埃森哲白皮书：破解能源业数字化之惑

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1、accenture管理咨询信息技术经营外包挨蘇哲解能源业数字化之惑能源企业之所以无法借助 数据分析来推动运营绩 效，关键问题在于集成工 作的欠缺，或谓之“中间 环节缺失”1-呻 M* ujHnSrllKxVJI MKI i * -*rr3i直_? h =r ”:遛n -t.liM申 iBaji I M)p/ U _fit J| L hy. _还是反而无所适从呢?埃森哲刚刚完成一份针对 超过四分之三的受访者表提起“智能油田”，那些连接着新型传感器、布满 高清监视器的控制中心无疑展示了技术创新的魅力。然 而，当这类设施采集到的数据迅猛增长时，到底令企业 的运营者和决策者更加自信，能源行业是一个由工

2、程师和科学家主导的领域，他 们善于运用精湛的学科能力获取事实和数据，进而有理 有据地得出结论、制定决策。然而当能源企业进入大数 据时代，他们在日益复杂的市场环境中，究竟在用怎样 的方法来分析数据、支撑决策呢？为回答这两个关键问题， 油气行业管理层的全球调查。 示，企业高层领导都在着力打造或全力部署基于事实的 决策方法。可是，行业中竟有五分之四的受访者都面临 数据整合的窘境：他们在油气业务中对于数据分析的做 法依然基本是零散的、孤立的，仍然不能使用覆盖整个 企业组织的集成化方法来分析数据。这可谓是能源企业在大数据时代进行数字化转型的 最大困惑。不去破解这种数字化之惑，能源企业就难以 从新技术的巨

3、额投入中获得理想回报，更不用说通过数 据分析取得市场竞争的先机了趋势：四大数字技术重塑能源业#众所周知，宏观经济走势会对 能源行业产生影响：比如日益增长 的能源需求、不断增加的投资成 本、全球竞争、日趋严格的监管及 合规要求等。为了应对这些问题， 油气企业管理层既要努力提高生产 与投资回报，又要对安全与风险进 行有效管理。另一方面，十多年来 伴随着以IT和互联网技术为基础的数 字化进程，油气企业对某些突出的 技术发展趋势已有所认识，但促使 企业真正转型、实现高效管理的技 术直到最近才发展成熟。一是信息技术与运营技术的融 合。油气企业可利用设备捕获和收 集数据，并将数据整合进IT系统中进 行分析

4、，该过程往往实时完成，以 支持优化钻探生产、实现设备监控 与可视化、完善环境、健康与安全（EHS监测。值得注意的是，不同的系统、 标准及制造商造成了当前业务运营 与信息技术之间的脱节，但控制系 统、中间件（如生产执行系统）以 及后端IT系统都可以拉近两者距离，将来自传感器和设备的数据进行有 效整合、实时分析。这非常适用于 资产密集型行业，尤其是资产分布 在不同地域的油气行业。例如，BP公司努力发展复杂地 下数据可视化技术，提升其全球勘 探能力。为此，BP在休斯顿建立了世界上最大的商业研究超级计算机 中心。高性能计算中心利用数据分 析技术处理和管理大量BP项目的各种地理数据和地震数据，帮助科学

5、家更准确地绘制油藏信息、寻找新的油气资源。再如，BP的远程运营中心每月搜集公司在 7 个国家 13个风 电场的海量数据。对海量信息的分 析使得远程运营中心的操作团队对 关键因素和可变因素保持密切的关 注， 如风机的可利用率、发电能 力、市场定价和风速，以帮助他们 更高效、经济、安全地生产。二是移动技术及技术消费化 。 移动通信及用户友好型信息技术支 持远程数据访问，有助提高企业运 营的可视性和响应速度。随着便携 式移动设备普及，在企业职能部门 或操作现场的油气工人也可以通过 非常直观的应用来帮助收集、利 用、处理和分享相关工作数据。移 动平台方面的投入必将拓展实时数 据和分析法的使用范围。已有

