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        【行業(yè)應用】一文講通電力數(shù)字化轉型

        共 4677字,需瀏覽 10分鐘

         ·

        2022-03-03 01:47


        這個公眾號是隨著電力公司的數(shù)據(jù)應用班成立而誕生的,起初我的規(guī)劃是記錄電力公司的數(shù)字化轉型進程并同步作知識沉淀,作為先行者幫助后來者提供思路和參考。


        但是走著走著就走歪了,變成了大量Python和RPA辦公自動化的內容,正如很多公司的數(shù)字化轉型之路走著走著也就走歪了。辦公自動化是數(shù)字化轉型嗎?明顯不是!那么問題來了:


        什么才是電力公司的數(shù)字化轉型?


        我可以提前告訴大家答案,再來慢慢分析。


        假如我是一個賣土豆的,我的主業(yè)是賣土豆,我的KPI是銷量。假如我建一個萬物互聯(lián)的數(shù)字化農場來種土豆,是不是數(shù)字化轉型?假如我修一個金碧輝煌的數(shù)字化倉庫來存土豆,是不是數(shù)字化轉型?假如我造一輛無敵炫酷的數(shù)字化貨車來拉土豆,是不是數(shù)字化轉型?不是?。。》彩菍︿N量這個KPI不起作用的數(shù)字化轉型,都是耍流氓,都是虛幻懸空的數(shù)字化轉型,是無用的數(shù)字化轉型。如果現(xiàn)實中你真的這樣做了,我可以斷言你被割韭菜了,被割得還有點兒狠。


        假如我有一個龐大的土豆數(shù)據(jù)中心,里面存放了我的種植數(shù)據(jù)和銷售數(shù)據(jù),通過這些數(shù)據(jù)可以精準匹配我的產品和用戶,來指導我的種植計劃和銷售計劃,通過精準匹配和智能分析,銷售KPI蹭蹭蹭往上長,這是不是數(shù)字化轉型。如果你真的能做成,這TM才是真實落地的數(shù)字化轉型,是有用的數(shù)字化轉型。


        悟了沒?


        數(shù)字化轉型=公司主線業(yè)務KPI+數(shù)字技術=公司主線業(yè)務KPI↑


        換成人話就是:


        公司核心主線業(yè)務KPI提升會遇到哪些問題?在上一代的信息技術已經完全不能解決的時候(其實就是人工),能否運用目前最先進的數(shù)字技術(云大物移智鏈)來解決,如果能解決,我們稱這一整個以利用新技術解決KPI問題的探索實踐過程為數(shù)字化轉型。


        那么電力公司的數(shù)字化轉型是什么?


        要回答這個問題,你得先回答得清楚電力公司的KPI是什么。


        一問國務院

        回答:KPI是碳中和+新能源


        二問國網(wǎng)公司

        回答:KPI是建設新型電力系統(tǒng)+建設具有中國特色國際領先的能源互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)+一體四翼(以電網(wǎng)業(yè)務為主體,以金融業(yè)務、國際業(yè)務、支撐產業(yè)、戰(zhàn)略性新興產業(yè)為四翼)


        三問省公司

        回答:KPI是“12333”戰(zhàn)略,其中第一個3是把握“三個導向”,價值、問題、目標導向


        四問成都公司

        回答:全業(yè)務口徑精益化轉型,提升電網(wǎng)可靠性、優(yōu)質服務指數(shù)、人效指標


        電力公司的數(shù)字化轉型=以上任何KPI+任何數(shù)字化技術


        但凡你能跟一個KPI掛上鉤,你就是NB的數(shù)字化轉型


        如果你一個也掛不上鉤,那就是虛B、吹B的數(shù)字化轉型

        如果你現(xiàn)在還不能準確回答什么是電力公司數(shù)字化轉型,那么我們就已經不是朋友了。那么我們繼續(xù)往下認真看。


        數(shù)字化轉型應該如何落地?


        要完成任何事情,都要解決以下4個問題:


        Who?Where?What?How?


        于是成都供電公司針對自身數(shù)字化轉型提出了“四個一”來解決以上四個問題。


        一條業(yè)務主線(what)

        一條服務專線(how)

        一個主要平臺(where)

        一個組織架構(who)


        首先一條業(yè)務主線,要充分分析出公司核心業(yè)務的核心KPI(其實這個事情在公司的精益化轉型過程中已經提前完成了),在此基礎上,挖掘出真正影響到這些KPI的問題,以解決核心KPI問題為導向,來引入數(shù)字化手段解決問題,公司的數(shù)字化轉型就怎么都不可能走偏。


        其次一條服務專線,為什么要有一條服務專線,因為大部門搞核心業(yè)務的人,他能夠分析出核心KPI和核心KPI面對的痛點問題,但他對新技術(云大物移智鏈)并不了解,他并不知道其實他的問題可以通過新技術很輕易地解決掉。那么公司就需要一幫人專門幫助這些整天跟核心KPI打交道的人,幫助引導他們去用新技術去解決KPI的痛點問題。說白了就是要有一部分人提出問題,一部分人解決問題,不是所有人都是既懂業(yè)務又懂新技術的專家,不是人人都是調度本碩雙清華目前在省公司打黑工的鄔姓大佬。


