Estudo de caso Schneider Electric

Estudo de caso Schneider Electric

Azure Machine Learning é um serviço de nuvem para acelerar e gerenciar o ciclo de vida do projeto de aprendizado de máquina.

Profissionais de Machine Learning, cientistas de dados e engenheiros podem usá-lo em seus fluxos de trabalho diários: treinar e implantar modelos e gerenciar MLOps.

“Com o Machine Learning automatizado no Azure Machine Learning, podemos concentrar nossos testes nos modelos mais precisos e evitar testar uma grande variedade de modelos menos valiosos, porque retém apenas os que queremos. Isso economiza meses de tempo para nós.” Matthieu Boujonnier, Analytics Application Architect and Data Scientist, Schneider Electric.

 

Cenário

A empresa de automação industrial Schneider Electric ajuda os clientes do setor de petróleo e gás em todo o mundo a se transformarem digitalmente.

Ela queria fornecer a eles uma solução de manutenção preditiva para reduzir custos e proteger o meio ambiente.

 

Solução

A Schneider Electric criou uma solução de análise de IoT preditiva baseada no serviço Microsoft Azure Machine Learning e no Azure IoT Edge.

Seus cientistas de dados usam dados do campo de petróleo para construir os modelos que preveem quando e onde a manutenção é necessária.

 

Impacto

Os clientes de petróleo e gás aumentam a segurança do trabalhador porque podem limitar as visitas a áreas remotas.

Eles minimizam os custos de manutenção e o tempo de inatividade. E com modelos preditivos, os operadores locais podem detectar proativamente condições perigosas antes que ocorram danos ambientais.

 

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