LinkedIn

Wednesday, January 31, 2024

MARINE MAINTENANCE: AN INTRODUCTION TO THEORY & PRACTICE

 1.2  MAINTENANCE THEORY AND PRACTICE IN MARINE ENVIRONMENT- INTRODUCTION

By Aleksandar Pudar

Technical Superintendent and Planned Maintenance Supervisor Reederei Nord BV

Co-founder of "Out of Box Maritime Thinker Blog" and Founder of Naro Consilium Group.

A vessel is a general term for any watercraft, a ship, a boat, or anything that could float. The maintenance work refers to all activities related to caring for the vessel. Maintenance is a critical aspect of marine engineering and is essential to ensure that vessels, structures, and equipment operate efficiently and safely. Maintenance can be defined as keeping equipment and systems in good condition to prevent breakdowns, reduce downtime, and ensure the longevity of the equipment.

Maintenance is essential in the marine environment due to the harsh conditions to which marine equipment is exposed. On ships, saltwater, wind, waves, and other environmental factors can cause corrosion, erosion, and wear and tear, affecting equipment performance and reliability.

Maintenance engineering in a marine environment, i.e. on board an ocean-going vessel, may be   explained as a :

Ship maintenance is an integral part of vessel operations. The main components of vessels that need to be maintained are the engine and electrical system, among others, using maintenance programs. Maintenance programs are set up to keep the vessel in proper operating condition while not getting in the way of routine operations.

Marine engineers sailing on board an ocean-going vessel and operating vessel/machinery/equipment are responsible for ensuring adequate maintenance meets maker and statutory requirements. Also, he or she is responsible for ensuring that ongoing technical problems (near-misses, accidents/incidents) are investigated and appropriate corrective and improvement actions are taken and used interchangeably with reliability engineering.

Marine engineering is highly related to mechanical engineering, a broad field encompassing all aspects of the equipment (machinery and technology) on board ships, boats, and other ocean and sea vessels. Marine engineers can focus on developing, maintaining, supervising and renewing technologies such as stroke engines, oil purifiers, compressed air equipment, boilers, inert gas generators, pumps or electronics – radars, satellite transmitters and receivers, transponders, circuitry, etc.

1.2.1       1.2.1 RESPONSIBILITIES

1.2.1.   1.2.1.1 MAIN RESPONSIBILITIES ( SHORE & VESSEL)

Technical Superintendent, i.e. The Fleet Manager - The fleet managers will oversee everything: they ensure everyone has the necessary tools and equipment and that schedules and deadlines are met. They also step in if an emergency happens or some mistake occurs. The fleet managers for ship maintenance need to be on top of everything while still being able to delegate tasks when necessary. The fleet manager job is usually given to people with years of experience in the field because they know every aspect of maintaining the ship. They need to be aware that their decisions can affect business or even result in injuries, so fleet managers for ship maintenance are expected to act professionally at all times.

Any ocean-going vessel needs to have at least the following marine engineering positions (most of the time, an internationally recognised certification is required), which can only increase in number with the size and type of the ship but not decrease, according to the Safe Manning Certificate.

 

Chief Engineer – is usually responsible for all activity of the Marine Engineering Department, operation, maintenance and replacement of technical equipment, ensuring the conformity of the fleet vessels with the inner safety management system. The Chief Engineer must be experienced and have all the necessary practical skills to propel the ship and reach the port in the best condition. He takes all decisions regarding machinery and technology issues.

The Second Engineer is in charge of the machinery spaces and has the second highest responsibility after the Chief Engineer. The second marine Engineer executes all maintenance activities and is responsible for troubleshooting, safety and efficiency of all technology operations on a ship, the main propulsion machinery, and other auxiliary technologies. His team consists of all the staff in the machine and engine rooms.

Third Engineer – plays a vital role in the operation and management teams and as a shipboard safety officer. In addition, he or she is in charge of the well-functioning of all boilers (including boiler water and cooling water testing), generators and some auxiliary technologies. The third Engineer is the next in charge after the second Engineer and is the latter's main assistant in technology maintenance works.

The fourth Engineer is the junior engineer subordinate to the third marine Engineer. He is responsible for supervising the engine room activity, all MARPOL-related technologies and auxiliary machinery and is the only one in charge of the sludge and bilge management.

a) Maintenance

·         Maintenance of Maine Engine, Fuel, Cooling and Propulsion system.

o    Main Engine Maintenance: The main engine is the primary source of propulsion for the vessel. Ensuring that the main engine is maintained correctly, including regular inspections, cleaning, and oil changes, is crucial. Any worn or damaged parts should be replaced promptly to avoid breakdowns and ensure optimal performance. The main engine should also be tested regularly to ensure it operates efficiently.

o    Propulsion System Maintenance: The propulsion system comprises various components, including the propeller, shaft, bearings, and seals. Maintaining the propulsion system, including regular inspections, cleaning, and lubrication, is essential. Any worn or damaged parts should be replaced promptly to avoid breakdowns and ensure optimal performance. The propeller should also be cleaned regularly to prevent fouling and ensure maximum efficiency.

o    Fuel System Maintenance: The fuel system is an integral part of the main engine and should be adequately maintained to ensure safe and efficient operation. This includes regular inspections of fuel tanks, filters, and lines and cleaning and replacing worn or damaged components. The fuel should also be tested regularly to meet the required specifications.

o    Cooling System Maintenance: The cooling system is used to regulate the temperature of the main engine and should be adequately maintained to prevent overheating and other issues. This includes regular inspections of the cooling system components, including the heat exchangers, water pumps, and hoses, and cleaning and replacing worn or damaged parts. The cooling system should also be flushed regularly to prevent debris and other contaminants buildup.

·         Maintenance of Auxiliary Engines/Generators, Boilers, Compressors, and Cargo systems is crucial for ensuring the smooth operation of a vessel and the safety of its crew and cargo. Here are some critical points to keep in mind regarding the maintenance of these systems:

o    Auxiliary Engines/Generators Maintenance: Auxiliary engines/generators provide power to various systems on board the vessel. Therefore, it is important to maintain these systems, including regular inspections, cleaning, and oil changes, adequately maintained. Any worn or damaged parts should be replaced promptly to avoid breakdowns and ensure optimal performance.

o    Boilers Maintenance: Boilers generate steam for various purposes on board the vessel, including heating, power generation, and cargo heating. It is important to ensure that boilers are correctly maintained, including regular inspections, cleaning, and testing of safety devices. Boiler water treatment is also essential to prevent corrosion and scale buildup, which can compromise the safety and efficiency of the boiler.

o    Compressors Maintenance: Compressors provide compressed air to various systems on board the vessel, including pneumatic control systems, cargo systems, and engine starting systems. Ensuring that compressors are adequately maintained, including regular inspections, cleaning, and oil changes, is important. Any worn or damaged parts should be replaced promptly to avoid breakdowns and ensure optimal performance.

o    Cargo Systems Maintenance: Cargo systems load, unload, and transport cargo on the vessel. It is important to ensure that these systems are properly maintained, including regular inspections, cleaning, and testing of safety devices. Any worn or damaged parts should be replaced promptly to avoid cargo spills or other safety incidents.

