Amazon Web Services ブログ

Category: Sustainability

ドローンとAIを活用した風力発電所のメンテナンスの自動化

この記事は、「Automating Wind Farm Maintenance Using Drones and AI」を翻訳したものです。 はじめに 風力タービンのメンテナンスは、高額でハイリスクな作業です。ニュースサイトの最近の分析によると、風力発電所のオーナーは、10年間で400億ドル以上を運用・保守に費やすと予想されています。また、別の最近の研究  では、従来のロープを使った検査の代わりにドローンを使った検査を行うことで、運用コストを70%削減し、さらにダウンタイムによる収益の損失を最大90%減少させることができるとしています。 このブログ記事では、ドローン、機械学習(ML)、モノのインターネット(IoT)をエッジとクラウドで活用することで、タービンのメンテナンスをより安全に、よりコストを抑えて行う方法を紹介します。まず、機械学習モデルをクラウド上で学習させ、タービンブレード上の腐食、摩耗、アイシングなどの危険を検出しました。機械学習部分の詳細は、前回のブログ記事でご紹介しています。このモデルをエッジに展開することで、より安全で迅速な検査を実現します。また、クラウドへの継続的な接続を必要とせず、オフラインでも動作します。ユニークなのは、Amazon Augmented AI を通じて、カスタムアラートや条件に基づいて調査結果に関与できる既存のメンテナンスチームを組み込むことができることです。この方法では、専門家があなたから指定された通りにレビューを行うというように、機械学習モデルを継続的な学習プロセスの中に組み込むことができます。このブログ記事は、re:Invent 2020 のビルダー・フェア・プロジェクト「Automating Wind Turbine Maintenance Using Drones and AI」の続きになります。

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「クラウドへの移行によるCO2削減効果」に関するレポートが公表されました

2021年8月19日、Amazon Web Services の委託により451 Researchが行った、クラウドのエネルギー効率性や二酸化炭素の削減効果に関する調査結果の日本語版が公表されました。

日本、韓国、シンガポール、オーストラリア、インドの500社以上の企業及び公共機関を対象としたこの調査によると、業務アプリケーションを従来型の各組織が所有するオンプレミスデータセンターからクラウドに移行することにより、エネルギー消費量を平均で約80%削減できることが明らかになりました。日本に限って見ると、平均的な企業・公共機関では、オンプレミスからクラウドへの移行により約77%エネルギー消費量を削減できることが示されました。

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E.ON 社 が NET2GRID を利用してエネルギーディスアグリゲーションを提供し顧客エンゲージメントを向上

この記事は、「E.ON Enhances Customer Engagement Through Energy Disaggregation with NET2GRID」を翻訳したものです。 このブログは、AWSパートナである Net2Grid CEO Bert Lutje Berenbroek 氏によって寄稿されました。 2017年、ドイツ市場ではまだスマートメーターの設置が待たれていましたが、E.ON 社はデジタルメーターに基づくリアルタイムのエネルギー消費量のディスアグリゲーション(訳註:世帯内のどの機器でどの程度電力消費されているか詳細に分解・分析すること)などの付加価値のあるサービスをいち早く顧客に提供したいと考えていました。NET2GRID 社は、EUの一般データ保護規則(GDPR)や長距離(LoRa)と短距離(Wi-Fi)の両方のソリューションを必要とするドイツのメーター設置場所のサポート要件を満たし、E.ON 社の入札を勝ち取りました。さらに、NET2GRID 社のディスアグリゲーション精度は、E.ON 社が選定する際の重要な基準であり、その結果、Amazon Web Services(AWS)上での展開が決定されました。

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