西门子歌美飒Christian Jourdain：风机数字化伙伴应蜕变为全生命周期管理者
2018年10月17日-19日，2018北京国际风能大会暨展览会（CWP 2018）在北京新国展隆重召开。本次大会由中国可再生能源学会风能专业委员会、中国循环经济协会可再生能源专业委员会、全球风能理事会、中国农业机械工业协会风力机械分会、国家可再生能源中心和中国电子信息产业发展研究院（赛迪集团）六大权威机构联合主办。
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他在演讲中表示，大数据其实就是运营的经验，如果不去把模型反馈到设计的信息当中去，包括运营的经验，还有人的这种经验这个数据就没有什么意义。
风机的数字伙伴，变成一个运营商，就知道如何去最大化的给客户提供价值。数字化可以使风机得到进行更好的设计，与此同时也可以用数字双胞胎的数据技术，牺牲一些生命周期，然后得到更大的发电量。实际上就是成为了一个生命周期的管理者。但真正的挑战就是去改变整个商业模型。
以下为发言实录：
Christian Jourdain：非常感谢大家，非常感谢会议给我这个机会和大家分享一下我们在数字化方面的一些经验，最主要是在风电服务方面，大家都知道数字化现在是大家都在说的一个话题，但并不是代表大家都在说我们做的事情就是对的。这是我们客户的需求，也是行业的需求，包括像全球还有包括像服务来说，都是一个真实存在的需求，那么我们就需要在商业模型上做一些变化，改变一下我们的工作方式。基本上就像我之前说的那样，每个人都在谈论大数据，数据，数据，那么到我们想到数据的时候，我们想的都是IT上的数据，都是一些真实的数字，而你说如果跟人聊天的话，可能有来自IBM的人，还有包括像其他的供应商，他们会有这种相关的分析，他们是分析数据的，他们会给你更多的数据，它实际上不会给你什么见解，也不会告诉你怎么去做，没什么想法给你。
这是我想要讲的一点，我想要强调的一点。大数据其实就是运营的经验，还有信息，如果你不去把你的模型反馈到设计的信息当中去的话，还有包括像运营的经验，还有人的这种经验的话，那么你的这个数据就没有什么意义。那我换个方式解释，刚开始的时候我们都非常的活跃，比如说我们会去寻找故障，然后找到解决方案，然后去修复它，但还有一种是积极主动的运营，或者说维护是每天日常都要去检查问题。那么可能我们有一些客户就会说，包括像你们刚刚讲的到底几年去换电池，其实两三年换一次没有必要，那么你们可以去进行一些数据的研究，然后最后我们其实做的也是一个基于条件性的维护，然后我们又更进一步西门子去做了一个相关的齿轮箱的监视，或者说这种关注的一个系统，那么这样的话我们就可以看到有一些问题，其实你发现问题之后，你也不一定，这样我们就知道它什么时候会出现灾难性的变化，然后什么时候采取行动，但是这样还不够。
我们实际上还希望预测故障，甚至在故障发生之前就希望能够预测它，就像我们第一位发言人提到的，我们可以做规划，我们可以去用正确的工具在正确的时间，然后在正好的这种情况下去提升这个效率，就能够给我们的客户提供价值，降低它的成本等等，也就是说一开始是一个风机的数字伙伴，然后之后就会变成一个运营商，这样的话你就知道如何去采取行动，如何去最大化的给你客户提供价值，那么还有包括像数字化，它会可以把你的这个风机能够进行更好的设计，所以这就是一个数字化的利润最大化的一个提供者，与此同时你也可以用我们的这个相关数字双胞胎的数据技术，然后这样你可能会牺牲一些生命周期，然后得到更大的发电量，所以说实际上你就是成为了一个生命周期的管理者，就像我们之前说的那样，真正的挑战就是去改变你的整个商业模型，因为你希望能够把这个盈利性作为一个服务迈出去，把效率作为一个服务迈出去，那么如果能够给你的客户提升他们的盈利，还有他们的效率，那你就要给他们提供知识，销售你的知识，销售你的见解，你要更加的透明，同时这是一种服务，这又是一个全新的改变，所以我们要改变我们的商业模型。
