大数据驱动公用事业创新与效率提升
大数据是当下的热词，但绝非仅关乎互联网。大数据正影响多个领域，包括公用事业行业，通过开发智能基础设施改善服务交付、减少中断、长期节约成本，优化资产和流程。
对公用事业行业，大数据触手可及，得益于公用事业资产标签、杆塔标记等跟踪机制简化数据收集。结合具强大分析能力的现代软件应用，识别关系和机遇不仅可能，而且即时。正是这项技术促成了消费者所需的优化、数据驱动、智能化公用事业服务交付。
“运行至故障”模式已过时
公用事业公司花费数百万美元仅维护维持当今持续服务交付所需的基础设施。即使小型公用事业公司也面临在电表、杆塔、变压器及其中无数资产间维护、维修和更换数十万资产的挑战。
传统上，公用事业公司试图通过“运行至故障”协议榨取每个资产最大使用价值。这种运营模式仅在维修不再可能或财务不合理时才更换资产。但这导致服务中断，且未强调预防性维护和主动故障检测在延长资产可用寿命中的价值。
潮流正在转变，公用事业公司现拥有采取更主动资产维护方法所需的技术。公用事业分析研究所称：“公用事业行业正处于资产管理新纪元的边缘”，指向过去几年智能基础设施使用收集的现成数据，使公用事业领导者能做出明智决策，最大化现场每个资产的价值。
资产跑踪促进主动资产管理实践
资产跟踪是公用事业行业大数据的基础组件。通过唯一资产识别，我们能在个体层面密切监控资产，维护详细使用、维护和维修历史，并随时间分析数据以识别关键模式和机遇。以下六大关键数据点只是驱动公用事业行业战略决策的海量关键数据冰山一角：
- 使用情况 — 通过监控个体资产层面的使用需求，公用事业可识别特定资产开始失效或面临过载/故障风险的阈值。此数据通过战略性分散基础设施需求，支持规划，确保个体资产在最优性能水平运行。
- 维护 — 详细维护记录揭示维护流程短板、频率问题和服务交付复杂性。此信息有助于确定带来各资产最长寿命的最优维护模式，最终意味着更高投资回报。
- 维修 — 维修历史是公用事业公司的关键数据。此信息揭示趋势，帮助识别问题资产，进而让管理者就供应商选择和资产利用做出明智决策，减少未来维修及相关成本。
- 资本投资 — 使用新供应商资产不再是盲目尝试。公用事业可轻松跟踪供应商统计：响应时间、发货延迟、平均寿命、使用阈值等数据，使管理者轻松识别提供最高ROI的供应商。
- 盈利能力 — 影响公用事业公司整体服务的不只是资产功能和能力，还有利用这些资产为客户提供最佳服务的效率。通过分析服务区不同区域的盈利能力，公用事业管理者可识别此数据与其他因素的关系，如停电、客户服务投诉、整体交付成本。若某些区域更盈利，现在可识别原因并向其他板块实施变革以提升整体利润。
- 法规合规 — 法规合规问题对任何公用事业提供商的成功至关重要。跟踪资产特定合规问题不仅有助于避免未来监管担忧，往往还是州或联邦指南要求。
不仅是收集这些数据的能力产生重大影响，更在于数据不再孤岛化。这意味着更简化的数据收集方法与轻松识别有意义关系的能力相结合，以提高生产力、降低成本、改善服务交付、最终提升盈利能力。通过挖掘大数据和资产跟踪，公用事业行业未来多年将变得更有效、更高效。
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