电网企业：数字化能力成熟度模型构建

全文共5950字，建议阅读13分钟

1 引言

标准数字化已成为国际和国内发展的必然趋势。在国际上，ISO、IEC、CEN 等相关机构已在电气、电子工程、质量管理、环境管理、信息安全管理等领域制定了一系列国际标准，并开展了理论研究和典型实践，引领了国际标准数字化的发展。我国同样高度重视标准数字化技术的发展，并已取得了一定进展。例如，2021 年 10 月，中共中央、国务院印发了《国家标准化发展纲要》，将“标准数字化水平不断提高”作为战略目标之一。此外，中国航空综合技术研究所根据工作实际，建设开发了一系列工具，如标准结构化加工管理系统。中国标准化研究院国家标准馆利用先进的机器学习算法对文献进行处理，开展了标准大数据分析等相关研究。尽管标准数字化已成为发展的重要趋势，但在评估其能力成熟度方面，目前仍缺乏科学的评价规范。现有的相关研究主要集中在两大方向：企业数字化和标准数字化评价模型。在评估企业数字化能力时，数字化转型成熟度模型是重要工具之一。

考虑到电网企业作为能源传输和分配的核心，在现代社会中扮演至关重要的角色，其数字化转型将深刻影响整个社会系统。同时，电力行业已经对标准数字化转型进行了前瞻性的探索，并通过一系列文件如《国家电网公司技术标准发展纲要》《国家电网有限公司加快标准数字化发展的指导意见》等，制定了相关政策和指导意见。标准的生命在于应用，电网企业实现标准数字化转型，要经历计划、实施、检查、处理的螺旋式“PDCA”循环过程，需要有一套系统化的、帮助企业认清现状的、有效指导转型路线的标准数字化评价方法。因此，电网系统亟需深入研究和借鉴国内外相关理论及成果，搭建适合自身发展的标准数字化能力成熟度模型，了解数字化转型中的优势和不足，确定改进和提升的领域，从而进一步提高标准数字化能力。

综上，本文通过深入分析相关理论基础，借鉴多种成熟度模型以及《国家电网有限公司相关单位的技术标准实施评价“七步法”》的核心思想，全面覆盖标准数字化工作实施评价过程，建立七个过程域，同时，针对每个过程域，进一步设定多层次、多维度的电网标准数字化评价指标，从五个能力域进行全面评估，确定电网标准数字化能力的成熟度等级。与以往各类成熟度模型和企业数字化能力评价模型相比，本文构建的电网企业标准数字化能力成熟度模型，主要有以下两点贡献：

（1）从理论角度出发，本文率先构建了以标准数字化能力域和标准数字化过程域两个维度为基础的标准数字化能力成熟度概念。现有相关评价模型的研究主要聚焦于企业数字化成熟度评价和标准数字化等级评价通用模型，前者没有考虑标准的特殊性和重要性，而后者缺乏结合特定行业或公司实际业务层面的分析。此外，关于标准数字化的研究多是从定性角度研究标准数字化转型模式，没有进行清晰的概念层次划分，从理论角度界定标准数字化能力成熟度概念。

（2）从实践角度出发，本文对标准数字化能力成熟度的评估，聚焦于标准全生命周期管理思想指导下的电网技术标准实施监督全过程，并且紧密围绕企业实现标准数字化所需的实际能力展开研究。在此基础上，本文还引入一种简洁高效的二维表评估方法。这种方法不仅能帮助企业对每个细分过程域进行独立评估，还能从宏观层面全面把握整体进展，为企业的标准数字化转型提供明确的方向和策略指导。现有的研究多聚集于标准实施效果的评价，而对于标准实施监督方面的关注相对较少。然而，在实践中，标准实施监督对于前期及时发现问题，确保标准的正确执行和持续改进具有重要意义，因此，对这一过程进行标准数字化能力成熟度评估，有助于更好地优化实践。

