316页15万字2022年发电企业数字化转型规划方案

目录

1 概述 1

1.1 XXXX公司总体情况 1

1.2 面临的形势 4

1.2.1 国家战略 4

1.2.2 数字科技飞速发展 6

1.2.3 行业发展趋势 8

1.2.4 数字化转型是发电企业应对外部环境和自身发展要求的必然选择 12

1.3 集团相关政策解读 13

1.3.1 集团公司打造“绿色低碳、多能互补、高效协同、数字智慧”世界一流能源供应商战略目标 13

1.3.2 集团公司“3549”数字化转型战略 14

1.3.3 集团公司““数字、智慧电厂”建设三年行动计划” 15

1.4 智慧企业理论体系 17

1.4.1 智慧企业定义 17

1.4.2 智慧企业内涵 17

1.4.3 智慧企业特征 18

1.4.4 智慧企业建设的关键路径 20

1.5 编制说明 21

1.5.1 规划编制实施路径 21

1.5.2 规划范围 23

1.5.3 规划重点 23

2 XXXX公司数字化转型现状分析及诊断 25

2.1 主要问题及建议现状分析与评估 25

2.1.1 问题及建议现状分析方法 25

2.1.2 相关问题及建议 26

2.1.3 问题分析及总结 43

2.2 主要业务管理现状分析与评估 44

2.2.1 业务现状分析方法 44

2.2.2 XXXX公司业务能力框架 45

2.2.3 各业务领域现状分析 51

2.2.4 业务及应用整体情况评估 53

2.3 数字化现状分析与评估 53

2.3.1 现状分析方法 53

2.3.2 信息系统支撑现状分析与评估 54

2.3.3 数据资源治理现状分析及评估 59

2.3.4 基础设施建设现状分析及评估 64

2.3.5 信息化管控现状分析及评估 68

2.4 数字化能力重点提升方向 77

2.4.1 信息系统支撑提升 77

2.4.2 数据资源治理提升 78

2.4.3 基础设施建设提升 79

2.4.4 信息化管控及运营提升 80

3 XXXX公司数字化转型总体规划 82

3.1 总体思路 82

3.2 基本原则 82

3.3 规划目标 83

3.3.1 总体目标 83

3.3.2 阶段目标 85

3.3.3 具体目标 85

3.4 总体演进策略 86

4 XXXX公司数字化转型技术平台规划 87

4.1 总体架构 87

4.2 技术架构 89

4.2.1 技术架构总体蓝图 89

4.2.2 工业互联网平台规划 93

4.2.3 工业互联网平台架构体系 95

4.3 安全架构 117

4.3.1 安全体系建设 117

4.3.2 信息安全 122

5 XXXX公司数据标准体系建设 133

5.1 数据架构规划 133

5.2 数据管理对象 135

5.2.1 数据定义 136

5.2.2 指标数据 137

5.2.3 业务数据 138

5.2.4 主数据 138

5.2.5 元数据 139

5.2.6 信息模型 140

5.2.7 数仓模型 140

5.2.8 数据资源地图 141

5.3 数据管控体系 141

5.3.1 数据管控组织 141

5.3.2 数据管控流程 144

5.3.3 数据管控策略 146

5.3.4 数据管控工具 147

5.4 数据业务与应用 148

5.4.1 数据集中管理 149

5.4.2 管理驾驶舱功能 149

5.4.3 可视化分析 149

5.4.4 人工智能应用 150

5.4.5 探索企业管理和商业模式创新 151

5.5 数据治理与运营 151

5.5.1 数据治理策略 151

5.5.2 基础数据清洗 152

5.5.3 数据质量要求 153

5.5.4 数据标准体系 154

5.5.5 数据安全管理 156

5.6 数据能力建设路线 159

6 XXXX公司业务领域数字化转型规划 161

6.1 业务架构 161

6.1.1 业务架构蓝图 161

6.1.2 业务能力说明 162

6.2 应用架构 165

6.2.1 应用架构总体蓝图 165

6.2.2 应用划分及部署方式 169

6.2.3 智慧企业集约化管控 170

6.2.4 数字化运营中心 216

6.2.5 智慧电厂 227

6.2.6 未来应用集成关系 279

6.2.7 现有系统处置方式 280

7 XXXX公司数字化转型实施规划 282

7.1 总体行动建设实施计划 282

7.2 数字化建设路径 283

7.2.1 建设原则和策略 283

7.2.2 总体目标要求 284

7.2.3 技术能力建设目标和要求 285

7.3 网络安全和信息化建设路径 286

7.3.1 规划实施方法 286

7.3.2 差异性分析 287

7.4 重点行动规划 288

7.4.1 工业互联网平台及相关基础设施建设行动 288

7.4.2 智慧企业集约化管控建设行动 291

7.4.3 数据治理建设行动 293

7.4.4 数字化运营中心建设行动 298

7.4.5 智能电厂建设行动 302

7.4.6 新技术应用研究行动 306

7.5 集中建设重点项目规划 307

7.5.1 集中建设重点项目 308

7.5.2 投资方案概述 310

8 保障措施 314

8.1 组织保障 315

8.2 体系保障 316

8.3 制度保障 318

8.3.1 统一制度标准 318

8.3.2 执行考核与激励 318

8.4 人才保障 319

8.5 资金保障 319

1.1.1 数据资源治理现状分析及评估

从指标数据管理能力、业务数据管理能力、主数据管理能力、元数据管理能力、数据标准管理能力、数据质量管理能力、数据安全管理能力、数据管理保障能力、数据管控平台支撑能力9个层面考察和评估XXXX公司数据资源建设的整体现状，如图2-2所示，识别和诊断数据资源建设所面临的问题以及数据治理存在的挑战，为下一阶段数据架构设计提供需求依据。

