お客様事例/電力とユーティリティ

2018 年
GE のロゴ

GE Power の導入事例

GE Power はどのように AWS を使用して発電所をモニタリングし、顧客の何百万ドルもの節約を実現したのか

50,000 ストリーム

1 秒あたりのデータレコード

発電所データを取り込む

200 億個のセンサータグから

お客様の問題解決を支援します

より速く、数百万ドルを節約

概要

GE Power は AWS でデータ分析を使用することにより、顧客に数百万ドルにもおよぶ節約をもたらし、1 秒あたり 500,000 件のデータレコードをストリーミング可能で、200 億個のセンサーデータタグの取り込みをサポートするためのスケーリングを実現しています。同社は発電のソリューションを使用してユーティリティと電力を世界中の企業に提供しています。GE Power では、Amazon Kinesis Data StreamsAmazon Elastic MapReduce を使用することにより、AWS で重要なデータ分析アプリケーションを実行しています。

GE Power の設備では、世界の電力の 30% 以上を生成しています。同社では、これらの設備が効率よく稼働しているか確認するために Predix を使用しています。これは、発電所の設備に配置されている何千もの IoT センサーからデータを収集して分析するアプリケーションです。「このデータを使い、お客様の設備の状態をすべてモニタリングしています。お客様は、膨大なコストのかかる障害が発生してからではなく、スケジュールされたダウンタイム中に、先を見越してメンテナンスを実行できます」と、GE Power、Director of Data and Analytics Infrastructure、Eric Pool 氏は言います。

GE Power

機会 | さらなるスケーラビリティを求めて

過去数年にわたり GE Power では、会社全体のデジタルトランスフォーメーションの流れに従い、複数のアプリケーションをクラウドに移行してきました。GE Power ではこのイニシアティブの一環として、Predix をクラウドに移行しようと考えました。「オンプレミスのデータセンターでアプリケーションをホストしていましたが、このデータセンターにはデータの増加に対応するのに十分なスケーラビリティがありませんでした。システムに追加されていくデータは 8 ギガバイトから 200 テラバイトまで増加し、これは私たちにとって管理するのが困難なスケールでした。また、お客様は、設備に問題がある場合すぐに警告してくれる機能をアプリケーションに求めていました。そうすれば、問題を解決するために迅速に行動できます。そのため、モニタリング用アプリケーションのレイテンシーを低くする必要もありました」と Pool 氏は言います。

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つい 1 年前までは、データの収集、分析の実行、結果の生成、お客様の変更リクエストの実装に大抵は数時間または数日かかっていました。今では、設備の問題に関する通知がアプリケーションから届くとすぐ、数日以内に問題を解決できるようになりました」と Pool 氏は言います。

Eric Pool 氏
GE Power の データ/分析インフラストラクチャのディレクター、Eric Pool 氏 

ソリューション | 1 秒あたり 500,000 件のデータレコードをストリーミング

GE Power は、さまざまなクラウドソリューションを検討した結果、クラウドプロバイダーとして Amazon Web Services (AWS) を選択しました。「適切なデータ分析ソリューションを選択する上で AWS の成熟度が決め手となりました」と Pool 氏は言います。

Predix の新しいクラウドバージョンは、世界で 900 箇所ある GE Power の顧客サイトに配置された設備ベースのセンサーから IoT データを収集しています。データは Amazon Kinesis Data Streams に取り込まれ、その後、GE Power のアナリストや顧客が発電所で Predix にアクセスする際に使用されています。そのソリューションでは、毎秒 500,000 件のデータレコードを Predix にストリーミングしています。

GE Power では Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) を、基本のデータ処理インフラストラクチャとして使用しています。Amazon EMR によって、データを Predix のプロダクションデータベースに取り込む処理が管理されます。また同社では、分析データのアーカイブを Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに保存しています。全体としては、Predix アプリケーションでは毎日 100 万件以上のデータ処理を実行しています。加えて GE Power では、設備の問題が見つかったとき顧客に自動アラートを送信するパフォーマンス管理アプリケーションを Predix 上で実行しています。

