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ユースケース
• 測定プロセスの改善によりガス輸送パイプラインを
最適化
• 新しいデータプラットフォームの構築により運転およ
び保守費用の削減
• パイプラインのデータを分析することでセキュリティを
改善し、保守計画を立て、需要を予測
必要条件
•
IoT
アーキテクチャーによりリアルタイムのエッジデー
タを収集
• パイプラインの管理と制御をリアルタイムで実現
• 更新と新しいリリースを自動でリモート配信
解決方法
Enagás
社は
Smart Energy Assets
社という子会社を設立
し、機械学習アルゴリズムと
HPE Edgeline
コンバージド
エッジシステムの組み合わせを通じて IoT を活用し、
安全性、セキュリティ、収益性の改善を図りました。
成果
• 1 時間あたり 億
3
5,200
万の測定データを収集
• 正確に需要を予測し、セキュリティを高め、問題を
未然に防止
• 新しいソフトウェアを積極的に展開し、人手による
労力を最小限に
その他の関連情報
ビデオ :
Enagás
社と
HPE
: エッジデータでグリッドの容量
と信頼性を最適化
エッジデータによるエネルギー供給の
最適化
Enagás
社はスペイン最大規模の天然ガス輸送業者です。
12,000km
のパイプライン、地下貯蔵施設、再ガス化拠点
を欧州および中南米全体に展開しています。
8
デジタルゲームチェンジャー
ソリューション:
業種:
国:
エッジ
エネルギー
スペイン