كيف سيقوم وكلاء C3 AI بأتمتة الصيانة التنبؤية لشركة Shell
ستستخدم شل عوامل من C3 AI للتحول من الكشف الأساسي عن الحالات الشاذة إلى الصيانة التنبؤية المؤتمتة بالكامل.
تعتمد شركة الطاقة العالمية العملاقة على استخدامها الحالي لمجموعة C3 AI Reliability Suite، التي تراقب بالفعل أكثر من 30000 قطعة مهمة من المعدات عبر العمليات الأولية والنهائية. وتعتزم شركة شل الآن الاعتماد بشكل كبير على عملاء الذكاء الاصطناعي المستقلين، مما يجعلهم مسؤولين عن دورة حياة الصيانة بأكملها.
الشركات الناشئة في مجال البحث عن الذكاء الاصطناعي تزدهر: الشركات الناشئة في مجال البحث عن الذكاء الاصطناعي تزدهر
بدءًا من علامة التحذير الأولى وحتى الإصلاح الكامل، فإن هذا المستوى من الأتمتة يلغي الحاجة إلى الإشراف البشري المستمر ويتأكد من توجيه موارد الشركة بالضبط إلى حيث تشتد الحاجة إليها.
قال ستيفن إهيكيان، رئيس C3 AI: “تثبت هذه الشراكة الموسعة مع Shell ما هو ممكن عندما يتم تشغيل الذكاء الاصطناعي المؤسسي بالكامل على نطاق عالمي للصيانة التنبؤية – مما يقلل أوقات التوقف غير المخطط لها ويقدم قيمة اقتصادية بمئات الملايين من الدولارات”.
“لقد قامت شركة شل ببناء برامج صيانة تنبؤية ناضجة تعتمد على الذكاء الاصطناعي على منصتنا، ونحن الآن ندفع معًا نحو الذكاء الاصطناعي الوكيل، ونعمل على تطوير كيف يمكن لهذه التكنولوجيا أن تزيد من تحويل الموثوقية والسلامة والكفاءة والأداء التشغيلي.”
إغلاق طلبات Startup Battlefield 200 قبل 27 مايو | تك كرانش: إغلاق طلبات Startup Battlefield 200 قبل 27 مايو | تك كرانش
يساعد وكلاء الذكاء الاصطناعي في C3 شركة شل على تجاوز الكشف الأساسي عن الحالات الشاذة
في البداية، استخدمت شركة شل التعلم الآلي ببساطة لاكتشاف الأنماط الغريبة في بيانات أجهزة الاستشعار، مما أعطى المهندسين إنذارًا مبكرًا قبل حدوث أي شيء. ولتحقيق ذلك، يستوعب النظام كمية هائلة من بيانات تكنولوجيا التشغيل في الوقت الفعلي (OT) ويمزجها مع سياق الأعمال من منصات تخطيط موارد المؤسسات (ERP) مثل SAP.
تقدم الخطوة التالية عوامل الذكاء الاصطناعي المصممة للتفكير الفعلي والعمل المستقل. في حين أن الأنظمة القديمة توقفت عن تنبيه المهندس عندما بدت الأمور غير عادية، فإن إطار عمل الجيل التالي هذا يبحث بشكل مستقل في سبب إطلاق التنبيه في المقام الأول.
يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة امتثال الموارد البشرية، باستثناء المنطقة التي تحتاجها شركات التكنولوجيا: يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة امتثال الموارد البشرية، باستثناء المنطقة التي تحتاجها شركات التكنولوجيا
بمجرد تحديد السبب الجذري، يتقدم الوكيل لصياغة أوامر عمل دقيقة، والتأكد من توفر الأجزاء في المخزون، وإنشاء طلبات الشراء.
تتعامل منصة C3 AI مع الرفع الثقيل، مما يوفر مساحة تعتمد على النموذج لدمج موجزات أجهزة الاستشعار عالية التردد بسهولة مع السجلات المالية وسجلات الصيانة المنظمة. ويتم تدريب قدرات الذكاء الاصطناعي هذه للتعرف على خطوط الأساس التشغيلية العادية لمعدات معينة، مثل المضخات والتوربينات والضواغط.
