陳明暉 許高明 曾愛民 王竹青

【摘要】“大智移云物區(qū)”新技術(shù)環(huán)境下， 企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型成為大勢(shì)所趨。本文聚焦企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型如何實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造這一重要問題， 基于現(xiàn)有研究系統(tǒng)梳理了企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的發(fā)展歷程及其價(jià)值創(chuàng)造的實(shí)現(xiàn)路徑， 并以能源行業(yè)上市企業(yè)物產(chǎn)環(huán)能為例， 基于投資、 采購(gòu)、 生產(chǎn)、 維修四個(gè)典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景， 深入探究能源企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型價(jià)值創(chuàng)造的實(shí)現(xiàn)機(jī)制。本研究豐富了企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型價(jià)值創(chuàng)造實(shí)現(xiàn)路徑的相關(guān)理論， 也為企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型與業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度融合， 通過智能預(yù)測(cè)、 規(guī)劃與協(xié)同企業(yè)資源， 乃至智能決策以創(chuàng)造價(jià)值提供了實(shí)踐啟示。

【關(guān)鍵詞】數(shù)智化轉(zhuǎn)型；業(yè)務(wù)場(chǎng)景；數(shù)字化轉(zhuǎn)型；價(jià)值創(chuàng)造

【中圖分類號(hào)】 F275? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】1004-0994（2023）18-0103-6

一、 引言

以互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術(shù)與產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的深度融合日益成為推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的強(qiáng)大動(dòng)力。2020年9月， 國(guó)務(wù)院國(guó)資委發(fā)布《關(guān)于加快推進(jìn)國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》以引導(dǎo)國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的改革方向、 重點(diǎn)和舉措。2021年12月12日， 國(guó)務(wù)院印發(fā)的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》提出， 根據(jù)自身?xiàng)l件和數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求， 企業(yè)可分階段、 分環(huán)節(jié)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。2022年7月， 中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告（2022年）》強(qiáng)調(diào)， 做強(qiáng)做優(yōu)做大我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要舉措之一是“以大帶小， 倒逼轉(zhuǎn)型”， 即鼓勵(lì)大企業(yè)率先搭建一體化的數(shù)字化平臺(tái)， 帶動(dòng)中小企業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)場(chǎng)景轉(zhuǎn)型， 從而加速業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)字化應(yīng)用。可見， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型正成為企業(yè)發(fā)展變革的必經(jīng)之路。

實(shí)踐中， 推動(dòng)和實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)數(shù)量也正越來(lái)越多。根據(jù)2022年10月埃森哲發(fā)布的《2022中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)研究》顯示， 相較2018年僅7%的比例， 2022年我國(guó)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得顯著成效的企業(yè)比例已上升至17%。同年5月， ACCA協(xié)會(huì)的調(diào)研數(shù)據(jù)表明， 83.03%的受調(diào)研企業(yè)已建立并運(yùn)營(yíng)財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心一年以上。同時(shí)， 八成以上的受調(diào)研企業(yè)將探索數(shù)字技術(shù)、 強(qiáng)化數(shù)據(jù)賦能作為財(cái)務(wù)數(shù)字化戰(zhàn)略的重點(diǎn)提升方向①。這表明， 我國(guó)大部分企業(yè)已在財(cái)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 但多數(shù)仍停留在財(cái)務(wù)核算和分析層面， 基于大數(shù)據(jù)的智能決策和管控體系建立尚處于探索階段。也就是說， 實(shí)施數(shù)智化轉(zhuǎn)型的企業(yè)應(yīng)利用新一代信息技術(shù)， 融入業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析決策， 建立智能數(shù)據(jù)管控體系， 以進(jìn)一步推動(dòng)轉(zhuǎn)型。所以， 本文選取在數(shù)智化轉(zhuǎn)型方面已取得一定成功經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)——浙江物產(chǎn)環(huán)保能源股份有限公司（簡(jiǎn)稱“物產(chǎn)環(huán)能”）進(jìn)行案例研究， 基于“數(shù)據(jù)資源—數(shù)據(jù)中臺(tái)—業(yè)務(wù)場(chǎng)景—數(shù)據(jù)三化（數(shù)據(jù)模型化、 數(shù)據(jù)可視化、 數(shù)據(jù)智能化）—價(jià)值創(chuàng)造”的鏈?zhǔn)铰窂剑?結(jié)合多個(gè)典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景， 深入探究如何通過數(shù)智化轉(zhuǎn)型賦能企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的實(shí)現(xiàn)機(jī)制， 以期豐富企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的相關(guān)理論， 并為企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供經(jīng)驗(yàn)和借鑒。