·         Maintenance of Vessel Hull, Ballast Tank, Cargo Tanks, Cargo Holds, Accommodation E.R. spaces, and Storage areas.

o    Maintenance of the vessel hull, ballast tank, cargo tanks, cargo holds, accommodation E.R. spaces, and storage areas is crucial for ensuring the safety and integrity of the vessel, crew, and cargo. Here are some important points to keep in mind regarding the maintenance of these areas:

o    Vessel Hull Maintenance: The hull is the outermost part of the vessel that provides the main structural support. Ensuring the hull is maintained in good condition is important, as any damage or corrosion can compromise the vessel's safety. Therefore, regular inspection and maintenance of the hull are essential, including cleaning, painting, and repairs as necessary.

o    Ballast Tank Maintenance: Ballast tanks provide stability to the vessel by adjusting the weight distribution. Ensuring these tanks are properly maintained, including regular cleaning and inspection for any signs of corrosion or damage, is essential.

o    Cargo Tank Maintenance: Cargo tanks transport various types of cargo, including liquid, gas, or solid materials. It is important to ensure that these tanks are adequately maintained to prevent leaks or spills that could result in environmental damage. Therefore, regular cleaning, inspection, repair, and replacement of damaged or corroded areas are essential.

o    Cargo Hold Maintenance: Cargo holds are used to store cargo during transport. Ensuring these areas are properly maintained, including regular cleaning and inspection for any signs of damage or corrosion, is important.

o    Accommodation E.R. Space Maintenance: Accommodation E.R. (engine room) spaces house the vessel's crew and machinery. Ensuring these areas are properly maintained, including regular cleaning and inspection for any signs of damage or corrosion, is important.

o    Storage Area Maintenance: Storage areas store various items on board the vessel, including spare parts, equipment, and supplies. Ensuring these areas are properly maintained, including regular cleaning and inspection for any signs of damage or corrosion, is important.

b.) Machinery/Equipment Inspection and Lubrication

Machinery and equipment inspection and lubrication are critical aspects of vessel maintenance. Proper inspection and lubrication of machinery and equipment can help to ensure their proper functioning, prevent breakdowns, and extend their lifespan.

 

·         Inspection: Regular inspection of machinery and equipment is essential to identify any issues or potential problems before they become major. Inspections should be performed according to a schedule considering the type of machinery or equipment, its usage, and any applicable regulations or guidelines. Inspections should cover all critical components of the machinery or equipment, including moving parts, seals, bearings, and other components.

 

·         Lubrication: Proper lubrication is essential to machinery and equipment's proper functioning and longevity. Lubrication helps to reduce friction and wear on moving parts, prevent rust and corrosion, and maintain appropriate operating temperatures. Lubrication schedules should be established based on the type of machinery or equipment, its usage, and the manufacturer's recommendations. Proper lubricants should be used for each component of the machinery or equipment, and lubrication procedures should be followed carefully.

 

c.) Utilities Generation and Distribution ( Power, Water, Steam, I.G.)

Utilities generation and distribution are critical to vessels' safe and efficient operation. The principal utilities generated and distributed onboard a vessel include power, water, steam, and inert gas. Here are some key points to consider when it comes to utilities generation and distribution:

·         A vessel's power generation and distribution systems provide electrical power to all the various systems and equipment. The power generation system typically consists of diesel generators or gas turbines that produce electrical power, distributed to all the different systems and equipment through an electrical distribution network.

·         Water generation and distribution systems provide potable drinking, cooking, and washing water. Water can be generated through various methods, including reverse osmosis, evaporators, or distillation units. The water distribution system is typically a network of pipes and pumps that distribute the water throughout the vessel.

·         Steam generation and distribution systems provide steam for various purposes, including heating, cooking, and power turbines. Steam is typically generated through boilers. The steam distribution system consists of a network of pipes and valves that distribute the steam to the various systems and equipment that require it.

·         Inert gas generation and distribution systems provide inert gas, such as nitrogen or carbon dioxide, to various systems onboard the vessel. Inert gas is used for various purposes, including fire prevention, cargo tank protection, and cleaning.

d.) New equipment/machinery installation and modification of existing

The installation of new equipment/machinery and the modification of existing equipment on board a vessel requires careful planning and execution to ensure the safety and operational efficiency of the vessel.

The following steps should be taken when installing new equipment/machinery on board a vessel:

·         Conduct a feasibility study to determine the suitability of the equipment/machinery for the vessel and the intended use.

·         Prepare a detailed project plan that includes timelines, budget, resources required, and potential risks and mitigation measures.

·         Obtain all necessary approvals and permits from relevant authorities, including classification societies and flag states.

·         Prepare the vessel for installation, including clearing the work area, removing old equipment if necessary, and modifying the vessel's structure.

·         Install the new equipment/machinery according to the manufacturer's instructions and any applicable regulations and standards.

·         Test the equipment/machinery to ensure it functions properly and meets all safety and performance requirements.

·         Obtain final approval from relevant authorities before putting the equipment/machinery into service.

·         When modifying existing equipment on board a vessel, the following additional steps should be taken:

·         Conduct a risk assessment to identify potential hazards associated with the modification and develop appropriate mitigation measures.

·         Ensure the modification does not adversely affect the vessel's stability, structural integrity, or performance.

·         Obtain all necessary approvals and permits from relevant authorities, including classification societies and flag states.

·         Ensure that the modification is carried out by qualified personnel using appropriate tools and equipment.

·         Test the modified equipment to ensure it functions properly and meets all safety and performance requirements.

·         Update the vessel's documentation, including drawings, manuals, and maintenance records, to reflect the modification.

·         Obtain final approval from relevant authorities before putting the modified equipment into service.

1.2.1.2 SECONDARY RESPONSIBILITIES

a.) Spare parts and Store management on board vessels are crucial to ensure smooth operation and prevent unexpected downtime. The following are some critical considerations for practical spare parts and store management:

·         Inventory management: Accurate and up-to-date inventory management is essential for practical spare parts and store management. It involves identifying all the parts required for operation, determining optimal inventory levels, and tracking them to ensure timely replenishment.

·         Categorisation and storage: Parts and stores should be categorised by type, size, and usage to ensure easy identification and retrieval. Proper storage conditions should be maintained to prevent damage and deterioration of parts.

·         Procurement and vendor management: A reliable and efficient procurement process should be in place to ensure timely and cost-effective sourcing of spare parts. Establishing good relationships with vendors and monitoring their performance is crucial to ensure timely delivery and quality.

·         Documentation and record-keeping: All spare parts and store transactions should be documented appropriately. This includes tracking inventory levels, procurement orders, and maintenance and repair records.

·         Planning and forecasting: A robust planning process is essential to ensure that spare parts and stores are available when needed. This involves forecasting future demand, identifying critical factors, prioritising availability, and establishing contingency plans for unexpected situations.

·         Training and communication: All crew members managing spare parts and stores should be adequately trained on the inventory management system and processes. Clear communication channels should be established to ensure effective coordination between crew members, departments, and vendors.

b.) Machinery/Equipment protection is critical on board a vessel to ensure that the machinery and equipment operate efficiently and are not damaged during operation. Here are some ways to protect machinery and equipment on board a vessel:

·         Lubrication: Proper lubrication is essential to reduce wear and tear in machinery and equipment. Lubricants prevent friction between moving parts and help reduce the heat they generate. Ensure that the correct type and grade of lubricant are used and applied at the recommended intervals.

