2023年10月16日-19日，2023北京国际风能大会暨展览会（CWP2023）在北京如约召开。作为全世界风电行业年度最大的盛会之一，这场由百余名演讲嘉宾和数千名国内外参会代表共同参与的风能盛会，再次登陆北京，聚焦中国能源革命的未来。

  本届大会以“构筑全球稳定供应链共建能源转型新未来”为主题，将历时四天，包括开幕式、主旨发言、高峰对话、创新剧场以及关于“全球风电产业布局及供应链安全”“双碳时代下的风电技术发展前途”“国际风电市场发展动态及投资机会”“风电机组可靠性论坛”等不同主题的21个分论坛。

  10月17日上午，北京协合运维风电技术有限公司运维服务事业部总经理陈振华在AI与智能运维发展论坛上发表了题为《参透风电机组可靠性指标体系，实现生产管理精准画像》的主旨发言。

  大家好！我是陈振华，我想我站在这儿肯定有很多人会问，为什么做运维的部门负责人会是一个女同志？再一个大家肯定也想问，今天讲了这么多的好技术，我们现在作为第三方运维，设备最大的保驾护航的这一方，我们到底是如何用这些设备的，我们业主也想知道在我们现场，我们用的这些设备你们到底贯彻没贯彻到底，我这儿的效果是什么，所以我这儿就跟大家做一个分享，看看我们平时是怎么做的，我们怎么把这些智慧的东西落到实处的。

  首先，大家很多人都在讲预警，有一个最简单的问题，预警到底是不是我们所谈的智慧运维的全部、是不是我们所谈的生产的智慧化的全部？我想谈起来预警这个词大家肯定脑子里会有很多想法，最起码会蹦出来几个关键词，模型、AI算法、图像识别，甚至我们平时做科技项目觉得谈不上英文这几个词、几个算法的名称，我们可能觉得这都不够科技，我们对于预警还会想到平时常看到的一些曲线，曲线上有一些凸起，我们大家都知道报警了，我们会看到一些更简单的设置这种超过阈值要报警，不同的级别报不同的警，这些都是大家脑海里面直接蹦出来关于预警的问题。但是实际现场过程中，不管做预警这些技术人员还是现场业主还是我们这些在现场服务的运维商，我们第一步都会问一个问题，我们做预警是为了什么？

  很明确，我们做预警是希望不要跟在设备的后面去修，我们大家都希望能够在他出现重大的变化之前，先预知它，然后去改造它，所以我们期待状态检修，这个词大家都很熟悉，那我们同样会问，每个人接受这样的挑战，你的预警到底准不准，应该说很多情况下得到反馈都应该不准，甚至你会说我都已经告诉你有一个断齿了，你也上去看到了，怎么还不准？会告诉你，因为看到了，但是不需要下架处理，上去没什么可做的工作，所以你不准，大家出于自己不同考虑，会对预警给出来一个判定，所以在这样的一种情况下我们实际上面临了一个困境。

  一个是资产的持有方，他们会提出预警判定要求，到底怎么做、怎么用，啥状况下算得准，另外一方面其实来自于我们这些在现场实际干活的人面临的这些挑战，他们会问，你报这些警我上去都不能干活，或者干完这次活下面还得不停处理，你的预警怎么校准？所以技术受到于来自两方双重挑战，这种情况下我们还会说预警是我们想的未来趋势吗？大家会说，我有预警，我强制性要求你去用，我对你加上一些明确考核指标，你可以现在上去没有处理方案，但是你去给他加油，延长常规使用的寿命，一直观察着它，我用这种考核方式来要求预警达到预期效果，我们想问考核到底能不能助力于我们想要的这种智慧，对于考核大家肯定又会有各种各样的想法，各类大指标、各类小指标，我不说出来一百多个可能都不算我懂指标这个行当。