二、 企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的研究綜述

近年來(lái)， 企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型日漸成為學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)話題， 相關(guān)研究主要聚焦于企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵、 發(fā)展階段、 實(shí)現(xiàn)路徑和經(jīng)濟(jì)后果等方面。針對(duì)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的定義， 相關(guān)研究主要有兩類觀點(diǎn)。其中， 部分學(xué)者和相關(guān)文件認(rèn)為， 企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的高級(jí)階段， 二者通常可以替代使用（戚聿東等，2022）。譬如， 2020年9月， 國(guó)務(wù)院國(guó)資委發(fā)布的《關(guān)于加快推進(jìn)國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》提到， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型要實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新數(shù)字化和生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)智能化， 這種觀點(diǎn)下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)質(zhì)上已經(jīng)涵蓋了數(shù)智化轉(zhuǎn)型。但同時(shí)， 金小波（2022）認(rèn)為， 企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型應(yīng)該是“數(shù)字化+智能化”的融合?！皵?shù)字化”側(cè)重技術(shù)層面， “智能化”則擴(kuò)展到數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用層面， 二者相結(jié)合推動(dòng)企業(yè)多層次、 多角度的變革， 進(jìn)而實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。沿此邏輯， 部分學(xué)者進(jìn)一步指出數(shù)智化轉(zhuǎn)型應(yīng)強(qiáng)調(diào)數(shù)智技術(shù)與企業(yè)的業(yè)務(wù)活動(dòng)或業(yè)務(wù)場(chǎng)景相結(jié)合。例如， 陳劍和劉運(yùn)輝（2021）、 吳玉浩（2023）提出， 企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是“數(shù)字化+智能化”的融合， 是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的更高階段， 更是數(shù)智技術(shù)和企業(yè)業(yè)務(wù)活動(dòng)的深度結(jié)合。即企業(yè)基于業(yè)務(wù)數(shù)字化， 使數(shù)據(jù)的價(jià)值落地到典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景， 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能化應(yīng)用， 以滿足客戶的個(gè)性化需求。相應(yīng)地， 企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型也需從數(shù)智技術(shù)的掌握、 數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建、 數(shù)智技術(shù)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景相結(jié)合三個(gè)方面來(lái)實(shí)現(xiàn)。例如， 田高良和張曉濤（2022）、 周翔等（2023）提出， 要搭建“數(shù)智技術(shù)”的核心載體——數(shù)據(jù)中臺(tái)， 運(yùn)用數(shù)智技術(shù)快速獲取、 解碼、 篩選、 重新編排和分析有效數(shù)據(jù)， 從管理流程再造方面推動(dòng)業(yè)財(cái)融合， 消除系統(tǒng)壁壘， 打破數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象。在歸集和處理財(cái)務(wù)、 業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上， 探索應(yīng)用數(shù)智技術(shù)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景融合， 從而構(gòu)建智能數(shù)據(jù)管控平臺(tái)， 實(shí)現(xiàn)數(shù)智賦能， 挖掘數(shù)據(jù)資源潛在價(jià)值（徐玉德和董木欣，2021）?；趯W(xué)者們的研究， 本文將企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型定義為“數(shù)據(jù)化+智能化+場(chǎng)景化”的融合， 即企業(yè)利用新一代信息技術(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)， 統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、 細(xì)化數(shù)據(jù)顆粒維度， 進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化、 模型化、 智能化， 以深入解析其積累的數(shù)據(jù)要素， 智能監(jiān)測(cè)、 管理、 預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景， 最終成功搭建智能數(shù)據(jù)管控平臺(tái)， 達(dá)到降本增效、 優(yōu)化決策、 創(chuàng)造價(jià)值的目的。

但現(xiàn)實(shí)中， 企業(yè)推進(jìn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型會(huì)帶來(lái)何種經(jīng)濟(jì)后果？現(xiàn)有研究主要存在兩種觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為， 企業(yè)數(shù)字化投資在短期發(fā)展內(nèi)未見顯著效果， 甚至使企業(yè)陷入轉(zhuǎn)型困境（劉淑春等，2021）。比如， 資金投入緊張、 技術(shù)不足、 系統(tǒng)數(shù)據(jù)難以聯(lián)動(dòng)、 數(shù)字化人才稀缺。另一種觀點(diǎn)認(rèn)為， 企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型有助于其在不確定的環(huán)境中生存和發(fā)展（戚聿東等，2022）， 通過數(shù)智技術(shù)， 梳理業(yè)務(wù)流程， 挖掘沉淀的數(shù)據(jù)資源價(jià)值， 為其提供可視化、 模型化、 智能化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用分析等（徐玉德和董木欣，2021）， 提升全要素生產(chǎn)率（余東華和張恒瑜，2022）， 實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造。譬如， 謝衛(wèi)紅等（2020）結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)的特征和價(jià)值創(chuàng)造內(nèi)涵的探究得出， 企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型所引發(fā)的變革可通過提高企業(yè)研發(fā)效率、 優(yōu)化資源配置等方式創(chuàng)造價(jià)值。尤其是跨地區(qū)、 跨領(lǐng)域的多元化集團(tuán)， 通過數(shù)智化轉(zhuǎn)型， 利用數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)、 分析及預(yù)測(cè)能力， 重構(gòu)商業(yè)生態(tài)、 優(yōu)化決策。由此可知， 企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景賦能效用顯著， 但不同類型企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型成果略有不同。例如， 裝備制造業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型助力提高研發(fā)效率、 改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量、 降低生產(chǎn)成本、 增強(qiáng)產(chǎn)線柔性、 加快響應(yīng)速度、 拓展增值服務(wù)、 減少能耗排放等。漫畫出版業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型主要是提升創(chuàng)作內(nèi)容質(zhì)量、 增強(qiáng)用戶體驗(yàn)、 升級(jí)編審校流程和優(yōu)化紙質(zhì)出版服務(wù)（王若揚(yáng)，2023）。楊英楠等（2022）認(rèn)為， 建筑業(yè)的數(shù)字技術(shù)可以劃分為六個(gè)成熟級(jí)別分階段實(shí)現(xiàn)建筑能耗數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)， 建設(shè)項(xiàng)目自動(dòng)監(jiān)控， 項(xiàng)目管理決策智能化等?？梢姡?企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型需要與業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度結(jié)合， 才能更好地發(fā)揮數(shù)智化的價(jià)值創(chuàng)造功能。

