エネルギー／ユーティリティ業界におけるデータ分析と機械学習

エネルギー、石油、ガス業界において、データはほぼ全てのイノベーションの中核にあります。先進的な企業は、データと分析を活用することで、戦略的な課題を解決し、リスクを最小限に抑え、業務を合理化し、ネットゼロの世界に向けたよりスマートな意思決定を行っています。

データはイノベーションの原動力であり、石油・ガス業界の先進的な企業はは分析のちからを活用し、将来を見据えたオペレーションと成果創出の加速を図っています。データを戦略の中核に据えることで、企業はサプライチェーンのあらゆる段階でより賢明な意思決定を行うことができます。

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。

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。

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。

シェル社では、ビッグデータとデータ分析を活用し、エネルギー業界を近代化する革新的なユースケースを構築しています。

産業用モノのインターネット（IIoT）が、主に石油・ガス産業で試験的に導入された草の根技術スタックから、ここ数年で大規模な導入と生産利用へと成長した経緯を解説します。

Part 1 のビッグデータ活用事例のウォークスルーに続き、産業用 IoT 分析にAzure Databricks を活用する手法、フィールドデバイスから Azure にリアルタイムデータを取り込む手法について解説します。

機械学習を活用した予測メンテナンスで風力タービンの収益を最大にすると同時に、ダウンタイムによる機会コストを最小限に抑え、利益を最大化する手法を解説します。