Shell передала ИИ-агентам управление техобслуживанием на 30 000 единицах оборудования
Компания Shell годами использовала платформу C3 AI для мониторинга оборудования: система отслеживала аномалии и передавала уведомления инженерам. Дальше только ручная работа. От сигнала до ремонта проходили часы и дни.
Но так долго не могло продолжаться и следующим шагом стал агентный ИИ. Теперь система проходит полный цикл без человека:
- устанавливает первопричину,
- формирует рабочее задание,
- проверяет склад и создаёт заявку в SAP.
Незапланированные простои сократились на 45%, затраты на обслуживание на 20–25%, годовая экономия порядка 400 млн $. Еженедельно обрабатывается 20 млрд строк данных, 3 млн датчиков, создается 15 млн прогнозов и действий в день.
В Shell не просто внедрили агентный ИИ, а доказали, что эта модель работает в реальных промышленных условиях. Логика, когда агенты выполняют автоматическое действие на основе собранных данных прошла проверку в одной из самых сложных операционных сред в мире: тысячи объектов, критическое оборудование, там где цена ошибки — это миллионы в час.
Та же логика уже сегодня не требует колоссальных бюджетов с многолетним опытом и воспроизводится через n8n, Dify, Langflow, Make: в заявках, закупках, поддержке и документообороте. В любом процессе, где есть повторяющийся сценарий и четкий триггер.
Теперь остается один вопрос: какой процесс вы автоматизируете первым?
Вебпрактик AI | Корпоративный ИИ