2 电网企业标准数字化能力成熟度模型

标准的生命力在于实施，作为检验标准能否取得成效及实现其预定目的关键环节，标准实施是整个标准化活动中至关重要的组成部分。电网企业高度重视标准实施工作，并致力于此，构建了一套完善的技术标准实施评价方法，以确保标准的切实落地与有效执行。《国家电网有限公司相关单位的技术标准实施评价“七步法”》基于标准全生命周期管理思想，强调跨部门、跨功能的协同和沟通，对标准的多个环节和方面进行综合性管理，以确保标准在其整个生命周期内得到有效管理和应用。自 2015 年试点以来，这一方法已经历经实践检验，展现出其实用性和有效性。因此，标准数字化的变革，不仅仅局限于标准文本的数字化转换，更需要注重标准实施过程数字化的管理。

此外，企业标准数字化的能力是由标准数字化引发的电网企业的综合能力的变革。在这一过程中，组织领导扮演着重要的引领和推动作用，确保数字化转型战略的明确和有效实施。此外，技术工具是标准数字化的基石，通过使用各种软件、硬件和网络设备，帮助企业实现管理目标。标准数据则是确保数据一致性、完整性和准确性的关键，通过数据的结构化和纳入数据库存储，企业可以更好地管理和利用数据资源，为企业决策提供准确的数据支持。最后，管理制度和人员能力是实现标准数字化的重要保障，标准数字化工作人员的标准化意识和相关专业能力是标准数字化的内生动力，而管理制度又能够确保制度和流程的规范执行。

综上，本文构建的电网企业标准数字化能力成熟度模型（STATE GRID-Standard Capability Maturity Model，SG—SCMM）从过程域、能力域两个维度出发，同时，根据不同发展阶段的企业转型特点，划分为 L1~L5 共 5 个成熟度等级，具体包括：1 级是萌芽级，2 级是探索级，3 级是形成级，4 级是优化级，5级是成熟级，如图 1 和图 2 所示。这一模型可以帮助企业准确诊断自身标准数字化所处的阶段水平，以及应当采取的重点策略，各维度细节在后续会进行说明。

图 1 电网企业标准数字化能力成熟度模型架构

图 2  成熟度等级

2.1 标准数字化能力域

基于已有成熟度模型对能力域的划分，考虑电网场景下的实际业务问题，综合专家访谈法，本文提出电网标准数字化能力成熟度模型的五大能力域，其内涵如下：

（1）组织领导：标准数字化相关战略统领、组织设立，职责分配与协调。

（2）技术工具：通过标准技术手段和产品工具实现标准文本数字化和标准化过程数字化。

（3）标准数据：标准数据和过程实施数据进行结构化，纳入数据库存储。

（4）管理制度：标准数字化领域的制度和流程执行，致力于实现标准数字化的标准化。

（5）人员能力：执行标准数字化工作的人员的标准化意识和相关专业能力，培养人才队伍。

2.2 标准数字化过程域

电网企业技术标准的实施具有流程性特征，涉及标准的全生命周期管理，由此，本文构建的电网企业标准数字化能力成熟度模型，将国家电网有限公司相关单位的技术标准实施评价“七步法”作为其过程域，如图 3 所示，其具体内涵为：

图 3 技术标准实施评价“七步法”

