Жилищно-коммунальное хозяйство на постсоветском пространстве преимущественно неэффективно.
Это проявляется в больших потерях энергии в магистральных сетях и домах, применению устаревшего оборудования, медленной реакции на поломки и аварии, низком качестве менеджмента и коррумпированности в целом.
Не будем углубляться в политику и историю, рассуждая о причинах такого состояния дел. Наоборот — заглянем в будущее и посмотрим, как применение глубокой аналитики (Data Mining) в сфере коммунальных услуг может служить для решения целого ряда задач.
Почему в будущее? Сегодня рынок ЖКХ не готов к массовому внедрению современных аналитических инструментов и методов. Во-первых, потому что именно РЫНКА в большинстве случаев не существует, а существует монополии, заинтересованные в повышении потребления и дотаций, а не в энергоэффективности. Даже в развитых странах далеко не все предприятия ЖКХ готовы к внедрению современных аналитических технологий.
Например, компания IDC Energy Insights весной 2014 года опубликовала доклад, посвященный готовности коммунальных служб США к работе с технологиями Big Data. IDC изучила работу 760 организаций, включая 59 компаний сферы ЖКХ с доходом более $500 млн.
Готовность к применению Big Data, оценивалась по пяти критериям: желание, накопленные данные, адаптация технологий, отлаженные процессы и персонал. По оценке IDC, готовность двух третей компаний — «средняя». «Низкую» готовность продемонстрировали в четыре раза больше компаний, чем «высокую».
Тем не менее, потенциал применения глубокой аналитики для модернизации ЖКХ огромен, и он будет расти.
По мнению экспертов, существует 5 глобальных тенденций, которые в среднесрочной перспективе станут «двигателями» внедрения глубокой аналитики в сфере коммунальных услуг:
1. Рост стоимости энергоресурсов для потребителей и генераторов тепло- и электро- энергии.
2. Стремительное развитие энергоэффективных технологий и использования альтернативных источников энергии.
3. Мода на здоровый образ жизни и заботу об экологии.
4. Стремление стран-импортеров энергоресурсов снизить зависимость от импорта.
5. Загрязнение окружающей среды и глобальное потепление.
Так что аналитика в ЖКХ — только вопрос времени.
Вот некоторые проблемы ЖКХ, которые при наличии данных можно решать методами количественного анализа:
- выявление наибольших источников потерь энергии для их устранения;
- раннее выявление и прогнозирование поломок оборудования для планирования ремонтных и профилактических работ;
- прогнозирование сбоев сетей и отключений электроэнергии;
- выявление воровства энергии потребителями;
- прогнозирование спроса на энергию для планирования объемов производства и закупок сырья/материалов;
- точное планирование графиков работы персонала;
- прогнозирование нового спроса для принятия решений по направлениям развития сетей;
- оптимизация тарифов для повышения прибыли или выравнивания дисбалансов потребления
и многое другое.
Дело за «малым» — создать рыночные стимулы не только для потребителей но и для поставщиков энергии и коммунальных услуг.
Надеемся, что здравый смысл возобладает как можно раньше.
Но даже сегодня уже есть примеры успешных проектов повышения эффективности с помощью современного оборудования и аналитических методов в отдельных «коммунах».
Автор: Владислав Семчук, бизнес-аналитик лаборатории данных DataLab
Свежие комментарии