水力発電所を設備故障で停止させないために、AIによるビッグデータ分析を開発、故障に至る極めて早い段階の兆候を検知する予兆保全に取り組む。下郷発電所の地下60mにある４基の発電機を点検する作業者は、ウエアラブルカメラとモバイル端末を携帯。設備の気になる点を動画で事務所や、東日本の水力発電所を統括制御する東地域制御所と共有し判断する。こうした目で見る点検に加えて、１台の発電機あたり約1,000点、計4,000点のデータを毎日、自動収集し東地域制御所のサーバーに送信する。AIを用いた分析ツールが前日の運転データを診断し健全性を確認、普段の状態との差から異常の兆候がある箇所をリストアップして発電所に戻す。

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