·         Monitoring: Machinery and equipment must be monitored to operate within design limits. Regular inspections, testing, and monitoring can help detect issues before they become severe.

·         Cooling: Overheating is a significant problem in machinery and equipment. Ensure that proper cooling systems are installed and that they are operated correctly. Cooling systems can include air-cooled or water-cooled systems.

·         Vibration isolation: Vibrations can cause damage to machinery and equipment. Isolating machinery from the vessel's structure can help reduce the vibration and minimise damage.

·         Corrosion protection: Corrosion is a significant problem in marine environments due to the presence of saltwater. Regular inspections and maintenance can help detect and prevent corrosion. In addition, the use of anti-corrosion coatings and cathodic protection systems can help prevent corrosion.

·         Filters and strainers are used to remove contaminants from fluids used in machinery and equipment. Ensure filters and strainers are installed, cleaned, or replaced at the recommended intervals.

·         Electrical protection: Electrical systems must be adequately protected to prevent damage from electrical surges or short circuits. Proper grounding, fuses, and circuit breakers can help protect electrical systems.

·         Operational procedures: Proper operating procedures can help prevent damage to machinery and equipment. Ensure that crew members are trained on the correct procedures and follow them strictly.

c.) Waste disposal is an important aspect of vessel maintenance. However, improper waste disposal can have serious environmental and health consequences, so it is crucial to follow proper procedures for waste management.

Several types of waste are typically generated during maintenance activities on board a vessel, including hazardous, oily, and general waste.

  •         Hazardous waste includes chemicals, batteries, and other materials that can harm humans and the environment if not disposed of properly.
  •          Oily waste includes bilge water, sludge, and other materials that have been contaminated with oil.
  •          General waste includes food waste, packaging, and other non-hazardous materials.
  •        It is vital to have a clear waste management plan in place. One key aspect of waste management is proper storage.
  •          Hazardous waste should be stored in designated containers that are clearly labelled and kept separate from other waste.
  •         Oily waste should be stored in separate tanks and disposed of following international regulations, such as MARPOL.
  •         General waste should be stored in designated bins or containers and disposed of following local regulations.
  •        Another important aspect of waste management is proper disposal.
  •        Hazardous waste should be disposed of following local regulations, which may require special permits or disposal facilities.
  •        Oily waste should be disposed of following MARPOL regulations, which may require specialised equipment or facilities.
  •        General waste should be disposed of following local regulations, including recycling or incineration.

Training personnel on board the vessel in proper waste management procedures is also important. This can include training on identifying and handling different types of waste and using specialised equipment for disposal.

d.) Machinery after a catastrophic failure

In the event of a catastrophic machinery failure, the first step is to ensure the crew's and the vessel's safety. Then, following documented and readily available emergency procedures, the crew should be trained to respond quickly and efficiently in such situations.

Once the crew's and the vessel's safety is secured, the damaged machinery should be evaluated by a qualified marine engineer to determine the extent of the damage and the best course of action to repair or replace it.

Repairing the vessel's machinery may be possible, especially if spare parts and tools are available. However, in more severe cases, the machinery may need to be replaced or repaired in a shipyard or repair facility on shore.

During this process, it is important to document all actions taken, including the initial evaluation of the damage, the repair or replacement plan, the steps taken to carry out the plan, and the outcome. This documentation can help identify any failure patterns and develop preventative maintenance plans for the future.

In addition, any damaged or failed parts should be properly disposed of according to environmental regulations and industry best practices. This may involve storing the parts for disposal onshore or adequately treating and disposing of them on board the vessel. Proper waste management procedures should be followed to prevent any environmental damage.

 

e) Administration (insurance, record keeping, etc.)

Adminstration covers all types of record keeping and management; it includes claims, defect management, repairs, pressure-vessel inspection, liaison with underwriters' representatives, and handling insurance and Class Society recommendations.

These functions are usually included within the ERP – PMS function since it is here that most of the information will originate.

1.2.2 ONBOARD MAINTENANCE SET-UP – ORGANISATION

It is vital to establish clear divisions of authority with minimal overlap and keep vertical lines of authority and responsibility as short as possible to minimise confusion and conflict. Maintaining an optimum number of people reporting to one individual is also crucial, and good marine organisations limit the number of people reporting to a single supervisor.

In marine engineering, local factors play an essential role in the organisation and how it can be expected to function. The type of operation, continuity of operations, geographical situation, size of the plant, scope of the maintenance department, and workforce level of training and reliability are all essential factors that affect the organisation of the maintenance department. It is important to consider these factors to develop a sound maintenance department that can be modified as needs change.

1.2.2.1 Reporting and Record-keeping of Maintenance

Maintenance reporting usually entails documenting the maintenance work done, including the type of maintenance performed, the date and time of the maintenance activity, the equipment or system serviced, and any relevant notes or comments. Reports may also include information on the maintenance personnel who performed the work, such as their names, qualifications, and experience.

Maintenance record-keeping involves systematically collecting and storing maintenance-related data, such as maintenance schedules, work orders, inspection reports, equipment histories, and maintenance logs. This data can track maintenance activities, identify recurring issues or trends, and make informed decisions about future maintenance requirements.

In marine engineering, regulatory agencies often require maintenance reporting and record-keeping to demonstrate compliance with safety and environmental regulations. This can include requirements for detailed maintenance records, such as maintenance logs, inspection reports, and repair records.

To ensure effective reporting and record-keeping of maintenance activities, it is important to establish clear guidelines and procedures for documenting and tracking maintenance work. This may include using specialised software tools for monitoring and reporting maintenance activities and regular training and oversight to ensure maintenance personnel understand and comply with established reporting and record-keeping procedures.

 

1.2.3  MANPOWER/MANHOUR REQUIREMENTS

The number of crew required to ensure adequate maintenance and operation of the vessel is prescribed in the vessel manning certificate. Still, proper coverage to execute appropriate maintenance depends upon many factors. Therefore, each vessel must be treated as a separate problem with a consideration of all her unique aspects.

Maintenance must be set up to suit existing technical, geographical, and personnel situations on board each vessel. Some general rules cover specific conditions that govern how the maintenance will be structured following the engine department personnel set-up. This structure mustn't contain the seeds of bureaucratic restriction or permit empire-building within the vessel ecosystem.

a.)      The ratio of manhours required to keep machinery/equipment maintained and operational and its relation to available manhours onboard.

The ratio of manhours required to keep machinery/equipment maintained and operational is a crucial consideration for vessel operations. This ratio is typically expressed as planned maintenance manhours to operating hours. It estimates the time and personnel required to keep the machinery and equipment in good condition.

The availability of manhours onboard is another essential factor that affects vessel operations. The crew size and the work schedule limit the personnel available to perform maintenance tasks. The work schedule is typically structured around the vessel's operational needs, with crew members working in shifts to ensure 24-hour coverage.

The ratio of planned maintenance manhours to operating hours must be balanced against the available manhours onboard. If the ratio is too high, completing all necessary maintenance tasks within the available time and with the available personnel may be more manageable. This can result in deferred maintenance or reduced maintenance quality, leading to breakdowns, safety incidents, and increased repair costs.