（1）体系维护：电网企业对现行有效的技术标准体系（标准库）进行标准维护阶段。

（2）标准辨识：标准辨识即选用标准的过程，是实施标准的首个环节，同时也是评估标准适用性的过程。

（3）宣贯培训：组织内部对重要领域标准、核心标准、标准数字化工具等的宣贯和知识培训阶段。

（4）标准执行：各电网企业在标准执行过程中的数字化转型阶段。

（5）监督检查：各电网企业业务管理部门结合日常业务管理工作，并已发现标准执行中的问题阶段。

（6）结果评价：各电网企业对标准数字化执行情况和成效进行整体评价的阶段。

（7）改进提升：各电网企业针对标准执行过程和监督检查中发现的标准不适用、标准交叉矛盾、标准缺失的问题，将反馈意见、监督检查结果与标准制修订工作结合的阶段。

基于“七步法”，进一步划分过程域及其过程子域，如图 4 所示，过程子域是标准数字化在各过程域的具体环节。

图 4 过程域及过程子域划分

2.3 标准数字化能力成熟度等级

电网企业标准数字化能力的成熟度等级按照不同的阶段目标，其成熟度整体呈现阶梯式上升的状态，不同成熟度等级的具体表现见表 1。标准数字化转型过程中，高等级能力包含低等级能力，逐级提升，最终实现标准数字化向智能化发展，增强标准化能力。

表 1 成熟度等级特征

3 评价方法

在第 3 节提出的模型基础上，本文针对每个成熟度等级，形成了一张二维评价表，如图 5 所示。该表分别从过程域和能力域两个维度编制，共包含 35 个交叉评价单元。XiYj（i=1,2,…7; j=1,2,…5）分别代表过程域和能力域的子项。通过评价这些单元，可以对各级企业的标准数字化能力进行绿色单元格占比评估。

图 5 电网企业标准数字化能力等级评价表

具体来说，每个评价表单 100 分，得分超过 80 分时单元格填充为绿色；得分超过 60 分，但低于 80 分时单元格填充为黄色；得分低于 60 分时单元格填为红色。评价从 L1 级开始，当该等级绿色单元格数量达到该等级单元格总数的 80%，进入下一等级进行评价，以此类推。每个评价单元格的得分是该单元所有指标项分值的平均分，如公式（1）所示。

式中：

S──评价单元格得分；

m──评价单元格指标项数量；

pi──评价单元中第 i 个指标项分值。

考虑到每一等级下，每一单元格的评分标准都在不断调整。为进一步清晰展示不同成熟度等级对企业标准数字化能力的具体要求，以 L2 探索级为例，表 2 描述了各过程域下各能力域的评分标准。

表 2 企业标准数字化能力 L2 探索级下，七个过程域下的各能力域特征

4 标准数字化能力成熟度模型应用实例

为进一步验证本文提出的标准数字化能力成熟度模型及其评价方法应用的实际可行性，本文以国家电网某公司一个具体的业务场景为例，对其相关标准管理过程的数字化能力成熟度进行评价。

业扩报装是电力营销的重要环节，指用户在需要新建、改建或更换用电设备时，向供电企业提出用电需求，并由供电企业根据用户的用电需求和供电条件制定用电方案，完成用电手续并安装用电设备的过程。这一业务过程涉及多维度、多事件的标准和规范，涵盖了管理、人员和实际作业场景等方面。具体来说，本文以《业扩报装服务现场标准化作业指导书（低压部分）》中DLT448-2016《电能计量装置技术管理规程》这一行业标准的应用情况为例进行评价，具体表现如表3所示。

表 3 国家电网某公司在《电能计量装置技术管理规程》标准管理上的数字化表现

在该公司的实际应用中，体系维护过程中的标准编制已经在部分专业和人员中使用在线协同编制工具。这些工具实现了多项功能，包括术语处理、规范性引用文件的自动补全、指标比对、自动分类以及多格式文档生成。在标准管理方面，针对电网企业标准和部分行业标准，该公司能够提供智能查询服务和智能检索功能。此外，在标准编制过程中，已经实现了对标准的标签标注，例如DLT448-2016《电能计量装置技术管理规程》被归类为电网技术标准体系中的试验与计量类别。然而，在标准辨识方面，公司仍需作业人员和标准辨识人员从标准体系中手动查找相关标准，尚未实现作业场景标签标注，这增加了专家或基层班组人员的人工成本。在宣贯培训方面，公司已扩充了标准宣贯培训形式，推出了线上标准知识讲堂，员工可以根据需要随时随地学习标准，提高对标准的熟悉程度。然而，在标准执行方面，尚未建立标准与作业流程之间的映射关系。另外，在标准的实施监督评价工作方面，该公司依然依赖评价人员参考实施监督评价表，收集相关纸质材料，并根据材料和实地调研情况进行评分。最后，结果评价和改进提升的整体数字化水平仍然较低。

