전선, 발전소 및 기타 공공시설 자산을 불필요한 초목으로부터 보호하는 것은 공공 안전의 문제입니다. 전선 근처에 나뭇가지가 떨어지거나 무성한 덤불이 있으면 정전, 산불 위험, 인명 및 재산 위험 증가로 이어질 수 있습니다. 그러나 식생 관리에 대한 의사 결정을 내리는 기존 방식은 주기적인 일정과 수동 검사에 의존하여 효율성과 비용 측면에서 개선의 여지가 많이 있습니다.
IBM Environmental Intelligence Suite 초목 관리 플랫폼은 위성 데이터 및 가이거 모드 LiDAR 예측 분석을 기상 인사이트와 결합하여 식생 성장에 대한 인공 지능 기반 인사이트를 제공하므로 유틸리티 초목 관리에 대해 더욱 정보에 입각한 선제적 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이 비용 효율적인 솔루션은 다음을 처리하는 플랫폼을 기반으로 합니다.
- 복잡한 지리 공간 및 시간 기반 데이터 세트
- AI 및 분석을 적용하여 초목의 영향을 계산하고 점수 축정
- 다듬기 또는 유지 보수 작업을 통해 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 고위험 구역 및 경로 파악 지원
IBM Environmental Intelligence Suite는 관리자와 이해관계자가 나무의 평균 높이와 최대 수고 등 지역 전체의 식생 현황을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 이해는 유틸리티 서비스에 위협이 될 수 있는 나무를 식별하고 자산 주변에 설정된 완충 구역에서 식생 침해 상황을 요약하는 데 매우 중요합니다. 이 툴은 자동으로 확장되어 수백 마일의 송전선에 걸쳐 식생 성장 상태를 평가하고 나무 손질 및 제거 작업의 우선순위를 통로, 세그먼트 및 구역별로 지정할 수 있습니다.
연구원들은 위성 이미지와 라이다 데이터를 사용하여 전력 전도체까지의 거리 또는 완충 지대로의 침입 정도와 같은 다양한 메트릭 및 KPI에 따라 식생 범위를 평가합니다. 연구원들은 점수를 배정하여 덤불 제거 작업을 집중적으로 수행해야 하는 곳을 파악합니다. 사용자는 이러한 인사이트를 다른 정보 계층과 결합하여 사용자 지정 대시보드, 알림 및 의사 결정 메트릭을 설계하고 필요에 따라 데이터를 내보내는 방식으로 통합 식생 관리 계획을 수립할 수 있습니다.
이 툴은 쓰러질 위험이 있는 나무를 파악하고 가지 다듬기를 통해 송전선 및 기타 자산을 보호할 수 있는 구역을 예측하는 등 수종에 관한 인사이트를 제공합니다. 대시보드 보기 및 알림을 통해 관리자는 예방적 유지 보수 및 가지 다듬기 주기를 최적화하고, 선제적 자산 관리 전략을 수립하며, 신속하게 대응하고, 비용이 많이 드는 수동 점검의 필요성을 줄일 수 있습니다.
식생의 과성장으로 인해 유틸리티에 수십억 달러의 비용이 발생할 수 있으며 큰 피해를 불러오는 가동 중단으로 이어질 수 있습니다. 유틸리티 기업이 IBM Environmental Intelligent Suite 및 IBM Maximo를 사용하여 문제를 완화하는 방법을 살펴보겠습니다.
IBM과 Texas A&M AgriLife는 농부들이 물 사용량에 대한 인사이트를 확보하여 작물 수확량을 늘리고 경제적, 환경적 비용을 절감할 수 있도록 협력하고 있습니다.
Plan21 재단과 IBM은 라틴 아메리카 지역에서 소규모 경작을 하는 농부들이 보다 지속 가능하고 생산적으로 농작물을 관리할 수 있도록 지원하여 글로벌 식량 안보를 개선합니다.
Shell과 IBM은 광산 분야의 운영 우수성, 안전, 지속가능성을 통해 탈탄소화를 실현하는 디지털 플랫폼인 OREN을 구축하는 것이 최선의 방법 중 하나라고 판단했습니다.
Aeromexico와 IBM은 멕시코 및 전 세계 100개 이상의 노선에 대해 지리 공간 데이터를 활용한 정보에 기반한 기후 위험 분석을 통해 승객 안전을 최우선 과제로 삼고 있습니다.