世界をリードするリスク分析・意思決定ソフトウェアの @RISK と DecisionTools Suite のメーカー
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活用事例
活用事例
株式会社 日立ソリューションズ東日本
製品: @RISK Developer Kit
アプリケーション: バリューアットリスク
東京大学
製品: @RISK
アプリケーション: 食品の安全, BSE検査
BC Hydro
製品: @RISK
アプリケーション: Project Analysis
Columbia University
製品: @RISK
アプリケーション: エネルギー・公共政策
Corus Steel
製品: @RISK
アプリケーション: 工場の操業停止
ECN
製品: @RISK
アプリケーション: オフショア風力発電プラントの財務分析
ハリケーン カトリーナ災害対応センター
製品: @RISK
アプリケーション: 災害対応計画
キユーピー株式会社
東京大学大学院農学生命科学研究科 食の安全研究センター

製品: @RISK
アプリケーション: 食品の安全性
Logion BV
製品: DecisionTools Suite
アプリケーション: 運輸、流通、在庫管理
London Underground / Istria
製品: @RISK Developer Kit
アプリケーション: 運輸システムの安全性と投資
Metaproject
製品: PrecisionTree
使用例; Rescue Operations
Met-Mex Peñoles
製品: @RISK
アプリケーション:シックス シグマ実験計画法
イギリス国防省
製品: @RISK
アプリケーション:プロジェクト管理
Petrobras
製品: @RISK
アプリケーション: 探査・生産
Procter & Gamble
製品: DecisionTools Suite
アプリケーション: 製品設備立地、新製品分析、為替レート分析、リアル オプション
Scottsdale Insurance Company
製品: @RISK
アプリケーション: 商業用不動産の比較、RAROC (リスク調整後資本利益率) 2 つの物件についての重要な意思決定
Unilever
製品: DecisionTools Suite
アプリケーション: 新製品発売、設備投資、その他
World Conservation Union
製品: DecisionTools Suite
Application: 絶滅危ぐ種保護


@RISK モデルでは膨大な量のデータを処理し、その分析結果をわかりやすい形で提示できるので、ベンチャー事業に関連するリスクを定量化しやすくなります。その結果、風力発電プラントの開発者やその投資者は適切な情報に基づいて、オフショア プラントの運営が優れた投資リターンにつながるかどうかを判断できるようになります。
ECN 風力エネルギー システム開発担当上級マネージャー Luc Rademakers 氏談
ECN が @RISK を使ってオフショア風力発電の経済的実現可能性を判定

Palisade のリスク分析ソフトウェア @RISK は、エネルギー調査機関 ECN によってオフショア風力発電プラントが経済的に実行可能であるかどうかを運営および保守の面から判断するために利用されています。タービンが陸地よりも厳しい気象条件にさらされることや、その地理的な条件から、オフショア プラントの修理や保守には長い時間と多額の費用がかかります。そこでプラントの運営業者はプロジェクトを進める前に、現時点では避けることのできない長い休止時間が及ぼす費用面の影響について把握しておかなければなりません。

ECN について
ECN はオランダを本拠とする独立調査機関として、持続可能なエネルギー管理への移行を可能にするための詳しい知識と技術を提供します。ECN ではエネルギー節約、持続可能なエネルギー、および化石燃料の効率的かつクリーンな使用に焦点を当て、太陽エネルギー、風力発電、およびバイオマスに関するプロジェクトを手がけています。

ECN は、オフショア運営・保守 (O&M) の分野で R&D を行う数少ない機関の 1 つとして、2003 ~ 2004 年にかけてオフショア風力発電タービンの ECN O&M ツール の開発に着手しました。現時点ではオフショア風力発電プラントの利用は稀であり、したがってその費用についても多大な不確実性が伴います。それと同時に、こうしたプラントの必要性が増していることから、これを経済的に実現可能なものにするための努力も強化されています。

長い休止時間がもたらす財務リスク
運営を検討する業者としては、オフショア風力発電プラントが財務的に実行可能であるかを知る必要があります。主な問題となるのはオフショア運営業者が直面する強風や落雷リスクの増加といった厳しい気象条件です。こうした条件は修理や休止時間といった形で財務的な影響力を持つため、あらゆる計算において考慮に入れる必要があります。

例えば、陸地に設置された風力発電タービンが故障した場合、その場所柄からクレーンが必要になったとしても検査と修理は比較的簡単であり、休止時間も 1 ~ 2 日に限られると予想されます。これに対して、オフショアの風力タービンが故障した場合には、適切な船舶を使って乗員を送り検査を行う必要があります。しかし高額な費用がかかるために利用可能なクレーン船は非常に数少なく、したがってクレーンが必要と判断された場合には、クレーン船が到着するまで 6 か月という長い時間がかかることも考えられます。この休止時間のために発生する機会費用に加えて、クレーン船をプラントまで運行する費用と日割りのクレーン使用料としてそれに匹敵する追加の費用が発生することも可能です。

