Data Analytics und Machine Learning für die Energie- und Versorgungsbranche
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Big Data und KI, um Innovationen bei der Entdeckung, Gewinnung und nachgelagerten Lieferung von Energie voranzutreiben.
Verbessern Sie die Produktion und reduzieren Sie Ausfallzeiten mit Datenanalysen und KI
Ermöglicht Öl- und Gasunternehmen die Nutzung von Datenanalysen, Machine Learning und KI zur Erschließung neuer Effizienzen in der Produktion bei gleichzeitiger Risikominimierung und Reduzierung betrieblicher Ausfallzeiten – unterstützt durch die Databricks Unified Data Analytics-Plattform.
ERDÖLGEWINNUNG
Lokalisieren Sie Ölreserven und sagen Sie besser voraus, wo die nächsten Bohrungen durchgeführt werden müssen, indem Sie Machine Learning auf große Mengen seismischer, Boden- und Gerätedaten anwenden.
Vorausschauende Wartung
Vermeiden Sie Produktionsausfälle und Ausfallzeiten, indem Sie Maschinendaten, Wartungspläne und andere historische Daten in Echtzeit analysieren, um den Wartungsbedarf der Geräte vorherzusagen.
PRODUKTION UND PROGNOSEN
Bestimmen Sie die optimalen Ölfördermethoden und prognostizieren Sie das Produktionsniveau, indem Sie Seismik-, Bohr-, Bohrloch- und Produktionsdaten in Echtzeit analysieren.
Lösungsübersicht
Vereinfachung von Daten und KI, damit Energieunternehmen nachhaltige Innovationen schneller vorantreiben können
Daten sind das Herzstück fast jeder Innovation in der Energie-, Öl- und Gasbranche. Führende Unternehmen nutzen die Leistungsfähigkeit von Daten und Analytics, um strategische Herausforderungen zu meistern und intelligentere Entscheidungen zu treffen, die Risiken minimieren, den Betrieb rationalisieren und uns in Richtung einer Netto-Null-Welt voranbringen.
Lösungsübersicht
Mit Daten und KI eine effizientere Energieversorgungskette aufbauen
Daten sind der Motor für Innovationen, und führende Öl- und Gasunternehmen nutzen die Möglichkeiten der Analytics, um ihre Abläufe zukunftssicher zu machen und die Ergebnisse zu beschleunigen. Mit Daten als Kernstück ihrer Strategie können Unternehmen in jeder Phase der Lieferkette intelligentere Entscheidungen treffen.
KUNDENVIDEO
Verbesserte Entdeckung und Produktion mit Unified Data Analytics
Sehen Sie sich dieses Video an und erfahren Sie, wie Devon Energy Azure Databricks einsetzt, um riesige Mengen an seismischen Daten und Bohrlochdaten zu analysieren und so Öl und Gas effizienter zu lokalisieren.
Blog
Machen Sie Ihre Öl- und Gasanlagen durch vorausschauende Wartung intelligenter
Lesen Sie diesen technischen Blogeintrag, um zu erfahren, wie man eine durchgängige prädiktive Datenpipeline mit Echtzeit-Streaming-Sensordaten aufbaut
Kundengespräch
Wie DNV GL analytische Barrieren in der Energiebranche durchbricht
Erfahren Sie, wie DNV GL Databricks nutzt, um IoT-Sensordaten zu verarbeiten und Machine-Learning-Modelle maßstabsgetreu zu trainieren – und so Smart-Meter-Daten in Erkenntnisse umwandelt, die ihren Kunden zugute kommen.
VORTRAG EINES KUNDEN
Fortschritte in Richtung KI bei Shell
Erfahren Sie, wie Shell die Leistungsfähigkeit von Big Data und Analytics nutzt, um innovative Anwendungsfälle zu ermöglichen, welche die Modernisierung der Energiewirtschaft prägen.
Blog
Moderne industrielle IoT-Analytics auf Azure – Teil 1
Erfahren Sie, wie sich das Industrielle Internet of Things (IIoT) in den letzten Jahren von einer Basistechnologie, die vor allem in der Öl- und Gasbranche erprobt wurde, zu einer breiten Einführung und Nutzung in der Fertigung entwickelt hat.
Blog
Moderne industrielle IoT-Analytics auf Azure – Teil 2
Erfahren Sie in Teil 1, wie Sie Azure Databricks für industrielle IoT-Analytics nutzen und wie Sie Echtzeitdaten von mobilen Geräten in Azure aufnehmen können.
Blog
Moderne industrielle IoT-Analytics auf Azure – Teil 3
Erfahren Sie, wie Sie Machine Learning für die vorausschauende Wartung nutzen und den Ertrag einer Windkraftanlage maximieren können, während Sie gleichzeitig die Opportunitätskosten von Ausfallzeiten minimieren und so den Gewinn maximieren.
„Die Arbeit mit Databricks hat Shell einen echten Mehrwert beschert. Unser Tool zur Optimierung der Inventarisierung [erstellt auf Databricks] war das erste digitale Scale-up-Projekt meiner Abteilung. Der Umstand, dass es nun weltweit an allen Shell-Standorten zum Einsatz gebracht werden kann, bedeutet, dass unsere Abteilung fortan an der Einsparung von Millionen von Dollar beteiligt ist – und dies jedes Jahr aufs Neue.“
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