To address this issue, vessel operators must carefully balance planned maintenance requirements and available manhours. This may involve prioritising maintenance tasks based on safety and operational considerations, optimising maintenance schedules to minimise downtime and disruption to operations and investing in automation and other technologies that can reduce the manual labour required for maintenance tasks.

1.2.4 EMPLOYMENT AND TRAINING

The employment and training of marine engineers are essential for the proper operation and maintenance of vessels. Onboard marine engineers are responsible for designing, operating, maintaining, and repairing the vessel's propulsion systems, auxiliary machinery, and other mechanical and electrical systems. They are critical in ensuring the vessel's operation's safety, reliability, and efficiency.

Employment of Marine Engineers:

Various organisations, including shipping companies, shipyards, government agencies, research institutions, and consulting firms, can employ marine engineers.

Training of Marine Engineers:

To become a marine engineer, one must typically complete a degree in marine engineering or a related field, such as mechanical or electrical engineering. Some marine engineers may also have experience as seafarers before pursuing a career in marine engineering.

In addition to formal education, marine engineers must undergo specialised training to gain the specific skills and knowledge required for their job. This may include training in the operation and maintenance of specific types of machinery, such as diesel engines or electrical systems, as well as training in safety procedures, environmental regulations, and other industry-specific topics.

Training may occur in various settings, including classroom instruction, on-the-job training, and simulator training. In addition, industry organisations offer many training programs, such as classification societies, trade associations, professional societies, and private training providers.

The training follows two lines of external and internal requirements, prescribed by ILO/MLC/STCW requirements and industry standards, and internal is required by company IMS/SMS. In addition to external and internal organisational requirements, we have onboard training that is usually in line with specific vessel needs.

Continuing education is also important for marine engineers, as technology and regulations constantly evolve. Marine engineers must stay up-to-date with the latest developments in their field, including new technologies, safety regulations, and environmental standards.

References and Bibliography:

  1.       . Adam, Abdalia Fadhil, "General maintenance of marine vessels and related equipment" (1992). World Maritime University Dissertations. 1026. https://commons.wmu.se/all_dissertations/1026
  2.          Definition and nature of marine engineering (no date) Marine Technology News. N/A. Available at: https://www.marinetechnologynews.com/articles/marinetechnology/definition-and-nature-of-marine-engineering-100057 (Accessed: March 20, 2023).
  3.          Gonsalves, A. (2022) Marine Vessel Maintenance: How to ensure your vessel is ready for the seas, EHS Your Way, 3x Faster. Capptions. Available at: https://www.capptions.com/en/blog/marine-vessel-maintenance-how-to-ensure-your-vessel-is-ready-for-the-seas (Accessed: March 20, 2023).
  4.          Industrial Engineers : Occupational Outlook Handbook (2023) U.S. Bureau of Labor Statistics. U.S. Bureau of Labor Statistics. Available at: https://www.bls.gov/ooh/architecture-and-engineering/industrial-engineers.htm (Accessed: March 20, 2023).
  5.          Mobley, R.K. (2014) "MAINTENANCE ENGINEERING HANDBOOK / 1.4 ORGANISATION AND MANAGEMENT OF THE MAINTENANCE FUNCTION/FIGURE 1.1 Primary Elements of Performance - page 30." New York: McGraw Hill.

Disclaimer:

 

Out of Box Maritime Thinker © by Narenta Gestio Consilium Group 2022 and Aleksandar Pudar assumes no responsibility or liability for any errors or omissions in the content of this paper. The information in this paper is provided on an "as is" basis with no guarantees of completeness, accuracy, usefulness, or timeliness or of the results obtained from using this information. The ideas and strategies should never be used without first assessing your company's situation or system or consulting a consultancy professional. The content of this paper is intended to be used and must be used for informational purposes only.

 

 

Thursday, June 22, 2023

НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МОРЕПЛАВАНИИ

7.7. ВНЕДРЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ (IOT) И БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ (LLM) ДЛЯ ПРЕДИКТИВНОГО И ПРЕСКРИПТИВНОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ В МОРСКОЙ ИНДУСТРИИ: ПОЛНЫЙ АНАЛИЗ.

Автор: Александр Пудар, Технический Инспектор и Супервайзер Планового Обслуживания в "Reederei Nord BV". Совладелец блога "Out of Box Maritime Thinker" и основатель группы "Narenta Gestio Consilium Group".

АБСТРАКТ

В этом всеобъемлющем анализе Александр Пудар исследует потенциал новых технологий - искусственного интеллекта (AI), машинного обучения (ML), интернета вещей (IoT) и больших языковых моделей (LLM) - для революции стратегий обслуживания в морской индустрии. Исследование подробно описывает, как эти технологии можно внедрить для облегчения прогнозного и регламентного обслуживания, улучшая эффективность и долговечность судового оборудования. Работа отражает необходимость умных терминалов для сбора данных, сложности аналитических решений для оптимизации эффективности машин, соответствующих инструментов и их роли в процессе, а также ключевые характеристики успешного программного обеспечения для умного анализа. Исследование приходит к выводу, что эти технологии и методологии, при эффективной интеграции, обещают беспрецедентные улучшения в операционной эффективности, безопасности и сроке службы оборудования, определяя будущее морской индустрии.

7.7.1 ВВЕДЕНИЕ

Морская индустрия быстро трансформируется благодаря прогрессу технологий, таких как искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML), интернет вещей (IoT) и большие языковые модели (LLM). Эти технологии вносят новую эру стратегий обслуживания - прогнозного и регламентного обслуживания, которые имеют потенциал значительно увеличить эффективность, надежность и срок службы оборудования на борту судна. Этот анализ направлен на изучение внедрения этих продвинутых технологий и методологий в контексте морской индустрии.

7.7.1.1 РЕГЛАМЕНТНОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ

Регламентное обслуживание расширяет возможности прогнозного обслуживания, предлагая не только прогнозирование возможных проблем, но и рекомендации по необходимым действиям для команд по обслуживанию. Эти рекомендации могут быть выполнены на месте или дистанционно, а системы управления могут использовать информацию для корректировки планов обслуживания и оптимизации ресурсов. Технологии, такие как AI и ML, играют ключевую роль в этих системах, обрабатывая большие объемы данных, выявляя образцы и генерируя прогнозы и рекомендации.

7.7.2 УМНЫЕ ТЕРМИНАЛЫ

Соответствующие измерительные устройства соединяются с датчиками и источниками данных, такими как датчики вибрации, температуры и качества масла, с компьютерным сервером (на борту/в офисе) или облачной платформой. Эти устройства собирают необработанные (“сырые”) данные, а программное обеспечение преобразует их в интеллектуальные данные, обеспечивает подключение, безопасность и возможность дистанционной настройки для более простого и быстрого использования. Программное обеспечение является всеобъемлющим инструментом для сложных случаев использования, с функциями, такими как:

  •     8 синхронизированных по времени высокочастотных каналов с "масштабированием" вращения,
  •      специальные средства для медленно вращающихся механизмов
  •      пользовательский интерфейс.

Программное обеспечение используется для мониторинга состояния большого оборудования, такого как компрессоры, передачи, генераторы, насосы подачи, грузовые насосы и турбины, большие вентиляторы и другое оборудование.

