エネルギー業界向け AI


AI の活用により、石油産業とガス産業のバリューチェーン全体で ROI を拡大および加速します。
エネルギー供給業における DataRobot の独自性
マルチモーダル AI
マルチモーダルデータ統合により、強力な生成 AI および予測 AI のユースケースをリリースし、効率を最適化し、安全性を高め、持続可能性を推進します。
異常検知
水中ポンプの異常からアスファルテンのリアルタイム検出まで、エネルギーのライフサイクル全体を通して異常を検知し、故障の防止、安全性の向上、パフォーマンスの最適化を実現します。
エッジへのデプロイと監視
エッジにモデルをデプロイして監視し、リアルタイムの異常アラートと自動アクションを可能にすることで、レイテンシーを低減し、リスクの高いリモート環境でも効率的で信頼性の高い運用を実現します。
ビジネスインパクトの実績
トップクラスのグローバルなエネルギープロバイダーの割合
2/3
安定した出力によるコスト削減率
15%
予防保全率
90%+
石油、ガス産業のライフサイクル全体への AI の組み込み
上流の採鉱と生産の強化
複雑な貯留層データと市場の動向を分析する AI モデルにより、情報に基づいた長期的な資本決定を促し、地質学的リスクを低減して、製品フロー、需要、価格設定の正確な予測を提供します。

- 掘削地点の選定
- ドリルビットの故障予測
- 地質データを用いた自動予測
- 掘削パラメーターの最適化
- 水圧破砕の最適化
- 貯留層形成による被害予測
- 全体的な可採埋蔵量の予測
- 水平破砕設計の最適化
- 噴出の予測と防止
- 坑井生産量の予測と推定最終回収量
- 調達の最適化
- 地表および坑内の故障予測
- インフィル地理空間予測
中流の運用、保守、安全性の向上
DataRobot を使用して、坑井の設計、掘削、完成の効率を高める予測と生成のアプリケーションについてポートフォリオを作成できます。

- 機器や部品の故障予測
- サービスコスト予測
- 人材需要予測
- 在庫の最適化
- 安全性の向上
- 商品取引とヘッジの最適化
- ピギング作業のスケジュールの最適化
- 長期的な原料投入量および製品市場価格の予測
- 資本計画とリスク評価
- 労働生産性と実働時間の最適化
- パイプライン作業のスケジュールの最適化
下流の運用の最適化
AI によるインサイトを迅速に提供し、エネルギーライフサイクル全体を通じて、坑井の生産寿命を最大限に最適化し、商品価格を予測し、健康と安全に関する潜在的なリスクを予測します。

- 車両とアウトレットの配置計画
- 流量の最適化
- 圧力の最適化
- 貯蔵需要予測
- 価格の予測と最適化
- 再生可能エネルギー発電量予測
- 商用製品の需要予測
- 請求書発行と回収のための NLP
- フレアリングの最適化
- 物流および流通ネットワークの最適化
- 非生産的な時間を生み出す根本原因の分析
- ESG の透明性による改善強化
OYAK Cement 社は、代替燃料の使用率を引き上げました。 トルコの大手セメントメーカーである同社が AI によるプロセスの最適化を実施したところ、コストの削減だけでなく、年間 20 万トン近い CO2 排出量の削減を実現しました。
効果を最大限に高めるツール
製品ガイド
エネルギー供給業者が日常的に使用する独自の AI アプリケーションの作成に DataRobot がどのように役立つかをご覧ください。
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