アラートと調査支援による変圧器故障の防止

業種：公益事業

業務機能：運用

このユースケースにより、公益事業者は保守作業のスケジュールを組み、優先順位を付けられます。まず、Foundry 上にインフラのデジタルツインを作成し、その上にいくつかのアプリケーションを構築して、より迅速で十分な情報に基づいた意思決定を可能にします。

課題

需要パターンの変化とインフラの老朽化に直面していた北米の公益事業者は、リスク情報に基づく資産管理戦略の導入を目指していました。そのためには、ネットワーク全体の総リスクエクスポージャーを測定し、傾向を特定して保守と投資の優先順位を付け、資産故障の調査を迅速化し、資産の健全性データベースを構築する必要がありました。

これらの目標を達成するために必要なデータは、多くの異なるシステムに分散しており、情報が矛盾していることもよくありました。さらに、このデータの大部分は、リスクを評価しリソースを配分する運用上の意思決定者から切り離されており、組織変革の障害となっていました。

ソリューション

まず、電力設備と過去の対応のデジタルツインを構築しました。Foundry は、地理空間データと気象データ、調査・保守記録、停電情報、資産の詳細など、9個の異なるシステムのデータを統合しました。このデジタルツインは、導体から変圧器、開閉器まで、すべての資産とその周辺環境を高い精度で再現します。埋め込みモデルがデータの不整合を自動的に検出し、迅速な修正を可能にします。たとえば、別々の運用システムに同じ停電について2つの異なる原因が登録されている場合、Foundry は不一致のあるフィールドについてアラートを出し、現実世界を高い精度でモデル化できるようにします。

デジタルツインの上には、さまざまな調査と意思決定のワークフローを構築しました。Foundry は、すべての停電や資産故障をあらゆる側面から把握できるようにします。ノーコードのビジュアルインターフェースにより、ユーザーはケーブルの断線や変圧器の過負荷といった一般的な故障を調査し、資産の履歴だけでなく環境のコンテキストも考慮して根本原因を診断できます。

継続的な改善のための学習ループもあります。Foundry は、調査ごとの対応と意思決定を記録し、リスクモデリングに向けた傾向分析を可能にします。将来的には、これらのリスクモデルが資産の健全性スコアを生成し、今後の問題を予測するようになります。過去の調査と意思決定を記録することで、Foundry は公益事業者による優先順位の設定、スケジュールの編成、設備投資の最適化、およびほぼリアルタイムでの資産管理を支援し、コスト削減につなげています。

これらの機能を組み合わせることで、顧客は分析を活用した資産管理アプローチに移行できています。このアプローチは短期的な成果をもたらすと同時に、事業全体で分析による変革を進めるための基盤を整えます。

効果

• 組織は現在、点検と予防保守のために、リスクの高い変圧器のリストを事前に生成しています。
• 過負荷状態にある変圧器の特定を120倍高速化（日単位から時間単位へ）。
• 設備の健全性に関する統合データ資産により、調査の効率が大幅に向上（時間単位から分単位へ）。

仕組み

資産データのデジタルツイン

GIS データは、資産の場所に関する正式な記録システムであり、資産のデジタルツインの基盤を形成します。これを、さまざまなほかのソースからのセンサー、環境、停電の情報と、SAP システムからの作業管理および点検データで補完します。

アラートと基本的な地図調査のための Workshop アプリ

Workshop アプリは、調査対象となる傾向や特定の停電を全体から把握できる受信トレイ表示を提供し、埋め込みの Object View と Workshop の組み込みマップを使用して、アプリ内での調査を支援します。意思決定とそのコンテキストは、アプリから直接ライトバックによって記録されます。

同様のユースケースを実装する

このユースケースには、次のパターンを実装しています。以下のリンクから、特定のパターンの詳細と、Foundry 内での実装方法を確認できます。

• アラートワークフロー（ほかの7件のユースケースで使用）
• 調査とコホート化（ほかの3件のユースケースで使用）

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