Sostenibilità

Le organizzazioni di tutti i settori sanno che la sostenibilità nasce dall'innovazione. Che si tratti di machine learning, Internet delle cose o analisi dei dati, AWS fornisce gli strumenti per consentire ai clienti di risolvere più rapidamente le sfide di sostenibilità della società.

European League of Football

Calciatori che indossano uniformi blu che entrano in campo

La European League of Football trasmette quasi 100 partite di football americano durante la sua stagione, che dura da giugno a settembre di ogni anno. È un processo laborioso che coinvolge migliaia di dipendenti e un coordinamento complesso. Centralizza questo processo con il supporto di AWS per promuovere l'efficienza e la sostenibilità, offrendo ai fan la stessa esperienza visiva di grande qualità.

Deutsche Bahn Energie

DB Energie

Come parte della ferrovia nazionale tedesca Deutsche Bahn (DB), DB Energie ha utilizzato il machine learning per contribuire a raggiungere gli obiettivi di sostenibilità e affidabilità della fornitura di elettricità. Si è rivolto ad AWS e Amazon SageMaker per creare, addestrare e distribuire modelli ML con infrastruttura, strumenti e flussi di lavoro gestiti. Entro 1 anno, DB Energie ha creato una pipeline ML scalabile che consente un'implementazione rapida, fornendo prodotti di dati agili e incentrati sul cliente.

Iberdrola

Iberdrola su AWS

Iberdrola promuove la sostenibilità da oltre vent'anni. Con AWS ha sviluppato una soluzione di gestione dell'energia, addestrando e implementando modelli di machine learning su Amazon SageMaker, per contribuire a ridurre i costi e i consumi energetici dei clienti fino al 30%.

Renfe

Trasporto ferroviario Renfe

Per il gestore di trasporto ferroviario spagnolo Renfe, trasformazione digitale e sostenibilità vanno di pari passo. Utilizzando la tecnologia serverless di AWS, Renfe è in grado di dimensionare in base alla domanda, contribuendo a garantire un uso efficiente ed economico dell'energia, supportando i suoi obiettivi ambientali.

Engie

Engie su AWS

ENGIE ha creato un "Common Data Hub" su Amazon Web Services per utilizzare in modo più innovativo oltre un petabyte di dati in migliaia di progetti. Costruito utilizzando le tecnologie AWS, aiuta le città, come Barcellona, a ridurre il consumo energetico fino al 15%. Inoltre, la capacità di dimensionare l'infrastruttura aziendale durante le ore di punta e ridimensionarla durante le ore meno attive, consente a ENGIE di risparmiare il 60% dei costi di runtime del cloud.

Siemens

Siemens su AWS

Con il supporto di AWS, Siemens ha migrato e trasformato il suo software industriale esistente in un software as a service (SaaS), migliorando l'accesso e la disponibilità per i clienti di tutte le dimensioni. L'azienda utilizza i servizi AWS per l'IoT e l'analisi dei dati per unire i dati IT e quelli relativi alla tecnologia operativa dei clienti per accelerare la trasformazione digitale. Inoltre, sta sviluppando software low-code/no-code, rendendo più facile per i non sviluppatori creare applicazioni industriali fino a 10 volte più velocemente.

Sencrop

A green row panorama of fresh crops grow on an agricultural farm field in the Salinas Valley, California USA

Sencrop ha creato la sua applicazione per il microclima su Amazon Web Services (AWS) utilizzando servizi di base come Amazon EMR, una soluzione cloud per big data per l'elaborazione di dati su scala petabyte, l'analisi interattiva e il machine learning (ML). Utilizzando la soluzione di Sencrop, quasi 30.000 agricoltori in tutta Europa hanno migliorato gli sforzi di sostenibilità riducendo il consumo di acqua, la frequenza dei trattamenti chimici a spruzzo e gli spostamenti tra trattori e mietitrici.

Sweep

Sweep su AWS

SWEEP, un partner AWS, offre una soluzione per la gestione dei dati sul carbonio e ambientali, sociali e di governance (ESG) per aiutare i clienti a conformarsi alle normative sulla divulgazione, promuovere l'innovazione e ridurre le emissioni di carbonio attraverso strategie di riduzione dello stesso. La piattaforma software di SWEEP offre la flessibilità e la scalabilità necessarie per mappare e gestire metriche complesse per prendere decisioni aziendali basate sui dati.

