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一、 行业即将面临的重大问题：放量增长是机遇，但放量且高速增长会带来撕裂
根据国家“双碳”目标，到2030年，风电、光伏发电累计装机要从2020年的5.3亿千瓦达到12亿千瓦以上，这意味着未来风电后期市场的规模将成倍增长。
这里要看到两个关键值：一个是量，另一个是增速。量是美好的，但速度是痛苦的。尤其是在有效劳动力减少、社会提供了更多择业机会，而新能源运营仍需要大量人才填充进来的供需失衡的背景下，速度会对业内所有的企业管理造成很大的撕裂。
因此旧有的工作方式很难适应高速增长带来的巨大压力，且在电价不断降低的边界条件下，只要是能够为重塑行业、提升产业效率、降低成本带来实际价值的技术和最佳实践，都将会被加速使用。
二、 做正确的事：要真实地站在企业经营的立场上去看待技术
当前，相当一部分企业的生产管理与科技管理环节过度重视技术细节本身，而忽略了对技术要素的配置和使用。
技术要素，是指为保障新能源电站安全且高效地发电而开展的各项工作任务，如运维、技改、数据服务、数字化产品、备件维修等，都只是手段，其最终目的是为了实现让一个场站最高效地工作，以最少的投入获得最大的资产价值回报。
1. 以技改为例，目前技改业务不是缺技术，而是不知道应该改什么
传统的技改因为缺乏有效的技术和数据支撑，业务的开展由技改供应商的PUA驱动，需求的起源不在生产运营部门，脚痛医脚，头痛时也往往医脚，就算花钱改完，技改效果也难以评估。
如果每个电站运营管理者在选择技改项目及方案之前，都能按顺序回答出“灵魂五问”，那么技改一定能够实现“药到病除”的成效：
1) 与周边电站相比，我所管理的电站是85分还是100分，发电量排名第几?
2) 差在哪里/可提升的空间在哪里，造成电量损失的Top故障频次有哪些?
3) 对于可挽回的损失电量，我有多少预算，每一种方案需要多少投入?又能带来怎样的“可证真或证伪”的产出?
4) 有没有已经成熟的货架产品来可靠地给出答案? 需要怎样与日常维护作业相结合或综合优化?
5) 是否有措施手段确保方案的标准化执行?
运营商视角下的技改，需要力求避免大水漫灌或者头痛医脚式的技改方案。应当通过数据分析手段去寻求最优投入产出的方案，像治病一样，在准确判断病灶、病因的基础上，“养”、“治”结合，并随时通过“诊断手段”，迭代判断治疗效果，修正优化治疗方案。
在此，数据的价值不是为了穷极技术认知、为分析而分析，而是为技改指明到底用什么样的成本投入才能够最高效地挽回最大的电量，它作用是指明干什么才是最明智的。唯有以此才能甄别伪需求，呈现真价值。
2. 数字化领域也有相似的“忘却初心”的问题
整个行业易深陷技术攻关，而忽略对其的组织和使用。
2015年前后，当行业刮起了“云大物移智”的风潮后，大量运营商的时间和精力都花在数据的质量和标准化、预警、神经网络等高难度技术上，但对于电场真正具有重大经营意义的损失电量根源挖掘、深度的动因分析却没有匹配相应的精力去研究，更没有分配精力去提升维护工艺，或者做技改项之间的有效选择。更加令人困惑的是，全行业似乎都只关注“设备本身”这单一类的动因，数字化的目的似乎也仅在于此。
在经过若干年的实践与探索后，对于“数字化重塑新能源产业”这样一个宏伟的概念所发挥出的实际价值，行业并没有给出很高的评价。其主要原因就在于当深陷技术细节时，我们容易忘却使用技术的初心到底是为了解决什么问题。
深层的原因其实很尴尬：找回电量看似是个相对简单的事，但它的实现最终依赖遍布全国的数万从业者，在成千上万个遥远的现场，敏锐地发现问题、专业地确诊问题、忠实地履行职责。数字化是仅有的将技术支撑和管理过程闭环起来的驱动手段。企业将面对自身生产管理和决策体系，与数字化技术支撑体系的深度融合，这本质上是一种“改革”。相比之下，将其他产业领域的成熟技术套用到新能源产业场景中这样一种“创新”工作，还算是“短平快”的了。
事实上，随着市场供给端的竞争日趋激烈，各生产要素供给之间的差异性越来越小，电站运营效果的好坏在很大程度上更取决于如何开展对技术要素的高效组织，“只有当你自己知道需要什么样的技术时，你才能更好的应用技术”(《从优秀到卓越》 吉姆·柯林斯)。
技改和数字化领域的例子实际都在说明一个基本原理：技术与管理相匹配才能真正创造价值，而创造价值才是我们这个寄托着人类未来希望的产业本源的追求。
站在今天，我们看到的过去是行业快速发展的十年，新能源领域的数字化、智慧化相较于其他工业领域，都走在前列并且取得了进步;但如果站在2060年看今天，行业仍然处在刚刚起步的初级阶段，数字化的变现和价值还没有充分凸显。
未来也一定不乏很多新技术、新产品的概念和风潮的涌现，但作为企业的经营者，必须认识到：数字化并不是高科技，技改也是提升资产价值的手段之一，只有能够持续不断地创造价值和产生结果的工具和方法才会在一波波浪潮过后长期留存。无论选择跟随时代浪潮，或者用最简单的想法看问题，但回归本质都要看技术和产品是否解决了实际的问题。
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