綜上可知， 現(xiàn)有研究雖對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層技術(shù)建設(shè)、 實(shí)現(xiàn)路徑及運(yùn)行機(jī)理等展開了初步探究， 也選取了部分行業(yè)深入考察企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的積極效應(yīng)。但相對(duì)較為零散， 缺乏對(duì)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型一般規(guī)律的探討。故此， 本文嘗試從核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景切入， 探討數(shù)智化賦能業(yè)務(wù)、 企業(yè)決策優(yōu)化、 創(chuàng)造價(jià)值的一般規(guī)律。并選取物產(chǎn)環(huán)能案例， 結(jié)合典型的業(yè)務(wù)場(chǎng)景特征， 詳細(xì)分析能源企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的價(jià)值創(chuàng)造路徑。以期豐富相關(guān)理論， 并為企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供經(jīng)驗(yàn)和啟示。

三、 企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型價(jià)值創(chuàng)造的路徑分析

根據(jù)現(xiàn)有研究， 企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型通?？蓜澐譃槿齻€(gè)階段②， 具體如圖1所示。其中， 第一階段是信息化階段， 是指企業(yè)從供產(chǎn)銷全部業(yè)務(wù)鏈出發(fā)， 打造數(shù)字業(yè)務(wù)， 以數(shù)字編碼形式儲(chǔ)存、 傳輸、 加工和應(yīng)用文字、 圖片、 圖像、 信號(hào)等信息。比如， 公司啟用企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）、 客戶關(guān)系管理（CRM）、 辦公自動(dòng)化（OA）、 項(xiàng)目管理（PM）等軟件， 各部門通過這些全流程的業(yè)務(wù)軟件， 實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)線上化、 流程優(yōu)化和原始數(shù)據(jù)積累。但各部門的數(shù)據(jù)往往各自存儲(chǔ)和定義， 不僅缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)， 也未建立有效的數(shù)據(jù)交換服務(wù)， 易導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)缺乏關(guān)聯(lián)性和一致性， 從而形成數(shù)據(jù)孤島， 無(wú)法發(fā)揮數(shù)據(jù)資源價(jià)值。第二階段是網(wǎng)絡(luò)化階段， 是指通過無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)、 無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)把物體與互聯(lián)網(wǎng)連接起來(lái)， 智能識(shí)別、 定位、 跟蹤、 監(jiān)控和管理業(yè)務(wù)。也可理解為， 在此階段， 企業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)、 大數(shù)據(jù)、 人工智能、 移動(dòng)通信、 云計(jì)算等技術(shù)搭建數(shù)據(jù)中臺(tái)， 通過移動(dòng)終端實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)， 及時(shí)錄入數(shù)據(jù)， 即時(shí)同步匯總至該數(shù)據(jù)中臺(tái)。最終， 實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、 可視化和實(shí)時(shí)共享， 從而為管理者決策提供數(shù)據(jù)支持， 輔助決策。第三階段是智能化， 依托新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展， 企業(yè)利用已沉淀的數(shù)據(jù)資源不斷優(yōu)化、 創(chuàng)新業(yè)務(wù)模型和算法。基于上述轉(zhuǎn)型階段， 企業(yè)逐步建立各業(yè)務(wù)場(chǎng)景自感知、 自學(xué)習(xí)、 自決策、 自執(zhí)行和自適應(yīng)的功能模塊， 從而實(shí)現(xiàn)智能決策和價(jià)值創(chuàng)造。

