電力業界における人工知能の開発状況

今日は、人類が初めて電気を使用して以来、家庭や企業に電気が供給されてから 140 周年です。電力業界は成長し、人々の仕事や生活において最も重要なサービスの 1 つになりました。しかし、業界は現在、一連の特有の課題にも直面しており、これは以前のビジネスモデルが変化することを意味します。

これらの課題には、2021 年 11 月の第 26 回国連気候変動会議で強調された、発電における持続可能性の真の必要性が含まれます。世界中の国々はエネルギー供給の脱炭素化を約束し、今後も太陽光発電と風力発電を精力的に推進するという約束を再確認しています。

これは、規制の枠組みの要件に従って電力を供給できなかった場合、罰金や風評リスクに直面する、高度に規制された世界の電力業界にとって大きな影響を及ぼします。化石燃料から持続可能なエネルギー生産への移行は、予測不可能な方法を使用する場合には慎重に管理する必要があります。

エネルギー価格の高騰も世界中の電力会社に悪影響を及ぼしており、多くの電力会社が操業停止を余儀なくされています。その結果、既存の電力会社はほぼ一夜にして何千もの新規顧客を受け入れなければならず、労働者と電力システムの両方に多大なプレッシャーを与えました。

レガシー テクノロジーによって引き起こされる問題

これにより、レガシー IT システムに関する問題が発生します。電力業界が老朽化したインフラの更新や改修に苦労しているのと同様に、関連するスキルや専門知識の不足が深刻化しているため、IT プラットフォームをアップグレードするための投資を見つけるのは困難です。

したがって、スマートメーターなどの取り組みはコストの削減と効率の向上によって利益をもたらすはずですが、実際には、収集された膨大な量のデータを、現実の将来のイベントを予測するなど、有意義な方法で管理および分析するのは困難です。エネルギーが消費されるとき。

エネルギー価格危機に直面して一部の消費者は選択肢を奪われていますが、優れたレベルの顧客サービスを提供することは、顧客離れを減らし市場シェアを獲得するための重要な要素です。これは、顧客との契約とサービス、およびエネルギー供給問題の解決の両方に当てはまります。

従来の IT システムでは、コンタクト センターのスタッフが顧客をサポートするために必要な情報が異なるシステムに保持されていることがよくあります。これらのシステム間のコネクタとして人が使用されるため、住所変更、請求、障害修正計画などのプロセスで摩擦が生じます。

では、規制要件を満たし、顧客を満足させながら株主のための価値を生み出す必要性を考えると、電力会社はどのようにしてプロセスを適応させ、大規模ではなくよりデータ主導のアプローチを経営管理に採用できるのでしょうか?レガシー IT システムを置き換える?

インテリジェント オートメーションと人工知能を導入する

答えの 1 つは、電力を変革するために設計されたテクノロジであるインテリジェント オートメーション (IA) と人工知能 (AI) テクノロジの導入にあります。業界の運営方法の収束。インテリジェント オートメーション (IA) と人工知能 (AI) を持続可能な電力生産と配電のほぼすべての側面に適用する世界的な産業が台頭しており、大企業は真の変化をもたらすために自動化プラットフォームを採用しています。

電力会社と協力すると、自動化と人工知能が明らかなメリットをもたらすいくつかの分野を特定することができます。

(1) カスタマー エクスペリエンス – 電力会社はカスタマー エクスペリエンス (CX) スコアに大きな影響を受ける可能性があります。これにより、規制当局が毎年巨額の報奨金や罰則を課すことになる可能性があり、適切に管理しないと痛い目に遭う可能性があります。顧客関係管理 (CRM) と請求システムを統合することで、電力会社は顧客エージェントに複雑なシステムと複数のデータ ソースを持たせることを回避できます。また、デジタル ワーカーは、顧客の単一ビューにデータを抽出するという重労働を行うことができます。

(2) レガシー インフラストラクチャ - 多くの企業が直面している現実は、基盤となるデジタル環境が古いものと新しいものを組み合わせたものであり、その 2 つを統合する能力を持つことが重要です。数十年前の顧客の IT システムから情報を取得して最新の従業員管理システムに統合する作業は、依然として従業員がシステム間でカット アンド ペーストを行うことである程度行われています。これだけでも、運用対応チームの効率を高めるのに役立つ多くの改善がもたらされます。また、対応担当者は、ほとんどの電話がビジネスやサービス関連の問題に関するものであるため、より多くのストレスに直面することが多い顧客との話し合いにより多くの時間を費やすことができます。

