Sentient Science爱德华·瓦格纳：数字化技术降低风电度电成本

2017-10-17 14:20:47 能见　点击量：评论 (0)

2017年10月16日-19日，2017北京国际风能大会（CWP2017）在北京隆重召开。在中国国际展览中心（新馆）E2馆创新剧场，SentientScience公司首席数字官爱德华˙瓦格纳讲解如何通过数字化技术来降低风电度电成本。爱德

2017年10月16日-19日，2017北京国际风能大会（CWP2017）在北京隆重召开。在中国国际展览中心（新馆）E2馆创新剧场，SentientScience公司首席数字官爱德华˙瓦格纳讲解如何通过数字化技术来降低风电度电成本。

爱德华˙瓦格纳：非常高兴，非常荣幸又回到北京，非常感谢组织方来邀请我，我是爱德华，我是科技公司的Sentient首席数字官，我们是一个科学家，我们是一个物质的科学家，我们看一下在技术化方面改变风机组，所以今天我提一下数字化的技术，会介绍一下我们公司在创造数字化技术方面降低成本做了很小工作社，我们的工作主要是要延长现在风机组的寿命，我们看到政府的监管也发生了变化，竞争的变化和太阳能的变化以及故障率方面的下降等等，我想问大家一个问题，你们如何和其他的竞争对手竞争，我们一直在西方考虑这个问题，我们在市场上如何去竞争。昨天大家都在问问题，为什么要实现数字化，我也一直在问这是一个非常有意思的问题，因为今天我们看到最大的公司，最强的公司，他们这些公司实际上都是数字化的供应商，亚马逊、微软、阿里巴巴、Uber这些公司从基本上来说，他们都是数字化的公司，他们已经改变了我们的生活方式，改变了我们的生活方式，这里面我要给数字化下一个定义，因为我们今天来到这里了，不仅仅讲到是成本，我们提到的是数字化。我们用数字化的技术，实际上改变了一种商业模式，这就是数字化的利益，就是给我们带来了不同的商业模式，我们知道阿里巴巴的模式证明旧的商业模式已经不可行了，我们看一下Uber在2009年旧金山成立的，看一下现在的阿里巴巴网上几十亿的产品，库存是零，这给我们带来了什么样的经验教训，就是数字化技术是非常重要的。大家还问一个问题大数据有什么用，大数据的作用是什么，我认为大数据是数字化的一个战略，大数据是收集数据分析过去，我们知道大数据首先是昂贵的，是否能够预测未来是非常重要的，这就是数字化应该帮我们解决的问题，我们知道很多人都需要收集数据，我们甚至收集90年代的数据，90年代用PDF等等各种各样的格式储存文件，所以数字化就是用不同思维去看我们的商业模式。

我们看一下你们的资产是什么，如何拓展风机的寿命，来收集这方面的数据，我自己就是在做这方面的工作，当然我本人不是这样的，我看到我们很多客户他们是生产风机的，而且他们是有一些故障，基于这些故障预测未来，看如何延伸风机组件的寿命，这就是我刚刚所介绍的如何改变商业模式，里面不仅仅降低成本、风险管理，有些人是做预算的，我们要看一下每个月预算是多少，可以去进一步的做数字模型来帮我们预测一些未来的价格，同时还有关于供应链的管理，如何能够更好的去和供应链协商一些条款，具体的等一下也会跟大家详细介绍，还有风险管理，风险管理比如说风机的故障，有一些风机它本身是没有问题的，但是可能我们在运维过程中可以进一步降低成本，更好的使整个机箱进行更高效率的工作。还有就是新项目的开发，如果我知道我整个成本的基础，我们是不是能够更好的去拓展业务，同时降低成本。其实可以看到整个数字化、数字模型的运用，有多种领域多种运用方面，它可以在多方面帮助我们降低成本，通常我们能够把风机的成本降低30%，这是非常重要的，因为30%这个数字在北美，我们已经失去了税收的优惠，我知道中国整个税收政策也有所改变，所以风电不像以前享有那么多的优惠减免政策了，所以说降低成本对我们来说越来越重要，30%的电力成本的降低对于整个业务运行是非常有优势的。由于了它涵盖多方面所以也是非常复杂，不只是我们简单的进行建模，还是需要更好的通过了解业务的多个维度来去了解相应的数字过程。

