基于数字技术的电网企业生产运营模式变革路径研究

符士侃 杜 钰 夏元轶

（国网江苏省电力有限公司信息通信分公司，江苏 南京 210024）

新时代变化的本质是价值共生和价值重构，其特征就是数字化。这既带来了积极的作用，但同时也带来了消极的影响。错综复杂的外部环境、难以发现的问题、难以控制的风险、多变的组织内部结构等，令企业在探索发展方向陷入了盲人摸象的焦虑状态。电网企业的生产、运营和管理模式在这种情况下需要继续深化发展数字技术，拓展更多的组织创新模式，以满足数字化时代的变革需求。

数字化是数字技术在企业发展中的具体应用，应用过程中数字技术的融合扩散会造成生产工具革新、生产力提升和生产关系变化，呈现人、财、物、信等各生产因素的新协同组合方式，南网公司的“云大物移智”是电网企业推动现代化服务的一个典型的新业务组织模式，实现了“让数据跑路、让机器操作、让客户收益”。

本文基于数据生命周期，研究数字技术在电网生产运营管理领域的应用，并基于“技术应用-模式变革”的企业管理变革规律，提出了电网生产运营模式变革分步走路径，以实现电网企业的数字化转型，进一步提升企业的竞争力。结合自身内外部的优劣势，把握好数字技术发展和公司支持的发展机遇，充分发挥自身身段灵活、充分了解用户的优势，加快从管理、技术、业务等方面的转型工作，以应对降本增效、发展不平衡等挑战。

一、数据生命周期的管理

数据是使用数字技术搭建基础架构和能力建设的基石。随着各类业务的快速发展，电网每天都在产生大量的数字资源，但系统资源开销和运行效率也面临着越来越大的压力。基层员工日常大量重复机械处理数据的劳动，原因在于数据采集、数据录入、数据提取等方面无法全面实现无纸化和自动化操作，而且数据融合程度不高，导致基层人员往往需要来回奔波、重复操作等；此外，收集到的数据也是滞后的，难以为生产运营提供及时、有效的数据。

为了控制数据规模、保证应用系统健康高效运行，需要对数据从创建阶段、保护阶段、访问阶段、迁移阶段、归档阶段到最终销毁阶段的整个生命周期进行全程管理。数据生命周期的基本规律是数据访问频度与数据量的变化会随着时间的迁移而呈反比例变化；从这客观规律出发，对数据根据访问频次进行数据价值评估，对大量低价值、高延迟的信息采取低成本的数据保存手段，使数据的价值和存储的技术和管理相匹配，从而大幅度地降低整体数据存储成本。

在数据的整个生命周期中，不同阶段的数据其性能、可用性、保存等要求也不同。通常情况下，在其生命周期初期，数据的使用频率较高，需要使用高速存储，确保数据的高可用性；随着时间的推移，数据重要性会逐渐降低，使用频率会随之下降，应将数据进行不同级别的存储，为其提供适当的可用性、存储空间，以降低管理成本和资源开销。最终，大部分数据将不再会被使用，可以将数据清理后归档保存，以备临时需要时使用。

二、数字技术在电网的应用

基于数据生命周期，在电网生产运营领域，具有较强应用前景的数字业务深度主要有四种：数字获取、数据挖掘、智能决策和自动化执行，其广泛应用于设备管理、生产管理、人员管理、客户管理等各个领域中。运用RPA、云计算、物联网、区块链、虚拟现实等数字化信息技术，革新电网业务从自动化走向智能化，将数字技术应用融合于电网管理的各领域，重构供电局从数据输入到成果输出全流程链条的运营管理方式。

1.数据获取

数据获取指公司通过获取并处理能源传输、消费环节中的图像、数据、声音等信息，实现对资产、运营、客户的管理，提升公司对自身要素的获取能力。数据获取技术主要包括物联网、区块链和RFID等。传统的配网规划模式中数据获取主要依赖人工调取而且审核步骤多、数据质量低，应用数字技术后会提升为数据自动调取的同时，还能提高数据质量。

