张 弢,王雪松,王夏阳,曹思瑀
(1.中国石油勘探开发研究院,北京 100083;2.中国石油天然气股份有限公司科技管理部,北京 100007)
科技管理工作是推动科技发展和科研资源调配的核心手段,发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择,当前科技革命发展到一定阶段使得科技管理的数字化革命成为必然趋势。
展望“十四五”,在国家全面实施创新驱动发展战略的总体背景下,党和国家对石油行业科技工作的技术创新和管理创新提出了更高要求,油气行业数字化转型正式拉开帷幕,科技管理工作比以往任何时候都需要整合现有资源,强化管理理念创新,建立科技资源共享体系,高效支撑石油企业科技创新战略。“求木之长者,必固其根本”,科技管理业务数字化转型的内涵,就是要基于管理理念变革、数字治理体系构建、智能化技术赋能的科技管理数字化转型实践经验,大力推进信息智能化系统建设和发展,实现对科技创新资源全过程的信息掌控和综合管理,显著提升多学科、跨专业协同设计管理与研发能力,构建全新的科技创新生态。石油企业在全力加速主营业务数字化转型、智能化发展的进程中,也应当协同推进企业科技管理层面的业务创新。
受低油价和新冠肺炎疫情的影响导致全球石油公司营收普遍下降,但研发投入强度不降反升,用科技领先建立新形势下的行业市场竞争优势的意图明显。技术创新是当前石油公司经营战略的核心内容,埃克森美孚2019年研发投入强度为0.47%;2020年为0.57%。沙特阿美、壳牌、BP、雪佛龙等公司的2020年研发投入强度均高于2019年水平,上升0.1%~0.3%不等,体现了全球石油公司对技术创新的重视。
协同创新、参与式创新等模式不断涌现,研发活动创新生态的重要性日益凸显。大数据、物联网、人工智能、区块链等数字技术仍处于技术爆发阶段,数字技术的持续进步提升了创新资源的流动性和可用性,协同创新、参与式创新等新模式不断涌现。自下而上的创新机制逐步凸显,研发活动的合作也将不断加强[1]。能否构建良好的创新生态,成为集聚整合创新资源、提高创新效率的关键。
数据成为关键生产要素和战略性资源,数据驱动的技术研发和应用创新能力将直接影响国家的长期竞争优势。数字经济的蓬勃发展促进了政府、企业对数据资源价值的发掘,科学技术发展呈现出明显的大科学、定量化特点,创新将越来越依赖科学数据。随着数据逐步成为企业、产业乃至国家的战略性资源,数据驱动的技术研发和应用创新能力将直接影响一国的长期竞争优势。
学科交叉、技术融合是实现重大技术突破的关键途径,任何一个业务领域数字化转型成功的关键,都是以开展其对应的数字化智能化技术体系研究为基础。国家电网启动智能电网工程,以先进的网络和通讯技术、传感器技术、信息技术为基础,以电网设备间的信息交互为手段,包括了从电力、机械、电工、电子、计算机、软件、网络、通讯等在内的多学科先进技术集成,是一个庞大的创新系统工程[2]。数字化转型的本质是业务转型,实现的前提条件是数字化智能化技术的应用落地。数字化转型智能化发展既依托于信息化建设,但内涵和范畴已经远远超过信息化,关键技术攻关研究和技术体系建设优先于信息系统建设。
当前,石油企业的科技业务管理模式更加突出管理创新,同时技术创新、市场创新的驱动效应更加明显,管理流程、绩效评价、成果转化等工作更加追求科学性和创新性。由于科学技术加速发展和多种因素导致的技术路线调整对科技管理决策的长远性和预见性提出更高要求,立项和成果更加讲求经济效益,项目过程关注预算控制和成本支出。注重成果转化,合理运用新技术并进行科技创新是提高行业核心竞争力的原动力。石油行业科技管理业务复杂,项目类型涵盖石油行业从勘探开发、炼油化工、工程技术、油气储运到装备等上下游一体化领域,并且呈现出融合发展趋势。学科综合交叉发展产生大量的结构化、非结构化专业数据,需要对大量数据进行及时统计与处理。
数字化时代,石油企业科技管理业务的高质量发展有三方面的迫切需求:一是管理理念需要全面提升。石油企业将创新列为五大发展战略之首,科技创新成为高质量发展的重要抓手,科技管理业务的管理模式在行业趋势和内生催动的双重趋势下,由科技管理向科技治理的发展成为必然选择。二是数字化转型需要实践落地。随着数字化智能化技术与资源、资本、市场等要素的深度融合,油气工业“数据为王”的时代已经到来。科技业务数据呈现出数据增量大、复杂程度高、展现形式多样化的特点,需要以数字化整合为基础,在分级授权基础上最大限度地推动科研成果信息在公司内部开放共享。三是智能化技术需要应用创新。新一代智能化技术的落地应用对实验数据、项目文档等非结构化数据的智能检索,以及对系统的智能预审、智能分析、智能预警的业务需求愈加急迫,基于数据的智能化项目进程展示、技术发展趋势分析具备的实现条件。
