빅데이터가 유틸리티 산업의 혁신과 효율성을 견인하다

빅데이터는 요즘 유행어지만, 인터넷만의 이야기가 아닙니다. 빅데이터는 유틸리티 산업을 포함한 다양한 분야에 영향을 미치며, 지능형 인프라 개발을 가능하게 하여 서비스 제공을 개선하고 중단을 줄이며, 자산과 프로세스를 최적화함으로써 장기적으로 비용을 절감합니다.

유틸리티 자산 태그, 폴 마커 및 기타 추적 메커니즘이 데이터 수집을 간소화함으로써 유틸리티 산업에서 빅데이터는 손끝에 있습니다. 강력한 분석 기능을 갖춘 최신 소프트웨어 애플리케이션과 결합하면, 관계와 기회 식별이 가능할 뿐만 아니라 즉각적입니다. 이 기술이 소비자가 요구하는 최적화된 데이터 기반의 지능형 유틸리티 서비스 제공을 촉진합니다.

구식 '고장 날 때까지 운행' 접근 방식

유틸리티 회사는 오늘날 이용 가능한 서비스의 지속적인 제공에 필요한 인프라 유지에만 수백만 달러를 지출합니다. 소규모 유틸리티 회사조차 미터, 폴, 변압기 및 그 사이의 수많은 것들까지 수만 개의 자산을 유지, 수리, 교체해야 합니다.

전통적으로 유틸리티 회사는 "고장 날 때까지 운행(run-until-failure)" 프로토콜을 사용하여 모든 자산에서 최대한의 사용을 얻으려 했습니다. 이 운영 방식은 수리가 더 이상 가능하지 않거나 재정적으로 논리적이지 않을 때만 자산을 교체했습니다. 하지만 이 방식은 서비스 중단을 초래했고, 예방적 유지보수와 자산 수명 연장을 위한 고장의 능동적 탐지의 가치를 강조하지 못했습니다.

이 흐름이 바뀌고 있습니다. 유틸리티는 이제 자산 유지에 대한 더 능동적인 접근을 취하는 데 필요한 기술로 무장했습니다. Utility Analytics Institute는 "유틸리티 산업은 이제 자산 관리의 새로운 시대로의 벼랑 끝에 서 있다"고 말하며, 지능형 인프라 사용 최근 몇 년간 수집된 이제 쉽게 이용 가능한 데이터가 유틸리티 리더들이 정보에 입각한 결정을 내리고 현장의 모든 단일 자산에서 가치를 극대화할 수 있게 한다고 지적합니다.

자산 추적이 능동적 자산 관리 관행을 촉진합니다

자산 추적은 유틸리티 산업에서 빅데이터의 근본적인 구성 요소입니다. 고유 자산 식별을 통해 개별 자산 수준에서 면밀히 모니터링하고, 상세한 사용, 유지보수, 수리 이력을 유지하며, 시간이 지남에 따라 해당 데이터를 분석하여 주요 패턴과 기회를 식별할 수 있습니다. 이 6가지 핵심 데이터 포인트는 유틸리티 산업에서 전략적 의사결정을 주도하기 위해 이제 쉽게 얻을 수 있는 방대한 양의 중요한 데이터 중 일부에 불과합니다:

1. 사용량(Usage) – 개별 자산 수준에서 사용량 수요를 모니터링함으로써 유틸리티는 특정 자산이 효율성을 잃거나 과부하 또는 오작동 위험에 처하기 시작하는 임계값을 식별할 수 있습니다. 이 데이터는 인프라 수요를 전략적으로 분산시켜 개별 자산이 최적 성능 수준에서 작동하도록 보장함으로써 계획을 지원합니다.
2. 유지보수(Maintenance) – 상세한 유지보수 기록은 유지보수 프로세스의 결함, 빈도 및 서비스 제공 문제점을 드러냅니다. 이 정보는 각 자산에 대해 가장 긴 수명을 가져오는 최적의 유지보수 패턴을 결정하는 데 도움이 되며, 이는 궁극적으로 투자 수익 증대를 의미합니다.
3. 수리(Repairs) – 수리 이력은 유틸리티 회사에 중요한 데이터입니다. 이 정보는 문제가 있는 자산을 식별하는 데 도움이 되는 추세를 드러내며, 이는 관리자가 향후 수리 및 관련 비용을 줄이기 위해 공급업체 선택과 자산 활용에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 합니다.
4. 자본 투자(Capital Investment) – 새 공급업체의 자산 활용이 더 이상 어둠 속의 총질이 아닙니다. 유틸리티는 응답 시간, 배송 지연, 평균 수명, 사용 임계값 및 관리자가 가장 높은 ROI를 제공하는 공급업체를 쉽게 식별할 수 있는 기타 데이터 측면에서 공급업체 통계를 쉽게 추적할 수 있습니다.
5. 수익성(Profitability) – 유틸리티 회사가 제공하는 전반적 서비스에 영향을 미치는 것은 자산 기능과 역량뿐만 아니라, 최고의 고객 서비스를 제공하기 위해 해당 자산을 얼마나 효율적으로 활용하는가입니다. 서비스 지역 내 다양한 지역의 수익성을 분석함으로써 유틸리티 관리자는 이 데이터와 정전, 고객 서비스 불만, 전반적인 제공 비용 등 다른 요소 간의 관계를 식별할 수 있습니다. 일부 지역이 다른 지역보다 더 수익성이 있다면, 그 이유를 파악하고 다른 구간에 변화를 구현하여 전반적인 수익을 증대시킬 수 있습니다.
6. 규제 준수(Regulatory Compliance) – 규제 준수 이슈는 모든 유틸리티 제공업체의 성공에 필수적입니다. 자산별 준수 이슈 추적은 미래의 규제 우려를 피하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 주 또는 연방 지침에서 종종 요구됩니다.

유틸리티 부문에 이토록 큰 영향을 미치는 것은 이러한 데이터를 수집하는 능력뿐만 아니라, 데이터가 더 이상 사일로(siloed)되지 않는다는 사실입니다. 이는 훨씬 더 간소화된 데이터 수집 접근 방식과 의미 있는 관계를 쉽게 식별하여 생산성 증대, 비용 절감, 서비스 제공 개선, 궁극적으로 수익성 증대를 가능하게 하는 능력과 결합됩니다. 빅데이터와 자산 추적을 활용함으로써 유틸리티 산업은 향후 수년간 더 효과적이고 효율적으로 변모할 수 있습니다.