빅 데이터가 유틸리티 산업을 재편하다

빅 데이터는 최신 유행어이지만 인터넷에 관한 것만은 아닙니다. 빅 데이터는 자산 및 프로세스를 최적화하여 장기적으로 서비스 제공을 개선하고 중단을 줄이며 비용을 절감하는 지능형 인프라의 개발을 가능하게 함으로써 유틸리티 산업을 포함한 다양한 부문에 영향을 미치고 있습니다.
유틸리티 산업의 경우 유틸리티 자산 태그, 기둥 마커 및 기타 추적 메커니즘 덕분에 빅 데이터를 손쉽게 사용할 수 있습니다. 데이터 수집을 간소화합니다. 강력한 분석 기능을 갖춘 최신 소프트웨어 응용 프로그램과 결합하여 관계와 기회를 식별하는 것이 가능할 뿐만 아니라 즉각적으로 이루어집니다. 소비자가 요구하는 최적화된 데이터 기반 지능형 유틸리티 서비스 제공을 용이하게 하는 것은 바로 이 기술입니다.
실패할 때까지 실행하는 접근 방식은 구식입니다
유틸리티 회사는 오늘날 사용 가능한 서비스를 지속적으로 제공하는 데 필요한 인프라를 유지 관리하는 데 수백만 달러를 지출합니다. 소규모 유틸리티 회사도 계량기, 전신주, 변압기 및 그 사이에 있는 수많은 자산을 유지, 수리 및 교체해야 하는 문제에 직면해 있습니다.
전통적으로 유틸리티 회사는 전력 공급 장치를 사용하여 모든 자산을 최대한 활용하려고 했습니다. "실패할 때까지 실행" 프로토콜. 이 운영 방법은 수리가 더 이상 불가능하거나 재정적으로 논리적일 때만 자산을 대체했습니다. 그러나 이 방법은 서비스 중단을 초래했으며 자산의 사용 수명을 연장하는 데 있어 예방 유지 관리 및 오작동의 사전 감지의 가치를 강조하지 못했습니다.
이제 이러한 흐름은 변화하고 있으며 유틸리티는 이제 필요한 기술로 무장하고 있습니다. 자산 유지 관리에 대한보다 적극적인 접근 방식. 유틸리티 분석 연구소(Utility Analytics Institute)는 "유틸리티 산업은 이제 자산 관리의 새로운 시대의 벼랑에 서 있다"고 말하며, 유틸리티 리더가 정보를 얻을 수 있도록 하는 지난 몇 년간의 지능형 인프라 사용에서 수집된 이제 쉽게 사용할 수 있는 데이터를 지적합니다. 결정하고 현장의 모든 단일 자산에서 가치를 극대화합니다.
자산 추적을 통해 사전 예방적 자산 관리 관행
자산 추적은 유틸리티 산업에서 빅 데이터의 기본 구성 요소입니다. 고유한 자산 식별을 통해 개별 수준에서 자산을 면밀히 모니터링하고, 자세한 사용, 유지 관리 및 수리 기록을 유지하고, 시간 경과에 따라 해당 데이터를 분석하여 주요 패턴과 기회를 식별할 수 있습니다. 이 6가지 핵심 데이터 포인트는 현재 유틸리티 산업에서 전략적 의사 결정을 내리기 위해 쉽게 얻을 수 있는 방대한 양의 중요 데이터 중 일부에 불과합니다.

1. 사용 – 유틸리티는 개별 자산 수준에서 사용 수요를 모니터링하여 특정 자산이 효율성을 잃기 시작하거나 과부하 또는 오작동의 위험이 있는 임계값을 식별할 수 있습니다. 이 데이터는 유틸리티 회사가 인프라에 대한 수요를 전략적으로 분산하여 개별 자산이 최적의 성능 수준에서 작동하도록 함으로써 계획에 정보를 제공합니다.
2. 유지 관리 – 자세한 유지 관리 기록은 유지 관리 프로세스의 단점, 빈도 및 서비스 제공 복잡성 문제를 나타냅니다. 이 정보는 각 자산의 수명이 가장 길어 궁극적으로 투자 수익을 높이는 최적의 유지 관리 패턴을 결정하는 데 도움이 됩니다.
3. 수리 – 수리 이력은 유틸리티 회사에 중요한 데이터입니다. 이 정보는 문제가 있는 자산을 식별하는 데 도움이 될 수 있는 추세를 보여주며, 이를 통해 관리자는 공급업체 선택 및 자산 활용과 관련하여 정보에 입각한 결정을 내려 향후 수리 및 관련 비용을 줄일 수 있습니다.
4. 자본 투자 – 새로운 공급업체의 자산을 활용하는 것은 더 이상 암울한 상황이 아닙니다. 유틸리티는 응답 시간, 배송 지연, 평균 수명, 사용 임계값 및 기타 데이터 측면에서 공급업체 통계를 쉽게 추적할 수 있어 관리자가 가장 많은 ROI를 제공하는 공급업체를 쉽게 식별할 수 있습니다.
5. 수익성 – 유틸리티 회사에서 제공하는 전체 서비스에 영향을 미치는 것은 자산 기능 및 기능뿐만 아니라 고객에게 가능한 최상의 서비스를 제공하기 위해 해당 자산을 활용하는 효율성입니다. 유틸리티 관리자는 서비스 영역 내 여러 지역의 수익성을 분석하여 이 데이터와 정전, 고객 서비스 불만 및 전체 배송 비용과 같은 기타 요인 간의 관계를 식별할 수 있습니다. 일부 지역이 다른 지역보다 수익성이 높으면 이제 그 이유를 파악하고 전체 수익을 높이기 위해 다른 부문에 변경 사항을 적용할 수 있습니다.
6. 규정 준수 – 규정 준수 문제는 유틸리티 공급자의 성공에 매우 중요합니다. 자산별 규정 준수 문제를 추적하는 것은 향후 규제 문제를 피하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 주 또는 연방 지침에 따라 요구되는 경우가 많습니다.

유틸리티 부문에 중대한 영향을 미치는 것은 이 데이터를 수집하는 능력뿐만 아니라 데이터가 더 이상 격리되지 않는다는 사실입니다. 이는 데이터 수집에 대한 훨씬 더 간소화된 접근 방식이 의미 있는 관계를 쉽게 식별하여 생산성을 높이고 비용을 절감하며 서비스 제공을 개선하고 궁극적으로 수익성을 높일 수 있는 기능과 결합된다는 것을 의미합니다. 빅 데이터 및 자산 추적을 활용하여 유틸리티 산업은 앞으로 몇 년 동안 더 효과적이고 효율적이 될 수 있습니다.