硬核探访！AR 头盔、数字孪生......揭秘宁德核电站的数字化实践
The following article is from InfoQ数字化经纬 Author 罗燕珊
出品｜InfoQ ·《行知数字中国》
访谈主持｜霍太稳，极客邦科技创始人兼 CEO
访谈嘉宾｜田辉宇，宁德核电党委书记、董事长、总经理
作者｜罗燕珊
编辑｜高玉娴
“如果核电行业能够实现数字化转型，那么中国所有的产业都能够以此为参考去实现自身的数字化。”在宁德核电党委书记、董事长、总经理田辉宇发表这番观点时，宁德核电已经处在数字化转型的关键转型期。
或许有人会认为这种说法过于绝对，毕竟不同行业的业务各有特点，数字化并没有一套放之四海而皆准的方法。但是，当我们深入了解了核电行业数字化转型背后异于其它行业的高度复杂性，或许就能体会这句话背后的含义。
核电是一个技术密集、资金密集且对安全有着至高要求的重资产行业。举例来说，中国广核集团福建宁德核电有限公司（以下简称“宁德核电”）的生产现场涉及 36 万种各种不同类型的设备，它们基本同时处于运作状态，不但设备管理难度大，并且需要针对性地搭建相适应的数字化场景，其中的复杂度也不小。
对此，宁德核电迎难而上。2022 年，被称为其数字化转型的启动元年。而事实上在此之前的两年时间里，宁德核电的数字化探索就已经开始。通过采取小步快走、以点带面的策略，宁德核电目前已成功地开发了精准运维管理平台，并推出了 AR 智能头盔、智能巡检机器人等多个数字化创新应用。这些应用在企业管理、效率、安全等多个方面都产生了积极的影响。
《行知数字中国》× 宁德核电 精华版
（完整版对话将于 9 月上线 InfoQ 中文网站，敬请关注）
田辉宇在受访时表示，尽管宁德核电拥有较好的信息化基础，但由于行业的特殊性，在实现数字化转型过程中还是面临着诸多挑战。
首先，核电早期的生产管理系统均实现了信息化，但对数据的挖掘和利用不够充分。“大量的过程数据被保存为历史数据，很少被利用起来。”
第二，如前所述，核电与其他工业的主要区别在于设备的复杂性和同时运行的设备数量，这些设备与多数制造企业的流水线作业设备不同，它们类型各异，并且需要被同时监控和管理，因此设备管理难度非常大。
第三，由于设备复杂，每一类设备都有其独特的特性和要求，所以在运行和维护时需要针对不同设备单独搭建适应的场景，这一过程异常繁琐。现场工作场景的多样性也增加了数字化场景构建的难度。
考虑到这些复杂性，宁德核电在 2022 年开始全面推行数字化转型之前进行了长时间的准备。2019 年，宁德核电在设备管理和现场作业场景等方面优先进行铺垫工作，开始研究和对标行业里的案例，试图探索出适合自己的数字化场景。
“核电厂的运营最重要是管好两件事，一是把设备管理好、维护好，让设备不能出问题；二是把人管好，人在设备上的操作不能失误。”田辉宇表示，因此，宁德核电的数字化基本就是围绕“管好人和设备”考虑的。
核电行业里，安全永远被放在第一位，因此生产现场各个层面的安全措施都需要被严格执行和监测。其中核电现场的检修操作要求工程师遵循繁琐的程序手册，其中步骤繁多，有时长达 50-60 页。工程师必须逐步按照手册执行操作，以确保流程正确无误。
然而，这种工作方式很容易中断工程师的思路和操作效率。“他在现场，拧一个螺栓，就要划一步。”因此，田辉宇开始思考，数字化转型是否能够解决这些痛点。
联想到科幻片里常出现的全息成像场景，其设想，在检修过程中，工程师是否也可以通过智能眼镜或全息成像设备，直接在眼前显示所需信息，而无需依赖繁琐的手册文字指导？
基于这个设想，宁德核电决定尝试增强现实（AR）技术。为了更好地呈现操作步骤，他们首先将原来的程序文本转化为图形化的指导，类似宜家装配家具时所使用的图纸。
