目錄

1 概述 1

1.1 XXXX公司總體情況 1

1.2 面臨的形勢 4

1.2.1 國家戰略 4

1.2.2 數字科技飛速發展 6

1.2.3 行業發展趨勢 8

1.2.4 數字化轉型是發電企業應對外部環境和自身發展要求的必然選擇 12

1.3 集團相關政策解讀 13

1.3.1 集團公司打造“綠色低碳、多能互補、高效協同、數字智慧”世界一流能源供應商戰略目标 13

1.3.2 集團公司“3549”數字化轉型戰略 14

1.3.3 集團公司““數字、智慧電廠”建設三年行動計劃” 15

1.4 智慧企業理論體系 17

1.4.1 智慧企業定義 17

1.4.2 智慧企業内涵 17

1.4.3 智慧企業特征 18

1.4.4 智慧企業建設的關鍵路徑 20

1.5 編制說明 21

1.5.1 規劃編制實施路徑 21

1.5.2 規劃範圍 23

1.5.3 規劃重點 23

2 XXXX公司數字化轉型現狀分析及診斷 25

2.1 主要問題及建議現狀分析與評估 25

2.1.1 問題及建議現狀分析方法 25

2.1.2 相關問題及建議 26

2.1.3 問題分析及總結 43

2.2 主要業務管理現狀分析與評估 44

2.2.1 業務現狀分析方法 44

2.2.2 XXXX公司業務能力框架 45

2.2.3 各業務領域現狀分析 51

2.2.4 業務及應用整體情況評估 53

2.3 數字化現狀分析與評估 53

2.3.1 現狀分析方法 53

2.3.2 信息系統支撐現狀分析與評估 54

2.3.3 數據資源治理現狀分析及評估 59

2.3.4 基礎設施建設現狀分析及評估 64

2.3.5 信息化管控現狀分析及評估 68

2.4 數字化能力重點提升方向 77

2.4.1 信息系統支撐提升 77

2.4.2 數據資源治理提升 78

2.4.3 基礎設施建設提升 79

2.4.4 信息化管控及運營提升 80

3 XXXX公司數字化轉型總體規劃 82

3.1 總體思路 82

3.2 基本原則 82

3.3 規劃目标 83

3.3.1 總體目标 83

3.3.2 階段目标 85

3.3.3 具體目标 85

3.4 總體演進策略 86

4 XXXX公司數字化轉型技術平台規劃 87

4.1 總體架構 87

4.2 技術架構 89

4.2.1 技術架構總體藍圖 89

4.2.2 工業互聯網平台規劃 93

4.2.3 工業互聯網平台架構體系 95

4.3 安全架構 117

4.3.1 安全體系建設 117

4.3.2 信息安全 122

5 XXXX公司數據标準體系建設 133

5.1 數據架構規劃 133

5.2 數據管理對象 135

5.2.1 數據定義 136

5.2.2 指标數據 137

5.2.3 業務數據 138

5.2.4 主數據 138

5.2.5 元數據 139

5.2.6 信息模型 140

5.2.7 數倉模型 140

5.2.8 數據資源地圖 141

5.3 數據管控體系 141

5.3.1 數據管控組織 141

5.3.2 數據管控流程 144

5.3.3 數據管控策略 146

5.3.4 數據管控工具 147

5.4 數據業務與應用 148

5.4.1 數據集中管理 149

5.4.2 管理駕駛艙功能 149

5.4.3 可視化分析 149

5.4.4 人工智能應用 150

5.4.5 探索企業管理和商業模式創新 151

5.5 數據治理與運營 151

5.5.1 數據治理策略 151

5.5.2 基礎數據清洗 152

5.5.3 數據質量要求 153

5.5.4 數據标準體系 154

5.5.5 數據安全管理 156

5.6 數據能力建設路線 159

6 XXXX公司業務領域數字化轉型規劃 161

6.1 業務架構 161

6.1.1 業務架構藍圖 161

6.1.2 業務能力說明 162

6.2 應用架構 165

6.2.1 應用架構總體藍圖 165

6.2.2 應用劃分及部署方式 169

6.2.3 智慧企業集約化管控 170

6.2.4 數字化運營中心 216

6.2.5 智慧電廠 227

6.2.6 未來應用集成關系 279

6.2.7 現有系統處置方式 280

7 XXXX公司數字化轉型實施規劃 282

7.1 總體行動建設實施計劃 282

7.2 數字化建設路徑 283

7.2.1 建設原則和策略 283

7.2.2 總體目标要求 284

7.2.3 技術能力建設目标和要求 285

7.3 網絡安全和信息化建設路徑 286

7.3.1 規劃實施方法 286

7.3.2 差異性分析 287

7.4 重點行動規劃 288

7.4.1 工業互聯網平台及相關基礎設施建設行動 288

7.4.2 智慧企業集約化管控建設行動 291

7.4.3 數據治理建設行動 293

7.4.4 數字化運營中心建設行動 298

7.4.5 智能電廠建設行動 302

7.4.6 新技術應用研究行動 306

7.5 集中建設重點項目規劃 307

7.5.1 集中建設重點項目 308

7.5.2 投資方案概述 310

8 保障措施 314

8.1 組織保障 315

8.2 體系保障 316

8.3 制度保障 318

8.3.1 統一制度标準 318

8.3.2 執行考核與激勵 318

8.4 人才保障 319

8.5 資金保障 319

從指标數據管理能力、業務數據管理能力、主數據管理能力、元數據管理能力、數據标準管理能力、數據質量管理能力、數據安全管理能力、數據管理保障能力、數據管控平台支撐能力9個層面考察和評估XXXX公司數據資源建設的整體現狀，如圖2-2所示，識别和診斷數據資源建設所面臨的問題以及數據治理存在的挑戰，為下一階段數據架構設計提供需求依據。