        然后是一個主要平臺,看了這么多,大家是不是還在迷糊中,那全公司得有多少人是迷糊的呀,得有一個平臺來給所有員工作科普吧,得有一個平臺來收集全公司解決KPI痛點的數(shù)字化需求吧,得有一個平臺對外引進新技術對內提供服務吧,得有一個平臺大家互相參考抄答案吧,得有一個平臺來沉淀共享數(shù)據(jù)資產吧,得有一個平臺用數(shù)據(jù)孵化產品吧,得有一個平臺來向外界秀肌肉吧。這個平臺在電力公司普遍稱為能源大數(shù)據(jù)中心。


        最后是一個組織架構,互聯(lián)網(wǎng)辦公室和數(shù)據(jù)應用班就是這么應運而生的,目的就是高效地把最新的技術引進來,但所有的新技術最后都要下沉到基層的KPI上,基層也必須要有領導分管要有專責分管。即使這樣仍然可能出現(xiàn)配合不到位的問題,上邊得有大BOSS盯著,誰不好好弄就弄誰。這就是一個組織架構的全貌,一個都不能少。


        數(shù)據(jù)應用班到底是干嘛的?


        數(shù)據(jù)應用班是因為電力公司要搞數(shù)字化轉型才專門成立的班組,領導剛讓我去帶這個班組的時候,說我不懵逼是不可能的。


        我剛到班組的時候完全不知道帶兄弟們干什么,不知道該干嘛學新技術做能力提升肯定是沒有錯的。我們學了RPA、Python、人工智能,并嘗試針對人資和財務的相關人工耗時長的場景進行數(shù)字化的提升??此剖窃谧鰯?shù)字化轉型,但是畢竟人資和財務不是公司核心業(yè)務,場景太過普通,每個公司都會有這樣的場景和應用需求,可以引入外部公司針對這些典型場景已經形成的成熟應用。


        終究還是沒有能力找到公司核心KPI才會想到人資財務這些典型的場景,畢竟可抄的答案太多了。不過我們在這方面已經有了一定的自研積累,現(xiàn)在缺的就是如何搞好一條業(yè)務主線,解決what的問題。




        今天和營銷部的莊老師溝通過之后,突然對數(shù)字化轉型有了一個清晰的認識。



        我跟莊老師說,你不要怕我解決不了,你對核心KPI面臨的問題但說無妨,你根本不用考慮我做不做得出,怎么做的問題,首先你要提出你的問題,提不出問題是你業(yè)務方的問題,提出了問題我技術方解決不了是我技術方的問題。


        當我了解到莊老師的臺區(qū)線損問題之后,我們都覺得要解決比較難,但是并不是沒有方法可以解決。


        我們搜索了業(yè)內的學術論文,其實也有相關的一些探討。



        看著論文中我熟悉又陌生的大量名詞,我對數(shù)據(jù)應用班應該做的事情瞬間有了清晰的認識。


        1. 通過與大量業(yè)務專家的溝通找出業(yè)務方在提升KPI方面的核心痛點

        2. 去數(shù)據(jù)中臺或者數(shù)據(jù)倉庫里面去翻出相關的數(shù)據(jù),如果沒有要及時反饋

        3. 湊齊數(shù)據(jù)之后通過數(shù)學建模和人工智能將人工判斷變成機器判斷


        由此推出數(shù)據(jù)應用班必須掌握的核心技能。


        1. 對數(shù)據(jù)中臺中的數(shù)據(jù)了如指掌,要啥數(shù)據(jù)能夠瞬間取到。

        2. 了解各種算法和模型,能夠自己處理一些簡單的機器學習需求,如果自己不能,也要大概知道哪些廠家能夠做,跟這些廠家取得鏈接。


        最終的目的:鏈接業(yè)務真實痛點需求和大數(shù)據(jù)人工智能技術


        簡單來說:既要懂業(yè)務場景,也要懂技術功效


        數(shù)據(jù)應用班核心團隊必須包含四種人:


        收糧隊隊長:公司的各大業(yè)務部門產生的數(shù)據(jù)好比是糧食,沒有糧食,就無法喂給模型,就談不上人工智能,就更談不上數(shù)字化轉型。數(shù)據(jù)應用班需要一批綜合能力極強的人(班長、副班長、技術員)去與各大業(yè)務部門進行需求和技術的對接,也就是拿訂單。甚至除了自家的糧食,還要去談判收別人家的糧食(公司外部數(shù)據(jù))。收不來糧食,找不到食品的生產方向,拿不到訂單就是收糧隊隊長的嚴重失職。


