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Vereinigtes KönigreichEnergie und Versorgung2018 – laufend

Shell

Vorausschauende Wartung auf der Plattform von C3 AI

Shell weitete die maschinelle Ausfallvorhersage vom Pilotprojekt auf mehr als 13.000 Ausrüstungseinheiten aus

ErfolgreichFallstudie des AnbietersAnbieter ↗

Ausgangslage

Unerwartete Ausfälle von Regelventilen, Pumpen, Kompressoren und anderen kritischen Ausrüstungseinheiten an Shells Förder-, Raffinerie- und Gasstandorten verursachen ungeplante Stillstände und Produktionsverluste.

Vorgehen

Ab 2018 entwickelte Shell gemeinsam mit C3 AI Modelle für maschinelles Lernen, die Sensordaten auswerten und ausfallgefährdete Ausrüstung kennzeichnen. So lassen sich Reparaturen vor einem Ausfall planen. Bis Anfang 2022 erfasste das Programm 10.000 Ausrüstungseinheiten in den Bereichen Upstream, Fertigung und Integrated Gas. Im Juni 2026 unterzeichnete Shell eine neue mehrjährige Vereinbarung, um eine agentenbasierte Ursachenanalyse hinzuzufügen.

Kennzahlen

13,000+Vom Programm im Jahr 2026 überwachte AusrüstungseinheitenFallstudie des Anbieters[4]
~11,0002022 produktiv eingesetzte Modelle für maschinelles Lernen mit über 15 Millionen Vorhersagen pro TagFallstudie des Anbieters[1][2]
3M+Sensoren, die das System mit Daten versorgen; etwa 20 Milliarden Datenzeilen pro Woche (2022)Fallstudie des Anbieters[2]

Erkenntnis

Das Programm wuchs mit demselben Anbieter über acht Jahre vom Pilotprojekt zu einem System für das gesamte Anlagenportfolio. Sämtliche Größenangaben stammten aus Mitteilungen von C3 AI, die Shell-Führungskräfte zitierten. C3 AI bezifferte den Nutzen auf „Hunderte Millionen US-Dollar“, während Shell keine eigene Einsparungszahl veröffentlichte.

Kategorien

Unternehmensfunktion
Produktion und Qualität
Innovationsart
Prozessinnovation
Nachweis
Fallstudie des Anbieters

Quellen

  1. Shell Scales Predictive Maintenance to 10,000 Pieces
    Journal of Petroleum Technology (SPE)9. März 2022Pressebericht
  2. Shell expands C3 AI reliability deal across global assets
    IT Brief UK10. Juni 2026Pressebericht

Quellenzusammenfassungen

[1]C3 AI (via Business Wire)8. März 2022

C3 AI gibt bekannt, dass Shells Programm für vorausschauende Wartung mehr als 10.000 Ausrüstungseinheiten in den Bereichen Upstream, Fertigung und Integrated Gas erreicht hat. Diesen Zielwert hatte Shell für 2021 gesetzt. C3 AI beschreibt die Überwachung von Regelventilen, Pumpen und Kompressoren zur Vermeidung ungeplanter Stillstände und zitiert Shells Dan Jeavons zur Zielerreichung.

[2]Journal of Petroleum Technology (SPE)9. März 2022

Die Fachzeitschrift berichtet über den Meilenstein von 10.000 Ausrüstungseinheiten und nennt die Systemzahlen von C3 AI: 20 Milliarden Datenzeilen pro Woche von mehr als 3 Millionen Sensoren sowie knapp 11.000 Modelle, die täglich über 15 Millionen Vorhersagen erstellen. Sie verweist auf die fünfjährige Verlängerung der Vereinbarung zwischen Shell und C3 AI im Jahr 2021. Eine Einsparungszahl wurde nicht veröffentlicht.

[3]C3 AI11. Okt. 2023

C3 AI kündigt nach fünfjähriger Zusammenarbeit eine Ausweitung der Kooperation mit Shell an. Shells Dan Jeavons wird mit der Aussage zitiert, dass mehr als 10.000 Ausrüstungseinheiten aus Dutzenden Shell-Anlagen überwacht werden und die Arbeit zur Kostensenkung sowie zur Verbesserung der Zuverlässigkeit beiträgt. Eine Einsparungszahl wird nicht genannt.

[4]IT Brief UK10. Juni 2026

IT Brief berichtet über eine neue mehrjährige Vereinbarung, mit der Shell C3 AI Reliability auf seine weltweiten Anlagen ausweitet und eine agentenbasierte Ursachenanalyse ergänzt. Die Zusammenarbeit habe 2018 begonnen, und das Programm überwache mehr als 13.000 Ausrüstungseinheiten. Das Medium gibt außerdem die Behauptung von C3 AI wieder, einen wirtschaftlichen Nutzen von „Hunderten Millionen US-Dollar“ erzielt zu haben.

Ausführliche Angaben finden Sie in den Originalquellen.

Hinzugefügt 25. Okt. 2026 · Aktualisiert 25. Okt. 2026
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