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Getting a grip on the grid

Few sectors have the scale and complexity as the energy and utilities industry. Hortonworks 100% open-source connected data platforms can help you make sense of it faster than you ever imagined, with a single view of assets (we enhance grid visibility by orders of magnitude), operations and customers, predictive maintenance to prevent blackouts and leaks, and smart meter analytics to detect outages and energy theft, and customer analytics to optimize customer service.

業界の概観

世界中の電力会社は業界の著しい変化に直面しており、それによって事業の進め方も変わってきています。電力会社は安全で信頼できる、安価なエネルギーを顧客に届ける必要がありますが、同時に、厳しさを増す規制上の要件、老朽化する資産、代替エネルギー源の需要増加、最近導入された Advanced Metering Infrastructure(AMI)により生成されるデータの増大などに伴う圧力にも対処しなければなりません。世界最大規模の電力会社の多くは、移動中のデータや保存データを管理するために、Hortonworks の Connected Data Platforms を頼みにしたのです—そして信頼性、業務効率、利益性、顧客満足度を向上させました。

ユースケース

スマートメーター分析でグリッドの信頼性が向上

現代のユーティリティ事業者は、スマートメーターデータを保存、送信、分析、保管しなければなりませんが、それは高度メータリングインフラストラクチャの導入に伴うビジネス目標を実現するためです。しかし彼らのデータアーキテクチャーは、毎月の検針が当たり前だった、今よりシンプルな時代に設計されたものでした。スマートメーターは 1 時間に何度も情報を収集し、膨大な量のデータストリームを定期的に生み出します。しかしユーティリティ事業者は設備が不十分で、レガシーデータベースプラットフォームではそのデータを効率的に処理、保管できません。

100% オープンソースの Hortonworks Connected Data Platforms により、ユーティリティ事業者はグリッドの可視性を桁違いに向上させることができます。Hortonworks は、ユーティリティ事業者が運用アセットから得た移動中のデータをリアルタイムで監視して、過去の傾向の深い分析と比較できるよう支援します。そのデータの発見が実用的なインテリジェンスに力を与え、遠隔運用をサポートします。また、リアルタイムの洞察により、グリッドの信頼性が向上し、負荷を分散させ、供給停止期間を削減し、不正を検出します。


アセットのシングルビューでグリッド運用を最適化

従来、電力会社の運用テクノロジー(OT)や情報テクノロジー(IT)システムは、組織内でサイロ化された職員によって開発、保全、利用されてきました。この現実が、ビジネスユニット全体での企業横断的な協力とデータの可視化を妨げました。その結果として運用やエネルギーのコストが上昇し、供給停止期間が長引き、運用は非効率的に、顧客サービスはお粗末になってしまったのです。

当初より、Apache ™ Hadoop ® は、多くの異なるソースから得られる、多様なフォーマットのデータを結合するために設計されました。Apache NiFi はそれらすべてのソースを特定し、保管と分析のために(リアルタイムとバッチの両方で)中央に移動します。そして Hortonworks はこれらの両テクノロジーを統合された一式のソリューションとして提供します。Connected Data Platforms は運用、IT、外部のサイロ化された各システムからのデータを統合して OT と IT の収束を実現し、アセットのシングルビューという新たなダッシュボードを生み出しました。この企業横断的な可視性がダウンタイムを削減し、グリッド運用を最適化し、何百万ドルものコストを削減する可能性があるのです。


設備の予知保全により停電を予防

従来、オペレーターは生成、伝送、分配、計測装置の状態に関するデータを、物理的な検査により収集していました。つまり、検査データは少量で利用するのが困難だったのです。しかし、問題となっているハードウェアは高価なものであり、機器の不具合のせいで状態や安全、利便性に影響を与える可能性もありました。

予知保全は、公共事業会社が稼働中の設備の状態を判定し、メンテナンスを行うべき時期を予測するのに役立ちます。公共事業会社は、毎年同じ時期にメンテナンストラックを派遣するのではなく、実際に修理が必要な時に派遣するようになりました。この可視性により、メンテナンスの頻度や時期が決まっているために発生する故障が減り、コストが削減されます。


世界クラスの顧客サービスのための、世帯ごとのシングルビュー

ユーティリティ事業者はレガシーデータシステムを構築しましたが、それはエンドアプリケーションとストレージプラットフォームとの間で 1 対 1 の関係で構築されています。たとえば、請求チームはデータベースで決済システムを管理し、顧客ケアチームは CRM システムでコールログを保管し、現場業務チームはサービストラックや作業命令のデータを保管します。
Hortonworks は数社の大手ユーティリティ事業者に協力し、データのシングルビューを作成するほか、手近にあるかもしれないのにあちこちに散在している価値を、複数の相互作用、チャネル、グループ、プラットフォームから引き出しています。そのシングルビューにより、ユーティリティ事業者は顧客のペルソナを描いて使用量によってランク付けをし、サービスコールを最適化し、顧客離れを減らしてターゲットマーケティングを調整することにより、バジェットビリング(予測使用料金の均等請求)など付加価値のあるサービスを実現しています。

エネルギー取引インテリジェンスで、マーケターの一歩先へ

卸売エネルギー市場の参加者も、データに関して同様の課題に直面しています。公共事業会社としてリスクを軽減するために、さらに多様で膨大なデータソースを収集、処理、保管、統合、分析しなければなりません。ソースに含まれるセンサーデータは、運用アセット、市場および取引に関するデータ、ERP データ、トレードマネージメントおよびリスクマネージメントに関するプラットフォーム、内部および外部ソースからのものです。

Hortonworks がサポートするリアルタイムのトレーディングソリューションにより、エネルギートレーダーは自身の組織を過度の法的または経済的リスクにさらすことなく、市場機会に瞬時に対応できます。たとえば、あるお客様は弊社の Connected Data Platforms を活用して、リアルタイムの電力市場データを商品取引所のデータサービスから採取し、処理と分析を行うことで、既存のトレーディングプラットフォームのデータを充実させています。そうすることで予測が向上し、市場の不規則性を突き止めることが可能になり、不正な取引慣行の検知にも役立ちます。