  我们也会谈指标就会画各种各样的图，柱状图、曲线图我们看它历史的变化趋势，今年的环比、往年的同比、各种比，我们最终的目的是得到一张考核表，我们甚至把这张考核表落实到现场每一个人，你达不到这样的指标我就会在你的工资里、在你的绩效里体现，我们扭回头来问，我们为何需要做这样的考核？其实我们做考核也是为了让我们前面所做的所有技术工作落到现场去、落到现实去，希望我们对目前的设备和人员有一个明确的定位，希望知道我的资产到底处于哪个状况，我下一步应该做什么，所以我们对这个熟悉的行当我们会干什么？

  我们会提大家最熟悉的指标发电量，因为我们想外界有多少风就能带来多少电量，但事实情况是我们永远不知道有多少的风，我们猜对了风，我们还不知道应发电量是怎样，因为我们永远得到的都是实发电量，应发与实发之间还有损失，但凡出现损失就代表这个电量是我估计出来的，是我猜出来的一个值，所以没有很好的方法设置一个标准的值来进行考核。

  面临一个最大的问题是到年底不管是整机厂还是运维厂，面对业主考核都会说上一句，今年资源条件不好，咱也就这样了，那也就这样了，我们智慧到底体现在哪儿？所有的环节都有这种数字化的东西。我们看这儿可以给出来一个实例，发电量的情况，A场和B场，后面密密麻麻其实是现场各种限电和出工，这些都隐含在损失里是我们不可估量的一部分，所以也就造成最终评价的偏失。

  另外一方面，更熟悉的一个指标是可利用率，因为可利用率是非常好的指标，因为签在合同里有明确数值，又在国标IEC标准里面有明确计算方式，所以我们大家都认为这个指标其实相对来说还是比较公平公正的，业主拿来考核整机商，然后同时业主也能考虑下面的运维企业，大家一脉相承，背一个指标，但事实情况我们对可利用率，大家熟悉这个标准，包括数字化学系统背后计算逻辑里面也含了各种各样的状态划分和计算方法。

  大家看到结果就是现在市场上可利用率普遍都在98%，甚至99%，今天98.4，明天提98.5，高的0.1的这个比例的可利用率到底能干什么？实际上的意思就是我们现场不停的出工，我们可能花出来大量的出工，最终带来就是0.1的变化，大家对这个感知很不明确。最后就变成我们在现场干活，我们在现场出工的一线人员会抱怨，你天天让这个干那个，我都没看到成效，0.1%太难体现了。

  这里也给出来了一个实例，我们大家可以看到在现场可利用率非常高，但是它为了达到利用率付出了什么？他不停的做状态检修，各种各样的提前检修，他损失有其他的方面，但是这种大量的出工带来的可利用率波动也不过是最上面的零点几，现场人员会怎么想？大家会不会我们的数字化？会不会我们今天提的智慧运维也好、智慧生产也好，各种各样的数字化平台。

  所以我们会想，指标到最终就变成了一个考核，我们的智慧运维我们想要的这种数字化为什么最终会变成这个样子？所以我们回过头来看在现场到底干什么了？我们在现场基本都是二级三级管理，中心制到现场去，但事实上我们拿到中心的数据，现场干的是活，最终我们仍旧是以人为核心的服务，我不停通过人来干活达到智慧化的目标情况下，大家会不会认为它是一种冲突？所以人和我们最重要管的智慧生产、智慧运维也好，之间到底是不是不可调和的？

  所以我们在退一步，来看一看生产管理到底在关心什么？前面也有专家提到，我们实际上就在做一个降本增效的过程，其实这就是生产管理的核心，我们就为了利润最大化，我们要减少相关成本，我们要提高收入。这中间我们会有很多的人员出工，人员出工来解决我已经产生的损失，同时也会由于人员的不当出工会造成我更多的投入，这些我们通过什么来看？通过设备来看，所以设备和人以及人和生产管理之间，本质上其实是一模一样的，所以我们谈智慧运维，我们在谈前面的那些设备的指标、谈设备的各种各样的预警算法，最终要落实到人，让人去做，我们现在这些指标进行衡量，我们也可以看我们刚才的这个发电量和可利用率的指标。

