電網、發電、化工都是國民經濟的支柱產業，都面臨著節能減排和雙碳承諾的巨大壓力。如何通過數字化手段降本增效，解決生產管理問題，是各行業企業面臨的重大課題。2022年，中國能源化工行業數字化建設有以下重要發展趨勢:
5G、工業互聯網、數據中心、人工智能等信息基礎設施與能源基礎設施深度融合，支撐傳統能源基礎設施轉型升級，推動能源生產和消費方式更加智能化。以中石化為首的頭部企業致力於全產業鏈數字化轉型，全面布局油田數字化轉型、管道數字化管理、煉廠數字化建設、加油站數字化服務等數字化改革戰略。
智能業務監控管理系統在物聯網、雲計算等數據采集和計算技術的支持下，實現了油氣集輸的“三化”管理。例如，中國石化開發了中國第壹個公司級管道管理。通過三維建模、全景圖像、視頻監控等技術手段，地下管道可視化和地面站場、倉庫多維展示已覆蓋近4萬公裏油氣管道，顯著提升管道隱患治理和應急處置能力。實現3.4萬公裏管道數據全覆蓋，推廣應用系統，實現巡線任務發布、事件報告、巡線人員監控、隱患事件分析等功能。
趨勢二:傳統能源化工生產企業向綜合能源服務企業轉型。
能源的數字化轉型體現在產、供、銷三個環節能源的靈活轉換和互助，產、供、銷三個環節信息利用效率(包括采集、傳輸、加工、存儲和控制)的提升，產、供、銷三個環節商業模式和形態的創新。新商業模式新生態包括內外合作、跨界融合的商業發展新模式，科學精益、靈活高效的運營管理新模式，快速響應、智能交互的多業務模式，以及* * *建* *享* * *治* * *贏的新生態發展格局。
英國石油公司(BP)是壹家最初專註於生產資源的國際石油公司，通過數字技術的廣泛應用，其商業模式發生了巨大變化，現已成功轉型為綜合能源服務公司，專註於為客戶提供綜合能源解決方案。
我國綜合能源市場起步較晚，綜合能源市場生態服務建設經驗仍有待完善。目前能源、電力上下遊產業鏈尚未打通，隨著新能源的大規模建設和分布式電源技術的發展，將不斷衍生出產業服務生態。因此，能源電力服務仍需在頂層設計、資源整合、綠色金融、精準體驗等方面不斷探索。對於新的市場挑戰，應不斷加強數字化建設和機制引導，助力綠色能源服務全面發展。數字技術為能源服務的升級提供了有效的支持。依托互聯網生態和數字技術，綜合能源服務生態建設成為能源服務數字化轉型的關鍵考驗。除了滿足終端客戶多樣化、差異化、個性化的需求，還應持續優化能源系統效率和邊際能耗成本，拓寬能源服務邊界，構建新的服務生態經濟圈，充分發揮數字化服務轉型後的商業價值。
我國綜合能源市場起步較晚，綜合能源市場生態服務建設經驗仍有待完善。目前能源、電力上下遊產業鏈尚未打通，隨著新能源的大規模建設和分布式電源技術的發展，將不斷衍生出產業服務生態。因此，能源電力服務仍需在頂層設計、資源整合、綠色金融、精準體驗等方面不斷探索。對於新的市場挑戰，應不斷加強數字化建設和機制引導，助力綠色能源服務全面發展。數字技術為能源服務的升級提供了有效的支持。依托互聯網生態和數字技術，綜合能源服務生態建設成為能源服務數字化轉型的關鍵考驗。除了滿足終端客戶多樣化、差異化、個性化的需求，還應持續優化能源系統效率和邊際能耗成本，拓寬能源服務邊界，構建新的服務生態經濟圈，充分發揮數字化服務轉型後的商業價值。
未來，隨著可再生能源的大規模開發和利用，分布式儲能等新興能源技術和基礎設施將快速發展，並基於新的數字技術提供新的商業服務。此時，綜合能源生態服務需要兼顧傳統能源和清潔能源的發展特點，通過建設數據開放平臺、數字服務平臺和數字經濟平臺，實現能源價值的深度挖掘，朝著綠色能源的發展路徑創新商業模式，促進跨界生態合作，提升用戶體驗。