6、不少 国际领先油气公司的员工使用 iPad进 行项目管理，这反映出自带设备办 公（BYOD）的便利性和受欢迎的 程度。三是颠覆性架构 （ 如云计算 ）。 这种按需分配的动态特征正在重塑 数据中心的信息技术运作及采购模 式。这一发展趋势将影响数据中心 的IT运营模式，使灵活采购成为现 实。企业通过外部部署模式支持外 包，以便更加专注于自身的优势业 务，并以合理成本管理海量数据的 计算能力。例如，哈里伯顿公司 （ Halliburton） 的vSpace是一个基于云计算的远程主 机平台，主要用于检测油井的运营 情况，能够给企业带来可观效益。 而全球独立能源与生产企业塔里斯曼能源公司（Talisma

7、n Energy）利用 哈里伯顿的云解决方案开发了一个 实时运营中心，第一年就令自身节 约了 3,000 万美元。此外，该解决方 案还加强了地质科学与工程部门的 合作，提高了钻井之前预测危险的 能力。四是大数据分析法与内存计算 。 大数据反映了信息的指数式增长、 可获得性与使用情况，这些信息类 型多样，但不成体系。随着数据量 不断增加， 计 算速度变得至关重 要。开源工具可将海量数据转换为 有意义的洞见，自动对传统上杂乱 无序的数据进行整合。提取 -转换 -加 载（ETL工具的发展有利于油气企 业从不同源头收集、整合数据，进 而进行统计分析和模型建构。互联 网协议的开放性为分析法在企业范 围的

8、应用提供了进一步支持。更重 要的是 ， 相比传统硬盘存储和读 取，新兴的内存计算技术显著加快 了查询时间，具有快速、可预测的 性能，将处理时间从几小时缩短到 不足一秒！武装了这种内存数据库 的企业，就能在超大数据集中运用 更加先进的分析手段。分析获得的 洞见不仅有助于企业提高绩效，而 且领先企业可将这些能力作为服务 ， 以按次计费的 方式提供给同行。例如，石油企业通常很难准确 预测原油价格走向，通常使企业面 临价格管理和执行的低效，面对多 种价格解决方案选择无所适从。基 于内存计算技术的定价分析解决方 案可以帮助油气企业将定价能力从 基础级提升到先进水平。作为大型跨国能源企业，壳牌 不仅首当其

9、冲地面临全球能源市场 瞬息万变带来的挑战，其交易报告 还要全球范围内合规。为此，壳牌 采用了交易分析解决方案，在风险 管控和合规中找到问题，然后通过 数据分析监控交易。这一解决方案 中涵盖了为决策支持而用到的预测 分析技术 ， 帮助企业定义交易模 式，并利用统计分析技术防止潜在 的损失。通过实施交易分析，壳牌将企 业风险管控和合规报告集成在同一 个报告平台中，为满足法规遵从的 管理要求 ， 还建立了风险分析模 型。同时为交易模式和现场问题制 订了预测算法和数学模型。尤其为 了满足石油企业移动性办公的特 点，这一解决方案可以被扩展到移 动平台以进行风险管控，并方便管 理者们几乎实时地生成相关电子

10、 报告。从本质上看，这里的每一项数 字技术发展趋势都与数据密不可 分：数据如何被生成、获取、整 合、管理、分析，以及存储。在此 背景下，油气企业将利用这些技术 对业务流程进行数字化处理，同时 也开始参与数据管理和分析能力的 竞争角逐。最终，这一巨大的潜在 趋势将彻底改变能源行业领导者开 展业务、管理员工，以及满足客户 需求的方式。#展望：以数据分析实现丰厚回报随着数据分析大规模普及的日 益临近，油气企业不难发现使其技 术投资实现丰厚回报的潜在机会。首先看上游领域。非常规油气 井的产量几乎毫无规律可循。如何 有效开采数百个非常规油气井是保 证盈利能力的关键所在。先进的算 法和强大的计算能力有助分