相關(guān)資料表明， 我國(guó)企業(yè)已基本完成了第一和第二階段的數(shù)智化轉(zhuǎn)型任務(wù)①。那么， 企業(yè)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型的第三階段該如何進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造則是我國(guó)大部分企業(yè)所面臨的一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題。因此， 本文基于現(xiàn)有研究和企業(yè)實(shí)踐， 提煉出企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造的一般規(guī)律， 具體如圖2所示。已經(jīng)具備了數(shù)智化轉(zhuǎn)型第一、 二階段基礎(chǔ)的企業(yè)， 基于大數(shù)據(jù)、 云計(jì)算、 物聯(lián)網(wǎng)、 5G等底層技術(shù)， 通過搭建智能數(shù)據(jù)管控平臺(tái)， 匯總整理各業(yè)務(wù)軟件的數(shù)據(jù)， 使之成為體系化、 規(guī)范化、 結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)， 打破數(shù)據(jù)孤島與數(shù)據(jù)碎片化的問題， 為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然后， 圍繞數(shù)智化轉(zhuǎn)型促進(jìn)價(jià)值創(chuàng)造的總體目標(biāo)， 從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)出發(fā)， 盡可能多地適配應(yīng)用場(chǎng)景， 助力企業(yè)在投資、 采購(gòu)、 生產(chǎn)、 維修、 銷售等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景數(shù)智化， 為充分發(fā)揮數(shù)據(jù)資源價(jià)值奠定基礎(chǔ)。最后， 以業(yè)務(wù)場(chǎng)景為載體， 監(jiān)測(cè)、 管理、 追蹤企業(yè)活動(dòng)， 實(shí)現(xiàn)業(yè)財(cái)一體化和數(shù)據(jù)可視化； 依托于豐富、 多維、 細(xì)顆粒度的數(shù)據(jù)積累， 構(gòu)建模型與規(guī)則， 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)模型化， 支持決策與運(yùn)營(yíng)； 基于機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)開展數(shù)據(jù)分析、 預(yù)測(cè)與自響應(yīng)等賦能經(jīng)營(yíng)， 從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能化， 通過自感知、 自學(xué)習(xí)、 自決策、 自執(zhí)行等實(shí)現(xiàn)企業(yè)資源配置動(dòng)態(tài)優(yōu)化， 以構(gòu)建企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)， 達(dá)到降本增效、 價(jià)值創(chuàng)造的總體目標(biāo)。

四、 物產(chǎn)環(huán)能數(shù)智化轉(zhuǎn)型價(jià)值創(chuàng)造分析

（一）物產(chǎn)環(huán)能概況

物產(chǎn)環(huán)能重大發(fā)展節(jié)點(diǎn)如下： 2012年， 進(jìn)行了整體的股份制改造， 優(yōu)化了公司治理結(jié)構(gòu)， 增強(qiáng)了企業(yè)實(shí)施數(shù)智化轉(zhuǎn)型抗風(fēng)險(xiǎn)的能力； 2017 ～ 2018年， 逐步實(shí)現(xiàn)了財(cái)務(wù)共享系統(tǒng)和其他系統(tǒng)的集成， 為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型奠定了平臺(tái)基礎(chǔ)； 2021年， 在上海證券交易所主板上市， 進(jìn)一步整合了優(yōu)質(zhì)資源， 拓寬了融資渠道， 為企業(yè)實(shí)施數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供了所需的資金保障。作為一家大型國(guó)有企業(yè)， 物產(chǎn)環(huán)能堅(jiān)持走綠色低碳可持續(xù)發(fā)展的道路， 聚焦環(huán)保、 能源領(lǐng)域， 踐行“能源貿(mào)易+能源實(shí)業(yè)”雙輪驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略。其中， 能源貿(mào)易板塊是煤炭行業(yè)領(lǐng)先的能源貿(mào)易集成服務(wù)商， 能源實(shí)業(yè)板塊堅(jiān)持踐行綠色發(fā)展理念， 主營(yíng)業(yè)務(wù)為熱電聯(lián)產(chǎn)、 污泥焚燒發(fā)電、 生物質(zhì)綜合利用、 固廢處置等環(huán)保領(lǐng)域， 以及光伏、 儲(chǔ)能等新能源領(lǐng)域。目前， 物產(chǎn)環(huán)能的實(shí)業(yè)板塊已發(fā)展到七家熱電廠的規(guī)模， 并新增加了新能源發(fā)展、 儲(chǔ)能科技等幾家子公司， 隨著光伏和儲(chǔ)能業(yè)務(wù)的拓展， 未來(lái)將會(huì)新增大量子公司。若各子公司延續(xù)管理、 生產(chǎn)和業(yè)務(wù)上的獨(dú)立運(yùn)行模式， 尤其是財(cái)務(wù)分權(quán)管理， 則會(huì)出現(xiàn)機(jī)構(gòu)臃腫、 業(yè)務(wù)繁雜、 流程混亂、 效率低下、 數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)煙囪等問題， 無(wú)法有效實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)管理目標(biāo)。且大量業(yè)務(wù)累積所形成的數(shù)據(jù)資源價(jià)值未被有效挖掘， 難以幫助管理者優(yōu)化決策， 更遑論實(shí)現(xiàn)智能決策了?？梢姡?物產(chǎn)環(huán)能具有數(shù)智化轉(zhuǎn)型的迫切現(xiàn)實(shí)需求， 希望以此實(shí)現(xiàn)對(duì)公司組織架構(gòu)、 生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、 財(cái)務(wù)管理等多維度的優(yōu)化升級(jí)。那么， 物產(chǎn)環(huán)能是如何實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的有機(jī)融合？又是如何利用數(shù)據(jù)資源創(chuàng)造價(jià)值的？綜上考慮， 本文從物產(chǎn)環(huán)能數(shù)智化轉(zhuǎn)型已初見成效的投資、 采購(gòu)、 生產(chǎn)、 維修等核心業(yè)務(wù)展開分析， 以期為相關(guān)企業(yè)提供經(jīng)驗(yàn)借鑒。