(3) 環境報告書 – これは気候変動の課題に沿ったものですが、汚染や効率的なエネルギー生産の規制目標に関する実績報告などの指標も含まれています。このようなレポートは、同日の監視と対応を管理して目標に関する正確なレポートを提供できる自動化システムをサポートするために重要です。

(4) インテリジェント システム – EU 加盟 27 か国がインテリジェント システムに移行するための要件により、さらに複雑さが増します。各エネルギープロバイダーには、自社で取り組むか外部委託する目標があります。エネルギー プロバイダー システムと設置業者の間のやり取りは複雑であり、重複やアクセスの問題が多数あり、自動化 (IA) と人工知能 (AI) によって改善できます。

(5) プラントのメンテナンスを最適化する - 古い発電および配電インフラは、先進国の電力会社が直面する最大の課題の 1 つです。これは、信頼性が高く、コスト効率が高く、「将来性のある」サービスをエンド ユーザーに提供する能力に大きな影響を与えます。場合によっては、これらのサプライヤーは 30 年以上前の発電設備を使用しており、予知保全などのワークフローに IoT、インテリジェント オートメーション (IA)、人工知能 (AI) を導入することで、その利用を最大限に活用しようとしています。ここでは、大型機器のセンサーが SCADA システムにデータを提供し、IoT、人工知能、スマート オートメーション プラットフォームが障害の可能性を判断するのに役立ちます。このデータに基づいて、フィールド サービス リクエストを自動的にスケジュールし、障害が発生する前に技術者が修理できるため、耐用年数が延長され、コストが削減され、効率が向上します。

(6)気候変動 - ほぼすべてのサプライヤーは、特定の期間内に正味ゼロ排出を達成するという目標を持っています。ロボット プロセス オートメーション (RPA)、高度な分析、人工知能を導入することで、気候変動の目標を達成し、清潔で手頃な価格で信頼できる水へのニーズの高まりを実現できます。たとえば、サンディエゴ・ガス・アンド・エレクトリック社は、山火事の防止にセンサーデータと衛星気象データを使用しています。別の例としては、ドローンを使用して電力インフラや太陽光発電所の検査を実施したり、コンピュータービジョンを使用して異常を検出したりすることで、デジタルワーカーがデータを収集し、分析して次善の措置を実行することが挙げられます。

利用の障壁を取り除く

インテリジェント オートメーション (IA) と人工知能 (AI) が電力業界にもたらすメリットを考慮すると、一部の分野で関連する技術の導入に依然として消極的なのはなぜでしょうか。先行者利益を活用し、目に見える成果 (顧客のオンボーディングの削減、エンジニアのスケジューリングの自動化、プロセスに対処するためのスムーズな変更など) を実感している企業と、インテリジェントな自動化を導入するための有意義な措置をまだ講じていない企業 ( IA）と人工知能インテリジェント（AI）テクノロジー。

経験則として、導入を妨げる障壁は技術的および予算的なものではなく、文化的なものである傾向があります。新しいテクノロジーの使用には、上級幹部チームやビジネス部門だけでなく、IT チームの同意も必要です。その最良の結果は、1 回限りのその場限りのプロジェクトではなく、継続的な変更プログラムから得られます。

もう 1 つの課題は、競争の激しい業界で事業を展開している企業が、インテリジェント オートメーション (IA) および人工知能 (AI) 計画のベスト プラクティスや測定可能な結果を​​共有することに消極的である可能性があることです。ビジネス競争が激しい業界では、共同かつ統合的なデジタルトランスフォーメーションを実現することが困難です。

最後に、電力会社は、あまりにも多くの仕事が従業員からデジタルテクノロジーに移管されれば、重要なサービスの制御が失われるのではないかと心配するかもしれません。しかし、多くの電力会社が気づいているように、デジタル技術は人間の労働者よりも優れた生産性、正確性、安全性、スピードで 24 時間稼働できます。

1882 年に最初の発電所が開設されて以来、電力業界は大きな進歩を遂げてきました。しかし、気候変動、インフラストラクチャー、レガシーシステムの老朽化により、私たちは現在、インテリジェントオートメーションや人工知能を中心に構築されたスマートテクノロジープラットフォームの採用など、さまざまなテクノロジーやアプローチの導入を開始する必要がある転換点に達しています。

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