非数字原生企业数字化转型实践与认识——以中海石油智能油田建设示范项目为例

林杨

中海石油(中国)有限公司天津分公司

伴随着工业4.0迅猛发展，企业数字化转型已成为必然趋势［1-7］。国内外各大石油公司等非数字原生(传统)企业纷纷投身数字化转型建设。目前数字化转型研究成果偏重于宏观的策略研究和局部工作方法的阐述，较少从基层实践角度提供一套较全面、易入手、可借鉴的参考案例，以解决非数字原生企业数字化转型数据基础薄弱、技术路线适应性差、保障能力不足的问题［8-12］。

在阐述企业数字化转型基本认识基础上，从中海石油智能油田示范项目建设基层实践认识出发，论述了非数字原生企业数字化转型难点、数据管理、技术路线、组织保障，为同类型企业的数字化转型工作提供参考。

1 非数字原生企业数字化转型挑战

数字原生企业是指流程、交易和交互主要依赖于技术支持的组织，且在内外部运营中均以数字技术应用作为竞争优势；非数字原生企业基本以物理世界为中心来构建，围绕生产、流通、服务等具体的经济活动展开业务，缺乏天然的软件和数据平台为核心的数字世界入口，使得非数字原生企业与数字原生企业之间存在显著差异［13-14］。

由于发展于数字时代之前，非数字原生企业数字化转型难度大，以中海石油为例，其数字化转型面临挑战主要包含如何做好以下几个方面。

(1)形成共识，科学认识数字化转型本质。数字化在当前时代的内涵，是以数据为中心的思想理论体系、方法论和技术架构体系。数字化转型的驱动力是数字技术，转型的对象是业务，转型的本质是改变生产力，进而带动生产关系的变革［15-16］。数字化转型作为企业发展战略，不是短期的信息化项目，是一个长期过程，需要公司上下达成共识，科学认识数字化转型本质，共同发力。

(2)数据治理，建立数字化转型先决条件。数据已经成为企业数字化转型的核心要素，好的数据质量可大幅提高业务运作效率、降低成本。与其他非数字原生企业面临困境相同，中海石油已有信息化建设，分别针对具体的业务需求建立各自的应用系统，因数据无法提供高效共享与协同，造成部分系统功能冗余、“烟筒”林立。数字化转型需做好数据治理，解决数据集中共享难、治理难度大等问题［8］。

(3)确定合适的数字化转型技术路线。目前，已有的非数字原生企业数字化转型研究成果偏重于宏观的策略研究和局部工作的阐述，难以从基层实践角度为中海石油提供较系统、易入手、可借鉴的完整参考案例，需明确一条适合的数字化转型技术路线。

(4)建立数字化转型成果保障。在以往信息化系统建设中，IT技术人员不精通业务，业务人员未深度参与系统开发，造成建设成果不能完全贴合实际业务需求，从而形成“重建设，轻应用”的现象。为保障数字化转型成果，需寻求一种数字化转型质控保障体系，并建立专职队伍，以协助公司决策层推动、质控、巩固、优化数字化转型成果。

2 数据治理方法

在数字化转型过程中，数据既是基础要素也是核心要素。我国已从制度层面将数据作为一种新的生产要素，与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列［17-19］。非数字原生企业需要考虑“数据从哪里来、指令到哪里去”，以及相应的数权、安全和可靠性问题。

对数据进行针对性的治理，可打通企业内部不同层级、不同系统之间的数据壁垒，逐步实现规范化管理，通过消除数据不一致，使数据资产在业务、管理、战略决策中发挥价值［14］。

与互联网公司相比，非数字原生企业通常以众多局部业务流程为导向进行信息化建设，形成大量的IT“烟囱”，即“1类业务，1个IT系统，1个数据库”。以中海石油为例，近20年的信息化建设成果为公司生产、科研、管理和决策提供了数据支撑，曾获得国务院国资委中央企业信息化水平A级评价，但未能避免传统企业遇到的数据孤岛问题，公司已有开发生产类信息系统达80余套，数据资产分散、标准不统一、质量参差不齐，数据治理难度大。