（1）物联网技术

物联网技术是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，利用设备物体网络收集海量信息数据，并对所获得的数据进行分析与处理，最后将结果进行展示或通过设备网络反馈回终端并指导终端行为。物联网技术在电力行业中，可广泛应用于电网输、变、配等业务领域以及企业经营管理。

（2）区块链技术

区块链是基于时间戳的“区块+链式”数据结构、利用分布式节点共识算法来添加和更新数据、利用密码学方法保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新分布式基础架构与计算范式。

（3）RFID

RFID即射频识别（Radio Frequency Identification）， 是利用射频信号通过空间辐合（交变磁场或电磁场）实现无接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的非接触式的自动识别技术。RFID在电力行业的应用主要集中在电力资产管理领域。

2.数据挖掘

数据挖掘是指基于数据获取阶段获取的海量数据，获取或挖掘出未知的、有价值的信息和知识的过程，包含了数据库、统计学、机器学习等多个学科的内容。在电力行业，数据挖掘已在电力市场分析、供电营销分析等领域有效地应用。

数据挖掘技术，需要大量的数据分析统计技术支撑，如统计技术、神经网络技术、机器学习技术等，通过这些技术对数据进行分析与挖掘，将其存在的隐藏价值、隐藏的联系充分挖掘并分析，最后，可视化地呈现数据信息的关联与规律。数据挖掘过程中还涉及统计分析、聚类分析、模式识别、特异群组分析、关联分析、异常分析等相关技术。

3.智能决策

智能决策指在分析并理解所获取的外部数据信息之上，通过挖掘数据的内在价值支撑以实现对公司运营、客户服务方面的智能决策，再将决策结果下发至执行机构，提升决策的科学性和准确性。智能决策技术主要包括人工智能、大数据分析和边缘计算等。

（1）人工智能

人工智能，是指由人类发明设计的智能系统能够模仿人类的思考方式，实现人脑的部分功能，替代人脑解决特定问题。人工智能技术与电力行业的融合场景主要分为设备全生命周期管理及现场巡检智能化两类。

（2）大数据

大数据具有多种特征，主要表现在高容量、多样性、存取速度快、应用价值高等，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据技术在电网生产管理智拥有丰富的应用场景，涵盖项目规划、输电、变电、配电、调度、设备物资等业务场景。

（3）边缘计算

边缘计算是一种新型计算模式，在靠近物或数据源头的网络边缘侧，采用开放平台，就近直接提供最近端的服务。需要融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务。

4.智能执行

智能执行是通过流程自动化、智能作业技术、语义智能技术、移动穿戴等数字化技术，根据员工需求，引入新技术，实现自动执行、机器替代，提高人员劳动生产率。

（1）智能装备

智能装备是指常用装备的一个分支，具体是指具有智能预测、智能感知、智能分析、逻辑推理、智慧决策、智能控制功能的装备，它是前沿制造技术、信息技术和人工智能技术在装备产品上的集成和融合。电网生产领域具有应用前景的智能装备主要包括三大类：可穿戴设备、移动机器人和增强现实/虚拟现实/混合现实技术。

（2）移动作业终端

移动作业终端能够高速、无线接入网络，实现数据实时传输和高效处理，并具备开放的、可拓展的操作系统平台以满足个性化业务需求。电力行业积极引入智能移动作业终端设备和系统提升作业效率和水平。

三、生产运营模式变革规律

生产运营模式的转变一般遵循“技术应用-模式变革”发展路径，基于数字技术在业务中的融合扩散，最终导向流程优化、组织模式调整等一系列生产运营模式的变化。

1.技术应用

基于业务现状和痛点、难点，引入合适的数字技术解决业务难题，是生产运营模式变革的重要一步。在这一阶段，需要对具体业务场景开展详尽分析，识别可以使用数字技术进行提升的关键要点，以提升劳动生产率、实现降本增效为目标，遵循“机器代人”“人机协同”的技术应用原则，综合利用数字获取、数据挖掘、智能决策、智能执行等不同类型的数字技术对原有业务开展方式进行优化改造。

