Energy & Utilities

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning | Risk Management
Joe Nyangon, PhD 0
Managing stranded asset risks in the energy sector with analytics

As the world moves toward a low-carbon future, the power and utilities industry faces significant financial and reputational risks due to the potential stranding of resources and assets. This transition to carbon-free energy sources could render carbon-intensive assets – such as coal- and gas-fired power plants, coal mines and hydrocarbon

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
小林 泉 0
デジタルツインの話をする前にー将来を見通すために知っておくべき2種類の不確実性

近年、AI/アナリティクス市場に巨大ITベンダーが参入してきたことと、データサイエンティストがその存在感を高めようとしてきたことがあいまって、「予測」、「予測モデル」あるいは「AI予測」、「AIモデル」という言葉が、この市場で一般的になってきました。ビジネスにおいて、データ分析による洞察に基づいてよりよい意思決定と自動化を行うことーこれを「アナリティクス」と言いますーは、筆者がこの世界に足を踏み入れた20年以上前よりもっと前から、一部の「データを武器とする企業」において行われていました。それがより多くの企業に広まってきたということです。 今回は、より多くの方が「予測」について理解を深めてきているところで、その「予測」をもう少し深く理解し、近年の世界情勢において、大きく変化が求められている業界の1つである、流通小売業や製造業のサプライチェーン課題にフォーカスしたいと思います。まさにいま、サプライチェーンの大きな課題はレジリエンス強化です。そのための解決ソリューションとしてデジタルツインが注目されていますが、デジタルツインで何をすべきかを適切に見極めるために必要なおさらいとして、そもそも不確実性とは?について頭の中を整理したいと思います。 アナリティクスとは将来の不確実性に対して勇気を出して踏み出すーつまり行動するーことである。 「予測」という概念が広まることで、「予測」が確率的であるという認知も正しく広まってきました。需要予測値は確率的なものであるため、予測値そのものだけではなく安全在庫を計算するためにその確率を活用し、解約予兆、商品のレコメンデーションへの反応、不正検知、異常検知や歩留まりなど、アナリティクスつまり予測モデルを意思決定に適用するほとんどの意思決定は、すべて確率的なものです。よく見る予測モデル以外でも同様です。最適化も多くの場合その入力となる情報が確率的にばらついているケースが多いですし、近年、古典的な最適化手法が当てはまりずらいビジネス課題、例えばサプライチェーンの最適化、リアルタイムの配送スケジューリングなどの課題やカスタマージャーニーの最適化課題に対して適用される強化学習のアプローチにおいても、将来の報酬を確率的に計算して、目の前の一手を決めているといえます。 ここで唐突に余談ですが、リスクという言葉は日本語だとネガティブな意味に使われることが多いですが、本来はポジティブでもネガティブでもなく、単に確率的なバラツキを意味しています。なのでリスクを管理するということは、単に将来に対して確率的なバラツキを特定し意思決定の要因に組み込むということです。つまりこれはアナリティクスと同義です。なので、アナリティクスとアナリシスは語感は似ていますが、意味はだいぶ異なるということになります。 不確実性の1つは過去の経験から得られる確率 これは、上述した「リスク」です。どのような事象が起きたか?それが起こる確率はどれくらいか?そのインパクトはどの程度か?などについて過去の経験に基づいて洞察が得られるものです。例えば、輸送の遅れ、需要のバラツキ、ITシステムの障害、消費者の購買行動におけるバラツキ、設備などの停止、部品の故障率や製造品質などです。このような不確実性は過去のデータを分析することで予測可能です。このタイプの不確実性を今回は、「予測可能な不確実性」と呼ぶことにします。この「予測可能な不確実性」への対処に関しては、長年の経験から、多くのケースにおいて理論が確立してアナリティクスのベストプラクティスにすでに組み込まれています。 近年ニーズが増えてきたもう一つの不確実性への対応 こちらはずばり、過去に起きてないために予測することが困難な事象です。例えば、COVID-19、自然災害、特定地域での紛争や各国の政治情勢の変化などです。海洋の変化が予測とは大きく異なり漁獲高が計画と大きく乖離して輸出の計画が崩れて困っているという事例も該当します。特にサプライチェーン管理が必要な多くの企業は、近年特にこのような事象により、サプライチェーンが突如として混乱に見舞われるという経験をされているでしょう。このような不確実性は、過去に起きてない事象であっても、あらゆる情報を収集することで将来の起こる可能性についての洞察をある程度得ることができることもあります。ソーシャルメディアを分析することで、その国の経済の先行指標としての洞察を得たり、政治的な変化の予兆につなげるという活用方法も実際にされてきています。しかし、自社のサプライチェーンに関わる世界中のあらゆる状況に対して調べつくすということは、ほとんどの企業にとっては投資対効果的に見合わないと思います。したがって、サプライチェーンにおいては、そのような事象によって混乱した状態からなるべく早く回復するために、自社のサプライチェーンの脆弱性を理解し、起こりうるシナリオを想定して、それに備えることに投資の目を向けます。このようなタイプの不確実性を今回は、「予測困難な不確実性」と呼ぶことにします。 デジタルツインでは二つの不確実性への対応が価値をもたらす デジタルツインですが、そもそもビジネスをデータに基づいた意思決定にしている世界は部分的には47年前からデジタルツインだと言えます(ちょっと強引すぎますかね)。SASは1976年に穀物の収穫高の予測を電子的統計手法で行ったのがスタートです。ITの進化、IOT技術の進化に伴いより多くのデータが観測・収集できるようになり、ビジネスの一部だけでなくより全体がデータの世界で表現できる様になりました。近年ではそれを「デジタルツイン」と呼んでいます。サプライチェーンのデジタルツインを実現して、皆様はどんな課題を解決したいでしょうか?今回取り上げた「予測可能な不確実性」と「予測不可能な不確実性」を理解することで、デジタルツインを活用した「現実世界のよりよい理解」、「その理解に基づく意思決定」、「シナリオ分析」や「シミュレーション」を適切に行うことができるようになり、将来起こりうることに対して、よりよい対処が可能となるでしょう。 この話の続きが気になる方へ SASのデジタルツインの最新の取り組みについてはまずはこちらのプレスリリースをご覧ください。 また、デジタルツインやシミュレーションについて他のユースケースなどご興味ある方は、こちらのCosmo Tech社の(英語)もお役に立つと思います。    

