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核心问题

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电网企业如何才能成功设计并实施数字孪生?

Designing and Implementing Digital Twins in the Energy Grid Sector
Christian Meske, Karen S. Osmundsen, Iris Junglas · MIS Quarterly Executive · 2021

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配图:电网企业如何才能成功设计并实施数字孪生?

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主要发现

  • 数字孪生提供对电网状态的实时和历史洞察,从而实现主动维护、预测组件故障以及更高效的电力负载管理。
  • 它作为一个强大的模拟工具,可以模拟未来情景,例如电动渡轮带来的电气化增加的影响,从而实现更好的长期规划和投资。
  • 成功的实施需要高度关注组织学习、与技术合作伙伴的创新共同创造,以及在整个项目中来自最终用户的持续反馈。
  • 该项目突显了不断发展的数据治理的至关重要性,迫使公司处理复杂的数据安全、集成和标准化问题,以释放数字孪生的全部潜力。

摘要

本研究分析了一家挪威电网公司及其技术合作伙伴成功为其能源电网设计和实施数字孪生(一个虚拟副本)的案例。该论文详细介绍了这个多阶段项目,重点关注协作开发过程及其引发的组织变革。它通过为其他着手进行类似数字化转型计划的公司提供建议,作为一个实践指南。

核心问题

能源电网运营商面临着来自可再生能源整合、气候变化相关的天气事件以及基础设施老化的日益严峻的挑战。虽然数字孪生技术为监控和管理这些复杂系统提供了一个强大的解决方案,但现实世界中的实施案例仍然不常见,并且关于如何成功开发和部署它们的实践指导很少。

文稿
Host: 欢迎收听 A.I.S. Insights,由 Living Knowledge 为您呈现。
Host: 今天我们要深入探讨一项非常有趣的研究,标题是《能源电网领域的数字孪生设计与实施》。这项研究深入分析了一家挪威电网公司如何成功地为自己的电网系统,创建了一个虚拟的数字副本。今天我们请到了我们的分析师,Alex Ian Sutherland。Alex,欢迎你。
Expert: 很高兴来到这里,Anna。
Host: Alex,我们先从宏观层面开始吧。为什么一个能源电网需要所谓的“数字孪生”?他们究竟想解决什么难题呢?
Expert: 好的。电网运营商其实正面临着一场“完美风暴”。一方面,他们需要整合像风能、太阳能这种不稳定的可再生能源;另一方面,又要应对气候变化带来的极端天气事件,同时还要管理已经运行了几十年的老化基础设施。整个系统极其复杂。
Expert: 数字孪生技术提供了一个实时监控和管理这一切的强大方案。但这项研究指出,现实世界中成功的实施案例并不多,关于如何成功开发和部署它们的实践指导更是少之又少。
Host: 所以理论上是个好主意,但实践起来却困难重重。那这项研究具体是如何进行的呢?
Expert: 这项研究的重点并没有仅仅放在技术上,而是作为一个案例,深入分析了整个“过程”。它跟踪了一家挪威电网公司和它的技术合作伙伴,记录了他们多阶段合作的全过程。关键在于观察他们如何协作,如何共同学习,以及如何在一路上不断调整,最终创造出一个真正有用的工具。
Host: 那么结果如何?这个数字孪生究竟能为他们做什么?
Expert: 成果相当显著。首先,它能提供关于电网健康状况的实时和历史洞察。这意味着他们可以从“被动响应式”的维修,转变为“主动预测性”的维护。比如,在某个组件彻底失灵之前就预测到风险并进行更换,这显然能节省大量成本,并有效防止停电。
Host: 也就是说,它能更好地管理“当下”。那它对未来规划有帮助吗?
Expert: 当然,这正是第二个关键发现。它是一个强大的模拟工具。举个例子,他们可以模拟一支新的电动渡轮船队接入电网后会产生的影响。这能帮助他们提前几年就清晰地了解,未来需要在哪些地方投资建设新的基础设施,从而避免了代价高昂的盲目猜测。
Host: 这听起来非常厉害。感觉技术在这里是绝对的主角,但我猜背后应该还有更深层的原因吧?
Expert: 你说对了。这也是这项研究的一个核心观点。技术只是等式的一部分。项目的成功,很大程度上取决于他们与技术合作伙伴之间的深度协作,研究里称之为“创新性的共同创造”。同时,最终用户,也就是那些一线的工程师和操作员,他们的持续反馈也至关重要。这不是一个自上而下的项目,而是与每天使用它的人共同构建的。
Host: 我看到报告里还有最后一点,关于数据治理。这个词听起来有点枯燥,但我想它应该非常重要?
Expert: 它的重要性是根本性的。这个项目迫使公司必须把内部的数据管理体系理顺。他们不得不处理复杂的数据安全、整合来自无数不同传感器和系统的数据,并建立统一的标准。没有一个干净、可靠、安全的数据基础,数字孪生最终也只是一个花哨但无用的摆设。
Host: 好的,这一切对于能源行业来说无疑是开创性的。但让我们为听众提炼一下。对于那些可能身处制造业、物流业或者其他行业的商业人士来说,这项研究最关键的商业启示是什么?
Expert: 这里有几个非常普适的经验。第一,不要把数字化转型仅仅看作一个技术项目,它更是一个业务和组织变革项目。它的核心是改变员工的工作方式和决策模式。
Expert: 第二,拥抱“共同创造”。不要只是购买一个现成的解决方案。与合作伙伴,更重要的是与你自己的员工紧密合作,才能打造出真正解决你特定痛点的东西。
Expert: 第三,从一个清晰明确的商业问题开始。你的目标不应该是“拥有一个数字孪生”,而应该是“将维护成本降低20%”或“精确预测未来五年的产能需求”。技术永远是实现目标的手段,而非目标本身。
Expert: 最后,或许也是最重要的一点:从第一天起,就要把你的数据战略摆在首位。数据是所有这些先进数字工具的燃料。没有高质量的数据,就没有人工智能,也没有数字孪生。
Host: 总结一下:数字孪生是一个极其强大的工具,但它的成功更多地取决于人的因素,比如协作、清晰的商业目标,以及一个坚如磐石的数据基础。Alex,非常感谢你为我们带来的精彩解读。
Expert: 我的荣幸,Anna。
Host: 同时感谢各位收听本期的 A.I.S. Insights,由 Living Knowledge 为您呈现。我们下期再会。
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