自2010年以来，世界见证了可再生能源的加速部署，其增长速度已超过全球每年新增的常规电力容量。按国家能源局的解读，到“十四五”末，可再生能源在全社会用电量增量中的比重将达到2/3左右。
作为可再生能源的主力，风电将迎来新的“机遇”之战，也将面临着自身变革的挑战。
风电企业如何形成以技术优势为导向的成本优势？
在风电技术基础研发、风机设备制造等关键领域，如何突破技术瓶颈，突破“卡脖子”问题？
如何在企业研发、生产、销售等各个环节向数字化、智能化进行变革，借助大数据技术实现全产业链升级？
新一代数字化技术发展方兴未艾，面对数字化转型的大趋势，风电设备企业如何抓住机遇，专注于技术创新与产业转型，实现企业的转型升级呢？
风机行业端到端数字化转型方案
风电企业数字化转型与创新平台涉及到研发、制造、经营等领域，企业急需采用数字化的产品与运营技术，实现全方位的数字化转型升级，打造自身核心竞争力。
1 风电企业端到端的数字化管理
风电企业面临来自业主方的个性化与交付压力。如何及时了解到风场、项目的工作的内容、交付及目标，确保“真实”的项目进度、便于团队成员理解的项目任务定义以及有效的项目资料归档，满足客户个性化、高质量、高效率的需求，成为风电企业管理的首要任务。
端到端的项目管理包括：
在线的、透明的项目计划制定与执行，完成端到端的项目执行与监控；
项目资源规划及申请服务，项目资源、进度、风险及质量预测服务；
提供给PMO及管理层清晰的项目仪表盘；
支撑风机研制与风场建设全生命周期项目管理。
大部分风机新机型的研发都是基于现有机型，通过选装选配先进行一轮配置，检查配置中部分组件。
通过新建项目来对这些系统/子系统/及组件进行新型号的配置开发来满足定义好的市场需求。
风机配置管理包括：
选装选配及需求定义；
新机型项目定义；
新选配模块及验证；
订单配置通过系统自动生成EBOM。
2 风机数字化设计与创新
风机设计主要是基于模型的方式，实现风机的系统架构与数字化设计。通过R-F-L-P进行系统工程设计及产品定义。在总体架构设计基础上，通过3D-Master进行产品结构、电气及工艺设计、验证及评审等。
在风机开发中，使用系统建模语言SysML（CATIA Magic）实现风力涡轮机的功能、结构和行为描述，实现风机的正向设计与产品创新。风机系统与体系设计、端到端需求追溯与正向设计。
风机智能设计导航、管路电气多专业协同设计；并进行尺寸公差、干涉检查分析与验证；同时进行运动机构分析与验证、数字化样机评审等。
3 风机数字化仿真与优化
风电机组开发和现有机组性能提升过程中，往往会出现一些部件或系统参数由于受到多个系统或学科的耦合影响，单从某个方向来考虑无法满足需求或找到最优值，成为设计瓶颈。
数字化仿真平台的建立和应用，实现风电机组的结构、气动、热学、噪声、多体等学科的优化，可以耦合结构部件、塔架、控制参数、叶片参数、载荷的相互影响，自动迭代寻优，确定关键参数的灵敏度和最优值。
风机数字化仿真与优化
（1）风机气动、热学和噪声仿真
风机的启动、热学、噪声仿真包括：
气动仿真基于玻耳兹曼方程，描述介观尺度下的气体行为，玻耳兹曼方程能够再现流体动力学极限；
支持翼型数据和特性的输入；
基于2.5D后缘噪声功率工作流仿真；
基于2.5D对仿真性能输出，如：压力分布、边界开发、近场和远场噪声数值等，实现噪声预测与预防。
（2）风机多体动力学仿真
Simpack多体动力学解算器以速度、准确性、鲁棒性和多功能性，风电及子系统仿真，用于动态分析和载荷生成,为风机提供多体动力学仿真与优化解决方案，实现最佳的测试活动，验证风机的真实运行环境。
基于Simpack的多自由度海上、陆上风电机组动力学仿真平台，支持实现风机变桨、偏航、塔筒，发电机等部件的仿真与优化。
（3）风机多学科优化
