关于数字化交付成熟度等级划分的思考

引言

近年来,数字化交付作为智能工厂建设的战略环节之一而倍受业界关注,项目落地日益增多,但应用实践中也普遍存在着最终价值与用户预期落差较大的“烦恼”。业界亟需一套科学的成熟度评估体系,以明确发展方向、助力解决问题。

互时科技基于百余个项目实践经验,提出数字化交付成熟度概念,以期为行业提供系统性升级路径,保障数字化交付应用的平稳、可持续发展。

1.数字化交付实践面临挑战

数字化交付是指在工程建设期,在实体工厂建设的同时,构建并交付数字化工厂的工作。数字化交付本质上是将传统零散且多源异构、以文档等非结构化格式为主的工程技术数据转化为单一可信的数字化模型,是构建智能工厂的基础。

在炼油、化工、油气、电力等行业,数字化交付正在取代传统的纸质文档交付、基于电子文档的信息化交付,成为主流交付方式;同时,数字化交付应用已经逐步拓展到更广泛的国民经济支柱产业。

但越来越多用户也发现,数字化交付应用的最终价值与初始期望之间存在相当大的落差,例如:

  • 数字化交付成果与工程建设、生产运营期业务场景适配性差,数据价值链无法高效衔接;
  • 交付不及时导致生产准备期甚至生产运营初期无法利用数字化交付成果,价值严重衰减;
  • 数据分发体系存在结构性梗阻,导致绝大多数项目出现数据分发对象不明确、分发格式不兼容等问题;
  • 缺乏数据持续更新与维护机制,导致数字化交付成果价值在生产运营期持续衰减等等。

 

2.数字化交付应划分成熟度等级

数字化交付应用的最终价值与用户期望的落差其实是正常现象,属于新技术、新应用在发展过程中必然会出现的“成长的烦恼”。Gartner有个很经典的理论,任何新技术应用都存在成熟度曲线,需要经历萌芽、过热、低谷、复苏、成熟5个发展阶段,而发展的内在驱动力就是价值与用户期望之间的博弈。数字化交付划分成熟度等级的意义在于以成熟度为依据,推动业界积极思考并形成共识,从而协力解决问题。最终,加快迈向成熟阶段的步伐,应用市场能够更健康、平稳发展。

数字化交付本质上是针对新建工程的工程技术数据治理工作,评判应用成熟度的指标大致包括交付战略、过程管理与控制、数据质量、数据可用性、数据治理效率、数据价值体现、以AI为代表的新兴技术融合等等。这其中,数据质量与可用性应该是最基础、最核心的,是工业数据治理最根本的诉求。

 

3.互时科技提出的数字化交付成熟度等级

互时科技迄今在多个行业已交付近百个数字化交付项目,拥有丰富实践经验。基于总结与思考,我们主要围绕当下存在的最突出矛盾,也就是数据质量与可用性的问题,提出了数字化交付成熟度的概念,将其划分为三个不同的发展阶段,分别是1.0、2.0、3.0, 每个阶段核心特征不同,用户价值逐层提升。

3.1 数字化交付1.0

数字化交付1.0其实算是基于电子文档的信息化交付的升级版,也是数字化交付的初级阶段。这一阶段,虽然交付物已经包括了三维模型、智能P&ID等智能设计成果,但仍然是以文档管理的思维来管理所有交付物,本质上是文档集成模式。由于缺失必要的数据治理与融合工作,无法构建单一可信数据源,导致数据质量差,数据多源易冲突,难以很好地应用于实际业务应用。

1.0阶段,数字化交付成果的使用者,主要是人,而非业务应用系统,从这个角度看,客户价值更接近数字档案馆的功能。

数字化交付1.0是现今非常普遍的成熟度水平,用户价值严重受限。业界也开始反思如何进一步提升应用成熟度,真正发挥数据价值。

3.2 数字化交付2.0数字化交付2.0相比1.0在数据质量与可用性等关键指标上有质的飞跃。通过基于规则的数据映射、语义级的数据融合等数据治理工作构建了单一可信数据源,其中语义级的数据融合是指在跨源数据的关联、合并、去重等深度融合过程中,基于统一的语义理解框架,保证对于数据语义理解的一致性。单一可信数据源根本上解决了数据多源导致的种种弊端。

2.0阶段需要构建 "管理驱动型交付模式",而摒弃传统竣工后集中交付模式,实现数字化交付与生产准备工作的协同推进,及时交付以保证交付成果可以用于生产准备与生产运营期。

2.0阶段应该导入生产运营期数字化交付成果持续更新与维护机制,以持续保证数据的一致性。数据深加工工作也不可缺失,通过对数字化交付成果进行格式转换、分类深化、模型替换与融合、关联关系重构等一系列深化处理,实现数字化交付成果与工程建设期、生产运营期业务应用之间的无缝衔接

这一阶段,数字化交付成果不但人更容易使用,业务系统也能够直接应用,可以无缝实现与DCS 、ERP、MES等IT、OT系统的数据对接与分发,其客户价值从1.0阶段的数字档案馆进化为工厂的数据基建。数字化交付2.0相比1.0有了质的飞跃,是今天值得推荐的交付模式。

3.3 数字化交付3.0

数字化交付3.0是面向未来的交付模式,解决的是”人工智能+"时代,工业大模型对于数字化交付成果的识别问题。

这一阶段,数字化交付的核心诉求是构建大模型可以直接识别与应用的高质量工业专业数据集,也就是工程技术数据的识别,解决非结构化数据占比高、多模态混合、小样本等挑战,这需要包括数据结构化、智能数据增强和合成、智能数据标注等一系列数据预处理工作,是面向大模型时代的交付模式。

3.0阶段,数字化交付成果主要面向大模型应用,但人、(传统)业务系统的应用也很方便。

结语

数字化交付成熟度的演进并非一蹴而就的过程,综合现阶段的用户需求和技术能力,我们认为数字化交付2.0模式可以真正助力用户企业从“数据拥有者”转型为“数据价值创造者”,更为值得推荐。

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