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Cloud
Héctor Cobo 0
Cinco tendencias tecnológicas para este 2023

A lo largo de 2022, el mundo siguió enfrentando un entorno cambiante dominado por altibajos económicos, una crisis energética provocada por un conflicto bélico, una cadena de suministro que se reinventa, y recuperándose de los estragos de una larga pandemia global. Al mismo tiempo, los cambios culturales, ambientales y la

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Learn SAS | Students & Educators
Jos van Dongen 0
SAS Energy Game: Serious gaming maakt leren leuk

Inzicht krijgen in de kracht van analytics én leren omgaan met analytische software. En dat terwijl je gewoon een spel speelt. Dat is de SAS Energy Game. Inmiddels hebben al honderden studenten het spel gespeeld en daarmee hun analytische vaardigheden versterkt. Meer mensen kennis laten maken met analytics Data is

Analytics | Artificial Intelligence
Glyn Townsend 0
Smart cities: Which parts of the UK are the most AI-ready?

AI has, for many years, been the stuff of fantasy. From the monster in Mary Shelley’s Frankenstein to the dystopian futures depicted in films such as Metropolis, the Matrix and Minority Report, the idea of intelligent machines has been capturing the imagination of writers for centuries. Our ability to store

Advanced Analytics | Analytics | Risk Management
Joe Nyangon, PhD 0
How new regulations could streamline climate-related financial risk disclosures

Today’s investors are eager to understand the climate-related risks of their business investments, not just because they are becoming more climate-conscious but also because climate-related risk can bring financial risk. A newly proposed rule in the US aims to bring more transparency to those risks. In March, the US Securities

Analytics
Lee Ann Dietz 0
Earth Day 2022 – an interview with SAS specialists about analytics and climate resilience

Leaders from businesses and governments across the world continue to show progress on a range of critical environmental topics, addressing climate resilience and taking actions to ensure a more sustainable and thriving planet. Advancements and innovations continue to open new avenues for environmental leadership – and the use of data

Analytics | Artificial Intelligence | Data for Good | Internet of Things
Emily Johnson 0
Protecting the planet: 7 ways analytics supports sustainability

Analytics are vital to a safer future. As a renowned sustainability leader, SAS is committed to making a positive impact for our customers, employees, and the planet. Climate change is more important than ever, and the explosion of big data is essential to navigating this crisis. Learn how analytics is

Machine Learning
Oliver Sheerin 0
Part 1: Marketing analytics is broken. Could intelligent automation fix it?

"According to Gartner, “over 50% of senior marketing leaders are unimpressed with the results they receive from marketing analytics investments” – yet most companies expect to increase these investments over the next few years. How can we avoid throwing good money after bad?" By Oliver Sheerin, Senior Customer Intelligence Advisor, SAS. When

Advanced Analytics | Machine Learning
David Ferguson 0
Collections optimisation: survive the oncoming storm of bad debt and protect vulnerable customers

Economists and forecasters have painted a gloomy picture of the impact of the COVID-19 pandemic on UK society. The impact of lockdowns and travel restrictions on many sectors of the economy was expected to put businesses at risk and pull millions of families into financial hardship. In the energy and

Analytics | Artificial Intelligence | Internet of Things
Lee Ann Dietz 0
Modern infrastructure must include analytics