同时，宁德核电找到从事 AR 眼镜开发的初创企业并与之展开合作，共同探索将 AR 头盔应用于工业操作中。
如今，现场作业工程师不但可以通过 AR 头盔实时查看图形化指导，系统还可以记录检修过程，并实时上传数据到系统。也正因如此，现场负责 QC（质量控制）见证的监督人员也无需亲身去到现场进行工序见证，通过远程画面就能见证现场的每一步操作。
此外，当现场需要技术支援时，作业工程师也可以通过 AR 头盔远程联系后台专家，专家通过 AI 标注、屏幕共享等功能，指导现场作业。内部估计，AR 智能头盔使单项工作的人力成本降低 50%，现场综合工作时长降低了 35%。
值得一提的是，2022 年，宁德核电在 WANO 同行评估中获得外部专家高度评价，获得评估总分 1 分的成绩，成为国内首家 1 分电站；运营 SHE 标准化评审获评 9.3 级，达国际标杆。（注：WANO 指标是国际重要核电运营业绩统计参数，是评估核电项目运营安全性和可靠性的重要参考。）
在人员操作方面，特别是涉及到大规模设备操作时，人的失误可能会导致严重问题。
“这是许多行业都必须重视的问题，因为很多问题最终都可以归结为人为因素。”针对这一问题，宁德核电内部有一套完善的针对运行和维修技术人才培养的方法，称之为“核电厂系统化培训方法”（SAT）。
基于此，宁德核电搭建了防人因失误的数字化场景，包括机械和电子仪控制相关的技能中心，专门在数字化环境中培训操作人员如何操作而不出错。比如，操作人员必须准确找到设备，虽然设备都有编码，但编码也可能被看错。于是在数字化环境中，他们设置了要求操作人员在进行下一步操作之前必须准确识别设备的相关措施，以防止走错步骤或误看设备。
此外，内部也在持续探索通过数字化手段助力培训的场景。例如将 AI 讲课机器人应用在网络课程里，以及在培训设施中应用数字化技术，建立数字化急救培训基地，并利用 3D 和 VR 技术，对现场厂房设备进行全方位扫描，开发全景 VR 教学场景。
“一步到位”不现实
“当然，资源投入不是无限的。”田辉宇进一步解释称，“我们作为管理者，它（资源）是必须要受控的，你必须要慢慢的去规划这些事情，逐步迭代，转型才能够真正成功。这是一个渐进的、有序推进的过程。”
以设备生产数据的实时集成共享为例，宁德核电内部花了很多时间构想设备管理平台的搭建。最初的考虑是“一步到位”，建设三维孪生系统。“但如果是单做一台机组的汽机厂房，我们当时算过投入，三维孪生大概要八千多万。”田辉宇指出，由于搭建三维模型的成本太高且效用不一定好，内部最终选择先从二维孪生方案入手。
值得一提的是，该项目基本上是由宁德核电的员工自发完成，其中设备管理系统工程师全员参与到核电各系统流程的梳理。
工程师们通过自己的努力，梳理了 75 个系统，当中包括 400 多张二维数字化流程图，再通过生产数据系统（PI）关联设备数据，实现了数据汇集，最终形成二维孪生系统。该二维系统不仅能关联实时数据，还能收集现场巡检和员工手动上传的数据，包括历史数据和资料。
“这个小小的尝试，让我对设备管理的数字化充满信心。”田辉宇感慨，“虽然二维系统不如三维完美，但这一实践为未来搭建三维数字孪生系统奠定了基础，同时也能让员工感到收获很大，增强了大家对数字化转型的信心。
有了设备管理的平行系统，宁德核电就可以在这基础上实现数据挖掘和分析。例如使用 AI 分析，通过对比实时数据和历史数据，检测运行状态异常，实现及时预警，解决设备问题。同时也有助于积累历史经验，以实现大数据驱动的智能决策。
作为宁德核电的“一把手”，田辉宇非常重视数字化转型工程。他认为传统企业必须积极迈向数字化转型，作为管理者也有责任推动这一变革。
在公司层面，宁德核电成立了专门的数字化核心组，其运作主要以实际需求为导向，逐步推进数字化项目或方案的迭代。
