Bereitstellen innovativer Energielösungen für eine sauberere Welt
schneller – 5 Minuten statt wie bisher 45 Minuten für die Validierung eines Etiketts
„Die Verwendung von Databricks hat sich im Laufe der Jahre erheblich ausgeweitet. Anfangs haben wir Databricks als Big Data- und KI-Plattform genutzt, aber der Anwendungsbereich hat sich ausgeweitet. Wir haben eine völlig andere Klasse von Citizen Engineers und Data Scientists, die Databricks als modernes Business-Intelligence-Tool verwenden, um intelligentere Geschäftsentscheidungen zu treffen.“
Shell nimmt auf dem Weg zu einer saubereren Zukunft eine führende Rolle ein. Dazu investiert das Unternehmen in digitale Technologien, um den Klimawandel anzugehen und ein Netto-Null-Emissions-Energieunternehmen zu werden. Im gesamten Unternehmen setzt man auf Daten und KI, um die betriebliche Effizienz zu verbessern, die Kundenbindung zu fördern und neue Innovationen wie erneuerbare Energien zu erschließen. Durch große Datenmengen beeinträchtigt, entschied sich Shell für Databricks als eine der grundlegenden Komponenten seiner Shell.ai-Plattform. Heute ermöglicht Databricks Hunderten von Shell-Technikern, Wissenschaftlern und Analysten, gemeinsam Innovationen im Rahmen ihrer Ziele zu entwickeln, um sauberere Energielösungen schneller und effizienter bereitzustellen.
Herausforderungen bei der Gewinnung von Einblicken in großem Umfang
In seiner über 100-jährigen Geschichte hat Shell wegweisende Ideen hervorgebracht, die den Energieverbrauch von uns allen beeinflusst haben.
„Als Branche durchlaufen wir einen enormen Wandel“, erklärt Dan Jeavons, GM of Data Science bei Shell. „Digitale Technologie ist der Zentralschlüssel, um unser bestehendes Unternehmen effektiver und effizienter zu machen. Da die Branche weiter in neue Energiebereiche expandiert, die nachhaltiger sind und die Umweltbelastung verringern, stehen Daten und digitale Technologien nun im Vordergrund.“
Während die digitale Transformation eine Hauptinitiative für jedes Energieunternehmen ist, bestehen die Herausforderungen weiterhin in der älteren Technologie-Infrastruktur, der Komplexität eines exponentiellen Wachstums an Daten und dem Mangel an Data-Engineering- und Data-Science-Fähigkeiten, die für den Aufbau datengestützter Lösungen erforderlich sind.
Shell hat sich diesen Herausforderungen gestellt, indem das Unternehmen ein Data Science Center of Excellence (CoE) eingerichtet hat. Die Teams arbeiten dort kontinuierlich daran, die Anwendungsfälle mit höchstem Potenzial in der gesamten Wertschöpfungskette zu ermitteln. Obwohl sie Möglichkeiten für Innovationen mit Daten ermittelten, stand Shell vor der Herausforderung, seine Dateninfrastruktur für Analytics, Big-Data-Verarbeitung und Machine Learning zu skalieren.
Vereinheitlichung von Daten und KI im gesamten Unternehmen zur Förderung von Innovationen
Shell entschied sich für die Databricks Lakehouse Platform als eines der wichtigsten Tools innerhalb der Shell.ai Platform. Databricks bietet dem Datenteam von Shell eine skalierbare, vollständig verwaltete Plattform, die all ihre Daten-, Analyse- und KI-Workloads vereinheitlicht. Der interaktive Arbeitsbereich hat nicht nur den Zugriff auf Daten demokratisiert, sondern auch die teamübergreifende Zusammenarbeit zwischen Data Engineering, Data Science und dem Analystenteam gefördert.
„Die digitale Transformation von Shell ist Teil unseres Bestrebens, Lösungen für mehr und sauberere Energielösungen bereitzustellen. Daher haben wir erhebliche Investitionen in unsere Data-Lake-Architektur getätigt. Ziel ist es, dafür zu sorgen, dass unsere Datenteams die riesigen Datensätze möglichst unkompliziert abfragen können. Die Möglichkeit, mit BI-Standard-Tools schnelle Abfragen für Datensätze in Petabyte-Größenordnung durchzuführen, ist für uns ein entscheidender Vorteil. Unser gemeinsam mit Databricks entwickelter Ansatz ermöglicht es uns, Einfluss auf die Produkt-Roadmap zu nehmen, und wir sind begeistert, die Markteinführung erleben zu dürfen“, so Dan.
