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高リスク植生の地理空間モニタリング

衛星データを活用した監視とAIの組み合わせにより、先を見越した植生管理を実現。電力網全体における停電、山火事リスク、および運用コストを削減します。

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植生の干渉は、計画外の停電の20～30％を占めており、山火事の主な原因となっているため、電力会社にとってリスク、コスト、および規制上の圧力が増大しています。

なぜ植生リスクの可視化が重要なのか？

場当たり的な植生伐採から予測型リスク管理へ

公益事業者は定期点検や現地データに依存しており、植生の成長を予測、対応優先順位の判断、重大事故の未然防止が十分に行えていません。

主なメリット

植生リスクを運用インテリジェンスへ変える

断片的な監視から、統合された予測制御へ

大規模な早期リスク検知

衛星データを用いて、広域における植生の侵入および成長パターンを特定します

精密な対応計画

高解像度のドローンデータおよびLiDARデータを用いて、近接度、高さ、およびバイオマスを評価します

リアルタイムの環境把握

IoTセンサーを活用し、植生由来リスクを高めるる要因を検知します

予知保全の高度化

AIモデルを活用し、リスクを予測して対応策の優先順位を効率的に判断します

NTTデータのサポート体制は？

01

多層的な監視戦略

衛星、ドローン、IoTのデータを統合し、統一的な植生管理アプローチを構築します

02

データ統合とデジタルプラットフォーム

地理空間データ、環境データ、運用データを一元化し、リアルタイムでの可視化を実現します

03

AIを活用したリスク分析

予測モデルを導入し、植生の成長を予測するとともに、リスクの高い区域を特定します

04

運用管理と自動化

現場チーム向けの自動アラート、レポート作成、意思決定機能を有効化します

05

現場作業の最適化

リスクに基づいて対応の優先順位付けとスケジューリングを行い、不要な作業を削減します

実証済みの効果

予知的な植生管理による停電、リスク、およびコストの削減

予測型かつデータ駆動型の植生管理を通じて、ネットワークの耐障害性、安全性、およびコスト効率において、明確な成果をもたらします

重要な結果

レジリエンス、安全性、およびコスト効率の著しい向上

予期せぬ停止の削減

ネットワーク全体にわたる植生の干渉を積極的に管理することで

山火事および安全リスクの低減

発火源を減らし、地域社会とインフラを保護する

メンテナンスコストの最適化

固定サイクルではなく、リスクに基づいた対応を実施する

規制遵守の強化

データに基づくインサイトを活用し、トレーサビリティと報告機能を強化します

AIを活用したモニタリングの実演をご覧ください

衛星データを活用した監視とAIの組み合わせにより、先を見越した植生管理を実現。電力網全体における停電、山火事リスク、および運用コストを削減します。

植生リスクを戦略的優位性に変えます

ネットワークを先手で保護し、障害を削減し、大規模なデータ駆動型レジリエンスを実現する方法をご覧ください

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