能源和公用事業
能源和公用事業的數據分析和機器學習
利用大數據和人工智能的力量，推動能源發現、開采和下遊輸送的創新
利用數據分析和人工智能提高生產，減少停機時間
在Databricks統一數據分析平台的支持下，油氣公司可以利用數據分析、機器學習和人工智能來解鎖新的生產效率，同時降低風險和減少操作停機時間。Beplay体育安卓版本
石油勘探
通過將機器學習應用於大量的地震、土壤和設備數據，精確定位石油儲量，更好地預測下一個鑽井地點。
預見性維護
通過分析實時機器數據、維護計劃和其他曆史數據，預測設備維護需求，避免生產故障和停機。
生產和預測
通過實時分析地震、鑽井、井和生產數據，確定最佳采油方法，準確預測產量水平。
殼牌
利用人工智能提高操作效率
了解Shell如何使用Databricks優化庫存和改善零售操作，從而節省數百萬美元。
簡化數據+人工智能，能源公司可以更快地推動可持續創新
在能源、石油和天然氣行業，數據幾乎是所有創新的核心。領先的組織正在利用數據和分析的力量來解決戰略挑戰，並做出更明智的決策，將風險降至最低，簡化操作，推動我們走向淨零的世界。
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用數據+ AI構建更高效的能源供應鏈
數據驅動創新，領先的石油和天然氣公司正在利用分析的力量來應對未來的操作和加速結果。將數據作為戰略的核心，企業可以在供應鏈的每個階段做出更明智的決策。
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DNV GL如何打破能源行業的分析壁壘
了解DNV GL如何利用Databricks處理物聯網傳感器數據，並大規模訓練機器學習模型，將智能電表數據轉化為洞察，更好地為客戶服務。beplay体育app下载地址
看現在
Azure上的現代工業物聯網分析-第2部分
繼第1部分中的大數據用例演練之後，了解如何利用Azure Databricks進行工業物聯網分析，並了解如何將現場設備的實時數據攝取到Azure中。
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“Databricks為殼牌創造了巨大的價值。庫存優化工具(建立在Databricks上)是我們公司推出的第一個規模化數字產品，它在全球的部署意味著我們現在每年節省數百萬美元。”閱讀案例研究
Daniel Jeavons，殼牌高級分析CoE總經理