2.管理变革

随着智能技术在具体业务中的逐步应用，原有的业务管理模式与新的业务开展模式必定会产生一定的脱节和矛盾，必须根据新的技术条件、新的业务开展方式，对技术标准、管理制度、业务流程等一系列业务运营要点进行重新设计和调整，以保障新技术应用能够规避体制性障碍，并确保新技术应用能够满足相关安全管控要求；在应用新数字技术时往往还会对组织架构产生影响，对岗位设置、人员技能、人员职责等提出新的要求，通过对组织模式的调整确保员工能有力支持业务以新模式、新形态开展。

四、实施电网生产运营变革的具体路径

遵循企业生产运营模式变革的规律，以“技术应用-模式变革”发展路径，电网生产运营变革可以分五步走：数据变革、技术变革、组织变革、制度变革、业务变革。整个路径遵循数字技术在业务中的融合扩散，最终导向流程优化、业务组织模式调整等一系列生产运营模式的变化流程。业务组织模式是指企业对人、财、物、信等各项生产要素的组合方式，在变化的流程中是生产工具革新带来生产力提升后，对新的生产关系的催生，并通过对生产关系的调整，以适应数字化时代下的生产力水平。

1.数据变革

一是数据资产管理，将企业数据整合优化，形成面向电网各业务领域的数据资产，建设基于实时数据流的数据资产服务目录形成向各业务领域的数据资产。二是数据质量管理，制定数据质量管理制度、标准及管理政策，定期推进相关数据质量的诊断和治理。三是数据服务管理，形成完善的电网数据安全、脱敏、共享机制，具备体系化的数据共享接口，数据使用流畅高效。四是数据架构，大数据平台与数据符合智能化应用需求，具备对于海量数据的储存、计算及处理能力。

2.技术变革

一是搭建面向智能化的高性能算力，为智能化应用提供充沛的算力保障。二是智能化技术架构，电网企业各类IT系统和设施需要共同完成面向智能化的企业架构转型，形成内部智能平台。三是技术治理，完成数字化应用的统一治理，包括服务资产、业务指标收集展示、业务创新实验等，使企业数字化能力资产化。

3.组织变革

管理组织层面一般有分散式、混合式、集中式的变革组织模式，不同的变革组织模式带来了不同的变革推进力度。一般而言，较为成功的领先企业一般会采用集中式组织模式，以由企业一把手领导的专业转型小组统筹各专业转型战略制定和执行。电力企业参考此模式，成立集中式的数字化转型管理组织，由企业管理高层和部门负责人负责跨业务、跨部门的统筹性、协调性工作，从领导层面给予充分重视与资源倾斜，常态化、体系化地推进数字化运营模式变革工作。

可通过成立数字化转型管理虚拟组织，由供电企业管理高层及主要业务领域负责人负责跨业务、跨部门的统筹性、协调性工作，从供电企业层面给予充分重视与资源倾斜，从生产、营销等业务领域组织专职人员，常态化、体系化地推进公司数字化转型和运营模式变革工作。

4.制度变革

改变传统的流程优化模式，构建以“业务+技术+数据”为组织单元的流程优化组织，制定可操作性强、激励性高的协作规则，并对流程优化给予足够的资源支持，赋予业务部门充分的权力开展业务流程的重塑及优化工作。优化转型团队的绩效考核机制，平衡本职工作与数字化转型及业务模式变革工作绩效，减少员工绩效包袱。优化转型成果转化机制，最大程度激发员工创新活力。

5.业务变革

以数据驱动全域业务数字转型，从流程驱动向数据驱动转变，围绕电网生产运营业务，包括生技、供应链、基建、规划、安监、营销客服等，以数据为纽带，连接和驱动业务数字转型全过程，以数据驱动不断挖掘新业务需求，结合数字技术优化业务流程，赋能业务场景灵活配置，提升客户服务体验，加快现代供电服务体系建设。

6.人才转型

数字化人才转型包含两重含义。一是人才体系规划转型。需要系统规划适合公司数字化发展战略的人才队伍，设计数字化转型的新型人才岗位的管理与绩效考核机制。二是培养人才体系构建能力。可以通过培训、招聘等措施，帮助企业构建支撑数字化转型所需的人才技能及能力。