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给大家汇报一下我们在节能管理中的实践和一些心得。我们现在面临的一些挑战和一些机遇大家都知道,目前整体我们为什么要干这个事?还是因为数据驱动和价值导向。首先我们要干这个事必须要能够给我们产生价值,因为现在电力确实是一个不景气的时候。
说一下技术变化趋势。我们现在也很焦虑,原来报智能化这些项目不批,认为没用,现在这些项目一下都批下来了,十年的项目差不多都批下来了,但是我们现在倒是不知道该怎么干。应该参考一下商业互联网的一些经验。
大家知道商业互联网有比较明显的一些特征,商业互联网90%的互联网企业都死掉了,为什么死掉了?不挣钱,工业互联网是不是能从这个地方获得价值,我们是不是能分析一下那些活着的10%的企业是怎么干的。10%的企业都有统一的规律,都是采用了一种模式,一会儿分析一下,而且大家还在思考,他肯定有用,因为是商业互联网取得的价值,从商业互联网才推广到咱们工业互联网,互联网讲马化腾提出来的这个方案得到了认可以后上升为国家的战略。
大家思考过没有,商业互联网的主体不是国企,是私企,为什么?因为大家没有认识到它的规律和发展趋势,没有认识到它的价值,肯定是有价值的。但是90%是不赚钱不干的,我们做的工业互联网,我想我们要借鉴一下他们的经验。
再一个,互联网的特点,工业互联网还跟人家不一样,咱们的技术价值成本低、密度高、难度大,大数据技术这些算法的进步取得了突破,原来我们十几年前都在提智能诊断、自动寻优,原来也提,因为大数据技术算法的进步,使我们现在一些技术成为能够更加接近于实施应用。再一个,智能化技术,能够总结和学习专家经验,能够达到超过专家的经验。
我们想说的有两个阶段变化,从节能上来说我们分三段。节能,现在大家都知道潜力已经非常小了,我们再想利用这些技术手段来应用中,因为华电集团也在做数字化电厂的实施方案,也不方便全部介绍它的工程,我以节能为例来介绍,其实其他都是相通的。分三个阶段:
第一,治大病阶段,常规的诊断技术+节能技术改造。就是大家认为能够达成共识的,这个定了就能干的,第一类10克20克降没有了。
第二,治初病阶段,互联网+远程诊断技术。因为有了信息、人才,数据共享成为可能了,我们能把在座的各位专家包括行业里所有专家都来看看是不是有问题了,有问题来弄,这就是制初病的阶段,小的影响节能的边边角角的我们挖掘出来,互联网技术的出现能够解决这个问题。
第三,治未病阶段。能够预警了,原来前两个阶段还是基于诊断技术,出了问题我来分析,但是现在我们想做的是事了,我让你不出问题,我让你不老化,原来你不是要经过一个大修周期老化嘛,我们尽量不让你老化,把这个潜力挖掘出来,来延长你的使用寿命。
这个阶段是代表了标志性的阶段。可能都很困惑到底该怎么把握我们目前掌握的智能化大数据电厂的建设,如果知道了它的理论,互联网经济的理论,现在信息化的专家正在研究互联网经济的理论,为什么呢?现在传统的是宏观经济学和微观经济学已经解释不了互联网它的经济,现在信息化的专家想研究这种互联网的经济基础的理论,原来其实很简单的,原来比如投电厂,越复杂的电厂投的钱越多,现在有了信息化效应边际化成本为零,发生大的样本的时候软件是可以复制的,可以复制它的边际成本为零,所以说这样价值了越来越高的。传统的获得经济价值的理论有两个,一个就是范围经济,一个就是规模经济,实际上就是低成本和差异化,就是靠这两个来赢得的,我们要获得价值就是通过这两个获利的,但是互联网经济出来以后出现了产品经济,产列序列和产品种类的变化,简单的说,原来那些多频次、小批量的需求,个性化需求能够得到满足,用低成本、高效率的方法能够得到满足,这个变化是互联网经济出现的一个理论基础,国外是长尾理论,符合互联网经济的企业都生存下来了,而且现在表现出来,大家可以很直观的了解一下,表现出来是大者愈大、强者愈强,咱们的互联网应用的APP在每个人的手机上大概某一个应用不会超过一个或者不会超过2个或者3个,大概就是1个,你只有用他这一个APP了,为什么会呈现这种趋势呢?为什么10%里他就能活呢,怎么实现的呢?通过低成本和差异化,通过网络平台能够实现低成本和差异化同样存在,就是说把核心业务和业务应用平台一分为二,能在这个平台应用的基础上产生了有价值的应用,才从你这个价值应用取得的效益给你提成分享,这是能够被大家接受的,所以就能够存在,这是存在的一个基础。