7.7.3 АНАЛИТИЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ

Аналитическое решение объединяет встроенную аналитику и сервер (на борту/на суше) или облачную службу для предоставления всесторонней аналитической платформы для максимизации здоровья оборудования. Быстрые данные анализируются локально, преобразуются в умные данные и отправляются в облако для дальнейшего анализа и хранения.

  •           Сбор данных: первым шагом является сбор данных из различных систем и оборудования на борту; это может быть достигнуто с помощью датчиков и устройств IoT, установленных на критически важном оборудовании, таком как двигатели, генераторы, насосы и турбины. Собираемые данные должны включать параметры, такие как температура, вибрация, давление и обороты в минуту. Возможен сбор более сложных данных, таких как акустические, ультразвуковые или термические изображения.
  •          Централизованное управление данными: после сбора данных важно хранить и управлять ими централизованно. Надежная система управления данными должна обрабатывать большие объемы данных из различных источников в реальном времени. Система также должна быть способна очищать, обрабатывать и структурировать данные для анализа.
  •          Прогностическая аналитика: следующим шагом является применение алгоритмов к собранным данным. Машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI) могут быть использованы для создания прогнозных моделей, предсказывающих отказы или деградацию производительности оборудования. Различные методы, такие как регрессионные модели, анализ временных рядов или сложные техники, такие как глубокое обучение, могут быть использованы в зависимости от природы данных и поставленной задачи.
  •          Большие языковые модели (LLM) в регламентном обслуживании: LLM, такие как GPT-3 или GPT-4, могут анализировать журналы обслуживания, отчеты и другие текстовые данные, чтобы извлечь полезные данные  или определить паттерны. Они могут генерировать текст на основе изученных шаблонов, автоматически создавать отчеты, объяснять результаты аналитики или даже предлагать инструкциии по  обслуживанию. LLM также могут идентифицировать аномалии в новых данных, что может указывать на потенциальные проблемы. Эти инструменты могут использоваться для создания умных чат-ботов или виртуальных ассистентов, которые могут общаться с пользователями, отвечать на их запросы, предоставлять подробную информацию  или помогать в выполнении определенных задач. LLM также могут извлекать знания из больших объемов текстовых данных, таких как технические руководства, руководства по обслуживанию или исторические отчеты об инцидентах. Это знание может поддержать принятие решений в регламентном обслуживании.
  •           Интеграция с CBM: обслуживание на основе состояния (CBM) может стать более эффективным с использованием прогнозной и регламентной аналитики, основанной на реальном состоянии оборудования, вместо заранее определенного графика; это помогло бы проводить обслуживание только тогда, когда это необходимо, улучшая эффективность и снижая затраты.
  •          Пользовательский интерфейс и визуализация: наконец, решение должно включать простой пользовательский интерфейс и инструменты визуализации, позволяющие операторам легко понимать результаты аналитики, прогнозы и рекомендации; это должно включать в себя контрольные панели, предупреждения и отчеты, предоставляющие представление о текущем состоянии и производительности судна. Весь этот системный подход должен быть способен работать в реальном времени, позволяя проводить проактивные вмешательства и корректировки. Основные преимущества будут включать улучшение операционной эффективности, снижение затрат на обслуживание, улучшение безопасности и продление срока службы оборудования. Внедрение такого аналитического решения потребует мультидисциплинарного подхода, включающего специалистов в области кораблестроения, анализа данных, искусственного интеллекта и программного обеспечения.

7.7.4 ПОЛЕЗНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ

Облачные решения могут предложить несколько специализированных инструментов, адаптированных для анализа данных, автоматизации и отслеживания аномалий. Инструменты, такие как Trend Revealer, помогают пользователям рано обнаруживать проблемы, в то время как Anomaly Revealer автоматически устанавливает диапазон значений для аномалий. Другие инструменты включают Lubrication Indicator для обнаружения и управления проблемами, связанными со смазкой, и инструмент Forecasting для лучшего планирования. Учитывая сложность потенциального нормативного обслуживания в морской промышленности и включение больших языковых моделей (LLM), возможно, потребуется различные инструменты для облегчения этого процесса. Вот несколько предложений:

  •         Инструменты для сбора данных: устройства IoT, датчики и устройства для регистрации данных могут быть использованы для сбора данных в реальном времени с различного оборудования и систем.
  •         Инструменты для управления данными: для централизованного хранения и управления данными можно использовать решения вроде Apache Hadoop или облачные платформы (AWS S3, Google Cloud Storage, Microsoft Azure). Инструменты вроде Pandas (библиотека Python) или Talend могут быть полезны для очистки и предварительной обработки данных.
  •         Инструменты для машинного обучения и искусственного интеллекта: TensorFlow, PyTorch и Keras - популярные фреймворки для глубокого обучения для создания предсказательных моделей. Для более простых моделей машинного обучения могут быть использованы инструменты вроде Scikit-learn.
  •         Большие языковые модели (LLM): OpenAI GPT-3 или GPT-4 могут быть использованы для обработки естественного языка. API, предоставляемые OpenAI, можно интегрировать в систему, чтобы использовать возможности этих моделей.
  •          Инструменты для прескриптивной аналитики: инструменты вроде MATLAB или библиотек Python SciPy и NumPy могут быть использованы для оптимизации и симуляции задач, необходимых для регламентной аналитики.
  •          Инструменты для визуализации: инструменты вроде Tableau, Power BI или библиотек Python вроде Matplotlib и Seaborn могут быть использованы для создания интерактивных дашбордов и визуализаций для более простого интерпретирования результатов аналитики.
  •          Инструменты для чат-ботов и виртуальных помощников: фреймворки вроде Rasa или Microsoft Bot Framework могут быть использованы для разработки умных чат-ботов или виртуальных помощников. Они могут быть интегрированы с LLM для понимания естественного языка и генерации текста.
  •          Инструменты для извлечения знаний: инструменты вроде Elasticsearch или библиотек Python NLTK и Spacy могут быть использованы для извлечения знаний из больших текстовых данных.
  •          Инструменты для управления рабочим процессом: учитывая сложные потоки данных в этой системе, инструменты вроде Apache Airflow или Luigi могут помочь в управлении и автоматизации этих потоков.
  •          Инструменты для интеграции: поскольку эта система потребует интеграции различных компонентов, могут быть полезны инструменты вроде Apache Kafka для хранения потока данных в реальном времени и API для связывания различных программных компонентов воедино.