Enersis

Enersis

La sua capacità di offrire una visione chiara della catena del valore energetico è il motivo per cui migliaia di città, regioni e aziende energetiche in Germania e in Svizzera collaborano con Enersis. La piattaforma digitale dell'azienda di tecnologia climatica utilizza Amazon Web Services (AWS) per dimensionare e proteggere i big data che aiutano i clienti a prendere decisioni critiche relative all'energia.

TUI

TUI

Il gruppo di viaggi TUI ha utilizzato Amazon Web Services (AWS) per creare uno strumento che lo aiutasse a misurare l'impatto sulla sostenibilità della sua infrastruttura. L'applicazione di questa soluzione a uno dei prodotti di machine learning dell'azienda ha consentito di ridurre il fabbisogno di risorse del 40%, pur mantenendo l'eccellenza del servizio che i suoi 60 milioni di clienti si aspettano.

Castilla-La Mancha

Castiglia-La Mancha su AWS

Il governo regionale di Castilla-La Mancha voleva promuovere lo sviluppo economico alla sua popolazione di oltre 2 milioni di abitanti in modo inclusivo e sostenibile. Per realizzare questo obiettivo, ha sviluppato un gemello digitale dell'intera regione, che si estende su 79.000 chilometri quadrati (30.502 miglia quadrate) circa, implementato su un'infrastruttura AWS nativa del cloud per prevedere gli effetti delle politiche in materia di economia, turismo, assistenza sanitaria, incendi boschivi e altre aree.

Climate X

Climate X utilizza AWS per proiettare i rischi climatici con trilioni di punti dati

Climate X ha sviluppato il software di analisi dei rischi climatici chiamato Spectra per valutare l'impatto previsto dei cambiamenti climatici e degli eventi meteorologici estremi su asset, aziende e persone in tutto il mondo. Poiché l'azienda lavora con petabyte di dati per creare le sue proiezioni, Spectra è stato progettato e realizzato su AWS, il che ha permesso a Climate X di dimensionare da un miliardo di miliardi di punti dati a 500 miliardi di miliardi, ridurre i tempi di simulazione da 100 giorni a 3 giorni e passare dalla fase di prova di concetto a quella di produzione in 3 mesi.

Città di Torino

Città di Torino su AWS

In collaborazione con Latitudo 40, un'azienda tecnologica che si occupa di satelliti e intelligenza artificiale (IA), e grazie alla collaborazione con Amazon Web Services (AWS), il team di Torino ha adottato un approccio innovativo per comprendere come rendere la propria città, e le comunità al suo interno, più sostenibili. Insieme, hanno creato un'applicazione per fornire a Torino informazioni orientate dai dati riguardo a dove implementare soluzioni basate sulla natura.

Heidelberg

Heidelberg

Heidelberg sta lavorando per diventare un pioniere nella città digitale attraverso servizi urbani sostenibili che utilizzano standard aperti. La digitalizzazione può essere applicata in quasi tutti gli ambiti della vita per renderla più facile, semplice e confortevole. La città ha ora l'opportunità di espandere e migliorare i servizi esistenti. Utilizzando AWS, la città può implementare approcci innovativi per sviluppare soluzioni a usabilità elevata, assicurando al contempo la sovranità dei dati.

Device Atlas

DeviceAtlas

I clienti di DeviceAtlas analizzano miliardi e miliardi di dati per ottenere informazioni utili che consentono loro di personalizzare i contenuti, ottimizzare l'interazione e generare profitti. Centinaia di aziende, dalle startup ai colossi della tecnologia a marchi di prodotti di consumo, utilizzano DeviceAtlas in modo efficiente utilizzando Amazon Web Services.

The Climate Data Factory

The Climate Data Factory su AWS

La Climate Data Factory fornisce dati specifici sull'evoluzione dei rischi climatici nei prossimi decenni. Riunisce, elabora e rende disponibili i dati sulla simulazione climatica globale tramite un'infrastruttura HPC ospitata sul cloud AWS, ottenendo un ambiente di calcolo 3 volte più veloce, risparmi pari a 10 volte sui costi dell'infrastruttura e accesso immediato ai cluster HPC, consentendo alla startup di avviare simulazioni HPC in modo rapido.

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