تقع الطبقة الوكيلة فوق هذا الأساس. يقوم المشغلون بتكوين وكيل فردي لقطعة معينة من المعدات من خلال تحديد أهدافه والاستجابات المسموح بها. إذا اكتشفت نماذج التعلم الآلي الأساسية انحرافًا عن العمليات العادية، يتم تنشيط هذا الوكيل وجمع بيانات سياقية واسعة النطاق لبناء صورة كاملة للموقف. يتضمن هذا السياق عادةً تاريخ الصيانة الحديث والظروف البيئية ومتغيرات العملية الأولية.
وباستخدام كل هذه المعلومات، فإنه يقترح حلاً مدعومًا بأدلة قوية. يمكن للمشغلين البشريين بعد ذلك الموافقة على الخطة أو تجاوزها بسهولة. ومع إثبات النظام لكفاءته مع مرور الوقت، تستطيع شل أتمتة استجاباتها لأنواع معينة من التنبيهات بشكل كامل. يعد الاتصال مباشرة بأنظمة مثل SAP أمرًا بالغ الأهمية هنا، مما يسمح للوكيل بالعمل داخل نفس سير العمل الذي يستخدمه المخططون البشريون بالفعل.
التأثير الحقيقي للذكاء الاصطناعي الوكيل للصيانة التنبؤية
إن استخدام الذكاء الاصطناعي الوكيل للعمل على هذا النطاق يعالج مشكلة “الميل الأخير” الكلاسيكية في الصيانة التنبؤية. تستطيع العديد من الشركات الصناعية التنبؤ بالفشل بشكل جيد، ولكن تحويل هذه الرؤى إلى إجراءات سريعة وفعالة يظل تحديًا. عادةً، لا يزال يتعين على المهندسين البحث يدويًا في التنبيهات والتحقق من الأسباب وكتابة أوامر العمل بأنفسهم.
تريد شل تقليص هذا الجدول الزمني. من خلال السماح للذكاء الاصطناعي بمعالجة تحليل السبب الجذري وأوامر العمل، ينخفض التأخير بين الفشل المتوقع والإصلاح الفعلي. يؤدي ذلك إلى تحسين وقت تشغيل المعدات بشكل مباشر وحماية الإنتاج.
إن الانتقال إلى نموذج يتم إجراء الإصلاحات فيه فقط عندما تتطلب حالة المعدات ذلك فعليًا يوفر المال بشكل طبيعي، وذلك ببساطة لأنه لا أحد يضيع وقته في إصلاح الآلات الدقيقة تمامًا. إن ترك الأجهزة السليمة بمفردها يعني أيضًا أنها تدوم لفترة أطول.
علاوة على توفير التكاليف، فإن التدخل قبل وقوع الكارثة يجعل العملية برمتها أكثر أمانًا ويقلل من المخاطر البيئية، وهو ما يكون دائمًا على رأس أولويات قطاع الطاقة.
وعلق ساندي جوبتا، نائب رئيس GISV، شركات تطوير البرمجيات في Microsoft، قائلاً: “إن ما قامت Shell وC3 AI ببنائه على Azure على مدى السنوات العديدة الماضية هو بالضبط ما يجب أن يبدو عليه الذكاء الاصطناعي المؤسسي – تطبيقات حقيقية، تعمل في الإنتاج، وتقدم قيمة قابلة للقياس على نطاق عالمي”.
يُظهر هذا الطرح الموسع أننا نتحدث أخيرًا عن سير العمل العملي لإنتاج الذكاء الاصطناعي الصناعي بدلاً من الخوارزميات فقط. وبدلاً من مجرد التنبؤ بحد ذاته، فإن القيمة الحقيقية تأتي من قدرة النظام على التصرف بناءً عليه دون أي إشراف بشري.
أنظر أيضا: يقوم Meta Business Agent بقيادة تجارة المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة من قادة الصناعة؟ اطلع على معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة الذي يقام في أمستردام وكاليفورنيا ولندن. يعد هذا الحدث الشامل جزءًا من TechEx ويقام في مكان مشترك مع الأحداث التكنولوجية الرائدة الأخرى بما في ذلك معرض الأمن السيبراني والسحابي. انقر هنا لمزيد من المعلومات.
يتم تشغيل AI News بواسطة TechForge Media. استكشف الأحداث والندوات عبر الإنترنت القادمة الأخرى المتعلقة بتكنولوجيا المؤسسات هنا.
