Analisi dei dati e machine learning per il settore dell'energia e delle utility
Sfruttare la potenza di Big Data e AI per sostenere l'innovazione nella scoperta, nell'estrazione e nella distribuzione a valle di energia
Aumentare la produzione e ridurre i tempi morti con analisi dei dati e AI
Consentire alle aziende petrolchimiche di sfruttare analisi dei dati, machine learning e AI per aumentare l'efficienza in produzione, riducendo al tempo stesso il rischio e i tempi morti operativi, grazie alla piattaforma unificata per l'analisi dei dati di Databricks.
ESPLORAZIONE PETROLIFERA
Individuare i giacimenti di petrolio e migliorare le previsioni sulla successiva trivellazione applicando il machine learning a grandi quantità di dati sismici, geologici e impiantistici.
Manutenzione predittiva
Evitare guasti in produzione e tempi morti analizzando i dati dei macchinari in tempo reale, i programmi di manutenzione e altri dati storici per anticipare le esigenze di manutenzione delle attrezzature.
PRODUZIONE E PREVISIONI
Stabilire i metodi di estrazione ottimali e prevedere con precisione i livelli di produzione analizzando dati sismici, di perforazione, dei pozzi e di produzione in tempo reale.
Scheda della soluzione
Semplificare Dati + AI in modo che le aziende energetiche possano fare innovazione sostenibile più velocemente
I dati sono al centro di ogni innovazione nel settore energetico e petrolchimico. Le principali organizzazioni sfruttano la potenza di dati e analisi per risolvere sfide strategiche e prendere decisioni più efficaci che riducono il rischio, snelliscono le attività operative e portano verso l'obiettivo dello "zero netto".
Scheda della soluzione
Costruire una supply chain energetica più efficiente con Dati + AI
I dati favoriscono l'innovazione e le principali realtà del settore petrolchimico sfruttano la potenza dell'analisi per rendere le loro attività operative "a prova di futuro" e per accelerare il raggiungimento di risultati. Ponendo i dati al centro della loro strategia, le aziende possono prendere decisioni più efficaci in ogni fase della supply chain.
VIDEO CLIENTE
Migliorare la scoperta e la produzione con l'analisi unificata dei dati
Questo video mostra come Devon Energy sfrutta Azure Databricks per analizzare enormi quantità di dati sismici e dati dei pozzi per trovare petrolio e gas in modo più efficiente.
Blog
Risorse petrolchimiche più intelligenti con la manutenzione predittiva
Questo blog tecnico spiega come costruire una pipeline di dati predittiva completa utilizzando i dati in tempo reale provenienti in streaming dai sensori
La parola al cliente
DNV GL abbatte le barriere dell'analisi nel settore energetico
Scopri in che modo DNV GL usa Databricks per elaborare i dati dei sensori IoT e addestrare modelli di machine learning su larga scala, trasformando i dati raccolti da contatori intelligenti in informazioni utili per migliorare il servizio ai clienti.
Presentazione del cliente
L'evoluzione verso l'AI in Shell
Shell sfrutta la potenza di Big Data e analisi per realizzare casi d'uso innovativi che guidano l'ammodernamento del settore energetico.
Blog
Analisi IoT industriale moderna su Azure - Parte 1
Negli ultimi anni l'Industrial Internet of Things (IIoT) si è sviluppata come stack tecnologico utilizzato soprattutto nel settore petrolchimico (gas e petrolio), con un'adozione e un utilizzo in produzione su larga scala.
Blog
Analisi IoT industriale moderna su Azure - Parte 2
Dopo il racconto di un caso d'uso di Big Data nella Parte 1, scopri come sfruttare Azure Databricks per l'analisi IoT industriale e come acquisire in Azure dati in tempo reale da dispositivi sul campo.
Blog
Analisi IoT industriale moderna su Azure - Parte 3
Scopri come sfruttare il machine learning per la manutenzione predittiva e per massimizzare i ricavi di una turbina eolica, riducendo al minimo i costi dovuti a fermi impianto e quindi ottimizzando il profitto.
“Databricks ha generato un grande valore aggiunto per Shell. Lo strumento di ottimizzazione dell'inventario [basato su Databricks] è stato il primo prodotto digitale proveniente dalla mia organizzazione e il fatto che sia stato adottato in tutto il mondo fa sì che oggi possiamo risparmiare milioni di dollari all'anno”.
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