图2-1  数据资源现状评估

（1）指标数据管理能力

XXXX公司目前指标数据管理能力较弱，指标的设计能力需进一步加强，决策层指标的设计能力还处于起步阶段，不能完全支撑XXXX公司的决策要求，管理层和运营操作层指标的设计能力还未开始，无法完全支撑业务开展。

存在的主要问题有：缺乏公司级的指标管控框架体系，决策层的指标设计能力刚起步。指标对KPI主题的覆盖度不够，落地应用能力较弱。

建设与提升方向：需进一步加强从公司整体角度对公司和下级企业经营状况的监控分析能力，加强从业务条线角度对本条线负责领域公司和下级企业经营状况的监控分析能力，加强从业务操作角度对业务操作数据的分析查询能力。要进行管控KPI体系设计，提升指标应用能力，确保指标能够覆盖公司所有业务域，同时提高指标落地应用能力。

（2）业务数据管理能力

公司业务数据管理能力基本满足业务开展需求，但还需要进一步深化应用，能够按照业务数据主题域进行分类及维护，较好地实现了业务数据的采集与统计，但对于业务数据的分析能力还有待加强。

存在的主要问题有：对于公司各主题域的数据，没有明确规定数据拥有人（单位）和设立数据维护岗位；基本具备业务数据统计能力，但对业务数据的分析能力较弱。

建设与提升方向：对公司业务数据的拥有人进行明确定义，设立专门的数据维护岗位；进一步加强数据统计能力，确保统计数据的准确性和及时性；加强数据分析能力，通过数据分析结果指导业务的开展。

（3）主数据管理能力

公司目前无主数据管无法实现对主数据的结构管理；

存在的主要问题有：未实现主数据管理。

建设与提升方向：建设主数据管理，实现主数据定义能力，分别对人资管理、财务管理、物资管理、项目管理、生产运行与市场营销等业务域数据进行梳理，并对主数据对应的基础数据结构进行定义。加强主数据管理体系建设，加强主数据的审批、更新、版本管理等管控能力。

（4）元数据管理能力

公司现有元数据基本满足业务开展需求，能够通过各种手段进行获取及分类，基本实现了对元数据的检索及统计，但在维护过程中，元数据的版本控制和模型管理能力较弱，以及对元数据的分析应用较少。

存在的主要问题有：元数据收集能力较弱，未对进行统一分类；元数据维护能力较弱，不能进行有效的版本控制和模型管理；元数据应用能力较弱，基本不具备元数据分析能力。

建设与提升方向：加强元数据收集能力，对元数据进行统一分类；加强元数据维护能力，进一步提升元数据的版本控制和模型管理能力；加强元数据应用能力，提升元数据检索与统计能力，深化元数据分析能力。

（5）数据标准管理能力

公司对现有数据标准的管理能力弱，对收集的数据标准需求，没有相应的评审机制，没有针对公司各部门完善的数据标准培训体系，所使用的数据标准主要依靠行业标准，数据标准定义能力较弱。

存在的主要问题有：数据标准的需求评审能力较弱，不具备完善的数据标准培训体系，没有相关数据标准宣贯机制；数据标准评估能力较弱，基本不具备数据标准的定义与创建能力。

建设与提升方向：完善数据标准的培训体系，增加宣贯力度；加强数据标准的评估能力，梳理现有数据标准，提高数据标准覆盖度。

（6）数据质量管理能力

公司对数据质量的管理能力弱，在数据统计过程中，对业务数据的真实性、准确性、数据一致性和可用性没有有效的检验机制，不能对数据的完整性、唯一性、及时性、有效性等质量属性进行保证。

存在的主要问题有：数据质量规则管理能力较弱，未对数据的真实性、准确性、一致性和可用性等业务规则进行管理；同时未对数据的完整性、相关性、唯一性、有效性、及时性和是否重复记录等技术规则进行管理。数据质量问题的稽核能力较弱，无法及时对数据质量问题进行分析及反馈。数据质量监控报警能力较弱，无法对数据质量的状态进行评估及预测，不具备数据质量报告管理机制。

建设与提升方向：制定数据质量规则管理体系，对数据质量业务指标、技术指标进行统计规则的定义，提高规则的创建、维护和发布能力。加强数据质量的监控能力，提高数据质量的评估及预测能力，对数据质量问题及时分析处理。

（7）数据安全管理能力

公司数据安全管理能力弱，没有对数据安全等级的有效划分，无法区分数据的重要性，对于重要数据，没有相应的访问权限设置。

存在的主要问题有：数据安全等级定义能力较弱，大部分数据均未对数据的敏感度及重要性进行明确定义。数据访问授权管理能力较弱，未明确规定数据使用需求管理要求，未对数据的使用人员进行明确的权限划分。

建设与提升方向：加强数据安全等级定义能力，对不同数据敏感度及重要性进行明确定义及等级划分。加强数据访问授权管理能力，制对数据使用规范，对数据使用权限进行明确划分。

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