Schermata che mostre le interruzioni e le condizioni meteorologiche per regione su una mappa nel software IBM Outage Prediction

Prevedi e rispondi rapidamente alle interruzioni dell'alimentazione causate dagli eventi meteorologici

Il legame tra le intemperie e le interruzioni dell'alimentazione è da tempo un problema per le società di servizi energetici. Il ripristino delle interruzioni del sistema di distribuzione rappresenta un costo operativo importante in condizioni meteorologiche avverse. Quando si verifica un'interruzione di alimentazione, le società di servizi energetici dispongono di una breve finestra temporale per ripristinare l'alimentazione prima che i clienti si infastidiscano e le autorità di controllo cerchino risposte.

Outage Prediction, che fa parte della Environmental Intelligence Suite, è una soluzione automatizzata e personalizzabile basata sul cloud che utilizza i dati meteorologici e le competenze nelle previsioni con i dataset dei clienti per sviluppare modelli predittivi di machine learning che aiutino le aziende di servizi pubblici a preparare in modo proattivo la loro risposta agli eventi meteorologici, a migliorare i tempi di ripristino e a incrementare la soddisfazione dei clienti e il rispetto delle normative.

Vantaggi di Outage Prediction

Un'esperienza più soddisfacente per il cliente

Informa in anticipo i tuoi clienti sulle potenziali interruzioni dell'alimentazione causate dalle condizioni meteorologiche e dei tempi di risposta stimati in base alle previsioni sulle interruzioni dell'alimentazione.

Riduzione dei tempi di ripristino

Preparati e rispondi in modo più efficace alle interruzioni dell'alimentazione dovute a gravi condizioni meteorologiche e ripristina i servizi più velocemente consentendo ai gruppi operativi di intervenire tempestivamente, al posto giusto e al momento giusto.

Aumento dell'efficienza operativa

Prevedi in modo più accurato il livello corretto delle risorse necessarie prima di una tempesta, in modo da ottimizzare gli interventi costosi e massimizzare l'utilizzo delle tue risorse di ripristino.

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Case study

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