IBM Maximo Vegetation Managementでリスクをレジリエンスに変える

2024年、米国では6万1,000件以上の山火事が発生し、約890万エーカーを襲った山火事の多くは、公益事業施設近くで植物が繁茂しすぎたために引き起こされました。これは、特にカリフォルニア州やテキサス州などのリスクの高い州では、着火と停電の両方の主な原因となっています。*

だからこそ、IBMは強力な新機能、IBM Maximo Vegetation Managementを発表できることを誇りに思っています。これは、Maximo Application Suiteの一部となって、1つの統合ソリューションでデータ入力を実行可能な知見に変換します。

今日の公益事業、インフラストラクチャー、運用環境において、植生管理は樹木の剪定だけではありません。それは資産を保護し、公共の安全を確保し、運用効率を最適化することです。気候変動により山火事や停電のリスクが高まる中、組織は送電線、パイプライン、輸送通路付近の植生を積極的に管理するための、よりスマートなデータ駆動型ソリューションを必要としています。

最新の植生管理ソリューションは、リアルタイムの知見、データ分析、自動化されたワークフローをチームに提供し、事後対応的な保守を事前対応的な資産保護に変換します。これは単なるツールではありません。信頼性、コンプライアンス、サステナビリティーを保護するものです

IBM Maximo Vegetation Managementは、多様なデータを実行可能なな洞察に変換することで、企業が送電線や資産に危害を及ぼす可能性のある高リスク地域を事前に特定できるようにします。これにより、木の剪定作業の優先順位を決め、リスクを低減し、資源の活用を最適化することが可能になります。従来の定期的な剪定サイクルに頼るのではなく、データに基づいた効率的な管理が実現できます。

お客様は、2次元衛星画像、3D LiDARスキャン、またはハイブリッド・アプローチなど、複数の画像ソースを使用して知見をカスタマイズし、あらゆる地形と資産について適切なレベルの詳細を確保できます。当社のAI搭載リスク・スコアリング・エンジンは、画像と資産データを分析して侵入リスクを検知し、成長を予測し、検知を超えて保守の優先順位を付け、植生密度と優先レベルを計算して、インシデントが発生する前に高リスク・ゾーンを特定します。また、作業指示書のシームレスな統合により、チームは洞察から行動に移ることができます。実行状況、コンプライアンス、請負業者の遂行能力を追跡する統合製品により、すべてを一か所で把握できます。

植生管理は事後保守から事前対応のリスク軽減へと進化しており、その影響は林業をはるかに超えています。

• 公益事業では、送電線の近くに侵入する植物が危険な状態になる前に特定することで、停電や山火事を防ぐことができます。
• 保険分野では、植生の密度と保険対象資産への近さを分析することで、より正確なアセスメントと保険金請求の検証が可能になります。
• 交通機関では、鉄道や高速道路沿いの生い茂った植物を監視することで、より安全な路線を確保し、中断のないサービスを確保します、当社のソリューションは、地理空間情報、分析、知見、自動化されたワークフローを組み合わせることで、これらの業界がコストを削減し、安全性を向上させ、環境リスクの先手を打てるよう支援します。

これは運用のレジリエンスにとって飛躍的な進歩です。AIを活用した植生に関する知見と堅牢な資産管理・作業指示機能を組み合わせることで、公益事業者は停電防止のための拡張性のあるエンドツーエンド・ソリューションを獲得し、運用効率の向上とコスト削減を実現できます。

植生マネージャー、オペレーション・リーダー、資産信頼性エンジニアのいずれであっても、IBM Maximo Vegetation Managementを使用すると、以下のことが可能になります。

• 停電リスクの低減：植生の脅威を早期に特定して対処することで、停電を防止
• コスト効率の向上：リスクの高い領域を優先することで、手作業による検査と緊急保守のコストを削減
• 保守の最適化：統合された製品でデータに基づく知見を提供し、作業指示と実行を追跡

知見から実行に移行し、よりスマートで安全なオペレーションを構築する方法をご覧ください。

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