数据治理是解决企业数字化转型问题不可或缺的手段，根据中海石油智能油田示范项目建设实践，非数字原生企业数据治理可注重以下4个方面：(1)承接数据治理工作的组织须获得管理层支持与授权，在工作目标和工作思路上达成共识，确保工作不走样、不变形；(2)建立信息与业务联合的数据管理组织，数据本质代表业务，服务于业务管理，业务部门是数据管理的责任主体；(3)尊重科学，采用成熟的方法论和工具，目前国际石油行业主流数据模型主要有POSC和PPDM等2个数据模型［15］；(4)建立绩效考核体系，通过量化考核结果提高治理效率，最终实现数据治理的目标。

非数字原生企业数字化转型初期，数据治理成熟度较低，数据湖建立不完善。中海石油智能油田示范项目建设成员基于“数据为王”思想，成立数据评审领导小组和执行小组，制定数据评审方案，量化三轮数据考核，并建立三专制度：专人负责、专题周会和专项进度跟踪制度。严守数据完整(All)、数据实现前后端联动(Associated)、数据支持系统功能准确呈现(Appeared)的3A标准。以上方法，有效保障了中海石油智能油田示范项目建设的实施。

3 中海石油数字化转型技术路线

技术路线决定数字化转型的落地方案，合适的技术路线有助于保证数字化转型成果的科学性、实用性、灵活性。

3.1 技术路线思路

中海石油智能油田示范项目建设总体原则：基于集团公司统一规范，以“云化+平台化+云边协同+敏捷开发与交付”为建设思路，采用“数据+平台+应用”的云架构建设模式和“数据+算力+算法”的智能应用技术体系，强调沟通、协作、共享、集成，探索开发运维一体化协同(DevOps)。

技术架构由PaaS、IaaS和边缘层组成，结合实际业务需求，开展智能油田功能设计、技术实现，搭建包含前、中、后台的“稳敏双态”IT技术架构，并建立管控流程和技术标准，为智能油田提供稳健的技术支撑。

3.2 技术路线实践

(1)搭建业务中台，完成从集中式架构向分布式架构转型。通过业务中台的建设，降低应用建设的复杂度，完成从单体到微服务的转型，将可复用的业务能力沉淀到业务领域模型中，为企业其他领域项目快速复用提供支撑，实现业务和流程的组合和融合，降低业务领域与数据之间的耦合度，充分展现微服务的独立性，通过API接口进行稳敏态业务的串联［20-21］。

(2)建设数据中台，消除数据孤岛。通过全域数据采集与管理实现不同业务领域中台数据的集中管理，实现全维度数据的深度融合和共享，通过数据服务支持业务决策、分析，萃取数据价值，加速业务价值的变现。数据中台和业务中台是相辅相成的，共同支撑前端业务，最终共同实现“业务数据化和数据业务化”。

(3)建设统一云平台，支持中台运行。云平台是中台建设运行的基础环境，也是开发运维一体化的基础平台。在云平台应用与管理方面，通常依赖国外开源社区的开源软件，部分国内数字化转型案例缺乏对技术生态自主可控能力。为降低企业云原生运营的重大风险，实现真正的自主可控，中海石油智能油田示范项目建设实践中，将关键业务场景与华为自主研发的微云管理平台融合，用云边协同技术解决方案构建工业互联网平台。关注对开源软件代码的理解、掌握、改进和应用能力［22］，通过容器化部署，将各项服务实现云端管理，边端高效运行［23-34］，合理规避空间和时间的缺陷，打破常规的技术和管理方式，建立自主可控的技术生态圈。

(4)构建现场级工业物联网，搭建全场景工业互联网。光纤通讯技术与无线接入方式融合互补，实现现场网络全覆盖，为海上平台生产现场智能监测设备(如智能仪表、泵工况等)、单兵设备(如移动PDA)等终端设备提供网络接入环境。基于应用场景，将边缘一体机硬件资源与物联网、数据采集服务技术有机结合，实现与各类协议不统一的数据采集设备互联，通过协议解析、采集、甄别、录波服务等，将现场数据传送到陆地云端，构建泛在感知的工业物联网。

通过AI人工智能与边缘计算技术，连通陆与海，贯穿云和边，助力精准决策，极大提高海陆协同性，提高运营效率，降低生产成本，实现工业互联网的建设［35-40］。

中海石油智能油田示范项目云边协同解决方案(图1)，将业务场景与软件结合，实现了分散系统的数据集成、协同管理，形成一套传统业务与IT技术深度融合的产品。随着中海石油数字化转型工作的深入，该产品将被继续研发并推广，为同类型非数字原生(传统)企业提供借鉴。