圖2-1 數據資源現狀評估

（1）指标數據管理能力

XXXX公司目前指标數據管理能力較弱，指标的設計能力需進一步加強，決策層指标的設計能力還處于起步階段，不能完全支撐XXXX公司的決策要求，管理層和運營操作層指标的設計能力還未開始，無法完全支撐業務開展。

存在的主要問題有：缺乏公司級的指标管控框架體系，決策層的指标設計能力剛起步。指标對KPI主題的覆蓋度不夠，落地應用能力較弱。

建設與提升方向：需進一步加強從公司整體角度對公司和下級企業經營狀況的監控分析能力，加強從業務條線角度對本條線負責領域公司和下級企業經營狀況的監控分析能力，加強從業務操作角度對業務操作數據的分析查詢能力。要進行管控KPI體系設計，提升指标應用能力，确保指标能夠覆蓋公司所有業務域，同時提高指标落地應用能力。

（2）業務數據管理能力

公司業務數據管理能力基本滿足業務開展需求，但還需要進一步深化應用，能夠按照業務數據主題域進行分類及維護，較好地實現了業務數據的采集與統計，但對于業務數據的分析能力還有待加強。

存在的主要問題有：對于公司各主題域的數據，沒有明确規定數據擁有人（單位）和設立數據維護崗位；基本具備業務數據統計能力，但對業務數據的分析能力較弱。

建設與提升方向：對公司業務數據的擁有人進行明确定義，設立專門的數據維護崗位；進一步加強數據統計能力，确保統計數據的準确性和及時性；加強數據分析能力，通過數據分析結果指導業務的開展。

（3）主數據管理能力

公司目前無主數據管無法實現對主數據的結構管理；

存在的主要問題有：未實現主數據管理。

建設與提升方向：建設主數據管理，實現主數據定義能力，分别對人資管理、财務管理、物資管理、項目管理、生産運行與市場營銷等業務域數據進行梳理，并對主數據對應的基礎數據結構進行定義。加強主數據管理體系建設，加強主數據的審批、更新、版本管理等管控能力。

（4）元數據管理能力

公司現有元數據基本滿足業務開展需求，能夠通過各種手段進行獲取及分類，基本實現了對元數據的檢索及統計，但在維護過程中，元數據的版本控制和模型管理能力較弱，以及對元數據的分析應用較少。

存在的主要問題有：元數據收集能力較弱，未對進行統一分類；元數據維護能力較弱，不能進行有效的版本控制和模型管理；元數據應用能力較弱，基本不具備元數據分析能力。

建設與提升方向：加強元數據收集能力，對元數據進行統一分類；加強元數據維護能力，進一步提升元數據的版本控制和模型管理能力；加強元數據應用能力，提升元數據檢索與統計能力，深化元數據分析能力。

（5）數據标準管理能力

公司對現有數據标準的管理能力弱，對收集的數據标準需求，沒有相應的評審機制，沒有針對公司各部門完善的數據标準培訓體系，所使用的數據标準主要依靠行業标準，數據标準定義能力較弱。

存在的主要問題有：數據标準的需求評審能力較弱，不具備完善的數據标準培訓體系，沒有相關數據标準宣貫機制；數據标準評估能力較弱，基本不具備數據标準的定義與創建能力。

建設與提升方向：完善數據标準的培訓體系，增加宣貫力度；加強數據标準的評估能力，梳理現有數據标準，提高數據标準覆蓋度。

（6）數據質量管理能力

公司對數據質量的管理能力弱，在數據統計過程中，對業務數據的真實性、準确性、數據一緻性和可用性沒有有效的檢驗機制，不能對數據的完整性、唯一性、及時性、有效性等質量屬性進行保證。

存在的主要問題有：數據質量規則管理能力較弱，未對數據的真實性、準确性、一緻性和可用性等業務規則進行管理；同時未對數據的完整性、相關性、唯一性、有效性、及時性和是否重複記錄等技術規則進行管理。數據質量問題的稽核能力較弱，無法及時對數據質量問題進行分析及反饋。數據質量監控報警能力較弱，無法對數據質量的狀态進行評估及預測，不具備數據質量報告管理機制。

建設與提升方向：制定數據質量規則管理體系，對數據質量業務指标、技術指标進行統計規則的定義，提高規則的創建、維護和發布能力。加強數據質量的監控能力，提高數據質量的評估及預測能力，對數據質量問題及時分析處理。

（7）數據安全管理能力

公司數據安全管理能力弱，沒有對數據安全等級的有效劃分，無法區分數據的重要性，對于重要數據，沒有相應的訪問權限設置。

存在的主要問題有：數據安全等級定義能力較弱，大部分數據均未對數據的敏感度及重要性進行明确定義。數據訪問授權管理能力較弱，未明确規定數據使用需求管理要求，未對數據的使用人員進行明确的權限劃分。

建設與提升方向：加強數據安全等級定義能力，對不同數據敏感度及重要性進行明确定義及等級劃分。加強數據訪問授權管理能力，制對數據使用規範，對數據使用權限進行明确劃分。

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