Sharper Shapeについて、また同社が力を入れていることについてお聞かせください。
Sharper Shapeは、自動化された有人・無人の空中検査により、資産管理と検査プロセスを改善することで、電力会社を支援しています。 当社は、専用センサーシステムとクラウドベースのアプリケーションで、電気ユーティリティ業界のさまざまなお客様にサービスを提供しています。
Sharper Shapeには、データ収集と、データを実用的な洞察に変換するデータ処理の2つのサービスがあります。当社のデータ収集哲学は、適切な作業に適切なツールを使用することです。つまり、適切なセンサーを備えた固定翼、ヘリコプター、またはドローンを使用してデータを収集します。当社の2つの製品、Consolidated Linear Inspection (CLI)とAutomatic Detailed Inspection (ADI)は、COREソフトウェアを利用し、ドローン検査プロセスを通じて収集されたデータを収集、分析、保護します。検査プロセスのあらゆるレベルで安全性と効率性を重視することで、Sharper Shapeは、公共事業業界とその顧客がサービスを提供する地域社会を一貫して改善する安全性と性能基準の向上に取り組んでいます。
今、最も需要があるのはどこですか？
ハリケーン、大規模な洪水、記録的な高温、記録的な干ばつ、山火事は、電力会社が大規模な気象現象をどのように管理するかを再定義し、これらの会社の戦略の舞台を整えている。点検の自動化のプロセスを分解することで、自動化された空中点検がいかに重要であるかを実感しています。私たちは、飛行計画と制御計画を持つ顧客が、問題に対処し、予測不可能な環境を緩和するための自動詳細検査を実施できるようにします。このようなサービスを実施する中で、当社のデータベースと分析ソフトウェアへの関心が著しく高まっていることに気づきました。検査で収集したデータをリモートで分析し、保護することは、私たちやお客様にとって非常に重要です。
業界は、状態ベースのメンテナンスと、故障に至るまで資産を稼動させることは、受け入れがたい結果をもたらすことを認識しつつある。 かつては、電力会社にとって停電が最大の関心事であった。顧客のために信頼性を構築し続けるために、これらの企業は停電の指標を追跡していました。今日では、インフラの老朽化、コストへのプレッシャー、環境条件の変化（ハリケーン、洪水、山火事、さらには極渦など）により、資産に到達する障害は、不幸にも人命を失うなど、より大きな影響を及ぼす可能性があります。 このため、企業は新しい技術を採用し、従来のユーティリティ検査プログラムを強化して、このような問題に対してより低解像度の地上画像を取得することが求められています。 当社は、ユーティリティ資産の忠実度の高いデータを収集するサービスを提供することで、ユーティリティ企業がより多くの資産を故障前にキャッチし、壊滅的な影響を最小限に抑えることができるようにします。
電線検査にドローンを導入する際の課題は？
ユーティリティ企業の現在の目的地（先を見越した状態ベースの資産管理）に対して新たな進路を描くことは、ユーティリティ企業にとっては新たな機会とは対照的に、混乱と見なされることが多い。 ドローンは、ユーティリティ企業が検査と資産管理を強化するにつれて進化している検査ワークフローのごく一部であることを認識することが重要です。 私たちは、検査自体から資産の修正を行うまでの検査ワークフロー全体にわたって、これらの課題のいくつかに遭遇します。
検査自体では、ドローンやSharper Shapeの自動詳細検査(ADI)製品のような関連技術を活用できるように作業員を装備し訓練することで、プロセスを強化するという課題があります。当社のADIを導入して一貫性のある反復可能なユーティリティ資産データを取得したり、ユーティリティの作業計画を調整して外注検査チームを組み込むことで、検査プロセスが強化されます。
