xiàn)場人員應(yīng)該采取何種措施去應(yīng)對，系統(tǒng)并未給予行之有效的指導(dǎo)和建議，設(shè)備預(yù)警和生產(chǎn)管理之間存在脫節(jié)。

· 現(xiàn)有指標(biāo)對標(biāo)管理體系存在欠缺

場站端數(shù)字化程度的提升，讓以指標(biāo)對標(biāo)為核心的績效管理，比以往更直接和透明。發(fā)電量、可利用率等指標(biāo)被納入到數(shù)字化考核體系當(dāng)中，成為考核現(xiàn)場運(yùn)維人員的核心依據(jù)。

這兩種指標(biāo)雖然直觀，但因其依賴外界環(huán)境條件或數(shù)值變化不明顯，使得指標(biāo)與現(xiàn)場人員實際感知之間相差較遠(yuǎn)，并不一定能夠表征場站的真實情況。

對此，陳振華表示：“構(gòu)建數(shù)字化平臺和應(yīng)用工具，需要以用戶思維為導(dǎo)向，與現(xiàn)場業(yè)務(wù)深度融合，方能打造出‘叫好又叫座’的數(shù)字化產(chǎn)品”。

洞察人性的用戶思維

一線員工對于場站智能化系統(tǒng)的上線，其常見心態(tài)有兩方面：一是盡量“不要麻煩我”，二是盡可能“給我提供好的助力”。

如果數(shù)字化讓他們的工作量不降反增，甚至感受到“被數(shù)字化支配的恐懼”，就會導(dǎo)致平臺使用率的下滑，并引發(fā)抵觸情緒。

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“沒有錯誤的用戶，只有錯誤的產(chǎn)品。我們在架構(gòu)數(shù)字化產(chǎn)品的底層邏輯和打磨產(chǎn)品細(xì)節(jié)時，都會時刻提醒自己：用戶并不在乎產(chǎn)品到底是什么、有多么好，他們只在乎這個產(chǎn)品能不能滿足自己的需求”，陳振華表示。

堅持業(yè)務(wù)導(dǎo)向

新能源行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之所以是“新能源+數(shù)字化”，而不是“數(shù)字化+新能源”，正是因為新能源行業(yè)是一個重度垂直的行業(yè)，一切與新能源行業(yè)嫁接的數(shù)字化產(chǎn)品，都需要與現(xiàn)場業(yè)務(wù)深度融合，才能真正展現(xiàn)出數(shù)字化降本增效的價值。

以協(xié)合運(yùn)維面向場站端推出的“智能分析報告”產(chǎn)品為例，主要通過以下兩種手段，嘗試解決場站端管理的痛點、斷點：

· 預(yù)警信息的分級處理

為了解決預(yù)警信息冗雜的問題，平臺會根據(jù)故障的風(fēng)險程度、影響大小和緊急程度劃分不同的級別，依據(jù)后臺算法預(yù)先做分級處理。

例如，重要而緊急的預(yù)警，會直接推送到前臺界面，交由人工處理；重要而不緊急的，歸結(jié)到分析報告中，月底集中處理。

· 打通預(yù)警與生產(chǎn)管理之間的“最后一公里”

當(dāng)前，大多數(shù)場站端的數(shù)字化平臺，尚停留在對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的多維度指標(biāo)分析層面，卻并沒有給到現(xiàn)場人員最直接、準(zhǔn)確的分析結(jié)論和解決方案，預(yù)警信息與現(xiàn)場工單之間仍處于脫節(jié)狀態(tài)。

依托協(xié)合運(yùn)維數(shù)年來管理的上千座場站、數(shù)百種機(jī)組、機(jī)型，沉淀了龐大的故障預(yù)判與診斷智庫，并結(jié)合最優(yōu)智能算法，在此基礎(chǔ)上打造出“智能分析報告”這一標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，具有實時生成、針對性和操作性強(qiáng)的特點。

“靠一份報告，可以知道機(jī)組過去發(fā)生了什么，隱患是什么，近期還會有何種風(fēng)險，然后制定下一個周期的工作策略。同時，場站人員的工作結(jié)果，能夠在下一周期得到反饋”，陳振華強(qiáng)調(diào)。

構(gòu)建自驅(qū)型管理體系

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的宗旨是讓數(shù)字化為人服務(wù)，而不是成為人的枷鎖。具體到場站管理端，數(shù)字化應(yīng)成為場站人員的好幫手，而非“遠(yuǎn)程監(jiān)工”。

運(yùn)維的本質(zhì)是對人的管理，通過人再去管理設(shè)備。因此，如何公平、公正、公開地評價人員，是新能源行業(yè)指標(biāo)對標(biāo)的核心。不論是數(shù)字化的預(yù)警，還是考核指標(biāo)，都要充分考慮激發(fā)人的主觀能動性，才能實現(xiàn)數(shù)字化的價值。

基于人員的現(xiàn)場作業(yè)占據(jù)了生產(chǎn)管理的絕大部分這一行業(yè)特性，協(xié)合運(yùn)維建立了以“故障頻次”“維修時長”等可靠性為核心的指標(biāo)體系，兼顧結(jié)果指標(biāo)與過程指標(biāo)，并使之成為驅(qū)動人員管理和資產(chǎn)運(yùn)營走向良性循環(huán)的標(biāo)尺。

靠譜的分析報告減輕了監(jiān)盤的工作量，實現(xiàn)了工單在時間和空間上的合理匹配；科學(xué)的指標(biāo)評價和考核體系，讓運(yùn)維人員所做的每一項工作都能夠被中心側(cè)發(fā)現(xiàn)，并得到額外的績效。

“其結(jié)果是，運(yùn)維人員有愿意通過預(yù)警數(shù)據(jù)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，并主動把出工數(shù)據(jù)填報到平臺”，陳振華補(bǔ)充道，“借助這種正向的評價和激勵方式，讓其自發(fā)地形成線上+線下的良性循環(huán)”。

未來，面對新能源資產(chǎn)容量的快速增長和管理效率提升的迫切需求，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為推動運(yùn)營商高質(zhì)量發(fā)展的有效途徑。

而如何做好數(shù)字化，讓其真正賦能現(xiàn)場業(yè)務(wù)，為風(fēng)電投資商和現(xiàn)場人員雪中送炭而不是錦上添花，仍然是數(shù)字化平臺的提供商需要深入思考的課題。