AIを活用した製造現場の電力消費量とCO2排出量の把握

業界を問わず、市場の需要変化や企業の環境リスク管理、そして金融市場や将来の規制要件に対応するためにCO2排出量の削減競争に従事しています。

しかし、それは決して簡単なことではありません。エネルギーデータのシステムは非常に断片的で、そのため企業は自社のフットプリントとそれを積極的に管理するためのドライバーを簡単に理解することができません。

さらに重要なことは、持続可能な管理方法を最適化するために、適切なデータ表示や予測手段を従業員にうまく与えることができないことです。

過去20年間で、工業製品の需要は、エネルギー消費量やCO2排出量とともに大幅に増加しました。その結果、[2018年末の世界のエネルギー使用量全体の37%を産業部門が占めました](https://www.iea.org/reports/tracking-industry-2020https://www.iea.org/reports/tracking-industry-2020)。エネルギー消費の伸びは、エネルギー集約型の産業（化学、鉄鋼、[セメント](https://blog.dataiku.com/predict-factory-activity-cement-plants)、パルプ・製紙、アルミニウムなど）における生産量の増加という継続的かつ長期的な傾向によって大きく左右されています。持続可能な目標を達成するために、製造業界の企業はCO2排出量を減らす必要があり、そのためには以下のことが必要となります。

- 可能な限り再生可能な電力に依存することで、**CO2排出を回避**
- エネルギー多消費型プロセスを最小化することによる**CO2排出量の削減** 

社内で[ESG](https://pages.dataiku.com/ebook-esg-and-collaborative-data-science-a-necessary-bet-for-financial-institutions)やネットゼロの取り組みを行い、特に業務で電力を多く使っている企業は、この分野の対策が必要です。二酸化炭素排出量を削減できるだけでなく、より詳細な炭素会計と柔軟な電力消費の最適化により、コストも削減することができます。

Dataikuの新しいソリューションである「工場の電力およびCO2排出量予測」により、企業は製造拠点のエネルギー消費に関する統一されたインタラクティブなビューをすばやく作成し、[electricityMap](https://app.electricitymap.org/map)が提供するリアルタイムの炭素強度データを通じて簡単にCO2排出量の値に変換することができます。生産計画の担当者は、生産計画にリンクした電力とCO2排出量を予測し、フットプリントを最適化するために地理的な配置の選択を調整することができます。



##Dataikuの産業別ソリューションは、どのようにあなたの潜在能力を最大限に引き出すことができるでしょうか？

「産業別ソリューション」は、高度で基本的な業界固有のユースケースの実現を加速するDataikuアドオンで、[ビジネス価値の創造](https://pages.dataiku.com/2021-business-value-guide-ai)を目的として設計された実際のユースケースを実現するための運用上の近道として利用可能です。Dataikuのコア機能を活用し、カスタマイズも可能で、自由に編集できるように構築されています。

産業別ソリューションには、以下の内容が踏まれています。

- 特定のビジネス要件に合うように微調整が可能なユーザーフレンドリーなインターフェイス
- カスタマイズ可能ですぐに使えるダッシュボード
- ドキュメントとトレーニング資料

Dataikuの各業界におけるスペシャリストが、あらゆる業種に対応したソリューションを開発します。

- 小売・CPG：[流通空間フットプリント](https://blog.dataiku.com/distribution-spatial-footprint)、[マーケットバスケット分析](https://www.dataiku.com/learn/samples/market-basket-analysis/)、[RFMによる顧客生涯価値向上](https://www.dataiku.com/learn/samples/rfm-enriched-customer-lifetime-value/)、商品レコメンデーション
- 金融サービス・保険： [ESGのための対話型ドキュメントインテリジェンス](https://blog.dataiku.com/interactive-document-intelligence-esg)、[ニュースベースの株式アラートシステム](https://www.dataiku.com/learn/samples/news-sentiment-stock-alert-system/)、[AMLアラートのトリアージ](https://www.dataiku.com/learn/samples/aml-alert-triage/)
- 健康・医薬品：[医薬品におけるオムニチャネル・マーケティングの最適化](https://blog.dataiku.com/omnichannel-marketing-pharma)、[医薬品の再利用の促進](https://knowledge.dataiku.com/latest/kb/industry-solutions/drug-repurposing/drug-repurposing.html)
- 製造業・エネルギー： 予知保全、異常値検出