7.7.5 ФУНКЦИОНАЛЬНОСТЬ

Вот несколько ключевых функциональных особенностей, которые должны быть в действующем программном обеспечении для умного анализа, прогнозного и регламентного обслуживания в морской отрасли:

  •           Мониторинг в реальном времени и оповещения: программное обеспечение должно отслеживать различное оборудование и системы. Оно должно активировать оповещения и сообщения, если обнаруживаются потенциальные проблемы или аномалии, включая тепловые, вибрационные или визуальные.
  •          Анализ тепловых, вибрационных и визуальных данных: программное обеспечение должно иметь продвинутые возможности анализа тепловых, вибрационных и визуальных данных; это включает использование моделей AI/ML для анализа и прогнозирования потенциальных проблем на основе этих данных. Например, чрезмерное тепло может указывать на трение или сбой в системах охлаждения. Аномальные вибрационные модели могут быть ранними признаками износа или проблем с выравниванием. Визуальный анализ, такой как записи с камер CCTV или снимки специфического оборудования, может обнаружить видимые проблемы, такие как утечки, поломки или коррозия.
  •          Визуализация: программное обеспечение должно иметь возможности визуализации, чтобы помочь специалистам в интерпретации данных и результатов аналитики; это включает тепловые, вибрационные и визуальные данные, представленные таким образом, что тренды и проблемы становятся ясными и легко понятными.
  •          Интеграция с внешними системами: программное обеспечение должно поддерживать интеграцию с другими внешними системами, включая тепловые, вибрационные и визуальные системы мониторинга, базы данных, облачные платформы и большие языковые модели, такие как GPT-3 или GPT-4.
  •           Масштабируемость и управление удаленными устройствами: программное обеспечение должно быть масштабируемым, чтобы справиться с увеличивающимся количеством данных при добавлении новых машин и систем, и должно предоставлять возможности для управления удаленными устройствами.
  •          Анализ AI/ML и оповещения: программное обеспечение должно использовать AI и ML для прогнозного и регламентного анализа, включая анализ тепловых, вибрационных и визуальных данных.
  •          Поддержка обслуживания на основе состояния (CBM): программное обеспечение должно поддерживать CBM, предоставляя мониторинг состояния в реальном времени и аналитику, включая тепловые, вибрационные и визуальные данные о состоянии.
  •         Диагностические возможности: должны быть интегрированы для анализа собранных данных, включая тепловые, вибрационные и визуальные данные, для диагностики состояния машин, прогнозирования потенциальных поломок и создания регламента необходимого обслуживания.
  •           Отбор проб и анализ смазочного масла: программное обеспечение должно содержать записи о регулярном отборе проб масла и включать эти результаты в анализ.
  •          Продвинутая аналитика для данных о смазочном масле: программное обеспечение должно быть способно анализировать результаты анализа качества смазочного масла и интегрировать их с тепловыми, вибрационными и визуальными данными для всеобъемлющей оценки здоровья оборудования.
  •          Оповещения и рекомендации: на основе результатов анализа и прогнозных моделей, программное обеспечение должно активировать оповещения и предоставить рекомендации для корректирующих действий.
  •         Анализ трендов и прогнозное моделирование: программное обеспечение должно анализировать тепловые, вибрационные, данные о смазочном масле и визуальные данные, отслеживая изменения во времени и предсказывая будущие тренды.
  •          Отчетность и визуализация: должны предоставляться подробные отчеты и визуализация результатов анализа тепловых, вибрационных, данных о смазочном масле и визуальных данных, чтобы операторы могли понять и интерпретировать данные.

7.7.6 ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Регламентное обслуживание, управляемое AI/ML, IoT и LLM, переопределяет будущее морской индустрии. Это позволяет своевременно предсказывать потенциальные поломки машин и регламентирует конкретные действия, что в конечном итоге увеличивает операционную эффективность и уменьшает время простоя оборудования и судов. Умные терминалы позволяют собирать и анализировать данные в реальном времени, что позволяет принимать информированные решения. Показанное аналитическое решение представляет собой связную систему, использующую эти технологии для лучшего использования оборудования и сокращения потерь. Предложенные инструменты направлены на упрощение и оптимизацию процесса,  сбора, управления и анализа данных. Кроме того, указанные функции для действующего программного обеспечения для умного анализа описывают всеобъемлющие возможности, необходимые для эффективного внедрения прогнозного и регламентного обслуживания в морской индустрии. Интеграция этих технологий и методологий в морскую индустрию действительно обещает беспрецедентную операционную эффективность, безопасность и срок службы оборудования. По мере прогресса становится ясно, что постоянное обучение и адаптация к подобным новым технологиям будет ключевым для поддержания конкурентного преимущества в постоянно меняющемся секторе морской индустрии.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ И БИБЛИОГРАФИЯ:

1.        Diego Galar Pascual (2015). Artificial Intelligence Tools. CRC Press.

2.        Medium. (n.d.). Medium. [online] Available at:

3.        https://medium.com/@connect.hashblock/the-ultimate-guide-to-decision-tree-algorithms-2ff42d7cf6c [Accessed 13 Feb. 2023].

4.        Pudar, A. (2023). AI-Based Predictive Maintenance - Start. Out of Box Maritime Thinker. Available at: https://outboxmaritimethinker.blogspot.com/2023/02/ai-based-predictive-maintenance-start.html [Accessed 13 Jun. 2023].

5.        www.rolls-royce.com. (n.d.). Rolls-Royce opens first Ship Intelligence Experience Space. [online] Available at: https://www.rolls-royce.com/media/press-releases/2017/27-11-2017-rr-opens-first-ship-intelligence-experience-space.aspx [Accessed 13 Feb. 2023].

 

Отказ от ответственности:

"Out of Box Maritime Thinker" © и “Narenta Gestio Consilium Group” © 2022, а также Александр Пудар не несут ответственности за любые ошибки или упущения в содержании этого документа. Информация в этом документе предоставляется "как есть", без гарантий полноты, точности, пригодности или своевременности, или результатов, полученных с использованием этой информации. Идеи и стратегии не должны использоваться без анализа ситуации вашей компании или системы или консультаций с профессиональным консультантом. Содержание этого документа предназначено и должно использоваться исключительно в информационных целях.

НОВЕ ТЕХНОЛОГИЈЕ У ПОМОРСТВУ

7.7. ИМПЛЕМЕНТИРАЊЕ ВИЈЕШТАЧКЕ ИНТЕЛИГЕНЦИЈЕ, МАШИНСКОГ УЧЕЊА, ИНТЕРНЕТА СТВАРИ (“IOT”) И ВЕЛИКИХ ЈЕЗИЧКИХ МОДЕЛА (“LLM”) ЗА ПРЕДВИЂАЊЕ И ПРОПИСИВО ОДРЖАВАЊЕ У ПОМОРСКОЈ ИНДУСТРИЈИ: КОМПЛЕТНА АНАЛИЗА.

Аутор: Александар Пудар Технички Инспектор и Надзорник Планираног Одржавања у “Reederei Nord BV” Сувласник блога "Out of Box Maritime Thinker" и оснивач “Narenta Gestio Consilium Group”-е.

АБСТРАКТ

У овој свеобухватној анализи, Александар Пудар истражује потенцијал нових технологија - Виjештачка интелигенција (“AI”), Машинско учење (“ML”), Интернет ствари (“IoT”) и Велики језички модели (“LLMs”) - за револуцију стратегија одржавања у поморској индустрији. Студија детаљно описује како се ове технологије могу имплементирати да би се олакшало предиктивно и прописно одржавање, побољшавајући ефикасност и дуговиjечност машинерије на броду. Рад дискутује о неопходности паметних терминала за прикупљање података, сложености аналитичког риjешења за оптимизацију учинковитости машина, релевантних алата и њихових улога у процесу, као и кључних карактеристика успиjешног софтвера за паметну анализу. Студија закључује да ове технологије и методологије, када се ефикасно интегришу, обећавају невиђена побољшања у оперативној ефикасности, сигурности и животном виjеку опреме, обиљежавајући будућност поморске индустрије.