データが収集されると、ユーティリティのワークフローは、検査をデータ収集と遠隔検査の2つの部分に分けるように進化している。リモート検査は基本的に、収集されたデータに基づいて資産をリモートで確認し、評価を完了する方法です。 これまでの公益事業では、検査は現場で行われるため、このワークフローは必要ありませんでした。そのため、我々の経験では、遠隔検査は、ユーティリティ企業が検査プログラムを強化するために直面している最大の課題となり得る。 すべてのインプットとアウトプットを理解し、サイバーセキュアな方法でこれを行うには、厄介で時間がかかることがあります。 幸いなことに、当社にはこの課題に対する解決策があり、これが最近当社のサービスに対する需要が急増している理由です。 Sharper ShapeのCOREプラットフォームは、長年にわたり公益事業パートナーとともに設計・改良してきたDSaaSソリューションです。 データ取得から遠隔検査、公共事業ラインとの資産データの共有、公共事業の資産修正追跡ツールに入力する資産問題のレポート作成まで、検査ワークフロー全体をカバーしています。
エネルギー・ユーティリティ業界の専門家は、検査プロセスを通じて多くの課題に直面しており、その多くは規制やコストの変化に関連している。しかし、公益事業者がもっと注意を払うべき、まだ注目されていない課題には、大規模なデータセット、ヒューマンエラー、データ収集／分析プロセスの遅さなどがある。例えば、多くの電力会社は現在、送電線を再通電するタイミングや場所の環境条件を評価するために、送電線作業員による現地調査を行っている。このプロセスには、時間の消費、限られた人員と設備資源など、多くの課題がある。このような現場検査は確実ではありません。Ronesは、ユーティリティ企業の専門家がこのような課題のいくつかを軽減するための装備を提供することができます。
ドローンのユニークな使用例をいくつか教えてください。
ドローンは道具箱の中のもうひとつの道具であり、異論を挟むのは難しい。 例えば、ホエールウォッチングに出かけるとき、双眼鏡なしで出かけるだろうか？ そして、クジラの可能性を見つけたら、ほとんどの場合、クジラに近づくためにコースを設定するだろう。 やみくもにクジラに向かって航行し、何も見つけられずにがっかりする代わりに、ドローンを導入して素早く近づき、遠隔操作で詳しく観察したらどうだろう。 ユーティリティ検査プログラム用のドローンも同じ利点を提供する。 ドローンを素早く配備して、人間の目では見えないところまで近づいてデータを取得し、点検を完了することができます。ドローンは非常に軽快で長距離飛行が可能なため、危険な地形を横切って遠くからユーティリティ資産のデータを取得するためのハイキングを避けることができます。
また、検査以外のユースケースを満たす、すべての資産に関する忠実度の高いデータを収集するメリットもある。このデータは、資産台帳に登録したり、様々なワークフローに投入したりするのに利用できる。 例えば、多くの通信会社がユーティリティ・アセットに接続し、高解像度のアセット履歴データを提供しています。この資産は、共同請求に関連する意思決定の際に重宝される。これは、メンテナンス費用の全額を請求することになりかねないデータ不足を回避することで、資産所有者に金銭的な利益をもたらす。ドローンによって収集されたデータは、as-builtsを検証します。このプロセスを、外部委託された保守や建設作業の場合の支払いに結びつけることも、ドローン導入のメリットとなる。
ドローン検査において、AIや機械学習（ML）はどのような役割を果たすのか。
AIとMLを公共施設の資産検査に取り入れることには明るい未来があるが、これは時間のかかる旅路である。幸いなことに、それは途中で利益を得る旅であり、旅の始まりでもある。ほとんどのAIやMLシステムがそうであるように、大量のデータが必要なインプットであり、この業界は現時点では提供していない。電力会社が検査プログラムを導入し、強化し、データを収集するにつれて、AIとMLのアルゴリズムは、遠隔検査プロセスを支援するために訓練することができます。碍子の対象物の認識から、潜在的な故障の可能性を示唆するレビュー、そして検査命令から保守・工事作業チケット・プロセスの自動化まで、ユーティリティ企業はO&Mの削減を実感し始めるだろう。 自動化が実現可能になれば、膨大なO&M削減を実現できる。これはまた、さらに高いレベルの検査への扉を開くことにもなる。例えば、何百万マイルもの導線を評価し、断線した素線を確認する手作業は、時間がかかり、効果的ではありません。将来的には、AIシステムが「干し草の山の中の針」を素早く見つけ、ユーティリティ企業が故障する前にそれをキャッチできるようになるかもしれない。このような潜在的な用途は、金銭的な利益にとどまらず、電力会社全体に安全性と信頼性の利益をもたらす。