长尾理论,实际上就是三种业务应用占的一个比例,为什么互联网经济占了这么大的比例?国外的专家研究的,他和同质价值和规模定制和个性化需求小批量、多批次产生的经济价值各占了1/3,就是说因为有了互联网的互联互通,这一块的经济价值得到了激活,实际上他产生的价值增加了1/3。商业互联网能产生了这么大的价值,对我们工业互联网有没有借鉴的基础呢?我们通过实践大概10年专业的节能服务的实践,我们认为是可行的,他确实是有价值的,但是他是非常复杂的,因为前面说了,他表现的是复杂性、高成本,是低节能潜力,存在着一些问题。
大家可能还不理解这个例子,咱们说的长尾经济可能不好理解,大家可以这样理解,原来是20/80原则,我们用20%的精力把80%的潜力挖掘出来,这个就挺好了,现在电厂干这个事,这个可以干。但是现在反过来了,互联网的思维是反着长的脑袋,因为我们现在技术发展非常迅速,已经达到这个条件,我们要用80%的精力把那20%的价值挖掘出来,实际上其实理论就是这个理论,说的长尾理论也是这个理论,实施的方法也是这个方法,什么方法呢?厨师的例子可能更容易理解,罗胖说的,一个大厨是给国王来做川菜的,他原来会做川菜,他生活的很好,但是有一天国王说他要吃法国大餐,大厨做不了了,面临着要下岗,怎么办呢?总得想一个办法,现在互联网时代他们要怎么来干呢?比如专业细分,该切菜的切菜,该配料的配料,该按程序炒的按程序炒,划分成N多个专业,你想要什么菜就能配出什么菜,前提必须面向大众服务,国王承受不了这么高的一个代价,所以说我想对我们是有启示的,但是是要通过专业化,必须要通过专业化来解决这个问题,这个对我们是有借鉴的,这是他的一个理论,我们不详细介绍了。
技术我们也不想介绍了,但是我想说的是,通过我们在节能管理的实践方面,我们认为无论是在其他的专业上还是在其他的行业,造成的这个结果包含了技术管理决策,是三个方面造成的,我们前期做节能管理,说第一阶段的节能管理,我们区域公司整体降了20克能耗,前期做这个事的时候是通过五大集团的调研,做的好的都是按照这种模式,不是哪一个技术层跟管理层能够包括决策单方面实现的,所以这个实施过程中通过实践做到了平台里,现在就又把它增加了数据挖掘算法。
这个地方解释了互联网的理论,就是互联网能够支持节能到达第二个阶段,在前期,这个地方没讲,我把它放在这个地方了,再说大数据,实际上大数据的定义是说不用随机分析放抽样调查的捷径,而是采用所有数据进行处理,看他是利用了所有数据进行处理,他本质的区别是什么,和原来不同的地方,原来对数据分析通常使用的方法是因果关系分析法,就是我们建的模型,因果关系分析法矛盾面就是关联分析法,大多数此前的矛盾定义是从海量无关联数据中发掘出经济关联性,并且使关联性成长为新经济增长点的数据处理模式,简而言之,大数据本质就是从海量无关联数据背后直接寻找关联性的技术能力。因为我们要提高效率、降低成本,这样才有可能使我们花了这么大的代价来产生这么低的价值,来挖掘出这么低的价值。这个地方就说明我们第三个阶段,是要通过大数据,这一块主要是算法的升级,大家都知道AlphaGo、Alpha Zero的变化,一个是能够学到超过专家知识,再一个,能够自学习,现在这个算法都已经应用到系统中。
基础性的就不一一介绍了,我们现在应用的系统要升级了,升级成基于大数据平台挖掘和属性模型共用的系统。我想用一个例子,刚刚说的是理论上,大家可能很难理解,我想用这个例子。如果是我们要采用这种智能化的应用,为什么说90%都会死掉,我们看我们要用智能化的技术,我认为好多企业是不挣钱的或者是要多花钱的,怎么来解决这个问题?我们通过空预器的诊断和分析来说明这个问题。说他为什么复杂?空预器的诊断,各位专家已经介绍挺多了,什么概念呢?就是我们想把空预器的差压降下来,降300帕,能够产生的价值我们测算过,对一个集团产生的价值可能达到1个亿,但是你要想把这个价值实施出来,大家都听了,也要做自动调频,也要做在线监测的寿命,还有十几项技术,如果要实现这样的技术,把那个潜力挖掘出来,他才真正能够实现价值,那是非常大的一个代价。