數字技術與商業、金融融合，將數據元素深度嵌入生產經營流程和客戶服務，充分發揮數據元素在產融結合下的放大、疊加和倍增效應。
多元化經營，跨越多種業態，是很多集團企業的發展模式，對產融深度融合的管理創新需求越來越大。以涉及能源、醫院、農牧、物流等多個業務板塊的寶豐集團為例，在集團預算體系的構建中，根據各個板塊的特點和管控要求，打通了從戰略目標、經營計劃、預算編制、監控與調整到績效評價與分析的全流程，在前期實際分析的基礎上展開主題分析。主題分析包括經營分析(產量、銷量、庫存等。)、盈虧分析、項目管理分析、重點工作跟蹤分析。
數字場景建設是企業推進數字化轉型的重要抓手。行業企業在推動數字場景的創建時，由於基礎條件和驅動因素的不同，場景的側重點也有所不同。電網、發電行業企業註重節能減排、安全生產、設備維護等方面的場景創設；化工企業種類繁多，在構建工業企業數字化場景時，應重點關註生產過程的控制以及產業鏈和供應鏈的協調。能源化工行業的企業大多有工程項目，所以更註重工程項目全生命周期管控的數字化場景建設。
例如，國家電力投資公司的投資決策模式，寶豐能源、徐陽集團、福海集團等石化公司的投資決策模式等。較多應用了產供銷平衡模型、動態平衡模型、配煤模型等。中國石化建設運營管理數據服務平臺建立了3萬多個數據資源模型，支撐財務、物資、營銷、金融等業務領域的數據分析應用，是能源化工行業場景化數字化轉型的典型示範和有效路徑。
人工智能技術已經廣泛應用於經濟社會的各個方面，帶來了巨大的經濟效益和社會效益。
應用AI智能、知識圖譜等技術，賦能全場景的管理報表應用。比如預算偏差自動定位、同比偏差自動定位的智能歸因分析，包括采購成本上升、綜合成本下降等場景的應用；智能場景模擬和預警，如銷售收入、費用、存貨等異常偏差監控和報告的智能預警等。
智能數據交互技術，通過百度搜索和微信聊天(語音識別技術的應用)與系統進行交互，可以隨時隨地進行實時高效的數據交互。
借助場景分析的知識圖譜技術進行智能推薦。通過人工和自動的方式，形成數據之間的關聯網絡，直觀地呈現給分析師，分析師可以很容易地知道數據分析的維度和路徑。系統還支持基於知識圖譜的相關信息自動推薦功能。未來還可以根據知識圖譜實現智能答案的主動分析，自動發現數據變化的隱藏原因，並給出結論。
打造數據資源體系，建立跨部門、跨學科、跨領域的壹體化數據資源體系，加強數據分類管理，建立數據最低負面清單，推進數據規範授權、集成和靈活接入，實現“壹次錄入、* * *應用”。在此基礎上，充分發揮數據元素的作用，獲得不同層次的應用結果。
以國家電網為代表的能源企業，通過優化數據互聯等核心資源的配置，共享應用驅動的屬性，提升企業管理的數字化應用水平。
能源化工行業的數字化轉型不僅是壹個全過程、多層次的戰略轉型，也是壹個需要兼顧內部運行和外部協調的系統工程。在集團內部，要做好集團層面與子公司、戰略層面與業務層面的協調。在集團外部，支持行業龍頭企業建立* * *共享平臺，促進資源有效協調。壹些企業可以依托自身規模和政策優勢，發展面向行業的專業公共信息服務，搭建網絡化協同平臺，帶動上下遊企業轉型，促進產業鏈價值躍升。
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