本博客系列讨论了能源公用事业公司在转向整体电网资产管理以管理能源转型时所面临的复杂任务。 本系列之前的文章通过整体电网资产管理、集成资产管理平台和数据交换以及合并传统的自上而下和自下而上的规划流程解决了能源转型的挑战。
资产管理与科技创新
技术的进步支撑了整体电网资产管理的需求，使电网中的资产更加智能，并为员工配备智能工具。
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机器人和无人机使用基于人工智能的视觉识别技术进行检查。 资产绩效管理 (APM) 流程，例如基于风险的预测性维护和资产投资规划 (AIP)，支持健康监控技术。
技术人员通过平板电脑、手表或 VR 眼镜等可穿戴设备连接到互联网，使客户能够从世界任何地方快速访问相关信息或专家支持。 技术人员可以更快地解决技术问题，提高资产利用率并减少资产停机时间。
移动连接的技术人员通过访问控制、气体检测、警告消息或跌倒识别等措施提高了安全性，从而减少了风险暴露并增强了工作执行期间的操作风险管理 (ORM)。 网络安全可降低数字连接资产遭受网络攻击的风险。
传感和监测还有助于直接测量可持续性环境、社会和治理 (ESG) 指标，例如能源效率和温室气体排放或废水流量。 这种方法为 ESG 报告提供实际数据点，而不是基于模型的假设，这有助于减少碳足迹并实现可持续发展目标。
资产管理成熟之旅
公用事业公司可以将资产管理的演变视为迈向卓越资产管理水平的旅程。 下图显示了从被动到主动的资产管理文化的各个阶段，以及公司可能采用的各种方法和途径：
从整体资产管理的角度来看，可扩展的平台提供了一路构建能力的功能。 旅程中的每一步都需要采用新的流程和工作方式，并提供专用的最佳实践工具和优化模型的支持。
企业资产管理（EAM）系统从根本上成为成熟之旅早期阶段的预防性维护计划，从“天真”到“理解”。 这种转变降低了计划外维修的成本。
要想迈向更高层次的“能力”，APM能力占据主导地位。 资产管理组织的重点通过防止故障转向正常运行时间和业务价值。 这还可以防止昂贵的机器停机、生产延期以及潜在的安全或环境风险。 通过物联网 (IoT) 数据交换实现机器连接，实现基于状态的维护和运行状况监控。 基于风险的资产策略调整维护工作以平衡成本和风险。
预测性维护应用机器学习模型来在潜在故障曲线的早期预测即将发生的故障，并有足够的警告时间来进行有计划的干预。 此阶段的最后一步是根据资产重要性和可用资源优化维护和更换计划。
APM和AIP在“卓越”阶段结合，预测生成AI创造智能流程。 在此阶段，资产管理流程变得自学和规范，可以为整体业务价值做出最佳决策。
新技术促进资产成熟之旅，数字解决方案连接资产管理系统，智能连接工具提高工作质量和生产力。 在资产管理领域引入（生成）人工智能模型带来了全新优化工具的完整工具箱。 Gen AI 用例在整个旅程的每一步都得到了开发，以支持公司开发更多功能，从而变得更加高效、安全、可靠和可持续。 随着资产和资产管理公司成熟度的提高，当前和未来的电网资产会产生更多价值。
整体资产管理与业务目标保持一致，整合以前孤立学科的运营领域，部署数字创新技术，并实现卓越的资产管理成熟度。 这种方法使公用事业公司能够在能源转型过程中实现价值最大化并蓬勃发展。
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