AI搭載のインテリジェント資産監視センター

大手総合エネルギー流通企業は、コンピュータビジョン、予測モデル、クラウドネイティブアーキテクチャを活用したインテリジェント資産管理センターを導入しました。これにより、重要な変電所資産の監視、運用レジリエンスの強化、データ主導型の保守・投資判断の実現を図っています。

5.000

監視対象のデータポイント

>20%

保守運用コストを削減します。

>10%

設備投資が実現できず、延期されています。

>80%

資産のデフォルトリスクが低減します。

事後対応型メンテナンスから予測的レジリエンスへ

重要な変電所資産の管理は、監視システムの分断、予測機能の不足、手作業による診断に依存しており、十分に統合されていませんでした。その結果、老朽化したインフラに加え、可視性も不十分であったため、高価な変圧器や保護装置は、運用・財務・規制の各面でリスクにさらされていました。

目的

予測分析を適応させ、予防保守の意思決定を支援することで、信頼性を向上させます。このようにリアルタイムの運用データを一元化し、運用コスト（OPEX）を最適化すれば、不必要な設備投資（CAPEX）を先送りできる統合型アセット・インテリジェンス・センターを構築することができます。

機会

SCADA、ADMS、資産管理システム、また外部データソースを一体型クラウドアーキテクチャに統合することで、企業は故障を予測できます。このように資産のライフサイクルシナリオをシミュレーションし、各変電所における運用ガバナンスを向上させることができるのです。

統合予測資産のインテリジェンスプラットフォーム

機械学習モデル、運用ダッシュボードを組み合わせたクラウドネイティブな監視・分析アーキテクチャの実証済みデータをリアルタイムに取り入れることで、変電所ネットワーク全体における資産ガバナンスと意思決定を強化します。

主な課題

分散型資産監視システム

予測保全の機能が限定的です。

業務上・規制上の高リスク

異種プラットフォームに分散したデータ

解決策

インテリジェント資産監視センターの設計・構築。資産監視、分析、ガバナンス機能を統合した一元的な運用モデルを確立しました。

予知メンテナンスモデルの開発。機械学習アルゴリズムを適用して資産の寿命を推定したり、劣化をシミュレーションし、故障パターンを予測することができます。

異種運用システムの統合。 モジュール式クラウドアーキテクチャ内で、SCADA、ADMS、保守システム、また外部データソースを接続します 。

リアルタイム分析および可視化レイヤーを展開し、運用チーム向けに継続的監視、アラート生成、意思決定支援ダッシュボードを実現します

影響

重要変電所資産全体の保守効率が向上します。

変圧器の壊滅的な故障発生確率が低減します。

分散型インフラストラクチャ全体にわたる運用可視性を強化します。

データに基づいた投資と資産ライフサイクルに関する意思決定ができるようになりました。

注目の成功事例

デジタル化されたサービス管理による現場業務の強化と、コネクテッドワーカー技術による安全性の向上