結果として、ビジネス側の専門家はAIの生産性向上を実感し、リソースの合理化を図ることが可能です。
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##工場の電気・CO2排出量予測
工場の電力とCO2排出量予測ソリューションは、Dataikuのユースケースとしてすぐに利用可能で、企業が施設全体の電力消費量とCO2排出量をメーターレベルまで迅速に把握し、生産計画に基づいて電力消費量とCO2排出量を容易に予測できるようにするものです。

このソリューションを利用すると、以下のことが可能になります。

- **メーター別、施設の種類別、国別など、さまざまな粒度**で、すべての施設における企業のエネルギー消費量を**一元的に把握**することができます。
リアルタイムの電力炭素原単位を用いて、**電力消費量をCO2排出量に迅速に換算**することができます。
- **生産計画を入力**し、関連する電力消費量とCO2排出量を簡単に**予測**することができます。
- 地域ごとの生産計画の影響を分析し、サステナビリティーの目標を達成するための**最適なシナリオ**を特定します。

ユーザーの観点から、本ソリューションは次のような使いやすいコンポーネントで構成されています。

####1. 段階的なアプローチを可能にするビジュアル・パイプライン（[Dataiku Flow](https://blog.dataiku.com/the-flow)）
異なる入力データを実用的なインサイトに変換するために使用されるさまざまなステップをガイドする、明確なフローと完全なWikiを備えた既製のプロジェクトです。
![pasted image 0.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/a6fff582-36fc-2921-c79f-b0479d51b905.png)



####2. [CO2換算プラグイン](https://www.dataiku.com/product/plugins/co2-converter/)
[RTE](https://www.rte-france.com/en/eco2mix/co2-emissions#)（フランス）、[electricityMap](https://app.electricitymap.org/map)（グローバル）とのリアルタイム接続から、電力消費量を簡単にCO2排出量に換算できます。
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####3. ユーザーフレンドリーなダッシュボード
電力消費量とカーボンフットプリントは、組織全体で広く利用できるダッシュボードで一元的に把握することができます。
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####4. 時系列データの機械学習による電力消費量予測
Dataikuの[時系列データ分析機能とAutoML機能](https://doc.dataiku.com/dss/latest/time-series/time-series-forecasting/train-evaluate.html)を活用し、生産計画に基づいて将来の電力消費量と関連するCO2排出量を予測します。
![Screenshot 2022-01-10 at 00.36.45.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/bde08ede-e44f-b1dd-bde3-ee005f4fa565.png)



####5. 最適な生産シナリオの特定
国別の生産配分がもたらす影響を分析し、サステナビリティーの目標達成に向けた最適なシナリオを特定します。
![pasted image 0 (3).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/49959af8-c3b2-de36-0a21-5cd7a71425a7.png)


##これらのプロセスを最小限のリソースで自分のデータで再現することができます

このプロジェクトの目的は、Dataikuを使って世界の消費量とCO2排出量を分析し、工場のCO2累積排出量を削減する方法を理解することです。一つの組織の中で、様々なチームの意思決定に影響を与える唯一のソリューションを作ることで、よりスマートで全体的な生産計画を開発し、テスト・実行することができます。

電力消費量と価格データを使ってCO2排出量を計算・予測する方法について、いくつかご提案させていただきました。このプロジェクトを活用し、組織の目標やニーズに合わせることにご興味があれば、オンデマンドでロールアウトとカスタマイズのサービスを提供することが可能です。

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####<font color="LightSeaGreen">ぜひお試しください！</font>
エネルギー管理者 製造現場の電力消費量とCO2排出量を把握するためにDataikuがどのように利用できるかをお知りになりたいですか？ [こちらより](https://www.dataiku.com/learn/samples/factories-electricity-co2-emissions-forecasting/)詳細情報をご覧ください。


原文：[*Track Electricity Consumption & CO2 Emissions Across Your Company’s Manufacturing Sites*](https://blog.dataiku.com/electricity-consumption-co2-emissions-solution)