  从这个角度来说，它实际上并不能够很好的满足我们对前面的那些需求，这样的一种情况下我们退而求其次，会要什么？我们会想要我们做的技术能够在设备上明显的得到反馈，同时我们在现场执行的东西也能够在设备上得到反馈，也就是我们一般所说的一个最原始的办法，我做了一个预警，麻烦现场人去帮我看一看我的这个预警准不准时，因为大家其实都希望在设备上得到反馈。

  我们关心的就是设备，设备的故障频次、维修时长和选择正真适合的维修时机，这样一来，把所有都聚焦在这些短暂的指标上我们会发现，其实我们现场人在不停的干活、不停的出工，其实最终拆解来就干了三件事情，这三件事情对我们来说变得可控了，我们要关注实际平时干的巡检、定检关注维修能力，以及常发现的这些故障跟因，同样数字化算法等等要关注也是这些部分，出工以及反馈回来最终性缺陷。

  对于我们来说情况变得比较明了一些，我们最终选择合适指标控制人，进而带动设备，反过来让我们技术能获得体现，我们不再是所说的可利用率和发电率，对我们来说到现在这个地步现场人员会觉得每一次出工都能够被中心侧的人看到，都能够被公平公正的评价到，这样的一种情况会发生啥情况？现场人会更愿意用数字化的系统，以前我们都会有这样一个问题，我们把这个数字化系统放到现场去，让它用，它会说，你不好用，肯定很多人都听到这样的问题，现在变了，当我能够公平公正的评价人，让现场每一次出工都被看到的时候，都能够被合理评价的时候，它会主动的过来用这些数字化系统，这样的一种情况下我们对自己所有数字化系统来进行了梳理，前端人员会愿意把一些数据接进来，它会愿意保证数据的准确性，有了这些基础的数据之后，我们才可以做后面的分析、做预警，我们做的预警以前我们都是希望把它推成工单，到现场，我发现一件，你去确认一件，但事实上我们也清楚，大多数预警并没那么高的级别，这样的一种情况下现场人不出工会干什么？

  就是我们最前面提到怎么样解决巡检和定检，巡检和定检到底要干什么，就是解决我前面提到预警所有的结果，我把它推成一系列的工作任务，一次性的下发下去，这样到了它的手持EAM端生产管理端自然会干活，干了活他就要反馈，因为他明白，他只有这一次反馈被上边看到，他才能有这一次的出工记录。

  所以在这样的一种情况下，我们把我们以前做过的预警也好、推工单也好，各种各样的步骤往前都推了一小步，特别小的一步，就是做了这样一个智能分析的系统，并且把分析出来的结果不只是长时间轴长的隐患，也包括短时间轴上我们检测到的预警信息，把它变成一份现场人员手中能够拿得到的报告，这样一来现场人员也不会抱怨我要看一堆的电脑，我只用拿一份简单的报告，看报告的结论我就知道我在下一阶段我的工作中要调整什么，要关注什么，这样现场人的工作也变得简单起来，这也是目前我们在推行这一套，所以到这儿我们就回到主题，预警到底是不是智慧运维所需要的？答案肯定是明确的。但是要往前推一步，让预警和现场人的实际在做的工作联系起来，才能产生真正价值。

  第二，指标是不是只有考核这一个用处，答案是否定的，指标并不仅仅是考核，更多其实激发现场人的主观能动性，是一种正的激励，我们在预警和指标双重作用下，人才会自动自发来用我们的数字化，才会给我们更多的返回，进而扭过头来才可提升我们预警的准确性，所以上面这些是我们作为第三方服务企业加上业主背景做的一些工作，跟大家分享。

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