統合的な立地最適化による EV 充電拠点の収益性向上

業界セクター：その他のインフラ

業務機能：生産

充電拠点事業者 (CPO) は Foundry を使用して、EV 充電ステーションのネットワークを構築する場所の優先順位を決め、これらの投資の財務パフォーマンスをモデル化しました。これにより、ネットワーク計画のアナリストは、ステーションの利用拡大と収益性を最適化するとともに、評価にかかる時間を大幅に短縮できるようになりました。

課題

Foundry の導入前は、EV 向け充電インフラを構築する場所の評価を、複数のアプリケーションから手作業で情報を集めて Excel で行っていました。複数のスクリプトを活用して可能な限り自動化しても、このプロセスには非常に多くの作業が必要でした。さらに、技術的な制約により、実行速度と、分析の詳細度や分析に含める要因の数との間でトレードオフを行う必要がありました。評価には長い時間がかかり、重要な要因（近隣に計画中の拠点が存在するかどうかなど）は考慮されていませんでした。

ソリューション

Foundry を使用して、重要なアプリケーションとデータソースのすべてへの接続を確立し、データを自動的かつ頻繁に同期するようにしました。分析を再実行するために必要な作業はゼロになり、アナリストは継続的に検証と改善を繰り返せるようになりました。既存のデータに加えて、Foundry では、外部のサードパーティーデータを必要に応じてデータ資産に直接追加できるようになりました。

これらのワークフローにより、ユーザーはネットワーク全体を構築してシミュレーションし、コスト、収益、顧客、利用率をモデル化でき、電力網の容量も考慮できるようになりました。現在では、実行速度を犠牲にすることなく、より多くの要因を考慮した全体像に基づいて意思決定を行っています。さらに、全体像を把握することで意思決定がより明確でわかりやすくなり、CPO は評価の速度を向上させました。

同じソリューションとデータ資産は保守エンジニアも使用しており、組織のさまざまな部門で、透明性のあるデータ基盤に基づいた意思決定ができるようになっています。

ユーザーとステークホルダー

• ネットワーク計画
• 用地取得

効果

• 評価時間を従来の5分の1に短縮しました。
• 評価中に参照するアプリケーションの数を7個から Foundry のみに削減しました。
• 8桁の米ドル額に相当する収益性の向上が期待されます。

同様のユースケースを実装する

このユースケースでは、次のパターンを実装しています。特定のパターンの詳細と Foundry 内での実装方法については、以下のリンクを参照してください。

• リソース配分と最適化（ほかの3件のユースケースで使用）

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