这是在卡罗罗莱的项目，大家可以看到左侧我们计算了投资的收益，包括资产管理，风险管理、新项目开发，我们发现一共可以帮我们节约两千万美元的成本，把它转化成为人民币又是更高的数字，所以说五年它可以帮助我们节约两千万美元，这部分的钱又可以投入到最新的研发项目当中，而且这个是仅仅从数字化的应用中就可以节约的成本。再介绍一下我们公司，我们公司有十几年的历史，专注于风电，是从三年开始，目前整个业务发展来看，最终大约管理6万多个风电机组，大家在屏幕上可以看到我们的一些合作伙伴和客户，可以看到我们和政府的关系也非常的紧密，我们希望能够去帮一些科研机构和政府做轴承的调研，还有他们风机的调研。今天主办方也是邀请我来这里跟大家介绍一些具体的案例，包括我们的工作。我也希望跟大家介绍一下我们西方世界的一些具体的案例，（英文）它是北美市场中非常大的一家风电公司，他们的口号是希望能够成为北美最低成本的峰巅提供商，所以他们给整个成本设了一个天花板，保证自己的产品和服务不能够超过天花板，他们希望有一个全寿命周期健康管理运维。其实想要去避免整个成本的上升，是需要有很多的运维方面的创新，（英文）是在西班牙，他们的口号就是希望能够延长风机的寿命达到50年，能够达到这么长期的寿命，其实必须要保障的就是所有的组件还有服务，都需要有最好的质量保证，包括我们的整个全系列的组件还有轴承，都要最好的运转状态，我们也为（英文）提供了很多数字化的解决方案。还有mouentas是在芬兰，他们也是在北美市场上引入了1.5万兆瓦的小风机，他们希望让我们公司来帮助他们去检测一个轴摆记忆的纵向风机，包括它的整个风机变速箱，希望能够用多的方法检测变速箱，他们的口号希望成为风电市场上技术的引领者，等一下也会给大家介绍他们发现整个针对风机的保险成本是非常高的，所以他们希望能够通过一系列的创新降低这个成本，变速箱的故障降到最低，这样能够保证风机的正常运行。

刚刚举了一些国外市场的案例，他们希望能够推动数字化，他们有不同的名称，不同的品牌名，比如作为一个供应商和他们打交道的时候，他们就知道这些公司乐于去使用技术，乐于使用数字化的技术提高自己的服务和产品质量，在我们具体的介绍技术之前，我还是想强调一下，我们其实已经进入到中国市场了，我们发现中国市场有非常多的潜力，我们之前对龙源电力针对他风机做了检测，还给金风做了很多的测试，也希望有更多的合作，当然在中国市场还是比较新的成员，如果大家希望能够延长自己的风力资产的配置和寿命，也可以来找我们，我们这几天会在北京。

接下来我想邀请我的同事给大家介绍具体技术方面的问题。

奈森：大家好，我是奈森，今天给大家介绍在我们公司数字化究竟是什么，以及我们针对于轴承还有整个变速箱数字化的考虑，其实数字化可以说是我们整个人类DNA基因的一部分，我们其实做了很多动态的演示，其实和像这个基因组的分析，我们希望能够通过动态的演示来看，比如这个风机变速箱会在什么情况下产生故障，我们应该如何分析这个故障的具体原因，就像人类基因组的测试一样，也是用了这种领域来去做材料学的分析，我们知道其实材料的基因能够让我们更好的去了解产品故障的原因所在，也能够更好的去帮助我们适应后期的一些运维的要求，大家可以看一下，我们的数字克隆模型，针对变速箱我们做了一个数字的模型，就是仿真模型，我们叫做数字科隆，包括整个负载，包括每一个组件承受的负载，以及最终对这个材料本身会产生什么样的影响，同时我们还会分析不同的组件，他们对于同一程度的负载水平做出什么样的反应，我们发现这个材料的清洁程度，整个表面张力，还有表面的光滑程度都可能对它最终的故障或者成功有一定的影响能力，比如说表面张力还有压力的水平如何会影响整个组件的寿命，它是需要什么样的润滑油，整个表面的材质也可能决定了最终性能的。我们也希望能够去研究整个组件之间的契合面，看他们能否承受更大的压力，我们希望考虑到不同类型的故障，做一个模拟的仿真，然后最后就可以建立起一个模型，能够针对整个变速箱的性能去进行量化，然后我们也可以提出不同类型的解决方案，帮助我们客户去提高延长变速箱的寿命，延展整个业务的可能性。我们是一个值得信赖方的公司，帮助运营商、供应商更好延展他们的产品寿命。我们非常了解不同供应商他们的需求，比如说轴承的故障率，变速箱哪个组件可以更好的去减少故障率。还有就是作为运营商来说，我需要着重保护风机的每个部分，或者是我在变速箱进行工作的过程中需要重视哪个过程或哪个部件。我们就是希望客户能给我们留出足够的时间去做这个测试，在测试完成之后，再把产品推向市场，这样能把他们的故障率降到最低。可以看一下这个橘黄色和红色的区间，已经有故障的发生了，比如说由于一些相应的磨损或者是震动导致了整个变速箱的故障，我们会针对一些实例的故障模型来着重分析。