海面状態が悪く検査員が故障したタービンにたどり着けない場合など、修理が遅れれば費用も連鎖的にかさみます。また、強風で新しいコンポーネントに損傷を与える可能性があるため、タービンの修理には良好な気象条件が必要とされます。

@RISK を使って費用に伴う不確実性を判断
オフショア風力発電プラントはその初期に比べると、多大な開発努力から代替の運営形態が利用できるようになってきました。例えば、タービンへの損傷を評価するには船舶ではなくヘリコプターを使用する方が効率が良い可能性もあります。その場合にはプラントの運営業者はヘリコプター業者と契約を結ぶ必要が出てきます。

ECN ではその顧客が「what if」(仮説) シナリオを想定し、風力発電プラントを保守するための最も実行可能な、つまりコスト効率の良い方法を判断するための支援をしています。そして最も実行しやすいオプションを選択したら、ECN が @RISK モデルによる確率的分析を行い、そのオプションのコストに伴う不確実性を判定します。

@RISK で休止時間と O&M コストに伴う不確実性を判断
ここで鍵となるパラメーター (つまり @RISK モデルへの入力) は、コンポーネントの信頼性に基づくタービンの故障頻度です。大半の場合、風力発電プラントの運営業者は 15 ~ 20 の風力タービン コンポーネント (故障頻度と修理戦略はそれぞれ異なります) について考慮しますが、ECN O&M ツールでは必要に応じて最高 40 のコンポーネントを扱うことが可能です。

コンポーネントの故障頻度を特定するには通常現場のデータを使用しますが、業界自体が新しいために使用できる履歴データも不足しがちです。データが利用できる場合でも、コストのモデル化ツールで使われる故障率には不確実性が伴います。この不確実性には、クレーン船やアクセス船舶の価格 (これは季節ごと、あるいは毎日変動する可能性もあります)、スペア部品の費用、電力価格、およびスペア部品と船舶の調達にかかるリードタイムが含まれます。

@RISK で適切な情報に基づく意思決定を可能に
入力データを @RISK モデルに設定した結果、累積密度分布 (CDF) が得られます。この分布によって、プロジェクト開発者が適切な情報に基づいてプロジェクトを進行させるかどうか、および進行させる場合にはその最適な方法についての優れた意思決定を行えるよう、オフショア風力発電プラントの休止時間と保守費用に関連する不確実性が判定されます。また不確実性を測定することで、プロジェクトを経済的により実行可能なものにする役目も果たします。銀行は特に未知のリスクを嫌う傾向にあります。

@RISK モデルから得られる結果には、出力に最も大きく影響するのがどの入力であるかを示すトルネード グラフも含まれています。このグラフによって、例えば大型船舶を使った修理と保守がコストの不確実性における最重要要因であることが判明する可能性もあります。するとプラントの運営業者はこの事実に基づいて、船舶業者との間で最終的には費用のかさむ臨時ベースの料金契約ではなく、継続ベースで高めの固定料金を支払う契約を交渉することが可能です。

@RISK モデルは労務費がプロジェクトに与える影響を判断するのにも役立ちます。この労務費はよく論議の的になります。しかし ECN では @RISK を使用して、一般の説に反して労務費は最終的な修理コストにさほど影響しないという結論に達しています。このように @RISK によって、当初高額の費用が発生すると思われた要因についての定義を改めることができます。

@RISK でコンポーネント管理を改善
@RISK は故障率の高いコンポーネントを管理するのに役立つツールを運営業者に提供し、したがって風力発電プラントの採算性に大きなインパクトを与えることができます。開発者は @RISK モデルから得られた故障の影響についての具体的な計算データを使用して、コンポーネントの製造業者との間でより有利な保証契約を交渉することが可能です。

@RISK で可能になるシンプルな ROI 計算
ECN の風力エネルギー システム開発担当上級マネージャーである Luc Rademakers 氏は、「リスクと不確実性はあらゆるビジネス プロジェクトにつき物ですが、代替エネルギーなどのいわゆる新手の業界ではさらに顕著に現れます」と語っています。「しかし、@RISK モデルを使えば膨大な量のデータを処理し、その分析結果をわかりやすい形で提示できるので、ベンチャー事業に関連するリスクを定量化しやすくなります。その結果、風力発電プラントの開発者やその投資者は適切な情報に基づいて、オフショア プラントの運営が優れた投資リターンにつながるかどうかを判断できるようになります」

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