200 億個に及ぶセンサータグからのデータの取り込み

GE Power は、AWS クラウドで Predix を実行することによって、急速に増加する顧客データに対応するのに十分なスケーラビリティを備えています。「Amazon Kinesis Data Streams や Amazon EMR を使用し、1 日あたり 200 億件近いマシンデータレコードを発電所のセンサーから取り込んでいます。この件数は増加し続けています。既存のオンプレミスインフラストラクチャであれば、そのような増加に対応してスケーリングするのは困難でコストがかかっていたでしょう」と Pool 氏は述べます。

GE Power ではまた、パフォーマンス管理アプリケーションを AWS にホストすることにより、顧客の問題解決の迅速化をサポートしています。「つい 1 年前までは、データの収集、分析の実行、結果の生成、お客様の変更リクエストの実装に大抵は数週間または数か月かかっていました。「今では、設備の問題に関する通知がアプリケーションから届くとすぐ、数日以内に問題を解決できるようになりました」と Pool 氏は言います。

コストのかかる設備故障を回避できるよう発電所をサポート

AWS を使用することにより、GE Power の顧客は、発電所の運用状況をより詳しく、迅速に視覚化できます。「以前は、設備に関する潜在的な問題についてのアラートを受信した場合、お客様に電話または E メールで知らせる必要がありました。今では、アプリケーションを使用して設備に関するインサイトをリアルタイムで配信できるようになったため、お客様は、発電所の運用状態について細部まで把握できます。お客様は、設備の運用方法や管理方法について適切に決定することができます」と Pool 氏は言います。

例えば、GE Power では最近、Predix を使用して顧客の発電所の燃焼システムに関する問題を即座に特定することができました。アプリケーションによって十分早く問題が明らかになったため、顧客は設備の停止をスケジューリングできました。強制停止を実行することになっていたとすれば、システムの停止は長期間に及んだ可能性があります。「お客様は、ダウンタイムや利益の損失を最小化しました。リアルタイムアラートを送信できたおかげで、お客様は破壊的な障害と比べてわずかなコストで問題を修復できました。結果としてお客様は数百万ドルを節約しました」と Pool 氏は言います。

GE Power では、顧客が設備の運用効率を改善するサポートもしています。「AWS でアプリケーションを実行してより詳細なインサイトを迅速に取得することにより、さらに多くのことを実行できます。たとえば、ある発電所の状態に関する詳細な分析や、設備に与える影響の可能性を計測できるので、発電所で使われている部品の耐久性などを測定できます。大きい目で見ると、これは、お客様の設備の稼働期間が長くなり、ダウンタイムや追加のコストを最小化できる、ということを意味しています」と Pool 氏は述べます。

GE Power では、顧客が効率的な運用を継続できるよう、今後も AWS の新しいテクノロジーを活用することを考えています。Pool 氏はこう言います。「機械学習や人工知能のアプリケーションの使用を検討しています。そして、AWS のテクノロジーを使用し、企業の成長と共に、お客様のための新しいソリューションを構築する予定です」  

GE Power について

GE Power は、エネルギー分野の世界的なリーダーです。発電から消費に至るエネルギーバリューチェーン全体にわたるテクノロジー、ソリューション、サービスを提供しています。これは、世界初のデジタル産業企業のスケールとリソースをひとつにすることで、電力業界を変革しています。同社の顧客は 150 か国以上に広がり、合わせると世界の 3 分の 1 以上に電力を供給していることになります。そうして都市を照らし、経済を構築し、世界をつなげています。

利用している AWS のサービス

Amazon Kinesis Data Streams

あらゆる規模のデータを簡単にストリーミング

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Amazon Simple Storage Service

どこからでも簡単に、お好みの量のデータを取得できるオブジェクトストレージ

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Amazon Elastic MapReduce

Apache Spark、Hive、Presto、その他のビッグデータワークロードを簡単に実行してスケール

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