（二）物產(chǎn)環(huán)能數(shù)智化轉(zhuǎn)型應(yīng)用場(chǎng)景分析

物產(chǎn)環(huán)能以“成為綠色高效的環(huán)保能源綜合服務(wù)引領(lǐng)者”為戰(zhàn)略愿景， 聚焦于盈利、 風(fēng)險(xiǎn)控制、 安全和環(huán)保戰(zhàn)略， 并深化“環(huán)保+能源”戰(zhàn)略布局。在其戰(zhàn)略目標(biāo)的引領(lǐng)下， 以智能數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建為切入點(diǎn)， 利用大數(shù)據(jù)技術(shù)， 實(shí)現(xiàn)業(yè)財(cái)融合、 智能化管控的財(cái)務(wù)目標(biāo)。并通過數(shù)智化技術(shù)規(guī)范管理公司所有業(yè)務(wù)， 讓大數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)賦能、 賦智， 即將數(shù)智化落地到企業(yè)的每一個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中， 形成“投資—采購(gòu)—生產(chǎn)—維修”的智能業(yè)務(wù)鏈條， 從而為企業(yè)降本增效、 創(chuàng)造價(jià)值。具體如圖3所示。

具體而言， 物產(chǎn)環(huán)能通過數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造主要涉及以下四個(gè)核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

1. 投資業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。物產(chǎn)環(huán)能基于智能數(shù)據(jù)中臺(tái)， 全生命周期智能管控投資項(xiàng)目， 并實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可視化和一體化的分析、 預(yù)警和預(yù)測(cè)， 以幫助管理者優(yōu)化決策。首先， 在項(xiàng)目投前管理中， 數(shù)智化管控平臺(tái)調(diào)取財(cái)務(wù)共享中心預(yù)算模塊的項(xiàng)目預(yù)算、 OA系統(tǒng)的立項(xiàng)和審核情況， 自動(dòng)運(yùn)行項(xiàng)目管理模型、 經(jīng)濟(jì)增加值模型（EVA模型）和線性規(guī)劃模型等， 出具項(xiàng)目可行性分析報(bào)告， 輔助管理層投資決策。并把投資項(xiàng)目匯總至優(yōu)采云系統(tǒng)， 進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控、 實(shí)時(shí)跟蹤、 傳導(dǎo)和報(bào)告項(xiàng)目數(shù)據(jù)， 嚴(yán)格管理項(xiàng)目進(jìn)程， 從而降低投資成本和風(fēng)險(xiǎn)。其次， 針對(duì)項(xiàng)目投中管理， 一是實(shí)時(shí)跟蹤項(xiàng)目成本， 清楚項(xiàng)目的具體花費(fèi)、 進(jìn)度、 遇到的問題及解決措施等， 尤其是對(duì)工程項(xiàng)目審計(jì)和特定項(xiàng)目復(fù)審進(jìn)行嚴(yán)格規(guī)定， 極大地降低了工程項(xiàng)目成本， 提高了工程效率。二是實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)監(jiān)管， 實(shí)時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目進(jìn)度， 對(duì)超預(yù)算進(jìn)度付款、 投后未達(dá)成預(yù)算指標(biāo)、 工程未按進(jìn)度完成和存在較高風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目自動(dòng)預(yù)警， 并實(shí)現(xiàn)可視化功能。三是完成在現(xiàn)場(chǎng)主動(dòng)監(jiān)控和預(yù)警關(guān)鍵指標(biāo)的任務(wù)， 及時(shí)調(diào)整項(xiàng)目進(jìn)程， 以便于落實(shí)投后效果跟蹤管理， 改變以往有項(xiàng)目建設(shè)期卻無(wú)效果跟蹤管理期的現(xiàn)狀。最后， 在投后管理中： 調(diào)取財(cái)務(wù)共享中心核算模塊數(shù)據(jù)， 對(duì)投資項(xiàng)目進(jìn)行運(yùn)營(yíng)管理、 動(dòng)態(tài)收益監(jiān)控、 現(xiàn)金流監(jiān)控， 形成經(jīng)營(yíng)者看板； 數(shù)據(jù)中臺(tái)采集投資數(shù)據(jù)， 在線完成投后報(bào)告； 基于經(jīng)營(yíng)模型預(yù)測(cè)， 將立項(xiàng)指標(biāo)與每一年反饋指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析， 從而有效、 客觀地評(píng)價(jià)項(xiàng)目建成后的效果， 總結(jié)歸納成功的投資項(xiàng)目， 以指導(dǎo)未來(lái)投資項(xiàng)目的遴選。同時(shí)， 所有投資項(xiàng)目信息不僅反饋到優(yōu)采云， 還根據(jù)最新投資數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化投資模型， 推薦投資方案， 優(yōu)化企業(yè)決策， 創(chuàng)造價(jià)值。后續(xù)還可通過深度學(xué)習(xí)挖掘數(shù)據(jù)資源價(jià)值， 智能篩選優(yōu)質(zhì)投資項(xiàng)目， 從而實(shí)現(xiàn)智能投資功能。