以集成产品开发理论为技术推导基础、伊登十二色相环为技术展示框架,构建了石油企业科技管理数字化转型技术体系模型原型。从管理革新、数据治理、智能应用3个切入方向入手,围绕人员、经费、成果3项科技活动基本元素的有效调配使用,推导出石油企业科技管理数字化转型所依托12项关键技术,进而以伊登色彩学理论表述整个体系的逻辑关系。
集成产品开发即IPD(Integrated Product Development,IPD),是一套先进的、成熟的产品及研发管理的体系[3]。BLM业务领导模型(Business Leadership Model)是IPD体系的前端业务规划及产品规划方法,主要包括市场分析、战略意图、创新焦点、业务设计、关键任务、正式组织、人才、氛围与文化以及领导力等九个方面,协助管理层进行战略制定、调整及执行跟踪[4]。本文构建的石油企业科技管理数字化转型技术体系模型主要依据的BLM业务战略规划法而产生。
伊登色相理论源于美国籍教师约翰斯·伊登(Johannes Itten)所著“色彩论”,如图1所示。它的设计特色是以三原色作为基础色相,这种色相环中每一个色相的位置都是独立的,排列顺序和彩虹以及光谱的排列方式是一样的。这些颜色相邻间隔都一样,共有6~12互补色对,分别位于直径对立的两端,发展出12~24色相环[5]。其中,如图中①与②相互融合,可以得到③的颜色。其中③与外圈的④为相似色,而十二色相环可以看成是十二个扇面组成的圆环,每个扇面都代表了一个色相,相隔位置的两色为邻近色关系。学科交叉、技术融合是石油企业科技管理数字化转型技术群的主要特点,邻近色和同类色能够清晰的表示同一类型需求所推导的重点关键技术,并直观展示管理革新、数据治理、智能应用3个切入方向,人员、经费、成果3项基本元素与12项关键技术之间的关联关系。
图1 伊登十二色相环基本理论
基于BLM业务战略规划方法论,结合石油企业的业务特点,围绕建设企业科技管理数字化转型技术体系的目标,对当前业界先进的企业进行调研,筛选整理可借鉴的管理模式、关键技术和实施经验,提出管理革新、数据治理、智能应用3个科技管理业务数字化转型的总体发展方向,提出3项构建数字化转型技术体系的3项体系基础技术,以科技活动中的人员、经费、成果3项基本元素有效利用为目标,融合对应的发展方向,提出关键战略技术及配套技术。如图2所示。
图2 基于石油企业科技管理业务特点的智能化技术群
从管理革新、数据治理、智能应用三个发展方向为技术体系模型的三原色,并提出三项体系基础技术,如图3所示。在管理革新层面,对标国际先进管理理念,进一步强化全流程管理,实现科技项目管理模式及方法创新,保证科研人员对项目攻关的实时管控、管理人员对项目过程进展的有效跟踪。在数据治理层面,构建科技业务数据治理体系,形成蕴含业务逻辑和关联关系的全新“智能数据”,从高层次、多维度拓宽科技管理分析、挖掘业务数据视野,消灭科技管理业务领域“信息孤岛”。在智能应用层面,探索包括智能运营中心辅助决策、移动办公提升审批效率、自动采集数据减少事务性工作量等智能化场景,形成统一的科技业务协同工作平台。
图3 体系模型基础框架构建
体系基础技术内涵具体描述如下。
4.1.1 业务管理流程及项目分类体系标准化技术
通过先进的业务管理理念,提升管理水平,系统固化管理流程使管理更严密、评估更精准。各层级企业项目类型存在分类标准不统一,科研项目既有分立也有重合的问题,需要依据项目性质、范围及专业,建立专业的项目分类体系。
4.1.2 科技业务数据治理及应用技术
目前大部分科研院所所谓“信息化”普遍仅停留在对科研项目、成果、经费等信息的录入阶段,缺乏数据挖掘意识,更谈不上利用数据分析开展决策咨询,导致大量数据资源浪费[6]。将汇集的业务数据清洗、加工、转化,形成逻辑清晰、层次分明的“智能数据”,并通过可视化技术实时的将项目整体情况多维度呈现给科研人员、决策人员和管理人员。使研究更直观、决策更精准、管理更深入。
4.1.3 基于低代码的科技平台开发及安全可控的科技平台移动端开发技术
无需编码或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台,能够让业务人员通过“拖拉拽”开发组件,完成应用搭建,适用于需求日益新增的办公管理业务。实现数据信息在移动互联网的安全传输和在移动端的安全存储。通过安全基线、多因子认证、后台监测保证移动应用安全。