综上，该公司整体的标准数字化能力成熟度属于L2探索级，表明公司在标准数字化方面已取得初步的探索性进展。然而，仍需要进一步的发展和改进，以提高数字化能力在标准管理过程中的应用水平。

具体来说，在标准辨识上，应当进一步使用体系规划工具，通过对作业场景的检索完成作业指导书中的标准引用，减少人工作业负担。在标准执行上，应当建立标准与作业流程之间的映射关系，通过数字化技术手段将标准化与自动化结合，简化复杂的作业流程，减少人为失误和故障风险。通过进一步完善上述几个方面，结合本文提出的模型及评价方法，实施实时评价和改进措施，有望显著提高整体数字化能力水平，从而使标准管理过程更加高效、透明，并符合最新的行业标准。这种持续的评估和改进过程将有助于公司在标准化领域增强竞争力，并更灵活地适应不断变化的业务环境。

5 结论与展望

标准数字化已经逐渐成为我国经济社会发展的客观需要和国际标准竞争的制高点，高效规划机制将是必然选择。但公司目前仍面临着标准体系规划不够完善且与业务需求匹配度不足、相关规划技术缺失等问题，亟需一套便捷高效的规划机制，辅助构建新型电力系统标准体系，加强超前谋划，增强公司标准供给能力，赋能业务持续发展。因此，标准数字化能力成熟度模型成为必备工具。

本文通过综合借鉴成熟度模型理论，深入分析文献，依托现有的国际标准、国家标准、行业标准和企业标准，同时，结合新型电网系统的业务应用，对电网场景下的标准数字化工作进行研究，提出了适用于电网企业的标准数字化能力成熟度模型。

从理论层面来看，该模型在充分考量标准的独特性以及电网场景适用性的基础上，以标准数字化能力域与标准数字化过程域两大维度为支柱，首次在理论层面对标准数字化能力成熟度概念进行了清晰的界定。这一创新不仅深化了标准数字化能力成熟度模型研究领域的理论内涵，也为后续的实践应用提供了坚实的理论支撑。从实践层面来看，该模型紧密围绕标准全生命周期管理思想，聚焦于电网技术标准实施监督的全过程，深入探索企业实现标准数字化所必须具备的实际能力，同时，通过结合简洁高效的二维表评估方法，实现了对实际问题的全面而细致的评估，为企业标准数字化水平的提升提供了有力的指导与支持。总的来说，本研究的成果不仅在理论研究方面，完善了国内对应标准数字化理论与研究的相关工作，而且在业务协同方面，有助于各单位和专业之间的协作与支持，为公司企业级的统筹发展和高质量服务提供引导和方向。

但本文构建的模型仍存在着一定的局限性，未来也可以从以下几个方面进行改进，在这一模型的基础上进行更深入的研究：（1）本文在确定能力域、过程子域以及每个交叉单元下的评价准则时，主要采用专家访谈法，在一定程度上存在主观性。（2）每个成熟度等级下的评价表单涵盖了多个交叉单元，而这些交叉单元的打分方式，目前主要是定性评估。未来为了提升模型的规范性和准确性，有必要收集更多的试点数据，并运用统计学方法，将定性评估与定量方法相结合，为交叉单元设置具体的指标体系、权重和数值测度，通过持续改进和完善使模型更加精确和有效。（3）目前的模型是基于电网场景开发的，因此其应用范围主要集中于电网企业对其标准数字化水平的评估和改进策略制定。对于其他行业来说，如金融、互联网平台等商业性企业，还需要根据产业特征和需求进行调整和完善。

作者：许海清 王思宁 魏志丰  高秉强 夏保冰  赵臻霞 

据统计，99%的数据大咖都关注了这个公众号

好文推荐：