Big Data hervormt de nutssector

Big Data is het modewoord du jour, maar het gaat niet alleen over internet. Big Data heeft gevolgen voor verschillende sectoren, waaronder de nutssector, door de ontwikkeling mogelijk te maken van intelligente infrastructuren die de dienstverlening verbeteren, onderbrekingen verminderen en op de lange termijn kosten besparen door activa en processen te optimaliseren.
Voor de nutssector is Big Data binnen handbereik dankzij de asset-tags van nutsbedrijven, paalmarkeringen en andere volgmechanismen die het verzamelen van gegevens stroomlijnen. Gecombineerd met moderne softwareapplicaties met krachtige analysemogelijkheden, is het identificeren van relaties en kansen niet alleen mogelijk, maar ook direct. Het is deze technologie die de geoptimaliseerde, gegevensgestuurde en intelligente levering van nutsvoorzieningen mogelijk maakt waar consumenten om vragen.
Run-tot-failure-aanpak is verouderd
Nutsbedrijven besteden miljoenen dollars aan het onderhouden van de infrastructuur die nodig is voor de constante levering van diensten die tegenwoordig beschikbaar zijn. Zelfs kleine nutsbedrijven worden geconfronteerd met het onderhouden, repareren en vervangen van honderdduizenden activa tussen meters, palen, transformatoren en de vele dingen daartussenin. "run-tot-mislukking"-protocol. Deze werkwijze verving activa pas toen reparatie niet meer mogelijk of fiscaal logisch was. Maar deze methode resulteerde in serviceonderbrekingen en verzuimt de nadruk te leggen op de waarde van preventief onderhoud en proactieve detectie van storingen bij het verlengen van de bruikbare levensduur van een asset.
Dit tij is aan het verschuiven, nu nutsbedrijven gewapend zijn met de technologie die nodig is om een meer proactieve benadering van het onderhoud van activa. Het Utility Analytics Institute zegt:"De nutssector staat nu aan de vooravond van een nieuw tijdperk van activabeheer", verwijzend naar de nu direct beschikbare gegevens die zijn verzameld over de afgelopen jaren van intelligent gebruik van infrastructuur, waardoor leiders van nutsbedrijven geïnformeerde beslissingen te nemen en de waarde van elk afzonderlijk activum in het veld te maximaliseren.
Het volgen van activa maakt proactieve praktijken voor activabeheer mogelijk
Assettracering is het fundamentele onderdeel van Big Data in de nutssector. Dankzij unieke identificatie van activa kunnen we activa op individueel niveau nauwlettend volgen, een gedetailleerde gebruiks-, onderhouds- en reparatiegeschiedenis bijhouden en die gegevens in de loop van de tijd analyseren om belangrijke patronen en kansen te identificeren. Deze zes belangrijkste gegevenspunten zijn slechts enkele van de enorme hoeveelheid kritieke gegevens die nu gemakkelijk te verkrijgen zijn om strategische besluitvorming in de nutssector te stimuleren:

1. Gebruik – Door de gebruikseisen op individueel activaniveau te monitoren, kunnen nutsbedrijven drempels identificeren waarbij bepaalde activa hun efficiëntie beginnen te verliezen of het risico lopen op overbelasting of storingen. Deze gegevens informeren de planning door nutsbedrijven in staat te stellen de eisen aan infrastructuur strategisch te spreiden om ervoor te zorgen dat individuele activa op optimale prestatieniveaus functioneren.
2. Onderhoud – Gedetailleerde onderhoudsregistraties onthullen tekortkomingen in onderhoudsprocessen, problemen met frequentie en complicaties bij de levering van diensten. Deze informatie is nuttig bij het bepalen van de optimale onderhoudspatronen die resulteren in de langste levensduur voor elk activum, wat uiteindelijk een hoger rendement op de investering betekent.
3. Reparaties – Reparatiegeschiedenis is kritieke gegevens voor nutsbedrijven. Deze informatie onthult trends die kunnen helpen bij het identificeren van problematische activa, waardoor managers weloverwogen beslissingen kunnen nemen met betrekking tot de selectie van leveranciers en het gebruik van activa om reparaties en bijbehorende kosten in de toekomst te verminderen.
4. Kapitaalinvestering – Het gebruik van activa van een nieuwe leverancier is niet langer een schot in het duister. Hulpprogramma's kunnen eenvoudig leveranciersstatistieken volgen in termen van reactietijden, verzendvertragingen, gemiddelde levensduur, gebruiksdrempels en andere gegevens waarmee managers gemakkelijk de leveranciers kunnen identificeren die de meeste ROI bieden.
5. Winstgevendheid – Het zijn niet alleen de functionaliteit en mogelijkheden van activa die van invloed zijn op de algehele service die door een nutsbedrijf wordt geleverd, maar ook de efficiëntie waarmee die activa worden gebruikt om klanten de best mogelijke service te bieden. Door de winstgevendheid van verschillende regio's binnen het servicegebied te analyseren, kunnen beheerders van nutsbedrijven relaties tussen deze gegevens en andere factoren identificeren, zoals uitval, klachten van de klantenservice en de totale leveringskosten. Als sommige regio's winstgevender zijn dan andere, is het nu mogelijk om vast te stellen waarom en wijzigingen door te voeren in andere segmenten om de algehele winst te verhogen.
6. Naleving van de regelgeving – Problemen met de naleving van de regelgeving zijn van cruciaal belang voor het succes van elke nutsvoorziening. Het volgen van asset-specifieke compliance-problemen is niet alleen nuttig om in de toekomst regelgevende problemen te voorkomen, maar is vaak vereist op grond van nationale of federale richtlijnen.

Het is niet alleen de mogelijkheid om deze gegevens te verzamelen die zo'n grote impact hebben op de nutssector, maar ook het feit dat de gegevens niet langer in silo's zijn opgeslagen. Dat betekent dat een veel meer gestroomlijnde benadering van gegevensverzameling gepaard gaat met de mogelijkheid om eenvoudig betekenisvolle relaties te identificeren om de productiviteit te verhogen, de kosten te verlagen, de dienstverlening te verbeteren en uiteindelijk de winstgevendheid te vergroten. Door gebruik te maken van Big Data en het volgen van activa, kan de nutssector de komende jaren effectiever en efficiënter worden.