電力会社などの組織は、ドローンが撮影したデータをどのように管理できるのか？
大規模なデータセットは偉大で貴重な資産になり得ますが、それは通常必要とされてこなかった新しいユーティリティのワークフローです。 データ管理システムには、電力会社がスマートメーターデータを管理するために導入したのと同じようなインフラと配慮が必要であるため、これがいかに圧倒され、困難であるかを私たちは理解しています。上記のように、これこそがシャーパー・シェイプがこの業界とこの特別な課題に焦点を絞ってきた理由です。当社のソフトウェア・ソリューションは、クラウド・ソリューションを利用してビッグデータを収容し、公共事業ワークフローと公共事業顧客のために設計されたソリューションを提供します。 実際、ある顧客は最近、"これほどライン工に優しいプログラムは見たことがない "と述べています。
現代において、企業はこの膨大なデータに対処するために最高データ責任者を必要としているのだろうか？
そうだ！ ドローン技術により、必要な資産データの収集が可能になった。このデータは、AIや機械学習、より良いワークフロープロセスのような将来の機能を実現するものであり、複雑な情報を明確でシンプルな実行可能なリソースに変えます。これらが相まって、長期的に有益な結果をもたらす画期的なプロセスが生まれる。このような変革はトップから始める必要があり、データ処理についてしっかりと把握し、その効果的な使用方法について熟練した理解を持つ最高データ責任者（CDO）をデータチームに装備することは、顧客により良いサービスを提供し、保護することを目指す公益企業に大きな助けとなるだろう。
2020年以降のドローン産業について、どのような予測をお持ちですか？
ドローン業界において、我々は成長しか予測していない。 2018年12月、FAAは商業用ドローンの販売台数が2020年までに270万台に増加するという数字を発表したが、この増加傾向はさらに加速すると予想している。 ドローンの機能、ドローンのバッテリー、FAAの規制がさらに進化し、ドローンの有用性が高まると予想しています。
一般的に言って、AIと機械学習はさらなる進化を遂げるだろう。大量の入力データに基づいてアルゴリズムがより正確な結果を生成するようになり、企業は技術のアップグレードを目にすることになるだろう。ハードウェアに関しては、センサー市場は、高出力を維持しながらも、センサーがより安価で軽くなるという変化を経験している。これらの変化は、より忠実なデータ、より正確な結果、実用的な洞察につながることは間違いない。業界はまた、BVLOS飛行の許可だけでなく、免除の数も増加するだろう。これにより、ドローン関連サービスに大きな可能性が生まれ、ひいては市場が大きく活性化するだろう。
とはいえ、ドローン活用の阻害要因として、FAA（連邦航空局）のBVLOS（Beyond Visual Line of Sight：見通し外飛行）規制の容認に注目している人が多いのも事実です。例えば、電気自動車（EV）業界。EV市場の阻害要因の一つはバッテリー容量で、業界はその改善に力を注いだ。しかし、それはパズルのほんの一部に過ぎなかった。 EVをサポートするインフラが不足しており、現在も不足している。 同様に、ドローンは現在、ほとんどの場合、手動で操作されており、人間のプロセスと同様に、エラーが起こる可能性がある。 そのため、シャーパーシェイプとその顧客は、最低2人1組のチームと、通電している機器に近づかないための最低接近距離という標準的な操作手順を定めています。簡単に言えば、当社のADIサービスはBVLOSを実現し、ユーティリティ設備のクローズアップ検査に必要な労力を大幅に削減すると同時に、驚くほど詳細で一貫性のある再現可能な検査データを取得します。
2020年のシャープ・シェイプは、このようなトレンドを先取りし、顧客と手を携えて成功に必要なツールを提供できるよう、イノベーションを続けていきます。
イルッカ・ハイデンヘイモについて
イルッカ・ハイデンヘイモは、電気事業業界向けに専用センサーシステムとクラウドベースのアプリケーションを開発するSharper Shape社のCEO。それ以前は、ストーンソフト・コーポレーションの創業者。当初はCTOを務め、その後マネージング・ディレクター兼CEOを務めた。ヒデンヘイモはコンピューター業界とITセキュリティの分野で30年以上の経験を持つ。
