AI助力多代电力规划，实现项目管理革新

快速阅读: 埃森哲报告提出“多代方法”应对电力项目挑战，结合AI技术优化管理，减少成本超支和延期，提升项目成功率。

如今，电力建设项目顺利推进的重要性前所未有。随着数据中心发展迅猛导致电力需求快速增长，以及交通和工业电气化的趋势，电力公司在建设发电厂时无法承受延误和成本超支。

然而，建设电力设施是一项复杂的任务，历史表明，项目延期和预算超支比行业所愿更为常见。当涉及首创项目时，情况变得更加严峻。这些新概念往往带来技术不确定性、未经验证的施工方法和难以预见的整合挑战，加剧了时间和预算风险。再加上供应链限制，这几乎成为了一场灾难。因此，开发并实施更好的项目管理技术、先进的规划方法和创新的施工方法对于成功至关重要。

多代方法结合人工智能

在埃森哲8月发布的研究报告《变革动力2025》中，作者建议采取“多代方法”进行项目开发。“这是一种从定制项目转向可重复系统的转变；从单一首次尝试到持续改进；从成本膨胀到累积优势。”该报告的主要作者、埃森哲全球资源业务负责人兼可持续服务主管斯蒂芬妮·贾米森写道。“与其将每个基础设施项目视为孤立的努力，多代方法在技术、财务和战略上将它们连接起来，使每个项目都能从前一个项目的基础上建立。”她补充道。

“我认为，多代方法的概念并不新鲜，”该报告的共同作者、埃森哲全球净零基础设施负责人罗布·霍普金在接受《电力》杂志独家采访时说。“当初建造核能和燃煤电厂时，它们是以舰队的形式建造的，采用了一种可重复的方式。我们在太阳能和海上风能领域也看到了同样的情况，由于模块化和工厂生产等措施，价格大幅下降。但我们认为，在这种做法上有另一个层次的提升。”

同时，随着人工智能数据中心推动电力行业增长，人工智能技术为行业提供了潜在的巨大益处。“人工智能在资本和项目交付的背景下提供了根本不同的工作方式，企业在这方面探索的潜力还相对初级，”霍普金说。“我们与各种客户合作，部署了点对点的人工智能解决方案——如进度优化、投资案例编写、风险审查等。但我们认为现在开始应用的是端到端的代理方法，真正实现资本项目的全生命周期中人机协作。”

埃森哲预计，这种方法将为企业带来巨大收益，因为人工智能不受认知偏见的影响。“它没有乐观偏见，也不会陷入沉没成本谬误，”霍普金解释说。“它可以访问跨领域的所有信息，从而实现更好的协调。”

这意味着工程、进度、风险、成本及资本项目中的许多其他动态都可以由人工智能监控和管理。此外，这一切都可以跨多个世代进行。“它可以查看上次类似项目建设交付的所有历史信息。是什么驱动了成本？是什么影响了进度？在移交和调试阶段遇到了哪些挑战？”霍普金问道。“人工智能可以确保这些经验教训在下次规划类似项目时被充分吸收，这是任何人类团队都无法单独完成的。”

埃森哲北美公用事业战略负责人吉姆·马祖雷克同意代理人工智能可能成为游戏规则改变者。“代理人工智能可以应用于复杂的端到端过程，”他说。“代理人工智能可以最大化我们在现场作为专家的角色和效率。同时，代理可以承担很多更常规的任务和活动。还有很多可以压缩的空间。”

四个关键杠杆

报告指出，四个杠杆对于多代方法的成功至关重要。这些杠杆旨在解决成本波动、供应链脆弱性和执行差距等持久性挑战。四个杠杆分别是：构建高效的、有弹性的供应链；促进社区支持和客户需求；重塑人才、技能和工作流程；建立强大的数字核心以支持人工智能学习。

霍普金表示，所有这些杠杆“都需要拉动”，但为此可能需要其他组织变革。“我认为关键在于组织愿意以不同的方式思考。”他解释说，“他们必须构建投资案例，并以整体视角来组织自己，考虑一个项目或项目组合的总体情况。”

霍普金指出，许多组织将项目视为主要实体——活动、思维和资金支出的划分。“阶段门过程是针对项目的。最终的投资决策也是针对项目的。因此，组织的架构非常倾向于项目导向的思维。”霍普金说，“你需要突破这一点，发展出更多程序化的项目组合，多代思维。这样，才能帮助你将这四个杠杆结合起来。”

最终，多代方法并不一定像流水线那样。“它不必每次都完全相同。在某些情况下，好处可能仅仅在于所使用方法的可重复性，或者一些底层平衡系统等的可重复性。”霍普金说。

(以上内容均由Ai生成)