Les données au travail: Énergie & Service public

DE QUELLE MANIÈRE LES BIG DATA PEUVENT-ELLES AMÉLIORER LA SATISFACTION DU CLIENT ET L'EXCELLENCE OPÉRATIONNELLE?

Satisfaction du client: finaliser le marketing pour l'efficacité énergétique et la réponse à la demande, évaluer l'efficacité de la réponse à la demande et des programmes d'efficacité énergétique, développer des produits avec des tarifs basés sur le temps ou des incitations à répondre à la demande, fournir aux clients des outils d'analyse pour les aider à réduire le coût de leurs factures, comprendre comment vos clients préfèrent recevoir les communications relatives aux interruptions de service.

Amélioration au niveau de l'exploitation: définir avec précision le point d'interruption de la fourniture pour l'exploitation de la main-d'œuvre, effectuer des contrôles pour identifier les violations potentielles de la sécurité, détecter les fraudes et les vols et identifier le compte sans facturation, effectuer l'analyse des défaillances ou des irrégularités de tension.

DE QUELLE MANIÈRE LES BIG DATA PEUVENT-ELLES SOUTENIR LES RESPONSABLES?

Les progrès en matière d'outils, d'automatisation des processus et de collaboration multiplient le volume disponible des nouveaux types de données, par exemple les données fournies par les capteurs, la géolocalisation, la météo et les séismes. Elles peuvent être combinées avec des données « générées par l'homme », comme le flux de marché, les médias sociaux, les messages électroniques, les textos et les images pour de nouvelles idées. Les responsables des installations peuvent bénéficier de l’analytique des Big Data, et plus précisément de ce qui suit:

• Excellence dans l'interruption du service: l'objectif est d'analyser les données issues des machines et des interruptions de service planifiées afin d’optimiser les périodes d'interruption en se basant sur l'état réel des pièces.
• Gestion de la qualité prédictive: l'objectif est de transformer la manière actuelle de gérer les données sur la qualité, comme la de non-conformité et les défauts dans les prévisions efficaces, avec le contrôle et l'élimination des données relatives aux opérations techniques.
• Maintenance selon les conditions: l'objectif à atteindre est d'analyser les données liées à l'entretien des machines pour optimiser les événements planifiés, afin de proposer un programme d'entretien spécifique et dédié. Généralement, les opérateurs collectaient des données sur l'état des pompes et des puits au moyen d'inspections physiques (souvent dans des lieux éloignés). Cela signifie que les données qui émergeaient de ces inspections étaient dispersées et difficiles d'accès, surtout compte tenu de la valeur élevée de l'équipement utilisé et des impacts potentiels sur la santé et la sécurité en raison d'accidents possibles. Maintenant, les données provenant des capteurs peuvent converge dans Hadoop depuis des pompes, des puits et d'autres équipements avec une fréquence beaucoup plus élevée et à moindre coût par rapport à la collecte manuelle. Cela aide les employés expérimentés à effectuer les tâches que les capteurs ne peuvent pas réaliser: réparer ou remplacer les machines. Les données sur les machines peuvent être intégrées à d'autres flux de données sur la météo, sur l'activité sismique ou sur l'opinion des médias sociaux, afin de tracer un cadre plus complet de ce qui se passe dans le secteur. Cette quantité considérable de données variées provient des algorithmes dans Hadoop pour découvrir des schémas difficiles à identifier et pour comparer les résultats attendus aux résultats réels. La maintenance préventive, axée sur les données, garantit le fonctionnement de l'équipement, avec moins de risques d'accident et des coûts réduits.