„Dnes máme umelú inteligenciu na prediktívnu údržbu, ktorá monitoruje viac ako 10 000 zariadení v dodávateľských, výrobných a integrovaných plynárenských aktívach na celom svete. Hovoríme o zariadeniach, ako sú regulačné ventily, kompresory, čerpadlá a ďalšie,“ vysvetľuje Dan Jeavons, viceprezident oddelenia Výpočtovej vedy a digitálnych inovácií v spoločnosti Shell. Údržba zariadení predstavuje významné percento prevádzkových nákladov spoločnosti Shell a prediktívna údržba založená na UI im umožňuje znížiť tieto náklady oveľa efektívnejším využívaním zdrojov, skrátením prestojov, predchádzaním neplánovaným prestojom a predĺžením životnosti technických zariadení. „A okrem toho sú tu aj priame výhody pre životné prostredie a bezpečnosť ľudí – v zmysle zlepšenej schopnosti vyhnúť sa únikom nebezpečných látok či potenciálne nebezpečným poruchám zariadení. Návratnosť investícií je teda veľmi presvedčivá,“ vysvetľuje D. Jeavons.
Výzvy pri nasadzovaní prediktívnej údržby s využitím UI
„V prvom rade to boli, samozrejme, technické problémy. Kedysi sme uvažovali o tom, že si interne vytvoríme vlastnú platformu UI. Rýchlo sme si však uvedomili obrovský rozsah toho, čo to obnáša – nielen ju rozvíjať, ale aj neustále udržiavať, podporovať a vyvíjať. Takže to bol pre nás veľký krok vpred, že sme si vybrali C3 AI ako našu základnú platformu UI v Microsoft Azure,“ hovorí D. Jeavons. Tá beží na údajoch poskytovaných z platformy Shell Sensor Intelligence Platform, ktorá je založená na technológii Delta lake.
Riešenie C3 AI dokázalo demonštrovať škálovateľnosť potrebnú na trénovanie a spustenie miliónov modelov strojového učenia (SU) a na prijímanie a spracovanie obrovských požadovaných objemov údajov. Dnes s viac ako 10 000 kusmi zariadení monitorovaných pomocou prediktívnej údržby C3 AI prijíma 20 miliárd riadkov údajov týždenne z viac ako troch miliónov dátových tokov. V riešení C3 AI je spustených viac ako 10 000 produkčných modelov SU, ktoré boli vytrénované, otestované a uvedené do výroby, aby sa zistili anomálie v správaní zariadení. „Túto schopnosť sme nasadili v rámci globálnej škály technických zariadení Shell vrátane prevádzok ťažby, prepravy, spracovania a distribúcie ropy a integrovaných prevádzok na ťažbu a spracovanie plynov a každý deň s našimi modelmi vo výrobe generujeme viac ako 15 miliónov predpovedí. Pre každý model vo výrobe sme vyškolili a otestovali tri až štyri ďalšie kandidátske modely. A to ešte len začíname. Urýchľujeme nasadenie prediktívnej údržby s UI na desiatky tisíc ďalších zariadení a rozširujeme UI na mnohé ďalšie prípady použitia, takže rapídne zvyšujeme rozsah toho, čo robíme,“ konštatuje D. Jeavons.
Pri vytváraní Shell.ai, zastrešujúceho programu na nasadzovanie UI v Shell, bolo kompetentným pracovníkom jasné, že potrebujú viacrozmerný prístup nad rámec silného technologického základu založeného na Microsoft Azure, Azure Databricks a C3 AI. Technológia je len jedným kúskom skladačky – robiť UI vo veľkom je o ľuďoch, procese, technológii a firemnej kultúre. „Zvolili sme veľmi premyslený prístup k tomu, ako navrhujeme a vyvíjame portfólio aplikácií UI, nielen z pohľadu analytiky, ale aj toho, ako je UI zabudovaná do pracovných postupov a prezentovaná koncovým používateľom,“ vysvetľuje D. Jeavons. „Som nesmierne hrdý na to, kam sme sa dostali, ale ešte len začíname. Skúmame potenciál nasadenia týchto technológií v našich podnikoch v oblasti obnoviteľných zdrojov a zameriavame sa na rozšírenie na zariadenia, ako sú veterné elektrárne a fotovoltika. Prediktívna údržba je však len jednou časťou toho, ako digitalizujeme naše podnikanie.“
Shell pokračuje v rozširovaní UI na mnohé ďalšie prípady použitia vrátane optimalizácie výroby, návrhu priemyselných procesov, bezpečnosti a riešení udržateľnosti. Rovnako dôležité je, že Shell začleňuje modely do technológie digitálneho dvojčaťa od spoločnosti Kongsberg, ktorá môže pomôcť urýchliť integrované možnosti vzdialeného dohľadu. „Vidíme potenciál radikálne zmeniť spôsob, akým globálne spravujeme naše technické zariadenia,“ konštatuje D. Jeavons.
Zdroj: Bhashyam, A.: How Shell Scaled AI Predictive Maintenance to Monitor 10,000 Pieces of Equipment Globally. [online]. Publikované marec 2022.
-tog-
