Tenaris是全球能源行業和某些其他工業應用提供管道和相關服務的領先制造商。其中生產一種石油工業用無縫鋼管，用于鉆井和將油從井運到目的地。

挑戰

Tenaris一直利用數據來改善制造流程和供應鏈運作，但一直以來都依靠少量數據樣本來做出這些決定。它的舊系統缺乏組合各種來源數據的靈活性，并且使用傳統工具創建預測和預測模型非常耗時。隨著他們的分析問題變得越來越復雜，該組織看到了對現代數據平臺的需求。

“我們被問到目標變量如何與數百種可能的特征相關聯。Tenaris數據科學主管Vincenzo Manzoni說，我們需要回答諸如“將這個功能與目標變量相匹配的最佳模型是什么？”這樣的問題。

解決方案

Tenaris實施了Cloudera現代數據平臺，以了解過程控制實際上是如何影響制造業的。該解決方案將制造過程中生成的數據與R＆D部門的過程控制數據相關聯。

Tenaris使用Cloudera的平臺，打破業務系統數據孤島，分別從五個工廠的專有過程控制應用程序和數據庫中的數千個傳感器中提取工業日志數據，分別通過Apache Flume和Apache Sqoop進行提取。Flume攝取將Tenaris貢獻的功能利用到CDH中通?？捎玫拈_源項目中。

傳感器的時間序列數據可跟蹤整個過程中的耗電量，壓力，爐溫和其他變量。Tenaris使用Apache Spark處理數據，并使其可通過Apache Impala和Tableau用于基于瀏覽器的分析。利用Spark的能力在Cloudera集群中擴展機器學習，可以使用相同的數據來訓練模型。

實作

Tenaris選擇Cloudera的原因是該平臺的成熟度-通過其管理工具（Cloudera Manager）以及與其他生態系統技術（Tableau）的集成來展示。他們在一個月內將Cloudera投入生產。

Tenaris數據工程師Andrea Rota表示：“借助Cloudera Manager，我們只需單擊幾下就可以監視和調整整個集群?！?“這非常有用。 由于我們只有幾個人，所以對我們來說非常有效。”

結果

通過Cloudera解決方案，我們能夠做出決定，以節省成本并提高制造流程的效率。生產更好的管道可以使公司向最終客戶提供更好的產品，這可以使公司成為此類產品的市場領導者。

-Tenaris數據科學主管Vincentzo Manzoni

現在，Tenaris可以響應復雜的數據科學要求而提供結果，而所需時間僅為以前的一小部分。

例如，Tenaris正在根據機器學習模型提供的能耗預測來優化其主要發電廠的制造運營，這些預測將決定在最新的市場限制下生產和銷售多少產品。這些模型在Cloudera平臺上進行了大規模測試，可在不到一秒鐘的時間內提供更好的計算結果。相比之下，基于電子表格的舊模型需要花費幾分鐘來計算和收集基于歷史數據集的不準確結果。

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