«Uber для нефтяников» и другие стартапы в промышленности

Aboutdata публикует обзор пяти стартапов, которые работают с анализом данных в сфере промышленности.

1. Uber для нефтяников

Калифорнийский стартап Seven Lakes Technologies разработал ПО, которое помогает нефтяным и газовым компаниям сокращать расходы и увеличивать добычу.

Используя анализ больших данных, платформа показывает ключевые метрики работы добывающих скважин, хранилищ и трубопроводов. Программа рассчитана как на менеджеров нефтяных компаний, так и на инженеров и рабочих.

В частности, платформа может рассчитать, какую скважину целесообразно приостановить, а какую запустить.

Основатель стартапа Шива Раджагопалан называет свой продукт «Убером для нефтяников».

Программа может сопоставить местонахождение оборудования и ближайшей скважины, на которой нужно запустить добычу. На основе этих данных дается рекомендация: доставить технику и начать качать нефть. Учитываются и другие факторы, такие как потенциальные потери при добыче и наличие свободных нефтехранилищ.

 

По словам Раджагопалана, благодаря анализу больших данных нефтяные компании могут добиться экономии в миллиарды долларов. В пример он приводит одну из компаний-клиентов, которая сократила время простоя скважин на 50% и снизила потери сырья с 5% до 2,5% — это помогло сэкономить $100 млн.

Сегодня платформа обслуживает около 100 тысяч скважин, принадлежащих малым и средним нефтяным предприятиям в Денвере, Хьюстоне, Далласе, Питтсбурге и Оклахома-сити.

В 2015 году стартап Seven Lakes Technologies привлек $20 млн финансирования в раунде A.

 

2. Данные против рутины

Стартап из Кремниевой долины Tachyus – еще один big data проект в нефтегазовой отрасли. Компания разработала IoT-платформу для быстрого анализа состояния скважин и добывающего оборудования.

При помощи системы датчиков программа определяет оптимальное место бурения, уровень грунтовых вод и другую существенную информацию. В результате добычу сырья можно повысить на 20%, утверждают разработчики.

Сенсоры можно установить на уже действующих скважинах и в режиме реального времени наблюдать их работу.

Команда Tachyus. Источник: Medium

Примечательно, что основатель Tachyus Дейкин Слосс, до этого успешно запустивший два стартапа, раньше никакого отношения к нефтегазовой отрасли не имел. Идея нового проекта пришла случайно во время посещения нефтедобывающей установки в Калифорнии. Там Слосс увидел, как рабочие вручную снимают показания датчиков, записывают их в блокнот, а затем сами вносят данные в компьютер.

«Я понял, что именно в этой отрасли не хватает свежих идей», – сказал Слосс в интервью New York Times.

На сайте компании говорится, что разработка позволяет повысить текущую стоимость предприятия минимум на 10%, а добычу нефти и газа – до 30%.

По данным портала AngelList, Tachyus в ходе двух раундов финансирования привлек более $20 млн.

 

3. Данные против аварий

Основанный в Сан-Франциско в 2013 году, стартап MapD Technologies вывел на рынок технологию сверхбыстрого анализа больших данных.

В основе технологии лежит использование графического процессора. Такие процессоры отличаются высокой скоростью вычислений за счет эффекта массивного параллелизма, то есть обработки данных сразу на нескольких вычислительных узлах. Сотни миллиардов наборов данных система группирует и анализирует за доли секунды.

Основатель MapD Тодд Мостак начал работу над этой технологией во время учебы в Гарварде. Чтобы выполнить дипломную работу, посвященную анализу Твиттер-активности во время «Арабской весны», нужен был достаточно мощный движок. Существующие вычислительные мощности Тодда не устраивали. Тогда ему пришла идея использовать графический процессор игрового компьютера для анализа текстовых данных.

«Мы бы не достигли таких высот в анализе больших данных, если бы геймеры во всем мире не требовали все большей реалистичности видеоигр. Большая часть технологии — заслуга поклонников Quake», – сказал Тодд Мостак в интервью Business Insider.

Позже он получил доступ к мощностям Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, где продолжил работу над технологией.

Источник: MIT News

Сегодня платформу MapD Technologies можно использовать в энергетике и для обработки сейсмических данных. В обоих примерах нужно в сжатые сроки обрабатывать огромные массивы данных, чтобы избежать аварий и предотвращать катастрофы.

Реальным примером использования MapD стала недавняя президентская гонка в США. Программу применили для визуализации данных о ходе выборов в штатах в реальном времени.

В финансировании стартапа участвовали Google Ventures и Nvidia.

 

4. Business Intelligence из России

Основанный в 2004 году российский стартап «Полиматика» разработал одноименную аналитическую платформу для обработки больших данных в разных отраслях – от финансов до промышленности.

«Полиматика» позволяет объединять разнородную информацию о работе предприятия и визуализировать ее в удобном для восприятия виде, сообщают разработчики.

Источник: Slideshare

Разные модули платформы могут, например, выявлять аномалии в производственных процессах, вскрывать действия недобросовестных сотрудников или оптимизировать наиболее важные процессы.

— Каким должен быть идеальный инструмент аналитика?

— Простым — несмотря на то, что все заказчики считают себя носителями уникальных и самых сложных задач. «Полиматика 5.0» пришла на смену нашему предыдущему продукту, С.М.А.Р.Т, в котором было три типа нейросетей, генетические алгоритмы, нечеткая логика и другие умные навороты; однако оказалось, что многие функции оставались невостребованными – большинству пользователей вполне хватает средств работы с кубами (по транзакциям, статьям расходов и пр.) или с кластерами, срезов по данным и инструментов визуализации. У идеальной системы должна быть одна кнопка, вся математика скрыта, а пользователям достаточно лишь выбрать нужный режим обработки. Благодаря простоте и отсутствию громоздких настроек можно будет не тратить время на освоение многочисленных функций, а быстро проверять свои гипотезы по анализу данных.

Из интервью с Романом Раевским, генеральным директором «Полиматика Рус» (Computerworld)

 

5. Soter Analytics

Российско-австралийский стартап Soter Analytics разрабатывает решения в сфере охраны труда.

Основной продукт компании – это жилет безопасности для рабочих промышленных предприятий. В жилет встроены датчики, которые отслеживают множество показаний: положение тела, работу различных групп мышц, сердцебиение, дыхание и другие.

Источник: www.soteranalytics.com

Программная часть продукта – это приложение, которое анализирует данные с датчиков в реальном времени и подает сигнал тревоги в случае опасности или нештатной ситуации.

В будущем разработчики хотят добавить в жилеты датчики внешней среды, которые будут отслеживать окружающую температуру, уровень шума и пыли, вибрацию и прочие показатели. На основе этих данных приложение будет давать рекомендации, например, по использованию дополнительных средств защиты.

По данным разработчиков, компании ежегодно теряют до $7 тысяч в расчете на каждого сотрудника из-за несчастных случаев на производстве. А инновационные жилеты безопасности могут существенно снизить травматизм.

Основатели стартапа – австралиец Мэттью Харт и IT-специалист из Санкт-Петербурга Алексей Павленко. Компания получила поддержку европейского акселератора Startup Wise Guys.


Читайте о big data-стартапах в сфере медицины и в сфере генетических исследований.