Throughout its history, the United States has invested in infrastructure that leverages new technologies and helps society and its economy thrive. With the advent of trains in the early 1800s, four of the country’s five transcontinental railroads were built with assistance from the federal government. When cars replaced horses and

Analytics
Philip Jones 0
A unique partnership helps identify unmet needs in the energy and utilities industry

Utilities all over the country are facing multiple disruptions, from climate change to distributed energy generation to a growing need to embrace digital transformation. These challenges are more pronounced for midsize public power utilities, which are community-owned, not-for-profit and often more vulnerable to economic challenges than investor-owned utilities. As new

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CTOからのあなたへの招待状~#HackinSASを開催

CTOからのあなたへの招待状 ~リアルワールドのためのグローバルデータサイエンス・ハッカソンイベントを開催~ 世界中のどこかにいる有志のあなたへ 従来からSASをご愛顧頂いている皆様、そして、これから新たに出会う皆様、こちらはSAS Instituteでございます。今回は、非常にInspired+Greatなニュースをお届けさせていただきます。 それは、SASがグローバルでHackinSASというデータサイエンス・ハッカソンイベントを開催するということです! 今回のイベントでは、グローバルで参加者を募集しています。もちろん、従来のSASユーザのみならず、開発者やオープンソースユーザ、学生の方々、Startup企業の方々、またはテクニカルパートナーの方々、誰でも参加可能なイベントです。また、今回イベントの主旨としては、皆様の周りにあるデータを用いて、そのデータから有用な情報を得て、リアルワールドのビジネス課題・社会問題を解決するためのソリューションや、よりクリエイティブなデータの使い道を発見することを目指しています。詳細は後述するイベント詳細情報をご参照ください。 SASは長年、データから有用な情報を得て、その情報をリアルワールドの社会問題・環境問題、そしてビジネス課題解決に貢献できる製品やソリューション、そしてサービスを開発し、そのナレッジを貯蓄してきました。また、たくさんのユーザの方々との関わり合いの中で得られた情報などもとても有益なものでした。ハッカソンイベントはまさに、そのような様々なナレッジや発想を持っている皆様に切磋琢磨できる舞台を提供しています。 まずSASのエグゼクティブ・バイス・プレジデント兼最高執行責任者兼最高技術責任者のOliver Schabenbergerからのメッセージをご覧ください。 クリック! では、イベント詳細情報は下記となります。  1.開催スケジュール ハッカソン全期間スケジュール 2020年12月17日-2021年2月15日 チームとテーマの登録期間。 この期間中に、あなたのチームを結成しましょう。そして、課題を定義し、サマリをご提出ください。 2021年1月―2月 リソース確保期間。 この期間中に、ハッカソンをするための無料イネーブルメントリソースを活用して、優位に立ちましょう。 2021年3月 ハッカソン正式開始期間。 この期間中に、あなたとチームメンバーの創造性を輝かせる時がきます。データとSASを使って課題を解決しましょう。 2021年4月 最終ラウンド期間。 最終ラウンドに参加できるチームが選定され、SAS Vector Labsチーム(SAS Innovation Hub)に紹介され、更なる課題解決のためのアプリケーション開発を行うことが可能です。 Virtual SAS® Global Forum 2021(2021年春に開催予定) 2021年のSAS Global Forumで優勝者の結果が公開されます!   事前ライブキックオフミーティング 2021年1月13日13:00 – 14:00オンラインで開催 開催概要: SASのエグゼクティブ・バイス・プレジデント兼最高執行責任者兼最高技術責任者のOliver Schabenbergerが、この他に類を見ないグローバルハッカソンとは何か、そしてビジネスの課題解決や社会貢献のためにアナリティクス、AI、オープンソースをどのように創造的な方法で活用できるのかについてお話します。 ハッカソンズ・インターナショナルのCEOであるAngela Bee ChanとSASのプロダクト・マーケティング・マネージャーであるMarinela Profiの魅力的な対談が行われます。彼らはこのハッカソンの中でできるコラボレーションと、HackinSASが単なる競争以上の価値あるものであるかをお話します。

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Héctor Cobo 0
Inteligencia artificial en México, un mercado que madura

En algún momento, la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) parecían algo complicado y costoso para las empresas. Hoy, su efectividad y ubicuidad les ha abierto la puerta para incorporarlos a distintas actividades productivas. Ya no se cuestiona su relevancia. Actualmente, las organizaciones están conscientes de que el

Advanced Analytics | Analytics | Data Management
Gustavo Guerrero 0
Operar desde la nube: más poder y agilidad

¿Por qué es hoy el mejor momento para migrar a la nube? Porque su conveniencia, ubicuidad y flexibilidad permiten que una organización siga operando sin interrupción en situaciones normales y extraordinarias, ya sea una crisis económica, política, natural o sanitaria como la actual. Pero también porque la nube ha alcanzado

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