ビッグデータと AI の活用により、エネルギー資源の発見・掘削
から下流部門への供給までのプロセスを変革
Databricks の統合分析プラットフォームは、石油・ガス企業におけるデータ分析、機械学習／AI を促進し、
生産効率を向上させ、リスクの軽減と稼働停止時間の短縮を可能にします。
機械学習を活用して地震、土壌、設備に関する膨大なデータを分析し、石油埋蔵場所の特定および掘削候補地の予測精度を改善。
リアルタイムの機械データ、メンテナンススケジュール、その他の過去のデータを分析し、機器のメンテナンスの必要性を予測することで運用効率の向上につながり、ダウンタイムを回避。
地震、掘削、坑井、生産に関するデータをリアルタイムで分析し、最適な石油の採取方法を決定、生産レベルを正確に予測。
シェル社は、インベントリの最適化と小売運営の改善のためにDatabricksを導入し、年間数百万ドルのコスト削減に成功しています。
Data is at the core of nearly every innovation in the energy, oil and gas industry. Leading organizations are harnessing the power of data and analytics to solve strategic challenges and make smarter decisions that minimize risk, streamline operations and move us toward a net zero world.
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Data drives innovation, and leading oil and gas companies are harnessing the power of analytics to future-proof operations and accelerate outcomes. With data at the core of their strategy, companies can make smarter decisions at every stage of the supply chain.
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Devon Energy 社では、Azure Databricks を活用して地震や坑井に関する膨大なデータを分析し、石油やガスの発見を効率化しました。
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このブログでは、リアルタイムのストリーミングセンサーデータを使用したエンドツーエンドの予測データパイプラインを構築する方法を解説しています。
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DNV GL は、Databricksを導入して、 IoT センサーデータの処理、機械学習モデルを大規模にトレーニングし、スマートメーターデータを洞察の源にした顧客へのサービス向上に役立てています。
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Learn how the Industrial Internet of Things (IIoT) has grown over the last few years as a grassroots technology stack being piloted predominantly in the oil & gas industry to wide scale adoption and production use.
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Following our walk-through of a big data use case in Part 1, learn how to leverage Azure Databricks for industrial IoT analytics and see how to ingest real-time data from field devices into Azure.
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Learn how to leverage machine learning for predictive maintenance and to maximize the revenue of a wind turbine while minimizing the opportunity cost of downtime, thereby maximizing profit.
もっと読む「Databricks は我々に多大な価値をもたらしています。Databricksをプラットフォームとするインベントリ最適化ツールは、当社で初めての大規模なデジタル製品であり、グローバル展開の成功をサポートし、年間数百万ドルのコスト削減を可能にしています。」事例を見る