2. 采購(gòu)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。物產(chǎn)環(huán)能通過SIS生產(chǎn)管控平臺(tái)、 智慧環(huán)保島、 EAM資產(chǎn)管理系統(tǒng)、 財(cái)務(wù)共享中心的核算模塊實(shí)時(shí)監(jiān)控全廠煤炭、 材料消耗情況和原材料庫(kù)存， 從全局優(yōu)化角度合理調(diào)度資源， 安排采購(gòu)計(jì)劃， 指導(dǎo)長(zhǎng)期采購(gòu)備貨， 以此幫助企業(yè)降低采購(gòu)成本。煤炭由能源貿(mào)易板塊集中采購(gòu)， 通過海運(yùn)物流平臺(tái)的動(dòng)態(tài)線性規(guī)劃指導(dǎo)采購(gòu)過程， 以此執(zhí)行最優(yōu)采購(gòu)計(jì)劃， 降低采購(gòu)成本。具體而言， 通過海運(yùn)物流平臺(tái)動(dòng)態(tài)監(jiān)控、 實(shí)時(shí)定位煤炭船運(yùn)路線， 實(shí)時(shí)獲取上游裝港、 下游卸港信息， 結(jié)合天氣預(yù)報(bào)， 向船運(yùn)公司發(fā)出合理的到港時(shí)間， 降低船運(yùn)費(fèi)和港口滯期費(fèi)。并根據(jù)銷售情況， 把控到貨、 采購(gòu)節(jié)奏， 以此實(shí)現(xiàn)最優(yōu)采購(gòu)， 降低采購(gòu)成本。其他采購(gòu)項(xiàng)目統(tǒng)一使用優(yōu)采云平臺(tái)集中招標(biāo)采購(gòu)， 實(shí)現(xiàn)了招標(biāo)業(yè)務(wù)公開透明， 使采購(gòu)業(yè)務(wù)更規(guī)范， 以此把控采購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)和成本。最后， 在數(shù)智化管控平臺(tái)匯總采購(gòu)數(shù)據(jù)， 通過標(biāo)準(zhǔn)化和可視化數(shù)據(jù)刻畫供應(yīng)商畫像， 并建立供應(yīng)商信用評(píng)分模型， 再利用大數(shù)據(jù)算法智能推薦優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商， 助力企業(yè)決策。進(jìn)一步地， 可通過深度學(xué)習(xí)不斷訓(xùn)練采購(gòu)數(shù)據(jù)， 優(yōu)化采購(gòu)方案， 甚至是智能推薦采購(gòu)計(jì)劃， 以此提高決策的準(zhǔn)確性和及時(shí)性， 創(chuàng)造企業(yè)價(jià)值。

3. 生產(chǎn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。物產(chǎn)環(huán)能的能源實(shí)業(yè)板塊主要產(chǎn)品為電力、 蒸汽、 壓縮空氣、 污泥處理服務(wù)。在這些產(chǎn)品的定價(jià)方面， 電力產(chǎn)品價(jià)格由發(fā)展改革委定價(jià)， 壓縮空氣和污泥處理服務(wù)的價(jià)格隨行就市， 蒸汽價(jià)格與煤炭?jī)r(jià)格聯(lián)動(dòng)。物產(chǎn)環(huán)能通過數(shù)智化轉(zhuǎn)型以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)預(yù)警、 運(yùn)行調(diào)整、 產(chǎn)銷預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)的優(yōu)化。首先， 在可視化系統(tǒng)中設(shè)定機(jī)組運(yùn)行的煤炭成本價(jià)， 通過市場(chǎng)公開數(shù)據(jù)獲取煤炭?jī)r(jià)格信息， 當(dāng)超過機(jī)組成本時(shí)， 提出調(diào)整運(yùn)行方式的預(yù)警。其次， 利用智慧環(huán)保島系統(tǒng)， 實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)組負(fù)荷和產(chǎn)出數(shù)據(jù)， 對(duì)偏離指標(biāo)及時(shí)發(fā)送調(diào)整指令， 提高生產(chǎn)效率。然后， 借助大數(shù)據(jù)算法優(yōu)化機(jī)組組合、 電力（蒸汽）調(diào)度和供應(yīng)鏈等。最后， 所有生產(chǎn)數(shù)據(jù)都完整地匯集到SIS生產(chǎn)管控平臺(tái)， 形成龐大的數(shù)據(jù)資源， 結(jié)合當(dāng)前實(shí)時(shí)訂單情況和了解到的生產(chǎn)狀況， 分析客戶歷史銷售數(shù)據(jù)， 對(duì)接下來(lái)的訂單進(jìn)行預(yù)測(cè)， 及時(shí)調(diào)整運(yùn)行方式。以此實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的內(nèi)在價(jià)值， 降本增效， 從而創(chuàng)造企業(yè)價(jià)值。