现在我们在整个全球风电行业中已经积累了相当多的经验，我们目前在全球的资产大概有20万，而且我们也做了很多航空航天方面的探索，还有体育方面，这些都是风电之外的领域，因为这些领域也会涉及到一些轴承或者是电机，这些故障率都是多种多样的，我们可以通过类似的建模方案，在大家去采购风机之前就已经非常想知道这个风机的寿命，风机安装之后在运行的过程中有哪些故障，这些都是客户给我们提出的需求，我们也会进一步的优化整个后勤的保障，希望能够更好的去梳理整个供应链。一旦某一个组件发生故障了，我们会给不同的组件提供风险的评级或者风险的打分，比如说我们会做一些建议，包括哪一些组件的更换是比较低成本的、高效的，然后提出一些对于更换成本比较高的组件有一些其他的维护的方式。可以看一下数字克隆的实时软件效果，可以看一下右下角，现在是一共有比如说23万个机组都是正常运行的，如果有任何一个机组或者是电机可能是出现了一些危及的状态，都会在这个屏幕上面显示出来，我们会对所有的风电机组做风险的评估，然后分别的去对症下药，希望能够延长它的寿命，保证这个颜色是绿色的。比如说我们是不是需要进行一些运维，其他方面的维护或者是检修，然后可以通过这个表上的颜色来确定我们是否可以去做相应的一些日程的安排，这里是一个例子，我们为客户提供性能的比较，关于齿轮箱的轴承的，我们有三种不同的轴承供应商，有一个轴承供应商有一些性能的问题，所以我们希望能够去量化它的故障风险率，来帮助他们去了解未来整个运行中可能会产生的风险。比如在质保期之后故障率是多少，其实整个数字化模型很好帮助客户量化了这些风险和概率。当然了有了这些数据之后我们该怎么做呢，我们该如何尽可能降低风险，可以看一下这里分别对比了三种不同的情况，我们在做微结构分析的时候，实际上是希望能够打造出一些细节性的解决方案，有一些结构看起来是非常相似的，但实际上从一个非常微观的层面上去考虑它有很多的不同点，包括质量，包括硬度或者是其他的一些规格细节，都可以在数字克隆模型中切实的展现，这里可以很清楚地看到OEM3它表现可能会有一些差距的，可能需要有一个重新制作的过程，我们也会建议最好只用第一家供应商，因为它的产品更稳定，寿命更长。而且我们针对于轴承的分析还取决于这个轴承位于整个齿轮箱的哪个部位，因为一个齿轮箱里有不同组的轴承，我们会根据特定的位置来去做分析。

在这个例子中大家可以看到我们有三个不同的1.5兆瓦的机组，有些轴承的位置是非常关键的，比如说如果是在高速运转模式下，这个轴承可能很容易就出现故障。我们会对比所有的供应商，在不同情景下所做出的表现和性能，这样的话做出具体数据分析之后，制造商也可以根据结果选择他们的材料。我们再看一下整体的齿轮箱的分析，比如说我们有不同的选择，究竟应该购买哪一个呢，比如说可靠性的问题，故障性的问题，可能大家都觉得是一个严重的问题，因为毕竟我们有五年的质保期，但是五年之后它的故障率是什么样的呢？它会给我们带来多少的运维成本，尤其是5到10年这个过程中，我们的数字克隆模型其实是能够帮助大家去对比不同的供应商，它可能产品带来的故障率，我们可以做一个图表中的曲线的对比，然后最终选择我们想要购买的材料。比如说可以看到十年之后，供应商4它的产品的风险率是直线上升的，最后我们可能综合比较选出了一个最好的。我再把话筒交给我的同事。

爱德华˙瓦格纳：最终我还是想跟大家总结一下关于供应商和其他合作伙伴之间的关系，其实在整个数字化的时代中，我们需要更多的去整合，在其他市场上我们已经看到了很多的融合的领域，但是其实风电行业还是比较分离的，供应商和制造商它们之间是分散的，在数字化的时间我们看到设备的业主和终端的用户，供应商和运营商应该是交换信息的，首先供应商不能以低成本来卖他们的产品，我们需要他们采取一系列的行动来延长产品的设备，所以对于运营商和供应商他们应该是有互动的，为了确保他们有更好的互动，我之前说了，我们现在业主和供应商之间是有一堵长城一样的墙，如果没有电子信息的话，关于这些产品的授权、性能等等，没有这些信息他们是不能够供应的。举个例子，我刚刚说了他们会提供关于比如说变速箱、轴承等等，他们的寿命是什么样，在数字模型方面要有一个非常好的预测，告诉产品的商家，产品能够用多少年，除此之外作为供应商来说，我能得到哪方面的信息，所以这就是一个数字化的世界，数字化的世界我们要算一下以后会发生什么样的故障，在一段时间之内可能会发生什么，我们要看一下2017年、2018年对于变速箱他们的替换率是什么，可能在2016年我们需要多少个组件的采购工作，我也可能说等等，我们做一个模拟，然后我们看一下在更换方面，能够有一个更好的预测，然后我们还在这个高塔替换方面，他的频率是什么，所以我们在这方面会发现在高塔的替换成本是什么，变速箱的替换成本是什么，所以供应商可能会有4、5、6年的提前预测，就可以创造更好的条件，让变速箱更好的工作，所以这就是一个数字化的模式，供应商得到了他们需要的信息，因为他们需要提前规划，他们需要保持他们的利润率，他们也希望能够跟运营商有长久的合作伙伴关系，我们花了很长时间介绍了科学的技术，科学的生态环境，我相信这对于你们来说是一个全新的概念，希望你们能够从中间获得一些知识，我们还会这边停留一段时间，如果有问题欢迎你们跟我们接洽。

（发言为现场速记整理，未经本人审核）