数字化核心组由田辉宇担任组长，下设精益流程、设备与维修、运营、培训人资和数字基建六个小组，小组成员由各部门经理和业务骨干组成。
“核心组成员手头如有涉及到自己的数字化项目，就一定要牵头把它做好。”田辉宇提到，该核心组还要帮助各部门进行数字化转型规划和方案设计，给其他部门的数字化项目提供辅导。
虽然业内常说数字化转型是“一把手工程”，但田辉宇在受访时则反复提及年轻人在数字化转型中的重要性。其指出，年轻人更容易接受新技术，并且对业务有相对较好的理解，能够将新技术应用到业务中。
在这方面，宁德核电采取了一些方法来激励年轻人参与数字化转型，并营造了相应的氛围。例如在内部举办数字化创客大赛和平行系统编制大赛，通过比赛激励学习和转化，鼓励员工展示自己的能力并学习新技术。
通过这些活动，一方面可以让员工感受到自己的专业是能与数字化转型接轨的，另一方面也能够提供一个实践的平台，让大家尝试把想法转化为现实。“我们会给员工一定的包容和容错空间，允许他们在数字化转型中遇到问题并从中学习。”
据介绍，宁德核电还制定了“300-30-3 ”数字化人才培养三年规划。首先培养出 300 位数字化应用专家，这些专家具备基本的软件和编程技能。其次，从这 300 位专家中，培养出 30 位数字化项目经理，他们不仅熟悉数字化应用，还了解业务流程，能够将业务流程与数字化工具和方法结合，进行流程再造和优化。最后，培养出 3 位数字化战略人才，能够为公司未来的数字化转型提供整体规划。
整体而言，无论是设备管理、生产操作还是人员培训层面，通过不断摸索和积累，宁德核电目前已经将数字化技术应用在多个业务场景。
除了上文提到的实践之外，在设备管理方面，宁德核电还在设备上加装智能探头，通过远程上传设备数据，可以减少现场寻视设备的需求。其中部分厂房更是实现了智能巡检，使用机器人进行巡检工作，巡检效率较原来提升 80%。
流程信息化方面，宁德核电通过 RPA 机器人替代重复性操作，如信息收集、打印工作等，节省人力资源和时间。据悉，内部已打造 45 个 RPA 机器人，预计每年将节省上万个工时。
数据治理方面，宁德核电也进行了详细布局，并预计在今年年底前完成数据中台的架构搭建和数据应用。
今年以来 ChatGPT 成为热门话题，宁德核电也没错过这一热点，其与一些高校合作，挖掘核电内部过程数据和构建知识库工具，通过模型训练建立了智能知识库和知识图谱。
未来，宁德核电希望通过直观的人机交互方式，让工程师能够快速访问和应用智能知识库中的信息，从而高效地运用知识成果到业务场景中。
一桩桩数字化实践和成果的背后，都是由从小幅度的迭代和改进逐步演进而来。作为央企，宁德核电在数字化项目投资和决策是严谨且偏保守的，并不会一开始就作大规模投入。但也正因如此，他们的投入产出比也比较高。
田辉宇强调，数字化转型对于传统行业来说难度很大，每个行业都有其独特之处，紧密结合自身的业务特点来构建合适的场景非常重要。他建议，在资源有限的情况下，企业应尽量以自身需求为主，以解决业务痛点为导向开展数字化转型工作。
欢迎关注「InfoQ数字化经纬」公众号，我们将持续为您推送更多、更优质的企业数字化案例和线上线下活动。
比 GitHub Copilot 更强大？Meta 开源 AI 编码工具，能跨多语言补全和调试代码
大厂公敌“李跳跳”无限期停止更新；国产集成开发环境工具 CEC-IDE 引关注；华为辟谣网传3.2万名科学家正式移籍 | Q资讯
大模型下一站是哪儿？
大模型将如何在产业落地？
百模大战，企业如何选型？
企业如何用最低成本做出自己的大模型？
💡 9 月 5 日，百度云智大会 为你解锁答案！
业内专家、行业精英汇聚一堂
突破技术边界，激发创新力量
共探人工智能浪潮下，千行百业的新可能
更多大模型观点碰撞，扫码或点击【阅读原文】预约直播！
读者福利
👆 Code Review 篇高效能白皮书👆