4. 維修業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。由于能源供應(yīng)企業(yè)配有大量生產(chǎn)設(shè)備， 所以維修業(yè)務(wù)是物產(chǎn)環(huán)能的節(jié)能計(jì)劃中最重要的智能化場(chǎng)景之一， 通過合理的維修計(jì)劃不僅可以提高設(shè)備利用率、 生產(chǎn)率以及能效， 還可以降低能耗成本和維修成本等。在具體管理上， 物產(chǎn)環(huán)能將資產(chǎn)維修類項(xiàng)目分為日常維修、 零星維修、 大修理和應(yīng)急維修四大類。其中， 日常維修和零星維修可歸類為常規(guī)維修， 一般發(fā)生頻率較高， 中低等難度， 主要通過物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控設(shè)備， 智能識(shí)別隱性故障后完成檢修。大修理和應(yīng)急維修可歸類為非常規(guī)維修， 可在故障發(fā)生后智能診斷設(shè)備隱患， 優(yōu)化決策。而對(duì)常規(guī)和非常規(guī)維修業(yè)務(wù)也采用差異化的數(shù)智應(yīng)用技術(shù)， 主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面。一是常規(guī)維修業(yè)務(wù)通過智能預(yù)診的方式減少故障發(fā)生次數(shù)。物產(chǎn)環(huán)能通過設(shè)備樹形式對(duì)電廠設(shè)備進(jìn)行管理， 監(jiān)控部件運(yùn)行狀態(tài)， 實(shí)時(shí)獲取運(yùn)行參數(shù)， 與正常設(shè)備參數(shù)對(duì)比， 在巡檢過程中提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備缺陷， 并記錄缺陷、 開具檢修申請(qǐng)單。同時(shí)， 根據(jù)系統(tǒng)中記錄的設(shè)備缺陷位置、 缺陷情況、 檢修人員、 檢修費(fèi)用、 檢修方案， 形成設(shè)備維修數(shù)據(jù)庫(kù)后， 可根據(jù)需求智能診斷設(shè)備缺陷， 判斷設(shè)備質(zhì)量、 預(yù)判設(shè)備使用狀況、 快速匹配解決方案， 從而降低停工損失， 提高生產(chǎn)和決策效率。二是非常規(guī)維修業(yè)務(wù)以智能診斷的方式提供維修方案， 優(yōu)化決策。通過機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)， 訓(xùn)練設(shè)備維修數(shù)據(jù)， 不斷對(duì)維修數(shù)據(jù)進(jìn)行建模， 用于規(guī)劃維修計(jì)劃， 智能推薦維修方案， 物產(chǎn)環(huán)能徹底改變了過去依靠經(jīng)驗(yàn)或“拍腦袋”決策的方式， 從根本上消除了設(shè)備隱患， 延長(zhǎng)了大修周期。三是綜合這兩類不同維修業(yè)務(wù)的數(shù)智化應(yīng)用方式， 實(shí)時(shí)儲(chǔ)備相關(guān)數(shù)據(jù)， 建立設(shè)備維修數(shù)據(jù)庫(kù)。以數(shù)據(jù)庫(kù)資源為基礎(chǔ)， 企業(yè)可根據(jù)設(shè)備狀態(tài)和歷史維修次數(shù)等信息， 動(dòng)態(tài)預(yù)估其剩余壽命， 判斷是否報(bào)廢設(shè)備， 以減少不必要的維修費(fèi)用。還可根據(jù)累積的大量維修數(shù)據(jù)， 對(duì)所有電廠、 所有新能源公司之間進(jìn)行維修成本細(xì)項(xiàng)目的橫向、 縱向分析對(duì)比， 找到差距及原因， 以降低維修成本， 提高企業(yè)利潤(rùn)。綜上所述， 維修業(yè)務(wù)主要通過智能預(yù)診和智能診斷實(shí)現(xiàn)智能維修， 以減少停機(jī)和維修過剩， 從而減少維修成本， 創(chuàng)造企業(yè)價(jià)值。

