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事例研究

WEBサービス2026/05/17
Tag:
異常検知3〜5秒・予測精度95%を実現|水力発電所向け水位監視・予測システム開発

AI予測と自動アラートにより、貯水池管理の迅速化・高度化を支援

Project Overview

課題

AI予測と自動アラートにより、貯水池管理の迅速化・高度化を支援

異常検知3〜5秒・予測精度95%を実現|水力発電所向け水位監視・予測システム開発

解決策

 

技術構成

水力発電事業を展開するお客様では、各地に点在する貯水池の水位監視を手動で行っており、異常発生時の初動対応や複数拠点の管理に課題を抱えていました。

成果

運用負荷の軽減と体験向上により、継続利用と成果指標の改善に寄与しました。

Challenges

要件変更への追従

AI予測と自動アラートにより、貯水池管理の迅速化・高度化を支援

異常検知3〜5秒・予測精度95%を実現|水力発電所向け水位監視・予測システム開発

運用を見据えた設計

 

Solution

 

  • AI予測と自動アラートにより、貯水池管理の迅速化・高度化を支援

    異常検知3〜5秒・予測精度95%を実現|水力発電所向け水位監視・予測システム開発
  •  

  • 水力発電事業を展開するお客様では、各地に点在する貯水池の水位監視を手動で行っており、異常発生時の初動対応や複数拠点の管理に課題を抱えていました。

Technical Structure

Infrastructure

水力発電事業を展開するお客様では、各地に点在する貯水池の水位監視を手動で行っており、異常発生時の初動対応や複数拠点の管理に課題を抱えていました。

Framework

プロジェクト要件に適したフレームワーク選定と、再利用性の高い設計を行いました。

Data Processing

データ品質と処理の安定性を重視し、拡張可能なパイプラインを構築しました。

Key Metrics & Results

  • 主要KPI: —
  • 運用改善: —
  • 品質向上: —
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