应该怎么办呢?但是我们不用担心这个事,不用担心是因为我们互联网经济的理论告诉我们,越复杂越经济,我不怕这个系统复杂,我只要能够用专业化的方法把它解决掉,再用低成本的方法来把它实现了,它就可以产生价值。怎么来实现呢?比如刚才说了一些技术的应用,我们通常要做的是什么,比如说如果做调频优化,能够在一个小周期内是有效的,大家在电厂实践的同志们可能都知道这个事,可能前期我们要做,按照华能、神华的要求检修周期要做一次优化,常规的做一次优化15万—20万,时间大概是两个星期。为什么说智能化上了以后,你上了以后他就实时的来调整呢?实际有些是需要实时的,有些是不需要实时的,甚至在一定的调整周期,比如我们认为小型间隔就可以了。原来的技术,常规的实验方法,两个星期做1台,我们一年能做10几台到20台,那就不错了。我们实际上用了一种什么方法呢?把在线的做成移动的,把它共享了,把智能化的东西共享了,这在很多系统都可以用。后面再说为什么现在很难实施这个事、很难推动这个事,这样两天就可以做1台机组,一个星期做15台,装上以后不用你管了,自动指导你来调就行了,专家不用,只要配合人员到用到这个系统,实际上就是自动系统放到线上。一个月就可以做到15台,一年一个集团就可以。
再说GE公司他们是怎么思考的。GE公司他们为什么要做工业互联网平台?我们通过做这个,实践过程发现了什么呢?我们发现一个问题,这么复杂的一项技术,三个人一个小组就能够解决了,三个人一个小组如果是要把成本降下来,那要使用这些技术性的创新,传统的是一种颠覆、为什么电科院很难做?电科院做一次要收15万,现在要做这个东西基本上就是免费了,不大用收费了,只要模式转变了以后,我去一个人你有问题我就给你调完了,在远程我就给你监控好了,需要做我就到现场去帮你来处理。传统的电力研究院这些是不支持的,为什么呢?电科院不支持,电厂也没有能力做这个事,就没有人管,就存在这个问题。燃烧优化,为什么大家都认为燃烧优化会有潜力呢?按照锅炉厂的设计,可以调到你的设计状况下,在你的设计煤种下基本上没有偏差,出了问题,煤质变了、设备有问题了,你让他去给你调,专家能给你调好,但是你一走了不行了。电科院怎么办?我收你一次费,下次坏了再收费吗?电科院也不好用了,电厂也不愿意再掏那个钱了。所以有可能存在价值的节能潜力没法实施,原来的时候很难实施,所以通过目前能够实施。
其实我想说的重点不在这里,重点就是说,我们三个人的一个小组能够对10台机组也可以干,100台机组也是三个人,为什么呢?就是因为机组的数量越多,他的效率越高,你给他的样本越高,他自己本身训练他的能力越强,实际上就是产生了这么一个价值。大家想,如果是对一个电厂来说养三个人养不起,为什么说平台加业务应用专个APP要建N个APP来把它专业化,这三个电厂是养不起的,但是如果如果能够对集团服务产生1个亿的价值的时候,大家认为是非常有价值的。为什么GE公司要干这个事,他要建立这样的平台,他对全球2000台燃机进行处理的专家团队很少,而且他能够提供高质量的技术服务,所以现在认为卖产品部大好卖了,能不能卖给你服务,我给你提供这么有价值的服务,你给我一部分费用,可不可以?实际上对大家也是,你接入的数据量越多价值越高。这种情况带来什么问题,为什么我们说智能化有没有价值,只要在电厂生产过程中的成本能够发生变化的这么一个环节,都可以采用这样的技术专业化的技术实施,通过平台化、专业化APP应用的服务,大家知道每一项APP,我的手机上都满了,吃饭找谁、订票找谁,为什么都是这样来干呢?前提是能够有价值,产生这样的价值支撑这个APP的运行,这是它的一个前提,否则就不可持续。我们知道前期我们建了SIS系统,为什么大家认为运营过程中慢慢感觉到它的价值是不够的呢?而且谁建的越晚谁越省钱,便宜,咱不说它的功能怎么样。这个阶段能够产生很大的价值,能够适合于这种商业互联网的应用模式。
