概要
世界的なエネルギー企業であるEquinor（エクイノール）は、高度なロボティクスとAIを活用して現場運用の変革を進めています。Cognite Data Fusion®を基盤としたこの取り組みは、現在同社のステューレ（Sture）プラントで実施されており、ロボットを単なる「データ収集機」から、予兆保全やより安全な運用を可能にする「自律型のインテリジェントな支援者」へと進化させることに焦点を当てています。
課題：手動で孤立したデータ収集によるフィールドインサイトの遅延
複雑な産業環境における現場運用では頻繁な点検が必要ですが、その多くは危険な場所で手動によって行われています。 そのため、腐食箇所、圧力の異常、安全上のリスクといった重要な事象が記録・分析され、対策が講じられるまでに数時間、場合によっては数日かかることがあります。その間に、小さな問題が深刻な機器故障や予期せぬダウンタイム、さらには安全事故へと発展する恐れがあります。 Equinorは、産業運用におけるロボティクスのスケールアップ（規模拡大）において、自律点検の開始、ロボティクスデータと運用システムの統合、そしてロボットの日常業務への組み込みといった課題に直面していました。
ソリューション：よりスマートなAI駆動のデータ統合と分析
Equinorは、フィールドロボティクスをパイロットから日常業務に移行させるために、より優れた技術への投資が必要だと認識していました。Cogniteと提携し、Cognite Data Fusion®を用いてその基盤を築きました。これにより、運用データの統合、文脈化、そしてAIの活用が可能になりました。テクノロジーセンターモングスタッド（TCM）で始まったことは、現在、スチュア石油ターミナルとモングスタッド製油所へのパイロットとして拡大し、先進的なフィールドロボティクスの複数サイトへの展開の可能性を示しています。TCMをスタート時のテストアリーナとして使用したことは、ゾーン2分類エリアでのロボット使用に向けた準備プロセスにおいて重要でした。
このプロジェクトで使用されている二つのロボットは：
- ボストン・ダイナミクス社のスポット：
スポットは1,000回以上の自律的な点検ラウンドを実行し、視覚と音声のデータを収集し、Cognite Data Fusionにアップロードして、異常を検出し、エクイノールの様々なサイトから機器の行動パターンを学習しています。 - アディゴ・メカトロニクスのVÅK：
ロボットおよびサンプリングステーション：Våkはストゥーレで完全自律的な水質サンプリング作業を行い、より効率的で信頼性の高い環境モニタリングを支援します。
ロボットがデータを収集し、Cognite Data Fusion®にストリーミングします。そこでAIがそれを分析して異常を検出します。このプロセスは、現場の観測と機器の状態を一致させ、エンジニアがより速く、より情報に基づいた決定を下すことを可能にします。
Equinorにとって、ロボティクスとCognite Data Fusion®を組み合わせる価値は、これまでには不可能だった植物設備に関する全く新しい洞察と能力を得ることにあります。このより深い理解により、Equinorは植物のプロセスを最適化し、非効率を削減し、排出量を減らすことができます。ロボティクスとCognite Data Fusion®とのシナジーは、運用パフォーマンスを強化するだけでなく、Equinorのグリーンシフトへの取り組みを支援します。
影響：より迅速な洞察、よりスムーズな運用
2025年5月に「廃水処理プラントのロボット」プロジェクトは、最初の運用使用に備えた技術の準備が整ったことを証明し、TRL4のDNV基準とISO規格20818:2018をクリアしました。
初期の影響には以下が含まれます：
- より速い障害検出： リアルタイム異常検知により早期介入が可能となり、ダウンタイムリスクを減少させます。
- 安全性の向上： ロボットが危険区域での検査を行い、人間の曝露を減らします。
- スマートなメンテナンス： AIによるワークフローがメンテナンスをリアクティブから条件に基づいたものへと移行させます。
- データ駆動型スケール：3つのサイトにわたるロボットが標準化された文脈化データを単一の記録システムにストリーミングし、スケーラブルで繰り返し可能な操作の基盤を築きます。
- 時間の節約：手動検査から自動化インテリジェンスへのシフト
AIパワードロボティクスを運用に組み込むことで、Equinorはより迅速で強靭なフロントラインを構築しています。Cognite Data Fusion®を中核として、ロボットデータの完全な価値を、キャプチャから意思決定まで引き出し、産業運用をより安全で、賢く、効率的にしています。