Per competere nel settore energetico globale è fondamentale implementare una tecnologia innovativa, e questo Shell International lo sa bene. Con progetti in tutto il mondo, sia nel campo dell’energia rinnovabile che di quella non rinnovabile, Shell deve sempre avere una visione chiara del futuro.
Dalla determinazione dell'output atteso alla previsione dei guasti alle apparecchiature, non c'è spazio per fare supposizioni in un settore in cui i tempi di inattività sono inaccettabili.
Questo è il motivo per cui Shell fa parte dell'Open Subsurface Data Universe (OSDU) e perché utilizzano Elasticsearch per l'analisi di una vasta gamma di dati geospaziali, full-text e numerici che sono fondamentali nello spazio energetico.
Durante la presentazione ElasticON Global, Johan Krebbers, direttore generale di Digital Emerging Technologies e VP of IT Innovation presso Shell International, ha parlato dell'importanza della flessibilità che Elasticsearch offre al gigante dell'energia, inclusa la capacità di essere cloud-native o on-premise e di essere utilizzato con diversi provider di hosting per consentire a Shell di conformarsi alle normative sulla conservazione dei dati imposte dai governi di tutto il mondo.
Inoltre, grazie alla capacità di ricerca e analisi di molteplici tipologie di dati, Elasticsearch è al centro delle soluzioni di osservabilità, machine learning (ML), machine vision ed elaborazione del linguaggio naturale di Shell.
Elastic: Previsione dei Guasti, Aumento dei Tempi di Attività
Secondo Krebbers, il momento migliore per sostituire l'attrezzatura è prima che si guasti. Se aspettiamo che sia troppo tardi, gli effetti a cascata potrebbero far aumentare i costi di riparazione, e influire sui ricavi e sulla crescita.
Sfruttando le capacità di acquisizione in tempo reale, ML e osservabilità di Elastic, Shell è in grado di utilizzare il modello predittivo per sostituire o riparare i macchinari prima che si guastino.
"Usiamo il ML per la manutenzione predittiva delle nostre strutture",
afferma Krebbers, incaricato di portare nuove tecnologie a Shell.
"Raccogliamo i dati in tempo reale. Sfruttiamo i modelli ML e possiamo prevedere quando si guasterà una pompa o un compressore. Se siamo in grado di prevedere il guasto, possiamo prevedere anche i tempi di fermo. E il tempo di inattività costa sempre denaro. Pertanto, l’obiettivo è quello di mantenere una continuità delle attività lavorative senza tempi di fermo".
Un altro modo per mantenere bassi i costi complessivi è assicurarsi che le risorse non vengano sprecate. Ecco perché Shell utilizza una soluzione di machine vision con Elasticsearch al centro per ottenere informazioni su potenziali perdite in tutta l’infrastruttura globale.
Rilevamento di Perdite ed Emissioni con i Robot
"Il machine vision gioca un ruolo importante nel rilevamento delle perdite e nel rilevamento delle emissioni",
afferma Krebbers.
"I robot girano con telecamere che raccolgono fuoriuscite, perdite, emissioni. All’interno di un ambiente cloud si applica il machine vision e inzia la ricerca di video di perdite e fuoriuscite. E quando è presente un problema, possiamo immediatamente sollevarlo con il reparto di competenza".
Andando oltre il rilevamento di perdite ed emissioni, Shell è sempre alla ricerca di nuove fonti di energia.
Nell'ambito della loro missione di portare più risorse sul mercato, i dipendenti Shell hanno richiesto Elasticsearch come motore di ricerca principale per la capacità di elaborazione del linguaggio naturale.
Molti esperti Shell, ad esempio, utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per cercare rapidamente tra grandi volumi di dati aziendali relativi al sottosuolo come pozzi, sviluppo ed esplorazione per rimanere competitivi sul mercato.
Shell ha scelto Elastic Search come partner perché ha permesso di incrementare la produttività, rilevare eventuali emissioni e ricercare dati di esplorazione delle superfici più rapidamente.
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