11、析最庞 杂的数据集，进而帮助企业大规模 勘探蕴藏在页岩层中和海底的油气 资源。强有力的分析工具支持对多 项数据的集合展开分析，而解释性 软件和可视化工具则可为广大的业 内人士提供更加直观的信息。模拟 石油在岩层中的流动情况，可以确 定最佳的油井位置。有效利用数据 分析可以使开采率提高 3%到5%。对于能源企业来说，非常规能 源领域的跨资产分析法，是一大尚 未开发的空白。如今，很多企业开 始着眼于所有已钻探的油气井，通 过整合现有的统计数据，找出其中 哪些与即将开采的油气井最为相 似，从而获得更多可借鉴资料。新 的可视化工具使科学家们能够发现 过去未曾发现的规律，这或许可以 帮助企业将生产效益提

12、升几个百分 点之多。#此外，通过供应链数据分析， 企业不仅可优化油气田钻探设备的 搬迁过程，提高运输效率和水力压 裂效率，还可将区域性分包机构 （包括仓储、保养、维修、运营等 职能）有机协调起来，形成一体化 的物流。在油气井规模较小、钻探 更快的非常规能源区域，围绕开采 及生产活动的决策具有较高灵活 度。比如，工作人员原本认为今天 需要运送一台钻机，但是由于预期 钻孔位置未能按计划准备就绪，可 能需要将设备移至其他地方，同时 还需要尽快将其他相关物资移至该 处。通过不断应用数据分析，加上 各职能部门之间的有效沟通，供应 链管理者能充分发挥各项工作的 协同作用，降低成本，提高企业 产量。此外，油

13、气企业很可能会采用 采购分析法来控制成本，目的旨在 通过支出管理、存货优化、承包管 理等手段提高价值，以及通过商品 分析法和采购风险分析法进行风险 管理。其次看下游领域 。下游能源企 业多年来一直关注运营数据的收集 和分析。在工厂运营层面，通过对 实时数据的采集，实现对设备运行 状态与产出进行监控。多数情况 下，数据分析解决方案实施都是以 单项资产为基础，由精通技术的运 营总监或工程总监来完成，而跨资 产层面的数据分析相对而言较为少 见，跨设备设施的数据分析则更是 凤毛麟角。为了发挥应用系统的最 大作用，企业领导者需要首先就价 值的关键驱动因素达成共识。这些 因素的范围从油气精炼和化工生 产，

14、贯穿了计划与调度安排，一直 延伸至市场营销和销售活动。举例而言，匈牙利油气公司 （MOL）在匈牙利 Szazhalombatta 地 区启动了一个炼油运营优化项目。 该企业设计了一整套集成的绩效考 核体系，并在SAP系统基础上进行实 施。整个系统植入了 200 多项关键绩 效指标、 19个监督和测量工具，及 多个报告模板，可以自动产生分析 报表。因此，管理者得以获取最新 信息，事先做出商业决策，以适应 瞬息万变的市场。MOL在匈牙利精炼 厂的其他部门也都采用了这一解决 方案，接下来会推广至斯洛伐克的 一家精炼厂。炼化企业的运营成本越来越 高，越来越复杂，这就促使企业力 求实现投资回报最大化。缩

15、短停工 维修时间、加快消除意外事件影响 就显得非常重要。因此，油气企业 将设法利用设备维修数据分析提高 利润。在不久的将来，随着大量工 具被用于对资产工作状态的监测， 类似无人机的管理模式很可能在商 业领域崭露头角。供应链优化带来的潜在利润也 可能非常可观，尤其对于那些覆盖 广阔领域、拥有众多管道与仓库的 国有石油企业而言更是如此。典型 的运营瓶颈并不是精炼环节，而在 于物流和分销环节。因此，与这些 进程相关的数据、软件和分析工具 都为企业提供了改进机遇。企业的 最终目标就是实现端到端的整合 （从供应端，经过生产过程，直到 市场渠道），进而对整条生产价值 链进行监测。在健康、安全与环境方面，企 业可以在多个精炼厂布置无线网 络，进行人员跟踪。数据分析能使 管理者及时了解事故现状，并从事故或险些发生的事故中汲取经验教 训。比如，马拉松石油公司在