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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

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

データ分析と AI の活用による生産性の向上とダウンタイムの削減

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。

GeoSpatial

石油開発

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。

Predictive Maintenance

予測型メンテナンス

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。

Enhancements

生産と予測

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。

ソリューションシート

データ+AI を簡素化してエネルギー企業における持続可能なイノベーションの推進を支援

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。

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ソリューションシート

データ+AI を活用した効率的なエネルギーサプライチェーンの構築

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。

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お客さまの声

統合データ分析による発見と生産の効率化

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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ブログ

予知保全によるスマートな石油・ガス資源開発

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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導入事例

DNV GL、エネルギー業界におけるデータ分析の壁を打破

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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お客さまの基調講演

シェル社におけるAI化への取り組み

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。

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ブログ

Azure 環境でのモダン IIoT 分析 - Part 1

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。

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ブログ

Azure 環境でのモダン IIoT 分析 - Part 2

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。

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ブログ

Azure 環境でのモダン IIoT 分析 - Part 3

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。

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