ビッグデータ:ビッグデータ活用事例(大阪ガス)

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大阪ガスの情報通信部にはビジネスアナリシスセンター(BAC)があり、所属するデータサイエンティストが、エネルギー事業やリビング事業といった事業部門に対して、ビッグデータを活用した事業提案や業務改善案などを提案しています。(下図)。

大阪ガスのビッグデータ活用体制osakagas_001_R

 こうした中で生まれた一つに、ガス機器の故障部品を予測するシステムがあります。顧客からの報告から、過去の修理データ、さらに気象データなどを基に故障の可能性が高い部品がリストアップされるというものです。このシステムによって、修理の即日完了率を5年間で20%向上しました。

(日経コンピュータ 2013年7月25日号 http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20130822/499609/ より)

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(https://www.osakagas.co.jp/company/ir/library/ar/pdf/2014/14_06-1.pdf より)

例えば、「お風呂の給湯器の調子がおかしい。なかなか温かくならない」という顧客の報告があると、同じ使用年数の同じ器具がどのような不具合を起こし、どの部品で修理したかを照らし合わせ、交換すべき可能性の高い部品5つを割り出します。従って、現場で部品を調べてあらたに交換部品を調達するという手間が省け、受け付けたその日の内に修理を完了する率が大幅に上昇し、顧客満足度も向上させることが出来ました。

ガスは人の生活に密接にかかわるものだけに、顧客からの修理依頼があった場合には速やかに現場に到着することが求められます。大阪ガスでは、緊急車両の配置最適化にビッグデータを役立てています。

多くの拠点に多くの車両を配置しておけば、現場に到着するまでの時間を短くできますが、コストがかさみます。そこで、これまでの「出動データ」(発生日時、GPSによる移動データなど)に、車両配置データや交通渋滞データを掛け合わせて、最適な配置パターンを割り出し、以前よりも20%の時間短縮を可能にしました。

5キロ四方ごとの天気分布予報データをもとに、ガスの需要や暖房器具の販売を予測、顧客への省エネアドバイスなども試みているようです。

 

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