五、 結(jié)論與啟示

新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展改變了企業(yè)數(shù)據(jù)資源的存儲(chǔ)和運(yùn)用方式， 使得數(shù)智化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略方向。本文基于現(xiàn)有研究， 梳理了企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的定義、 實(shí)現(xiàn)方法和經(jīng)濟(jì)后果， 并歸納出企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的“數(shù)據(jù)資源—數(shù)據(jù)中臺(tái)—業(yè)務(wù)場(chǎng)景—數(shù)據(jù)三化—價(jià)值創(chuàng)造”實(shí)現(xiàn)路徑。同時(shí)， 以物產(chǎn)環(huán)能為例， 研究了企業(yè)如何充分融合數(shù)智化技術(shù)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景， 以及如何實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造的場(chǎng)景過程。根據(jù)數(shù)智賦能業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造的路徑， 可得出以下四個(gè)結(jié)論： 一是基于投資業(yè)務(wù)場(chǎng)景， 通過重點(diǎn)監(jiān)管投資項(xiàng)目進(jìn)程， 實(shí)時(shí)發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警， 動(dòng)態(tài)調(diào)整項(xiàng)目， 控制投資風(fēng)險(xiǎn)， 并采集項(xiàng)目全流程的數(shù)據(jù)， 持續(xù)優(yōu)化投資模型、 價(jià)值評(píng)估模型等， 優(yōu)化投資決策。二是基于采購(gòu)業(yè)務(wù)場(chǎng)景， 通過集成系統(tǒng)自動(dòng)監(jiān)控原材料庫(kù)存， 合理調(diào)度資源， 指導(dǎo)采購(gòu)； 同時(shí)， 優(yōu)化供應(yīng)商推薦算法， 降低采購(gòu)成本。三是基于生產(chǎn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景， 通過數(shù)據(jù)管控平臺(tái)智能監(jiān)控機(jī)組負(fù)荷和機(jī)組成本， 及時(shí)預(yù)警、 調(diào)整生產(chǎn)方式。隨后通過大數(shù)據(jù)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化生產(chǎn)方式， 實(shí)現(xiàn)資源最優(yōu)配置和智能生產(chǎn)。四是基于維修業(yè)務(wù)場(chǎng)景， 不僅通過機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能預(yù)診， 解決隱性故障， 還通過啟發(fā)式算法助力智能問診， 以優(yōu)化決策， 降低維修成本， 創(chuàng)造企業(yè)價(jià)值。綜上所述， 物產(chǎn)環(huán)能根據(jù)其需求和業(yè)務(wù)特點(diǎn)， 將數(shù)智化技術(shù)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景緊密結(jié)合， 實(shí)現(xiàn)了智能管理投資項(xiàng)目、 降低采購(gòu)和維修成本、 優(yōu)化機(jī)組運(yùn)行組合等， 通過以上方面較好地提升了企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力。

綜上， 本案例研究可能具有如下重要的實(shí)踐啟示： 首先， 企業(yè)應(yīng)結(jié)合自己的戰(zhàn)略目標(biāo)， 制定合適的數(shù)智化轉(zhuǎn)型價(jià)值創(chuàng)造路徑， 走符合公司業(yè)務(wù)特色的轉(zhuǎn)型之路。尤其注重在網(wǎng)絡(luò)化階段利用物聯(lián)網(wǎng)、 大數(shù)據(jù)、 云計(jì)算等技術(shù)搭建數(shù)智化管控平臺(tái)， 統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)， 進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理， 實(shí)現(xiàn)各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的數(shù)字化聯(lián)通， 促進(jìn)業(yè)財(cái)融合， 為后續(xù)更好地實(shí)現(xiàn)智能化奠定基礎(chǔ)。其次， 企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型應(yīng)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度融合， 先基于核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景展開， 理清業(yè)務(wù)流程， 實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)可視化， 并利用物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控和報(bào)告業(yè)務(wù)， 以數(shù)據(jù)為支撐優(yōu)化決策。最后， 在實(shí)現(xiàn)企業(yè)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景智能化時(shí)， 應(yīng)基于內(nèi)外部歷史和即時(shí)數(shù)據(jù)， 通過機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)迭代更新模型， 實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)仿真預(yù)測(cè)、 預(yù)診和預(yù)警， 逐步建立和優(yōu)化各業(yè)務(wù)場(chǎng)景的自決策、 自執(zhí)行和自適應(yīng)功能模塊， 并最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)模型化、 可視化、 智能化的相互轉(zhuǎn)換， 利用數(shù)智賦能為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。

【 注 釋 】

1 資料來(lái)源于《2022年中國(guó)共享服務(wù)領(lǐng)域調(diào)研報(bào)告——邁向世界一流》。

2 資料來(lái)源于《數(shù)字化 網(wǎng)絡(luò)化 智能化 把握新一代信息技術(shù)的聚焦點(diǎn)》，http：//www.cac.gov.cn/2019-03/01/c_1124178478.htm？from=groupmessage。

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