Energia e servizi di pubblica utilità

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

Settore petrolio, gas e utility
Settore petrolio, gas e utility
Settore petrolio, gas e utility
Settore petrolio, gas e utility
Settore petrolio, gas e utility

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.

Shell

Migliorare l'efficienza operativa con l'AI

Shell usa Databricks per ottimizzare l'inventario e migliorare le attività di retail, risparmiando milioni di dollari.

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".

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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.

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Customer Video

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.

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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

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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.

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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.

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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.

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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.

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Blog

Modern Industrial IoT Analytics on Azure – Part 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.

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“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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Daniel Jeavons, General Manager, Advanced Analytics CoE, Shell

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