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デジタルトランスフォーメーション

無限のデータ、無限の電力運用 

データ中心の自動化が現代の電力網にとって重要な理由

世界の電力業界で前例のない変革が起こる中、電力会社は、再生可能エネルギーへの移行、老朽化したインフラの近代化、そして手頃な価格で信頼性の高い電力の供給の継続という3つの緊急課題に直面しています。

エマソンの次世代オートメーションアーキテクチャは、データのサイロを解消し、発電、蓄電、配電全体の運用を最適化する、将来を見据えた最新の産業用コンピューティング環境を構築するように設計されています。 Ovation 自動化プラットフォーム·4.0は、インテリジェントフィールドからエッジ、エンタープライズまでの信頼性、安全性、生産性、サステナビリティのデータを統合するように設計されたソフトウェア定義アーキテクチャです。この統合により、電力会社は運用を最適化し、市場の急速な変化に自信を持って適応できます。

エッジに向けた動き

より分散化されたエネルギー資源（DER）への移行が、電力業界で特に大きな変化の一つを加速させています。これらのリソースには複合発電プラント、風力発電所、水力発電所、太陽光パネル、バッテリー貯蔵、マイクログリッド、電気自動車充電ステーションなどが含まれます。この複雑な電力ポートフォリオを抱える電力会社は、Ovation 4.0 のグリッド・エッジ・エコシステムを頼りに、双方向のエネルギーの流れをリアルタイムで管理し、ネットワーク全体に分散データを提供できます。

さらにグリッド・エッジ・コントローラは、DER 全体の高速なローカルコンピューティング環境を通じて、グリッドをより詳細に把握できるようにすることで、豊富なデータを安全にオペレータの近くで利用できるようにし、負荷と需要をより適切に管理できるようになります。

リモート機能の強化

大量の定年退職と労働者不足に直面する中で、企業は知識を一元化し、規模の経済を活かそうとして、リモート・オペレーション・センターへの依存度が高まっています。一元化されたオペレーションにより、ユーティリティ部門と発電会社は、より少ないリソースでより多くの成果を得る能力を獲得し、オペレーションの柔軟性を高めながら、コストを削減できます。たとえばエキスパートがデータを分析して、個々の設備またはフリート全体の機器のオペレーションと劣化がもたらす長期的な影響を判断し、高コストな問題が形成される前に障害を予測・緩和することもできます。

今日の再生可能エネルギー発電施設やバッテリー貯蔵施設では、リモート監視の重要度が増しています。これらの施設では通常、オペレータの介入がごくわずかで済み、広範囲に分散している傾向があるためです。チームは中央の施設からこれらのオペレーションを監視し、必要に応じて人員を派遣することができます。

エマソンは、発電分野で数十年間積み重ねてきた経験を活かし、リモート監視とリモート制御のための高度なパターン認識と機械学習技術のフルスイートを開発しました。当社が新たに提供する Ovation 分析ソフトウェアとインテリジェンスのフレームワークは、;AspenTech’s Mtell®ソフトウェアと機械学習エンジンを活用して設備の正常な動作と異常な動作を自動的に学習し、継続的に予知保全を改善します。

産業用 AI：事後対応型から予測型まで

今日の電力業界の困難な状況には、問題が起きてから対処する戦略よりも予測的な対処が欠かせません。そこで高度な分析能力が重要な役割を果たします。 Ovation 4.0 自動化プラットフォームの将来を見越した最新のコンピューティング環境により、エマソンは、変革的な生成 AI（GenAI）を提供できるようになります。GenAI は、大規模で複雑なデータセットを確信を持って分析し、高度な分析機能を活用して意思決定に役立つ情報を提供し、従業員を支援し、オペレーションを最適化できます。

エマソンは、GenAI がもたらす新たな機能と、将来の従業員がオペレーション全体でより迅速、安全かつ効果的な意思決定を行えるよう支援する能力に期待しています。 AI には今後、産業ソフトウェアで台頭する多様なイノベーションを支える力があります。以下はその一例です：

リモートオペレーション - 多数の設備を監視する中央制御センターでは、AI が対処法ガイダンスを提供する自動監督機能として機能し、オペレータと連携して情報処理や意思決定を支援します。
信頼性の高い持続的なオペレーション - 生成 AI アシスタントが保守要件を予測し、オペレーションチームがセンサの故障、機械の摩耗、温度変動、圧力偏差といった一般的な信頼性の問題の影響を軽減できるようサポートします。さらに、リアルタイムのデジタル・ツイン・シミュレーションと、プラント固有の過去のオペレーションおよび保守データでトレーニングされた AI モデルを組み合わせることで、異常な状態を認識し、プロセスが基準となるオペレーションから逸脱している状況とその理由を特定します。
グリッドの最適化 - AI 支援の予知保全により、制御プラットフォームが高度な状況把握を可能にするため、発電から供給までのオペレータの意思決定が改善され、結果としてグリッドの安定性が向上します。
セキュリティ – 脅威の検出、応答の自動化、脆弱性の管理、セキュリティプロトコル全体を強化することで、堅牢な AI モデルをサイバーセキュリティ強化ツールとして使用します。

今日の環境では、業務効率を推進し、グリッドの信頼性と回復力を強化し、脱炭素化目標を達成し、AI をはじめとする新技術を活用するには、すべての部門が部門の違いを越えて効果的にデータを解放し、誰もが利用できるようにすることが極めて重要です。より良いデータ管理がもたらす可能性と効果は無限です。

業界がデジタルの未来へ進む中で、私たちはその道を切り開き、お客様が現在利用している環境に合わせて、既存設備を廃棄・置換する必要のない最新化プログラムを生み出していることを誇りに思います。当社はお客様が準備できた段階でいつでも、データを活用できるより効率的な制御システムへのオープンアーキテクチャによる移行を通じて、最新化を簡素化できるようサポートします。