データ ガバナンスと AI は、あらゆる運用上の意思決定の中心になります。
世界的なエネルギー危機から、グリーン成長と業務効率化への社内圧力まで、エネルギー業界はかつてないスピードで変化を続けています。データガバナンスとAIは、あらゆる業務上の意思決定の中核を成しています。
データは戦略的資産となる
デジタル時代において、データは工場の操業を支える第二の電力とも言える、核となる要素です。発電所、監視センター、送電所は、センサー、カメラ、監視制御システム、データ収集システムから毎日、数百万ものデータストリームを生成します。このデータソースを適切に処理、保存、活用することが、エネルギーサプライチェーン全体における運用効率と予測能力を左右します。
しかし現実には、多くの企業や工場は依然としてデータ管理の「ボトルネック」に直面しており、個別かつ分散したシステムがシームレスに連携しておらず、生産活動や業務活動を多次元的に把握できていません。これは、デジタルトランスフォーメーションのプロセスにおける大きな障壁となるだけでなく、経営効率を低下させ、意思決定のスピードを阻害し、長期的な競争力を制限しています。
断片化されたシステムはデジタル変革のボトルネックとなっています。多くの企業は依然として複数の独立したシステムで運用されています。データは散在し、全体的な計画が欠如しているため、管理と同期が非常に困難になっています。ソフトウェアシステム、手入力、個別の追跡ファイルなど、複数の異種ソースからデータが利用されています。
同時に、指標と計算方法、および詳細なデータマイニングツールの一貫性の欠如により、評価と測定のレポートが信頼できなくなり、経営上の意思決定の有効性が低下します。
特に多くの企業は、データのデジタル化に実際に投資することなく、プロセスのデジタル化のみに重点を置いています。その結果、多くの非構造化データが添付ファイルの形で蓄積され、ストレージリソースが浪費され、効果的な活用が困難になっています。
材料、設備、人材、財務などのビジネス資産に関するコアデータの集合であるマスターデータの欠如は、システム全体の標準化の障壁となり、リソースの無駄や不正確な情報を引き起こします。
したがって、企業はデータをビジネスの戦略的資産、すべての経営および開発上の決定の基盤として考慮するとともに、システム アーキテクチャの定義、データ構造の標準化、適切なテクノロジとツールの導入に至るまで、明確なデータ戦略を構築して、データが真にビジネスの「デジタル ハート」となるようにする必要があります。
体系的なデータ戦略の構築経験
Viettel Enterprise Solutions Corporation ( Viettel Solutions)の代表であるNguyen Chi Linh氏は、エネルギー企業との実践的な経験を共有し、既存のデータ資産の特定、ビジネスと管理のデータニーズの明確な理解、重要なデータの効果的な管理と保管、「正確、十分、クリーン、有効」なデータの確保、多次元レポートの構築、正確で包括的な予測のサポートなど、企業のデータ戦略決定を支援するための「5つの核となる質問」に基づくアプローチを共有した。
エネルギー企業は、複雑な操作とリアルタイムの監視要件という特性から、データの安全性と品質、メタデータ管理、マスターデータ、モデリング、ストレージ、操作、分析、管理などの主要領域を含むデータ管理フレームワークに従って、体系的にデータ管理に取り組む必要があります。目標は、統一されたデータエコシステムを構築し、操作と戦略的意思決定の両方を効果的にサポートすることです。
特に、企業はテクノロジーに投資する前に、データ戦略を明確に定義する必要があります。「データ活用とは、まさにその逆です。テクノロジーのトレンドを形式的に追うのではなく、ビジネス目標や経営目標に直接貢献するデータの具体的な活用先を決定する必要があります」と、Viettel Solutionsの担当者は強調しました。
AIを適用して運用生産性を予測、維持、最適化する
データが整備されれば、AIはエネルギー業界のインテリジェントな運営を支援する手段となります。Viettelクラウドプラットフォームのテクノロジーディレクターであるファム・トゥオン・チエン氏は、Viettelは電力負荷予測、異常分析、予防保守、自動化、意思決定支援に至るまで、エネルギー分野におけるAIの実用的アプリケーションを数多く保有していると述べました。
Viettelは、センサー、カメラ、音声、温度データなどをリアルタイムで分析する分野特化型AIモデルを導入しています。これにより、システムは問題が発生する前に異常を検知し、メンテナンススケジュールを自動的に調整してダウンタイムを削減し、運用コストを最適化することができます。
さらに、AIは発電機の画像解析、性能測定、再生可能エネルギー貯蔵の最適化、工場におけるテクニカルチャットボットシステムの運用もサポートします。これらのAIモデルは、Jupyter Notebook、AI推論（API）、中央ストレージなどのツールを統合したプラットフォームであるAI Studioを通じて学習・運用され、企業が別途インフラに投資することなく、テストから実際の製品までAIを展開できるよう支援します。
専門家によると、エネルギー業界におけるデジタル変革は、個別の技術の適用に留まるものではありません。真の価値は、データ、AI、IoT、そしてコンピューティングインフラが統合されたエコシステムとして連携し、オンデマンドで拡張し、運用における主権を確保することで初めて生み出されます。
現在、Viettel Solutionsは、ベトナム企業向けに特別に設計された「Make in Vietnam」デジタルエコシステムプラットフォームを保有しています。このエコシステムにより、柔軟な時間単位のGPU-as-a-ServiceサービスからKubernetes（VKE）オーケストレーションプラットフォーム、そしてモデル開発、トレーニング、推論のためのAI Studioに至るまで、AIライフサイクル全体をベトナム国内のクラウドコンピューティングインフラストラクチャ上で直接展開することが可能になります。
企業は、物理インフラストラクチャに投資することなく AI モデルを簡単に実践できると同時に、速度、セキュリティ、EMS、HMI などの既存のオペレーティング システムとのスムーズな統合を確保できます。
エネルギー業界のデジタル変革の過程では、データと AI を組み合わせることで、ベトナムの企業が業務を最適化できるだけでなく、国際的なソリューションに依存するのではなく、積極的にテクノロジーの未来を形作る力も得られます。
ヒエン・ミン
出典: https://baochinhphu.vn/du-lieu-va-ai-dang-tro-thanh-nguon-dien-thu-second-cho-nganh-nang-luong-10225073015562302.htm
コメント (0)