에너지 및 공공 서비스 업계의데이터 분석과 머신 러닝
빅데이터와 AI의 힘을 활용하여 에너지 발견,
추출 및 다운스트림 전달의 혁신 가속화
데이터 분석과 AI로 프로덕션 개선, 다운타임 감소
석유 및 가스 기업은 Databricks 통합 데이터 분석 플랫폼의 데이터 분석, 머신 러닝, AI를 활용하여 프로덕션에서 효율을 새롭게 높이고, 위험을 완화하며, 운영 다운타임을 낮춥니다.
석유 탐사
머신 러닝을 방대한 지진, 토양, 장비 데이터에 적용하여 석유 매장량을 찾아내고, 시추 예정지를 더욱 정확하게 예측합니다.
예측적 유지관리
실시 간 머신 데이터, 유지관리 일정, 기타 과거 데이터를 분석하여 장비 유지관리 요구 사항을 예측함으로써 프로덕션 실패와 다운타임을 예방합니다.
프로덕션 및 예측
실시간으로 지진, 시추, 유정, 프로덕션 데이터를 분석하여 최적의 석유 추출 방법을 결정하고 프로덕션 수준을 정확히 예측합니다.
솔루션 시트
데이터 + AI를 단순화하여 에너지 기업의 지속 가능한 혁신 속도 단축
데이터는 에너지, 석유, 가스 산업에서 거의 모든 혁신의 중심에 있습니다. 주요 기업에서는 데이터와 분석의 힘을 활용하 여 전략적인 문제를 해결하고, 위험을 최소화하는 더욱 현명한 결정을 내리고, 운영을 간소화하고, 탄소 중립의 세계로 나아가고 있습니다.
솔루션 시트
데이터 + AI로 에너지 공급망 효율 향상
데이터는 혁신을 주도합니다. 주요 석유 및 가스 기업은 분석의 힘을 활용하여 운영을 미래에 대비하고 결과를 가속화합니다. 데이터를 전략의 중심으로 삼은 기업은 공급망의 각 단계에서 더욱 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.
고객 동영상
통합 데이터 분석으로 발견 및 프로덕션 개선
이 영상에서 Devon Energy가 어떻게 Azure Databricks를 사용하여 방대한 지진 및 유정 데이터를 분석하고 석유와 가스를 더욱 효율적으로 찾아내는지 알아보세요.
블로그
예측 유지관리로 석유와 가스 자산 지 능화
이 기술 블로그에서 실시간 스트리밍 센서 데이터를 사용하여 전체적인 예측 데이터 파이프라인을 구축하는 방법을 알아보세요.
고객 토크
DNV GL은 에너지 산업 전체의 분석 장벽을 무너뜨리는 중
DNV GL이 어떻게 Databricks를 활용하여 IoT 센서 데이터와 머신 러닝 모델을 대규모로 처리하고, 스마트 계측기 데이터를 인사이트로 바꾸어 고객 서비스를 개선하는지 알아보세요.
고객 키노트
Shell의 AI 도입
Shell이 어떻게 빅데이터와 분석의 힘을 활용하여 에너지 산업을 현대화하는 혁신적 사용 사례를 지원하는지 알아보세요.
블로그
Azure에서 현대적 산업 IoT 분석 - 1부
산업 사물인터넷(IIoT)은 지난 몇 년 사이에 어떻게 석유 및 가스 산업을 중심으로 한 풀뿌리 기술 스택으로 자리 잡아 광범위하게 도입되고 프로덕션 사용 사례로 성장했는지 알아보세요.
블로그
Azure에서 현대적 산업 IoT 분석 - 2부
1부에서 빅데이터 사용 사례를 자세히 설명하면서 산업 IoT 분석에 Azure Databricks를 어떻게 활용하고, 필드 기기의 실시간 데이터를 어떻게 Azure로 입력하는지 알아보았습니다.
블로그
Azure에서 현대적 산업 IoT 분석 - 3부
머신 러닝을 예측적인 유지에 활용하여, 가동 중단의 기회비용을 최소화하면서도 풍동의 수익을 극대화함으로써 이익을 최대로 높이는 방법을 알아봅니다.
Databricks는 Shell에게 엄청난 가치를 가져다 주었습니다. [Databricks 기반의] 재고 최적화 도구는 우리 조직에서 처음으로 나온 확장된 디지털 도구였고, 전사적으로 배포한 덕분에 매년 수백만 달러를 절약하고 있습니다.”
