電力・公益事業の業界ではデジタルトランスフォーメーションの取り組みが急速に活発化しており、効率性の向上、コストの削減、リスクの低減、健康的で安全な環境の実現を通じて、世界中の送配電事業に価値を提供しています。
データソースのサイロを破壊し、迅速なデータアクセスとコンテクスト化に焦点を当てたCogniteは、データ管理手法を改善することで送電・配電の4つの分野に大きな価値を生み出すことができます。
グリッド（送電網）の信頼性と復原力を向上させるために、高度を故障分析を実施することで、根本原因を明らかにし、スイッチングと効率的な再接続を安全に自動化することができます。過去の故障の調査と特性評価は、将来の停電のリスクを減らし、供給されないエネルギーコスト（CENS）を最小限に抑えるために、過去の運転履歴から学習するのに役立ちます。これは、顧客体験を大きく改善し、競争上の優位性となります。
データ活用の課題：すでに持っている過去のデータから故障パターンを抽出するのは、分析すべきデータが大量にある、もしくは組織内にデータサイエンスの経験がないために困難な場合があります。
さらに一歩進んで、デジタルツインは物理システムや環境の状態を視覚的かつ予測的に表現します。オペレーターは装置のデジタルツインの扱いには慣れていますが、優れたデータモデルを活用することで電力網全体のオペレーションを表現することもできます。システムを全体的に見ることで、オペレータは潜在的な障害に関係するインサイトや、影響を最小限に抑えて必要に応じて電力を迂回させる方法についてのインサイトを得ることができます。デジタルツインはデータを活用して運用されるようになると、データを作成したり、さまざまな運用シナリオをシミュレーションして、もしもの結果を分析したりすることも可能になります。このような運用・制御のためのデジタルツインはオペレーショナルデジタルツインと呼ばれています。
データ活用の課題：電力網全体から収集されるビッグデータの中から、最も関連性の高いデータを見つけ出し、解釈し、整理することが最大の壁となります。
※こちらの関連ブログもおすすめ：
『デジタルツインとは｜産業のイノベーションを推進するツール』
次に、スマートメンテナンスの実現は、グリッド（送電網）の定期的なメンテナンスではなく、グリッドの状態に基づいた動的なメンテナンスへの移行を実現します。まず、変圧器と変電所の分散したネットワーク全体の状態をリモートで監視し、可視性を向上させることで、チームは各装置の状態をより簡単に分析し、予期せぬ問題を予測し、意思決定を改善することができます。これは、より正確なメンテナンス作業と修理に直結し、結果としてメンテナンスの期間をより適切に管理できるようになります。
データ活用の課題：高度なモデリングを採用し、価値を高めるためには、信頼性の高いデータパイプライン、品質、そして結果として得られる予測モデルの運用が必要です。
保守プロセスがより予測可能になれば、運用チームは、既存の送電インフラ全体を最適化するための運用戦略、プロセス、および計画の再構築に集中することができます。ここで、グリッドデータの分析を改善することで、オペレーターは電力損失を削減し、多額の投資を必要とせずに動的な容量配分を可能にすることができます。グリッドデータへのアクセスを改善することで、安全性を損なうことなく容量を増加させた動的な送電定格容量システムが可能になります。
データ活用の課題：様々なシステムにサイロ化されて存在し、容易に利用できないデータが多数存在します。
これらのアプリケーションを追求するために、一部のオペレータは、ベンダーのポートフォリオからのポイントソリューションを使用してこれらの課題にアプローチすることを選択するかもしれません。残念ながら、これはデータアクセスとコンテキスト化という根本的な課題には対応しておらず、ベンダーのロックインにより複雑さを増しています。
送配電事業者は、適切なデジタル戦略を採用することで、大きな価値を得ることができます。デジタル・アプリケーションが組織全体で本格的に採用されるためには、データ・アーキテクチャが新しいデータ利用者、統合パートナー、開発者のニーズをサポートする必要があります。そこでCogniteは、サイロ化されたデータを民主化し、ITとOTの両方のデータソースをコンテキスト化し、短期間で価値を生み出すDataOpsソリューションを提供しています。