人员是科技活动的核心资源,基于“人”这一基本元素和管理革新与智能应用发展方向,为实现“科技项目管理工作平台转型”这一关键战略,提出1项关键战略技术和2项配套技术:即科技管理协同体系构建技术、智能运营中心(IOC,Intelligent Operations Center)构建技术、基于语义分析的智能填报技术,如图4所示。
图4 “人”基本元素组合模型
对于关键战略技术和配套技术的技术内涵论述如下。
4.2.1 科技管理协同体系构建技术
通过流程固化、业务联动、系统集成、智能化填报技术应用保证科研人员对项目进展的实时管控、管理人员对项目过程进展的有效跟踪,形成统一的科技业务工作平台。
4.2.2 智能运营中心(IOC)构建技术
将系统数据进行有效整合和价值挖掘,提供主动统计分析功能,快速生成报表及2D/3D图像展示。实现基于指标的数据可视化分析,对业务进行决策支持。
4.2.3 基于语义分析的智能填报技术
通过运用可视化技术和语义分析,实现系统填写内容的智能校验、智能查重、智能提取,提升工作效率。
经费是科技创新的催生动力,基于“财”这一基本元素和管理革新与数据治理发展方向,为实现“支持科技业务全成本核算”这一关键战略,提出1项关键战略技术和2项配套技术,即全成本核算综合分析技术、石油行业科技项目价值评价及技术趋势分析技术、重点实验室设备物联及工作量评价技术,如图5所示。
图5 “财”基本元素组合模型
对于关键战略技术和配套技术的技术内涵论述如下。
4.3.1 全成本核算综合分析技术
通过平台数据挖掘形成一套统一的算法,通过对各项成本和经费进行分配和归集,保证项目经费能够被即时跟踪、查询、统计、分析并辅助决策。
4.3.2 石油行业科技项目价值评价及技术趋势分析技术
依据标准数据模型建立切合石油及能源行业的多维度、多指标的综合项目价值评估体系,利用量化指标评估业务价值。基于统一评价体系,统一内外部数据源对业务领域进行横向比较,对跨领域相似规模的项目进行纵向对照,基于统一算法分析技术发展趋势。
4.3.3 重点实验室设备物联及工作量评价技术
将物联网技术、5G技术应用在科技业务领域,将实验室设备运行情况、实验过程数据、实验成果统一汇集,提高管理效能。针对实验室工作各指标量纲不统一、较难定量度量的采用集对分析,给定一指标优值,将被评人员各指标连同其量纲与指标优值直接比较定量评价,全面反映实验室工作的质与量。
成果是科技发展的根本目标,基于“物”这一基本元素和数据治理与智能应用发展方向,为实现“科技资源共享体系”这一关键战略,提出1项关键战略技术和2项配套技术,即科技资源智能搜索引擎技术、科技成果知识产权及分享技术、基于认知计算的智能化应用技术,如图6所示。
图6 “物”基本元素组合模型
对于关键战略技术和配套技术的技术内涵论述如下。
4.4.1 科技资源智能搜索引擎技术
结合自然语言处理技术及可视化技术,建立一套支撑平台业务的智能搜索引擎,智能搜索引擎包括智能查重、摘要生成、综合统计、趋势分析等智能应用组件。
4.4.2 科技成果知识确权及分享技术
企业应注重知识共享与保护的兼顾问题[7],通过知识图谱、机器学习和区块链技术,形成一张涵盖整个业务领域的网状知识库。通过技术手段对知识库加以保护,配套分享激励机制,建立分级分类共享策略流程。
4.4.3基于认知计算的智能化应用技术
通过将知识图谱、机器学习等技术应用在科技信息系统中,通过多种维度建立认知关系,拓展智能化应用,提升科技业务信息系统智能化水平。
综上,基于体系模型基础框架,从管理革新、数据治理、智能应用3个发展方向为技术体系模型的三原色,并提出3项体系基础技术,以科技活动中的人员、经费、成果3项基本元素有效利用为目标,结合发展目标形成9项关键战略技术和配套技术,构建起了石油企业科技管理数字化转型技术体系模型,如图7所示。
图7 科技管理业务数字化转型技术体系模型
数字化时代,以单纯的业务人员需求提出、开发人员平台实现的传统信息系统建设模式已经难以支撑业务数字化转型的宏伟目标。在业务数字化转型前期,配套管理体系的建立、业务数据的治理、智能技术的储备变得更加重要,数字化转型项目的本质应当是技术研发型项目,而非信息系统工程型项目。通过构建简洁直观、层次分明的石油企业科技管理数字化转型技术体系模型,为制定未来石油企业新一代科技管理平台建设总体方向和具体策略提供设计参考。通过对加速科技管理数字化转型技术研究,针对科技管理业务中待解决问题和难点,探索设计解决方案和关键技术的实施路线图,构建形成科技管理业务数字化智能化技术体系集群,逐步打造石油企业业务数字化转型智能化发展的高端智库,持续支撑石油企业业务的高质量发展。