这是eWEEK新功能系列中称为 IT Science的最新文章，我们将在新一代IT与旧系统的交汇处观察实际情况。除非它是全新的，并且不依赖于各种装配线，否则每个IT系统中的服务器，存储和网络都可以视为“传统”。这是因为硬件和软件产品的迭代一直在加速。对于应用程序制造商来说，为了安全起见，每月或什至每周几次对应用程序进行更新和/或修补是很正常的。有些应用每天更新!硬件的移动速度稍慢一些，但制造周期也在加快。
这些文章描述了新一代行业解决方案。该想法是查看现实世界中有关新一代IT产品和服务如何每天影响生产的示例。他们中的大多数都是成功的故事，但还有其他关于项目爆炸的故事。我们将有IT集成商，系统顾问，分析师和其他专家根据需要为我们提供帮助。
指出要解决的问题：澳大利亚瓦斯灯(AGL)需要更有效地管理其资产组合和成本结构。它的数据收集和报告系统运行缓慢且由纸张驱动，随着公司的发展，该过程变得越来越难以管理。
描述找到解决方案的策略：澳大利亚瓦斯灯(AGL)是澳大利亚最古老，最大的电力生产商，其风电和太阳能的百分比从2005年的300兆瓦(兆瓦)增长到2017年的10,000兆瓦。不幸的是，AGL也是“数据盲目”，资产绩效负责人David Bartolo说，他不得不依靠打印输出并准备报告来了解其资产的输出。
在电力行业的实时世界中，这还不够。2012年(当时AGL约为5500 MW)，它与OSIsoft签署了一项企业协议，能够从其所有资产中收集数据并以员工可以理解并对其采取行动的方式进行合成。
列出解决方案中的关键组件：
OSIsoft PI System和PI Vision： PI System是AGL的新增功能并在本地安装的数据结构。PI Vision是可视化套件。员工可以直接根据PI见解采取行动，以使用云进行进一步分析。AGL每隔5分钟或更短的时间分析超过45,000个数据点。
Predict-IT：吸收PI数据并进行诊断的云分析平台。
描述部署的进行方式，可能需要多长时间，以及部署是否按计划进行： AGL稳定地将PI系统部署到了各个资产和部门中。工程师和非工程师都相对较快地开始开发仪表板以分析业务的各个部分。一位工程师创建了一个太阳能监控系统，以测量和比较不同太阳能资产的输出。另一位(非技术人员)为700公里外的水坝创建了基于状态的监视系统。控制台显示了设备是如何跳闸或跳闸的，因此他能够将现场分包商定向到问题的根源。在三个月的时间里，AGL看到这些水力单元的可用性提高了7%。
“下一位数据科学家可能是任何人，”巴托洛说。最初的投资回报大约花了9个月。
描述结果，获得的新效率以及从该项目中学到的知识：
到2015年，AGL启动了运营诊断中心，以集中方式分析整个投资组合中的资产。
在接下来的三年(2015年，2016年，2017年)中，它节省了1,870万美元，仅去年一年就节省了850万美元。初始安装成本为120万美元，持续成本为620,000美元。
该系统还检测到氢气定子(大型电网设备;氢气冷却的涡轮发电机)中的异常;它在里面发现了金属。巴托洛(Bartolo)估计，这场灾难可能要花费5,000万美元，并导致停工12到14周，而这场灾难可能要过几天了。此数字未包含在ROI计算中，这将使ROI计算无法实现。正常情况-但非常真实。
AGL现在有两个新项目：
风量优化系统：该系统可收集并综合维修数据，性能信号和天气数据，从而将产量提高1%至2%。
热力性能优化系统：这可将其化石资产的燃料燃烧量减少0.5%。这潜在地价值数百万美元的收入。
描述投资回报率，碳足迹节省和员工时间节省： AGL在9个月内完成了该项目。该公司通过加强运营节省了很多时间，但有趣的是，这是自下而上的事情。员工自己提出解决方案并推动改进。
