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英国エネルギー・公益事業2018 – 継続中

シェル

C3 AIプラットフォームを使った予知保全

シェル、機械学習による故障予測を試験導入から1万3,000台超の設備に拡大

成果確認ベンダーの事例紹介ベンダー資料 ↗

課題

シェルの生産・精製・ガス拠点では、制御弁、ポンプ、圧縮機などの重要設備の突発的な故障が、予定外の操業停止と生産損失を引き起こす。

取り組み

シェルは2018年からC3 AIと共同で、センサーデータを読み取り、故障の可能性が高い設備を検知する機械学習モデルを構築した。故障前に修理を計画できるようにするためである。2022年初めまでに、上流、製造、統合ガス事業の設備1万台に展開した。2026年6月には、エージェントによる根本原因分析を追加する新たな複数年契約を結んだ。

主な数値

13,000+2026年に同プログラムで監視する設備数ベンダーの事例紹介[4]
~11,0002022年に本番稼働していた機械学習モデル数、一日1,500万件超を予測ベンダーの事例紹介[1][2]
3M+システムにデータを送るセンサー数、週約200億行のデータ(2022年)ベンダーの事例紹介[2]

示唆

同じベンダーと八年かけて、試験導入から保有設備全体にわたるシステムへと拡大した。規模に関する数値はすべて、シェル幹部の発言を引用したC3 AIの発表による。C3 AIは「数億ドル」の価値を生んだと主張したが、シェルは自社としての削減額を公表していない。

分類

規模
大企業
業務機能
生産・品質
イノベーションの類型
プロセス・イノベーション
根拠
ベンダーの事例紹介

出典

  1. Shell Scales Predictive Maintenance to 10,000 Pieces
    Journal of Petroleum Technology (SPE)2022年3月9日報道記事
  2. Shell expands C3 AI reliability deal across global assets
    IT Brief UK2026年6月10日報道記事

出典の要約

[1]C3 AI (via Business Wire)2022年3月8日

C3 AIは、シェルの予知保全プログラムが上流、製造、統合ガス事業の設備1万台超に広がり、シェルが2021年に向けて設定していた目標に達したと発表している。予定外の操業停止を避けるため、制御弁、ポンプ、圧縮機を監視する仕組みを説明し、目標達成についてシェルのダン・ジェボンズ氏の発言を引用している。

[2]Journal of Petroleum Technology (SPE)2022年3月9日

Journal of Petroleum Technologyは、対象設備が1万台に達したと報じ、C3 AIによるシステムの数値を示している。300万個超のセンサーから週200億行のデータを取り込み、約1万1,000のモデルが一日1,500万件超の予測を行う。2021年にシェルとC3 AIが五年間の契約更新を行ったことにも触れ、削減額は公表されていないとしている。

[3]C3 AI2023年10月11日

C3 AIは、シェルと五年間共同で取り組んだ後、協力を拡大すると発表している。シェルのダン・ジェボンズ氏は、数十の事業資産にある1万台超の設備を監視しており、費用削減と信頼性向上に役立っていると述べている。削減額は示していない。

[4]IT Brief UK2026年6月10日

IT Briefは、シェルが新たな複数年契約に基づき、C3 AI Reliabilityを世界各地の保有設備に展開し、エージェントによる根本原因分析を追加すると報じている。協力は2018年に始まり、同プログラムは1万3,000台超の設備を監視しているとしている。経済的価値が「数億ドル」に上るというC3 AIの主張も伝えている。

詳細は原典でご確認いただけます。

掲載日 2026年10月25日 · 更新日 2026年10月25日
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