4 数字化转型保障体系

4.1 安全防护

完善的数据及网络安全防护机制是数字化转型的保障条件［41］。在符合国家网络安全法和等级保护制度的同时，需结合企业的容忍度和承受能力，选择合适的防护手段进行环境搭建。在经济条件允许的情况下充分利用新的防护技术，构建个性化的订制防护体系。

中海石油依据“等保2.0二级+”要求，重点从计算环境、区域隔离、监测审计等多个方面进行数据及网络安全保障，包含海上与陆地、边缘与云端、工控与生产、监测与巡检共4个备案对象，共计6类89套设备网络架构，形成了“一个中心、三重防护”的防控体系。

另外，非数字原生企业一般自身不具备信息化实施能力，信息化项目通常通过外包的方式进行实施，给企业带来额外的数据安全挑战。外包合同必须明确数据安全义务，建立履约机制，以支持企业总体的数据安全制度及其实施［42］。

4.2 V&V质控保障

V&V是验证(Verificationa)与确认(Validationa)的简称［43-44］。验证，即评估或评价系统或部件，以确定在生命周期中的某个给定阶段的产品是否满足阶段开始确立的需求；确认，即在开发过程期间或结束时对系统或部件进行评价，以确定其特定用途是否达到预期。在重大项目的重要系统建设中，如核电仪控系统，V&V工作贯穿项目全生命周期，包括评估、分析、评价、评审、审查和测试，确保研发过程按计划、进度以及预算执行［45］。

为保证数字化转型成果质量，中海石油智能油田建设示范项目引入V&V管理，设置独立于甲、乙方外的“第三只眼”，客观监控并及时修改项目过程的错误和异常，预测过程风险并加以预防，共发现整改各类问题项100+，有效避免了代码风险、成果风险、测试风险、不一致性风险以及进度风险。

4.3 组织保障

非数字原生企业遇到诸多问题，部分企业因无法抵抗风险或难以适应新模式而转型失败。建立一支由企业各层级管理、业务和技术人员组成的专职队伍，共同推进数字化转型，有助于顺利推动非数字原生企业数字化转型。专职队伍可以实现：(1)协同各个部门，消除体制障碍，畅通价值链条；(2)发挥专业背景优势，把握业务痛点，贴近用户需求；(3)系统部署技术体系，赋能优化转型；(4)妥善应对误区障碍，抵御转型风险。因此，数字化转型不仅要做好技术应用，更要适时进行组织调整，以顺应数据作为新型生产要素而产生的新型生产关系。

专职队伍职责应包含：统筹数字化转型规划、设计及建设，为智能化建设提供技术支持，管理数据资产，组织数字化转型及智能化发展有关技术研究攻关，承接或自主承建数据平台(中台)建设，对已建设系统进行运维服务、推广应用，从而做到在公司整体业务范围内，协助公司决策层推动、质控、巩固、优化数字化转型成果。

5 结论及认识

(1)基于中海石油智能油田示范项目建设实践，应用专人负责、专题周会和专项进度跟踪制度及数据完整、数据实现前后端联动、数据支持系统功能准确呈现的“3专+3A”数据治理方法，以“云化+平台化+云边协同+敏捷开发与交付”的技术路线，建立顺畅的数据流动，准确实现安全管理、油藏研究、生产优化、设备管理等9大功能；引入V&V “第三只眼”做质控保障；组建专职队伍，协助公司决策层推动、质控、巩固、优化数字化转型成果的同时，培养了一批复合型人才。

(2)非数字原生企业数字化转型应注重以数据为基础，加快统一数据标准建设和数据治理工作，建立数据湖，实现数据资产化管理，助力实际业务提质增效；以联通为主干，建立高速流动和快速响应的数据通讯骨干网络，支持未来更深层次和更广范围的应用需求；以平台为支撑，遵循“支撑应用，开放共享”的理念，建设统一技术平台；以应用为根本，针对多元需求进行多样化研发，探索“多服务商、多用户、多能力”运行模式，力争打造解决多专业、多场景、多样化需求解决方案一体化平台，最终做到为非数字原生企业赋能。