Diese niedrige Eintrittsbarriere hat Analysen ermöglicht, die über Machine Learning hinausgehen, einschließlich Business Intelligence und Berichterstattung. Tatsächlich hat Shells Fokus auf Daten und Analytics mehr als 250 Datenanalysten und 800 Citizen Data Scientists ermöglicht, mit allen ihnen zur Verfügung stehenden Daten produktiver zu sein.
Die Transformation von Shell in das Energieunternehmen der Zukunft
Shells CoE ist jetzt in der Lage, neue datengesteuerte Lösungen zu erforschen und bereitzustellen, die sich auf die Verbesserung der Lieferkettenprozesse sowie die Erschließung wertvoller Anwendungsfälle konzentrieren, die den Kunden und den eigenen Unternehmen differenzierte Fähigkeiten bieten.
Aus betrieblicher Sicht ist eine der größten Herausforderungen, vor denen große Industrieunternehmen stehen, Bestand und Lieferkette effizient zu verwalten. Shell lagert Tausende Ersatzteile in seinen globalen Anlagen und seine Bestandsanalysten hatten Schwierigkeiten zu erkennen, welche Ersatzteile sie in ihren Lagern vorrätig haben sollten. Mit Databricks konnte Shell seinen gesamten historischen Datensatz nutzen, um über 10.000 Bestandssimulationen für jegliche Ersatzteile und alle Anlagen durchzuführen. Die Bestandsvorhersagemodelle von Shell stehen jetzt in 45 Minuten statt in 48 Stunden zur Verfügung, was die Lagerhaltung erheblich verbessert und jährlich eine Menge Geld spart.
Shell hat auch eine Empfehlungs-Engine für sein neues Treueprogramm namens Go+ entwickelt, das von 1,5 Millionen Kunden verwendet wird. Der KI-Software, die auf Azure und Databricks läuft, kann den gesamten Transaktionsverlauf eines Kunden sowie die Informationen nutzen, um die Angebote und Prämien an die Vorlieben des Einzelnen anzupassen und seine Daten mit anderen aggregierten Daten zu kombinieren.
Daten und KI haben Shell auch neue Möglichkeiten eröffnet, mit Kunden in Kontakt zu treten. Shell Remote Sense ist eine neue Initiative, die sich auf die Optimierung der Lebensdauer und Leistung von Großmotoren auf Fracht- und Kreuzfahrtschiffen konzentriert. Shell verarbeitet über 750.000 Schmierstoffproben pro Jahr und liefert Kunden Einblicke in die Schmierölqualität und deren Leistung. Dies spart Kunden nicht nur potenziell Millionen Dollar an Reparaturkosten oder Motorausfallzeiten, sondern Shell spart auch erheblich Zeit und Betriebskosten.
Eine datengesteuerte Kultur, die Ergebnisse liefert
Heute definiert Shell seine Möglichkeiten in der Öl- und Gasbranche durch Daten und KI neu. Mit Databricks als Schlüsselkomponente der Plattform Shell.ai kann Shell Datenanalysen durchführen und Modelle für Machine Learning bereitstellen, die die betriebliche Effizienz verbessern.
Die Verwendung einer gemeinsamen Plattform hat es Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Analysten ermöglicht, agiler, kollaborativer und datenorientierter zu sein. Bei Shell laufen derzeit über 160 KI-Projekte, und das ist erst der Anfang. In den kommenden Jahren strebt Shell einen sprunghaften technologischen Fortschritt an, der auf Daten und KI basiert – von Billionen von IoT-Sensoren, die alle Daten generieren, bis hin zu 3D-gedruckten Geräten und Teilen, die die globale Lieferkette grundlegend verändern und die Kosten erheblich senken werden. Databricks ist ein wesentlicher Bestandteil der Shell.ai-Plattform, mit der diese Pläne in die Realität umgesetzt werden.
