KI-gestützte Predictive Maintenance für Öl- und Gas-Anlagen
Ungeplante Anlagenausfälle bei Pumpen, Ventilen und Kompressoren verursachen bei Shell hohe Kosten und Sicherheitsrisiken. Mit der C3 AI-Plattform erkennt Shell Anzeichen von Anlagenverschleiß, bevor es zum Ausfall kommt, und kann so vorausschauend statt reaktiv warten. Das System überwacht inzwischen über 10.000 Ausrüstungsteile weltweit mit Millionen täglicher Vorhersagen.
Vertiefung
Shell setzt gemeinsam mit dem Anbieter C3 AI eine Predictive-Maintenance-Lösung ein, die kontinuierlich Sensordaten aus Upstream-, Fertigungs- und integrierten Gas-Anlagen auswertet. Laut offizieller Mitteilung von C3 AI verarbeitet das System wöchentlich rund 20 Milliarden Datenzeilen aus mehr als 3 Millionen Sensoren, betreibt knapp 11.000 Machine-Learning-Modelle im produktiven Einsatz und liefert über 15 Millionen Vorhersagen pro Tag für mehr als 10.000 überwachte Ausrüstungsteile (Ventile, Pumpen, Kompressoren u.a.). Ziel ist es, Anlagenverschleiß frühzeitig zu erkennen und kostspielige ungeplante Stillstände sowie Sicherheits- und Umweltrisiken zu vermeiden. Voraussetzung war der Aufbau einer unternehmensweiten Dateninfrastruktur und die Skalierung von Pilotprojekten auf globale Anlagenportfolios. Der Fall zeigt, wie Predictive-Maintenance-Ansätze aus der Fertigungsindustrie auf große, verteilte Energieinfrastruktur skaliert werden können.