通过搭建结构优化流程、控制参数优化流程、叶片结构/气动参数优化流程及部件载荷优化流程等，实现从模型输入、求解计算、后处理及载荷强度校核，到自动输出最优参数，避免了重复的手工/界面操作工作，提升机组开发迭代效率，成功应用于各个机型设计开发中。
风机多学科优化
4 风机数字化工艺及虚拟验证
为加快风机的研制进程、提高研制质量，风机工艺研发必须向数字化、并行化、智能化、集成化、快速化、可继承化的方向发展。基于模型的风机数字化工艺系统对实现工艺关键风险点的控制、提高生产工艺规划质量和降低生产消耗等都有重要的现实意义。
风机数字化工艺及虚拟验证实现：
基于3D工艺规划，构建风机可视化工艺流程，基于模型的工艺BOM管理，支持基于三维模型实现物料、资源的分配。
实现基于模型的风机数字化工艺规划编制和规划，在用户定义完顺序和工时后，可直接进行工艺流程和产品可制造性仿真，同时提供甘特图、柱状图等多种工具，帮助用户进行线平衡分析和资源利用率分析。
在工厂安装及吊装前，进行数字化仿真，包括风机装配及吊装仿真验证等，并根据仿真结果建立工艺规范，提供各类标准化工艺手册，并可以指导工艺创新；以及海上风电吊装作业、维护维修等过程。
5 风机智能供应链与物流管理
单个风机由8,000多个组件组装而成。由于风电产品的复杂性，库存短缺会导致装配线出现严重延误。其他挑战包括同步装配线和子装配线、物料流、车间可见度低和最后一分钟的调度，所有这些都会影响最终交付。
风机供应链系、统详细计划和调度能够快速主动地识别潜在的制造挑战，包括：
装配线上的瓶颈和延迟，以及如何影响客户需求，帮助制造商确保物料流同步以及车间及其调度的可见性；
通过分析不同的制造场景，做出更好的供应决策并按时交付；
可以通过与企业资源计划系统的无缝集成，与其他工厂同步生产；
可以与整个组织、合作伙伴、客户、分包商和供应商共享计划和数据KPI。
风机智能供应链管理
6 风机智能制造与数字化管理
MOM为所有风机工厂实现标准化和集成的运营方法，以更好地控制、跟踪和记录包括与生产相关的人员、流程、材料和机器在内的端到端活动流。
同时，通过搭建数字化平台分享关于智能制造经验以及专业相关数据，MOM以数据为驱动实现柔性化生产，带动行业上下游以及中小企业进行产业升级，推动整个产业智能升级步伐。
MOM的应用包括：
智能生产管理：实现跨多个站点的全球可见性和生产控制，帮助企业自动指导和跟踪生产任务，减少在制品库存和制造提前期，同时提高质量和准时交货；
智慧仓储与物流：同步物料流并提高运营绩效，实现产品交付、生产和运输瓶颈和物流的优化；
全面质量管控：质量执行的全球解决方案，提供实时监控质量性能并快速遏制不合格产品；
智慧运维管理：在车间整合机器维护活动，提高对预防性和反应性维护活动的可见性和控制。
风机智能制造管理
智能制造在风电企业的建设，将有利于优化生产流程，加快生产速度，缩短生产周期；通过智能物资管理，可以加快存货、资产等运转速度。
7 风机数字化运维与服务
风电运维对于提升发电系统效率、减少非计划停机时间、持续保持盈利以及降低检修成本能够起到至关重要的作用。风电企业可以通过数字化运维技术，风电运维将实现从被动型运维向主动型运维方式的转变。
根据维修对象与方式，提前提取产品和维修有关的数据、维修过程与电子作业指导，为维修执行提供科学指导，降低成本；
采取事前预防方式，提前制定维修决策、做好维修准备、科学维修执行，通过精确定位故障，提高维修效率、减少维修损失；
采用维修数据智能、边缘计算与云端数据分析相结合，基于传感器端、边缘计算以及云端大数据的统计与分析，为故障模式判定与管理过程优化提供量化决策依据，实现真正意义上的智慧机组。
风机数字化维修与服务
风电数字化转型给企业带来收益
风机的研制、运行过程复杂、成本较高。数字化技术为企业提供了降低总体研制、安装维修和服务成本的方法。
风电企业通过研发、制造、维护数字化执行，以基于统一数据模型的集中解决方案来实现转型，以既定质量更快地开发和交付性能更好的风机，降低风机开发和运营成本。（达索系统）