        公司糧倉倉長:建設運維管理公司的數(shù)據(jù)倉庫(在沒有摸清楚大量成熟上層應用需求的前提下建設數(shù)據(jù)中臺是不明智的,也就是說你連要生產什么食物產品都沒有摸清楚的情況下就開始進行一些初加工我認為是無效的,勢必會返工),對自家倉庫里面的糧食(數(shù)據(jù))要了如指掌,讓取什么糧就能馬上取出什么糧,尤其是對于一些常用的玉米、大豆等(高頻使用數(shù)據(jù))應該優(yōu)先做到如數(shù)家珍。如果食品加工廠向糧倉倉長提出了明確的用糧需求,糧倉倉長摳摳縮縮半天拿不出糧食來,就是糧倉倉長的嚴重失職。如果糧倉被燒了,那更是罪不可赦(如果糧倉被燒了,十有八九是糧食出了問題,而不是糧倉本身出了問題,狗頭保命)。


        食物加工廠廠長:訂單也拿到了,糧食也拿到了,那就生產唄,生產不出來就是失職。不過大概率是無法自己生產的,強如蘋果還不是一樣要靠富士康和京東方來賦能。作為食品加工廠廠長,只要你能找到加工食品的富士康和京東方來談合作就可以了,把控他們的生產質量。


        食品展銷會會長:生產出來了得傳銷(傳播+銷售)吧,得辦大型食品展銷會吧,得有個攤攤吧,能源大數(shù)據(jù)中心就是干這個的。在這里可以收糧、存糧、賣食品、拿訂單、打廣告,妥妥的展銷會吧。食品好不容易都生產出來了,賣不掉就是你展銷會會長的問題了吧,當然也有可能是你生產的食品不好吃(沒有擊中KPI的痛點需求)。


        電力公司各個部門在數(shù)字化轉型中的角色定位


        業(yè)務部門:在進行主業(yè)業(yè)務的時候會生產出大量的數(shù)據(jù),沒有數(shù)據(jù),也就沒有自動化,更沒有智能化。也許業(yè)務部門想,沒有互聯(lián)網(wǎng)部和信通部門,我一樣可以搞智能化,但是這樣搞格局就小了,格局一小你搞出來的東西就弱雞。目前最新的技術是聯(lián)邦學習。聯(lián)邦學習的簡單解釋就是我知道一個男生的身高和學歷,你知道同一個男生的長相和收入,我們必須把我們的信息合并才能建一個更優(yōu)化的模型給一個女生提供找對象的服務。大型公司都開始共享自己的數(shù)據(jù)資源搞聯(lián)合建模了,一個大型國企一個部門都摳摳縮縮不愿意把自己的數(shù)據(jù)交出來,實在是難登大雅之堂。巧婦難為無米之炊,KPI通常是業(yè)務部門掌握的,如果業(yè)務部門自己挖掘不出合適的能解決KPI痛點的數(shù)字化場景,也找不到合適的配合數(shù)據(jù),更不了解最新的技術解決方案,他們是需要一群人來專門給他們服務和賦能的,這群人就是互聯(lián)網(wǎng)部門。


        互聯(lián)網(wǎng)部門:互聯(lián)網(wǎng)部自身不產生生產數(shù)據(jù),甚至都沒有核心主線業(yè)務KPI,但是互聯(lián)網(wǎng)部門卻是整個公司數(shù)字化轉型的樞紐,職能就是完成鏈接業(yè)務真實痛點需求和大數(shù)據(jù)人工智能技術的數(shù)字化轉型終極目標。作為服務和賦能機構,要能服得了務,取得了數(shù),建得了模,上得了云。這個要求是很高的,必須對最新技術保持時刻的敏銳嗅覺,一定要強過業(yè)務部門的專家,否則要你何用呢?


        信通部門:電力公司還有一個總是被忽略的部門就是信通,這里我必須要為我的東家搖旗吶喊,沒有信通通信都成問題,還數(shù)字化個屁。要致富,先修路,要傳數(shù),信通助。信通常常因為沒有核心主線業(yè)務KPI而被人遺忘在角落,但是信通干的所有事情無一不是為了數(shù)字化新基建而鞠躬精粹。不管是建LTE無線專網(wǎng)、變電站無線WIFI局域網(wǎng),還是優(yōu)化有線電力傳輸網(wǎng)、調度數(shù)據(jù)網(wǎng)、綜合數(shù)據(jù)網(wǎng),沒有這些數(shù)據(jù)網(wǎng),數(shù)字化轉型就會是竹籃打水一場。


        嚴正申明


        鑒于看我文章的朋友越來越多,萬一我哪天恰爛錢發(fā)廣告,你們千萬不要點,我相信我粉絲的判斷力。我只恰廣告商家的錢,你們千萬別被割了韭菜去。任何好的東西,你是不需要廣告的,用戶自己都會找上門來,對于需要靠廣告強推的東西,我看也沒有啥好東西,認準我的原創(chuàng)文章點贊收藏轉發(fā),我們下期原創(chuàng)文章不見不散。




        根據(jù)我本文的論述,我們后面內容的安排會緊扣:電力業(yè)務場景真實需求、數(shù)據(jù)倉庫建設、數(shù)據(jù)庫技術、機器學習技術、深度學習技術、Python辦公自動化、RPA辦公自動化。


        往期精彩回顧




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