再一个发展趋势,到了另外一个发展趋势,其实这个我们说的什么意思呢?我们把各个人脑袋里有可能各个厂存在的这些不同的经验样本整合到一块来,它的共享实现了数据、技术、信息、人员、设备这么一个共享,能够这么大样本的都集中到他这个专业化应用的APP里面,他才能够产生可复制,数据量越大他效率越高、成本越高,但是他还是应用了物联网的这种技术,还是诊断,诊断只不过你这个厂原来你不知道、我知道,为什么GE公司,原来他全球2000多台机组,运行数据在他的平台上,检修数据在他的平台上,我们看不到的数据他能够看到,他给你提供的方案是最省钱的、效率最高的、也是最有价值的,其实就是这个道理,但是还没有突破,是利用互联网这种技术。
第三个阶段,智能化的发展趋势,他具有了自学习,什么概念呢?这个系统我们尽量不上线上去,不知道大家介绍的时候都有说我要用这个系统分析,有些系统分析是解决不了现场的问题的,你必须要到现场去解决。你到现场来解决这个问题,不是说让你再一个一个给现场这样解决,是要把它整合到你的系统里去,不断的迭代,把你的系统接待,越少的环节越减少到现场去。最终会实现智能化,什么叫智能化?因为他自学习,有了自学习能力是什么概念呢?我们要把我们的这些专家的知识交给这个系统,把他分解到每个设备、每个部件,让每个设备、每个部件做到没有专家就行了,再说这个系统智能化的东西,已经能给你全部的分析清楚了,你就没必要专家给你服务了,只要我放到一个智能化的部件,甚至是一个软件,放在你的现场,他就可以代替了你这个专家,未来必然是这种趋势。就是说通过反复的迭代以后,把咱们这个经验交给智能化的机器放在现场,华能集团也在大规模的做这种研究,我认为这种趋势是将来的一个方向。
方向是这样,但是确实是很复杂,你想如果实现这个检测技术、自动控制技术,大家都提到了,诊断技术,还有一些算法的不断优化,他才能够实现这个目的。到这些东西都整合到某一个模块里,都用了这些系统的时候,可能要用到了智能化控制的平台,这个平台大家都介绍了,我就不详细介绍了。这是国内外预警,是SIS系统的一个升级。还有必须要用到的就是深度学习技术。
一个是学习商业互联网,一个是学习GE和西门子德国和美国他们的想法,是怎么来思考的,我们要借鉴业内的一些想法。GE公司现在已经是全球最大的电力公司,2012年,它是搞硬件的,知道将来硬件不好卖的时候要干软件了,2012年成立软件事业不2015年开发了工业平台,2017数字化的业务平台。2017年数字化业务收入是1亿美元,现在是2018年,到2020年要150亿美元,在华提供50亿美元的工业产品及服务。人家转型了,我们转型如果只是买了人家的产品,把这个钱汇给人家了,我觉得不叫转型,所以说得研究。
Immelt实际上已经下岗了,我们私下分析,Immelt虽然在工业互联网在推进,这轮战略是非常正确的,但是老外是看钱的、董事会是看钱的,现在GE在医疗器械的发展不受行业的限制,所以现在换了董事长是原来干医疗器械的一个董事长,他当时就说了GE未来十年的成败都取决于这次转型,要么转型、要么破产,确实是面临这个问题。咱们的火电是不买他的,燃机现在也在合作,这个服务能够产生价值非常大,他不是电力、不是燃机、不是火电,他是整个工业,整个工业能够提供的价值服务,他只要很少的一个专家技术团队,甚至将来做到了把专家代替了以后再做到智能化的硬件或者软件的结合,就完全可以收这么高的一个技术服务费,而且成本越来越低,他可复制,将来要升级。
IBM,说到了他的互联网,再说他的大数据和智能化。IBM把赌注压在Watson上,通过将Watson Analytics集成到Mind Sherr作为补充,所有这些工具只在以下三个方面提供用户,改善运营效率,减少停机时间,预测异常和故障,并采取补救措施,提高产品质量。
西门子也是,前期我们开经验交流会,西门子火电基本上规划要关停了,计划放弃在欧洲火电数字化项目的市场,全面转向中国,说的比较官方的话就是,要为中国提供数字化的技术服务。
这次组织的会议很好,大家在一些实践的单位都来进行了交流,大唐神华、华润、国电投、浙能集团用了GE、西门子,为什么建立远程诊断中心,大家值得思考。
我今天就汇报到这里,请大家批评指正。谢谢大家!
(发言为电力头条APP根据速记整理,未经本人审核)
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