C3 AI-агенты автоматизируют прогнозируемое техническое обслуживание Shell: как это работает.

Компания Shell внедряет агентов искусственного интеллекта от C3 AI для революционизации своих операций по техническому обслуживанию.переходя от простого обнаружения аномалий к полностью автоматизированные системы прогнозирующего технического обслуживанияЭто стратегическое расширение основано на существующем внедрении компанией пакета решений C3 AI Reliability Suite, который в настоящее время осуществляет мониторинг более чем... 30 000 единиц критически важного оборудования в рамках операций как в сфере добычи, так и в сфере переработки по всему миру.

Энергетический гигант теперь планирует интеграцию. автономные агенты искусственного интеллекта Это позволит управлять полным циклом технического обслуживания — от первоначального обнаружения неисправности до окончательного завершения ремонта. Такая комплексная автоматизация значительно снижает потребность в постоянном вмешательстве человека, обеспечивая при этом максимально эффективное распределение ресурсов.

«Расширение партнерства с Shell доказывает, чего можно достичь, когда корпоративный ИИ полностью внедряется в глобальном масштабе для прогнозирующего технического обслуживания, сокращая незапланированные простои и принося экономическую выгоду в сотни миллионов долларов», — заявил Стивен Эхикиан, президент компании. C3 ИИ.

Эхикиан добавил: «Компания Shell создала на своей платформе отлаженные программы прогнозирующего технического обслуживания с использованием искусственного интеллекта, и теперь мы вместе продвигаемся в направлении агентного ИИ, совершенствуя возможности этой технологии для повышения надежности, безопасности, эффективности и производительности эксплуатации».

🔍 Искусственный интеллект C3 выводит Shell за рамки простого обнаружения аномалий.

Первоначально компания Shell использовала машинное обучение в основном для распознавание образов в данных датчиковСистема обеспечивает инженеров ранними предупреждающими сигналами до возникновения отказов оборудования. Она обрабатывает огромные объемы данных об операционных технологиях (ОТ) в режиме реального времени, интегрируя их с бизнес-аналитикой из ERP-платформ. например, SAP.

Следующий этап развития предполагает появление агентов искусственного интеллекта, способных к рассуждению и самостоятельному принятию решений. В отличие от предыдущих систем, которые просто оповещали инженеров об аномалиях, эта усовершенствованная система автономно проводит расследование. почему В первую очередь, сработала сигнализация.

После выявления первопричины агент приступает к следующему:

• 📋 Составьте подробные рабочие задания.
• ✅ Проверьте наличие запчастей. в системах учета
• 🛒 Сформировать запросы на закупку автоматически

Платформа C3 AI предоставляет инфраструктуру для этой трансформации, предлагая среда, управляемая моделью Эта система обеспечивает бесшовную интеграцию высокочастотных данных с датчиков со структурированными финансовыми и техническими записями. Возможности искусственного интеллекта обучены устанавливать базовые показатели нормальной работы для конкретных типов оборудования, включая насосы, турбины и компрессоры.

Агентный уровень работает поверх этой основы. Операторы настраивают отдельных агентов для конкретного оборудования. определение целей и допустимых ответных мерКогда основные модели машинного обучения обнаруживают отклонения в работе, агент активируется и собирает обширную контекстную информацию, включая историю недавнего технического обслуживания, условия окружающей среды и переменные процесса, предшествующие обработке.

Используя эти исчерпывающие данные, система предлагает решения, подкрепленные фактическими данными. Операторы-люди могут утверждать или отклонять рекомендации. По мере того, как система демонстрирует надежность с течением времени, Shell может полностью автоматизировать реагирование на определенные категории оповещений. Прямая интеграция с такими системами, как SAP, позволяет агентам работать в рамках существующих рабочих процессов, привычных для планировщиков-людей.

💡 Реальное влияние агентного ИИ на прогнозируемое техническое обслуживание

Внедрение агентного ИИ в таком масштабе решает постоянно возникающую проблему. испытание «последней мили» в сфере прогнозирующего технического обслуживания. Хотя многие промышленные организации могут точно прогнозировать отказы оборудования, Преобразование этих выводов в быстрые и эффективные действия по-прежнему остается проблематичным.Как правило, инженерам приходится вручную просматривать оповещения, выяснять причины и создавать заявки на ремонт.

Компания Shell стремится значительно сократить эти сроки. Автоматизация анализа первопричин и генерации заявок на ремонт значительно сокращает интервал между прогнозированием поломки и фактическим устранением неисправности. Это напрямую повышает время безотказной работы оборудования и обеспечивает непрерывность производства.

«То, что Shell и C3 AI создали на Azure за последние несколько лет, — это именно то, как должен выглядеть корпоративный ИИ: реальные приложения, работающие в производственной среде и обеспечивающие измеримую ценность в глобальном масштабе», — прокомментировала Сэнди Гупта, вице-президент GISV по разработке программного обеспечения в компании [название компании]. Microsoft.

Расширенное внедрение этого подхода демонстрирует, что промышленный ИИ перешел от теоретических алгоритмов к практическим производственным процессам. Истинная ценность заключается не только в возможностях прогнозирования, но и в способности системы... действовать на основе прогнозов с минимальным участием человека—что знаменует собой важную веху в промышленной автоматизации и повышении эффективности производства.