複雑なエネルギー供給を統合し、
サプライチェーンの全体最適へ。
燃料・原料の調達から貯蔵、供給、需給運用までを横断的に最適化し、計画精度の向上によって在庫ロスや用役コストを抑制。
将来の需給変動や市場環境を見据えた、戦略的な運用計画を実現します。
複雑なエネルギー供給を統合し、
Solution
ALGO ARTIS の課題解決
計画の質を高め、運用コストと環境負荷を同時に最小化
課題
非効率な計画による損失
限られた時間で、複雑な制約条件を満たした複数のシナリオを検討することは難しく、必ずしも最良な計画策定ができているとは限らない。計画の質の僅かな差が、多額の運用コストに直結
解決
計画立案のコストの最適化が可能
あらゆる条件を考慮し、人を超えて最適化することで、計画策定業務を効率化するだけでなく燃料費、需給調整費、物流費及び運用コストなどエネルギーサプライチェーンコストを削減。CO2削減を優先するなど様々な最適化モードに対応
計画策定の属人化を解消し、安定した業務継続を実現
課題
計画策定業務の属人化
調達、発電、需給バランス、物流など全ての制約を踏まえた計画策定は高度な判断が求められ、特定の熟練担当者に依存しがちで属人化が進みやすい。計画の引き継ぎが難しく、業務継続性やノウハウの共有が大きな課題
解決
計画策定の属人化を解消
熟練者のノウハウを整理・形式知化し、計画立案業務を標準化することで、非熟練者でも業務遂行可能な安定した体制を実現。
熟練者はより付加価値の高い業務に従事可能に
時間のかかる計画業務を、AIで高速化
課題
計画作成に膨大な時間がかかる
多くの制約や不確実要素を踏まえる必要があり、熟練者でも長時間を要する。加えて、変更による情報収集対応も頻繁に発生し、人力のみでの対処は限界を迎えつつある
解決
複雑な制約条件も反映し計画策定時間を大幅削減
複雑な制約条件を満たした計画を数分から数十分でAIが策定。業務を効率化することで計画策定業務の負荷を軽減するとともに、ステークホルダーとの交渉業務など、より高付加価値な業務に人手をシフト
Features
3つの特長
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01
ヒトを超える
最適計画を出力
多くの制約条件を踏まえたうえで、世界トップクラスの技術力を用いて実務に耐える計画案を短時間で導出。計画精度の向上により、収益性の改善やリスク低減に貢献します
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02
熟練者任せの
計画策定から脱却
導入プロセスの中で熟練者のノウハウを整理・形式知化し、非熟練者でも直感的に扱えるシステムを構築することで、計画策定業務の属人化を解消します
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03
あらゆる制約条件を
フルオーダーで実装
複雑な計画業務に特化したアルゴリズムを用い、従来のソリューションでは考慮しきれなかった運用上の多様な制約条件を、業務内容に合わせて柔軟に実装します
Solution Areas
対応領域
エネルギーサプライチェーンの計画は、下記の領域を中心として、複雑な制約条件をクリアにした「実効性の高い計画」を導き出し、需給変動や環境変化に強い持続可能なエネルギー供給を支援します。
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需要予測
需要予測数値
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需要計画・発電計画策定
需要計画
- エネルギーミックス
- 電源の発電計画
（稼働計画）
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燃料調達
燃料調達計画
- 燃料計画
- 配船計画
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発電所運用
受払計画
- 貯蔵・運用計画
- 燃焼計画
- 灰処理計画
定検計画
- 設備点検
- 設備修繕・交換
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送電・販売
販売計画
定検計画
需給計画
火力・水力など複数電源を横断的に最適化。需要変動を踏まえ、燃料費の抑制と業務効率化を実現
燃料調達計画
石炭特性を考慮した混焼を最適化。滞船料や石炭コストを抑制し、残留リスクやボイラ切替回数を低減
受払計画
在庫や受け入れ条件を加味し、燃料の受け入れから払い出しまでの計画を最適化
定検計画
設備制約を踏まえ定期点検の間隔を最適化。プラントライフ全体での定検回数を抑制し、計画停止とコストを低減
Case Study
取り組み事例
関西電力株式会社
属人化と時間ロスを解消し、計画業務を「判断できる業務」へ
導入前の課題
- 計画業務が、経験豊富な熟練技術者に依存していた
- 熟練者が膨大な時間（一日4時間）をかけて策定していた
- 計画の良し悪しを見える化し、評価できていなかった
導入後の効果
- 属人化を解消し、誰でも引き継げる計画業務へ改善
- 計画策定時間を大幅短縮（4時間 → 30分）
- 中長期の見通しを確保（2週間 → 3か月）
- トラブル時も複数案を即時に比較・判断可能へ
業務プロセスを最適化問題に定義。最適化AIで最適化計画を高速計算
効果の見込み
計画策定可能な人数の変化
1人
3人
若年層への引き継ぎ
50代
30代
引き継ぎ期間の短縮
4時間で
2週間分
0.5時間で
13週間分