这个是给大家举一个实际的例子，很多人都很关注这个去相关的预警，可能希望有一分钟做一次，或者几分钟做一次，但是这个没有任何意义，它不会带来任何价值，因为你可以启动一个风机十次，你还是不知道它到底发生什么问题，到底是由于什么损失呢？还是其他的什么原因，然后你的客户就会损失很多的金钱，实际上我们可以弄清楚发生了什么，我们可以做一些远程的测试和诊断，这样的话当时就知道发生什么情况，第一时间可以修复它，那么第一时间的修复率应该是一个什么东西呢，我们可以节约下来两千多次的实际检查，而这个实际上就可以补偿一个损失，这是我们的这个客户可以从中获得一些结余，那么还有一个例子，就是这个振动分析，包括像可能给你一些工具，让你获取一些数据，那么实际上呢，这样的话你就还会有一个有效的解决方案，问题是一定要有持续性的数据收入，并且是持续几个月的数据收入，这样的话数据堆积如山，我们一定要弄清楚大家这些数据有什么意义，有什么玄机在里面，比如说我们很骄傲的一点就是我们有超过98%的速率，那么包括像可能是85%，但大部分都是95%，那么98%是怎么样实现的呢？
因为这个模型它在不断的去运行，然后我们给这个模型去输入很多很多实时的数据，但实际上这样有点困难，因为到时候可能就会发现了各种各样的结果，但是这些结果其实是必须要转化成一个具体的分析结果，让这个具体的操作软件的人能够明白，所以这些东西就好比说世界上各种各样的人说着各种各样的语言，我们必须要把它用统一的像算法一样的语言做出来，让大家都能够听懂。比方说呢，我们有很多这种探测的技术，即便是我们在发现问题之前就可能会探测到，可能会在问题非常早期的时候去发现这个问题，但是有一些时候探测可能做的并不是特别到位，发现的问题虽然很早，但是这个问题可能发展的速度非常快，所以说呢，我们需要去能够避免两种不管是速度快的，还是发展速度慢的问题，但是除此之外呢，我们还能够过滤出一些对于问题可能会被忽视的问题，有些时候即使技术人员发现了有一些问题，但是他们会觉得这个问题不是很重要。
比方说我们该派的人都派了，但是他们也发现了问题，回来之后却说没什么大不了的，没什么关系，但是实际上可能最后对于整个系统来说是一个巨大的打击或者是挑战，可能就会出现下一个风机的问题，所以说呢逐渐的大家可能就会对这些工程师还有这个技术人员就失去了信心，因为它们并没有及时的去发现这些问题，那么这些个技术人员如果说出现判断错误的话，很快会失去客户的信心，所以我们这个软件就是能够通过保障它的透明，能够保障它的实时性获取客户的信任，我们也看到了振动分析的高频率的数据，但是呢还涉及到一个低频率的振动，这两个都很重要，因为我们在分析数据的时候，它们两个是完全不一样的，这个事情很难做，因为大家很难在发现现象之后，找到其中的关联，大家可能知道这些相关系数可能是99.99%，这个美元的价值跟比方说去年在美国自杀的人数它们之间可能完全没有关系，所以它的这个相关系数就很低。
但是呢，我们要学会分辨这些风机展现出来的状况，跟它本身所面临的问题之间的相关系数到底是多少，我们还要去发现那些在99.99%的概率之外存在的问题，那大家可能就想知道这些模型应该怎么样去找到，我们现在有三百多种不同的诊断模型，都是应用在我们自己的风机上的，尤其是在西门子这边，我们还会利用其他很多的技术，因为我们一直跟歌美飒比较独特的一点我们是非常信任自己的这个合作伙伴，就是我们的这些测试还有诊断，并不是只在歌美飒的风机上使用，比如说维斯塔斯，还有各种竞争对手的风机上使用，这样可以把数字化进一步开展。我们还有98%的，即便是在这么广泛的风机下使用，还有98%的命中率，所以这也是一个非常强大的能力，我们运行的很多风机有些有25年的时间了，所以我们还能够继续的去延长它们的使用寿命，这样我们所说的东西就是非常实实在在的，就是怎么样去运维，怎么样提高寿命，所以这种大数据的分析就是为我们提供这样背景的一个能力，非常感谢，期待听到大家的问题。