7.7.1 УВОД

Поморска индустрија се брзо трансформише захваљујући напретку технологија попут Вијештачке интелигенције (“AI”), Машинаског учења (“ML”), Интернета ствари (“IoT”) и Великих језичких модела (“LLM”). Ове технологије доносе нову еру стратегија одржавања - предвиђајућег и прописивог одржавања, које имају потенцијал да значајно повећају ефикасност, поузданост и вијек трајања машина на броду. Ова анализа има за циљ истраживање имплементације ових напредних технологија и методологија у контексту поморске индустрије.

7.7.1.1 ПРОПИСИВО ОДРЖАВАЊЕ

Прописиво одржавање надограђује могућности предвиђајућег одржавања тако што не само предвиђа могуће проблеме, већ и предлаже потребне акције тимовима за одржавање. Ове препоруке се могу спроводити на лицу мијеста или на даљину, а системи за управљање могу користити информације за прилагођавање планова одржавања и оптимизацију ресурса. Технологије попут “AI” и “ML” играју кључну улогу у овим системима, обрадјујући велике количине података, идентификујући обрасце и генеришући прогнозе и препоруке.

7.7.2 ПАМЕТНИ ТЕРМИНАЛИ

Одговарајући мијерни уређаји повезују се са сензорима и изворима података као што су сензори вибрације, температуре и квалитета уља са рачунарским сервером (на броду/у канцеларији) или “cloud” платформом. Ови уређаји прикупљају необрађене (сирове) податке, а софтвер их претвара у интелигентне податке, пружајући повезивост, сигурност и могућност даљинског конфигурисања ради једноставније и брже употребе. Софтвер је свеобухватни алат за захтјевне случајеве употребе, са функционалностима као што су 8 синхронизованих канала високе фреквенције са “скалирањем” обртаjа, посебна средства за полако ротирајуће машине и кориснички пријатељска конфигурација. Софтвер се користи за праћење здравља великих машина као што су компресори, преносници, генератори, опскрбних пумпи, теретне пумпе и турбине, велики вентилатори и друга опрема.

7.7.3 АНАЛИТИЧКО РИЈЕШЕЊЕ

Аналитичко ријешење комбинује уграђену аналитику и сервер (на броду/на копну) или “cloud” услугу како би пружило свеобухватну аналитичку платформу за максимизирање здравља машина. Брзи подаци се локално анализирају, претварају у паметне податке и шаљу у “cloud” - у ради даљње анализе и складиштења.

  •         Прикупљање података: Први корак је прикупљање података из различитих система и машина на броду; то се може постићи помоћу сензора и “IoT” уређаја који су инсталирани на критичној опреми, као што су мотори, генератори, пумпе и турбине. Прикупљени подаци обично обухватају параметре попут температуре, вибрације, притиска и обртаја у минути. Могуће је прикупити и сложеније податке, попут акустичних, ултразвучних или термалних снимака.
  •          Централизовано управљање подацима: Након прикупљања података, важно је чувати их и управљати њима на централном месту. Робустан систем управљања подацима мора да обрађује велике количине података из различитих извора у реалном времену како би се то постигло. Систем такође треба бити способан да очисти, обради и структурише податке за анализу.
  •          Предиктивна (предвиђајућа) аналитика: Слиjедећи корак је примjена алгоритама на прикупљене податке. Машинско учење (“ML”) и вијештачка интелигенција (“AI”) могу се искористити за изградњу предиктивних модела који предвиђају кварове или деградацију учинка опреме. Различите методе, попут регресијских модела, анализе временских серија или сложених техника попут дубоког учења, могу се користити у зависности од природе података и проблема.
  •          Велики језички модели (LLM) у прописивом (prescriptive) одржавању: “LLM”-ови попут “GPT-3” или “GPT-4” могу анализирати биљешке о одржавању, извјештаје и друге текстуалне податке како би извукли корисне увиде или идентификовали обрасце. Могу генерисати текст на основу научених образаца, аутоматски генерисати извјештаје, објаснити резултате аналитике или чак пружити кораке за упутства одржавања. “LLM”-ови такође могу идентификовати аномалије у новим подацима, што би могло указивати на потенцијалне проблеме. Ови алати се могу користити и за креирање паметних четботова или виртуелних асистената који могу комуницирати са корисницима, одговарати на њихове упите, пружати детаље или им помоћи у обављању одређених задатака. “LLM”-ови такође могу извлачити знање из великих количина текстуалних података, попут техничких приручника, водича за одржавање или историјских извјештаја о инцидентима. То знање може подржати доношење одлука у прописивом (prescriptive) одржавању.
  •          Интеграција са “CBM”-ом: Одржавање засновано на стању (“CBM”) може постати ефикасније коришћењем предиктивне и прописиве аналитике засноване на стварном стању опреме умјесто унапријед одређеног распореда; то би помогло да се активности одржавања изводе само када је то потребно, побољшавајући ефикасност и смањујући трошкове.
  •          Кориснички интерфејс и визуализација: На крају, ријешење треба да укључује једноставан кориснички интерфејс и алате за визуализацију који омогућавају оператерима да лако разумију резултате аналитике, предвиђања и препоруке; то би требало да обухвата контролне панеле, упозорења и извјештаје који пружају увид у тренутно стање и перформансе пловила. Овај систем у целини треба да буде способан за рад у реалном времену, омогућавајући проактивне интервенције и прилагођавања. Главне користи би биле побољшана оперативна ефикасност, смањење трошкова одржавања, побољшана сигурност и повећање века трајања опреме. Имплементација оваквог аналитичког решења захтевала би мултидисциплинарни приступ који укључује стручњаке из области поморског инжењерства, науке о подацима, вештачке интелигенције и софтверског инжењерства.

7.7.4 КОРИСНИ АЛАТИ

“Cloud” решења могу понудити неколико алата прилагођених сврси за анализу података, аутоматизацију и праћење аномалија. Алати попут “Trend Revealer”-a помажу корисницима да рано открију проблеме, док “Anomaly Revealer”аутоматски поставља распон вредности за аномалије. Остали алати укључују Lubrication Indicator за откривање и управљање проблемима везаним за подмазивање и “Forecasting” алат за боље планирање. С обзиром на комплексност потенцијалног прописивог одржавања у поморској индустрији и укљученост великих језичких модела (“LLM”), могуће је да ће бити потребни различити алати како би се олакшао овај процес. Ево неколико сугестија:

  •          Алати за прикупљање података: “IoT” уређаји, сензори и уређаји за биљежење података могу се користити за прикупљање података у реалном времену са различитих машина и система.
  •           Алати за управљање подацима: За централизовано чување и управљање подацима могу се користити решења попут “Apache Hadoop”-a или “cloud” платформи (“AWS S3, Google Cloud Storage, Microsoft Azure”). Алати попут “Pandas” (“Python” библиотека) или Talend могу бити корисни за чишћење и предобраду података.
  •           Алати за машинско учење и вештачку интелигенцију: “TensorFlow, PyTorch” и “Keras” су популарни оквири за дубоко учење за изградњу предиктивних модела. За једноставније моделе машинског учења могу се користити алати попут “Scikit”-learn.
  •          Велики језички модели (“LLM”): “OpenAI”-јеви “GPT-3” или “GPT-4” могу се користити за обраду природног језика. “API”-ји које пружа “OpenAI” могу се интегрисати у систем како би се искористила моћ ових модела.
  •           Алати за прописиву аналитику: Алати попут “MATLAB”-а или “Python”-ових библиотека “SciPy” и “NumPy” могу се користити за оптимизацију и симулацију задатака потребних за прописиву аналитику.
  •           Алати за визуализацију: Алати попут “Tableau”-a, “Power BI”-ja или “Python” библиотека попут “Matplotlib”-a и “Seaborn”-a могу се користити за креирање интерактивних контролних табли и визуализација ради лакшег тумачења резултата аналитике.
  •           Алати за четботове и виртуелне асистенте: Оквири попут “Rasa” или “Microsoft Bot Framework” могу се користити за развој интелигентних четботова или виртуелних асистената. Они се могу интегрисати са “LLM”-овима ради разумевања природног језика и могућности генерисања текста.
  •          Алати за екстракцију (извлачење) знања: Алати попут “Elasticsearch”-a или “Python” библиотека “NLTK” и “Spacy” могу се користити за извлачење знања из великих текстуалних података
  •           Алати за управљање радним током: С обзиром на сложене токове података у овом систему, алати попут “Apache Airflow”-a или “Luigi”-ja могу помоћи у управљању и аутоматизацији тих токова.
  •           Алати за интеграцију: Будући да ће овај систем захтевати интеграцију различитих компоненти, алати попут “Apache Kafka”-a за проток података у реалном времену и “API”-ји за повезивање различитих софтверских компоненти могу бити корисни.

7.7.5 ФУНКЦИОНАЛНОСТИ

Ево неких кључних функционалности које би функционални софтвер за паметну анализу требало да поседује за предвиђајуће и прописиво одржавање у поморској индустрији

  •          Праћење у реалном времену и упозорења: Софтвер треба да прати различите машинске системе. Требало би да активира упозорења и поруке ако се идентификују потенцијални проблеми или аномалије, укључујући абнормалне термалне, вибрационе или визуелне услове.
  •          Анализа термалних, вибрационих и визуелних података: Софтвер треба да има напредне могућности анализе термалних, вибрационих и визуелних података; ово укључује коришћење “AI/ML” модела за анализу и предвиђање потенцијалних проблема на основу тих података. На пример, прекомерна топлота може указивати на трење или квар у системима хлађења. Абнормални обрасци вибрације могу бити рани знаци хабања или проблема са поравнањем. Визуелна анализа, попут снимака са “CCTV” камера или снимака специфичне опреме, може открити видљиве проблеме попут цурења, ломова или корозије.
  •          Визуализације: Софтвер треба да има могућности визуализације како би професионалцима помогао у тумачењу података и резултата аналитике; ово укључује термалне, вибрационе и визуелне податке, приказане на начин који чини трендове и проблеме јасним и лако разумљивим.
  •          Интеграција са спољним системима: Софтвер треба да подржава интеграцију са другим спољним системима, укључујући термалне, вибрационе и визуелне мониторинг системе, базе података, cloud платформе и велике језичке моделе попут “GPT-3” или “GPT-4”.
  •          Скалабилност и управљање удаљеним уређајима: Софтвер треба да буде скалабилан како би се носио са све већим количинама података како се додају нове машине и системи, и треба да пружи могућности управљања удаљеним уређајима.
  •          “AI/ML” анализа и упозорења: Софтвер треба да искористи “AI” и “ML” за предиктивну и прописиву аналитику, укључујући анализу термалних, вибрационих и визуелних података.
  •          Подршка за одржавање засновано на стању (CBM): Софтвер треба да подржава “CBM” пружањем праћења стања у реалном времену и аналитике, укључујући термалне, вибрационе и визуелне податке о стању.
  •          Дијагностичке могућности: Треба да се интегришу дијагностичке могућности за анализу прикупљених података, укључујући термалне, вибрационе и визуелне податке, ради дијагностицирања стања машина, предвиђања потенцијалних кварова и прописивања неопходних одржавања.
  •          Узорковање и анализа подмазивања уља: Софтвер треба да подржава заказивање и биљежење редовног узорковања уља и да укључује резултате у анализу.
  •          Напредна аналитика за податке о подмазивању уља: Софтвер треба да буде способан за анализу резултата анализе подмазивања уља и за њихово интегрисање са термалним, вибрационим и визуелним подацима ради свеобухватне процене здравља опреме.
  •          Упозорења и препоруке: На основу резултата анализе и предиктивних модела, софтвер треба да активира упозорења и пружи препоруке за исправне акције.
  •          Анализа трендова и предиктивно моделирање: Софтвер треба да анализира термалне, вибрационе, податке о подмазивању уља и визуелне податке, пратећи промене током времена и предвиђајући будуће трендове.
  •          Извештавање и визуализација: Треба пружити детаљне извештаје и визуализације резултата анализе термалних, вибрационих, података о подмазивању уља и визуелних података како би оператори могли да разумију и интерпретирају податке.

7.7.6 ЗАКЉУЧАК

Прописво одржавање, покретано “AI/ML”, “IoT” и “LLM”, редефинише будућност поморске индустрије. Омогућава правовремено предвиђање потенцијалних кварова машина и прописује конкретне акције за предузимање, чиме се увећава оперативна ефикасност и смањује време некоришћења машина и брода у крајњем случају. Паметни терминали омогућавају прикупљање и анализу података у реалном времену, што омогућава доношење интелигентних одлука на основу података. Приказано аналитичко рјешење представља кохезиван ( увезан) систем који користи ове технологије за бољу искористивост машина и смањивање губитака. Предложени алати имају за циљ олакшавање и оптимизацију овог процеса, чинећи комплексан задатак прикупљања, управљања и анализе података лакшим. Осим тога, наведене функционалности за функционални софтвер за паметну анализу описују свеобухватне могућности потребне за ефикасну имплементацију предвиђајућег и прописивог одржавања у поморској индустрији. Заиста, интеграција ових технологија и методологија у поморску индустрију обећава без преседана оперативну ефикасност, сигурност и виjек трајања опреме. Како напредујемо, јасно је да ће континуирано учење и прилагођавање овим новим технологијама бити кључно за одржавање конкурентске предности у непрестано мијењајућем сектору поморске индустрије.

РЕФЕРЕНЦЕ И БИБЛИОГРАФИЈА:

1.        Diego Galar Pascual (2015). Artificial Intelligence Tools. CRC Press.

2.        Medium. (n.d.). Medium. [online] Available at:

3.        https://medium.com/@connect.hashblock/the-ultimate-guide-to-decision-tree-algorithms-2ff42d7cf6c [Accessed 13 Feb. 2023].

4.        Pudar, A. (2023). AI-Based Predictive Maintenance - Start. Out of Box Maritime Thinker. Available at: https://outboxmaritimethinker.blogspot.com/2023/02/ai-based-predictive-maintenance-start.html [Accessed 13 Jun. 2023].

5.        www.rolls-royce.com. (n.d.). Rolls-Royce opens first Ship Intelligence Experience Space. [online] Available at: https://www.rolls-royce.com/media/press-releases/2017/27-11-2017-rr-opens-first-ship-intelligence-experience-space.aspx [Accessed 13 Feb. 2023].

Изјава о одрицању од одговорности:

"Out of Box Maritime Thinker" © и “Narenta Gestio Consilium Group” © 2022 и Александар Пудар не преузимају никакву одговорност или одговорност за било какве грешке или пропуштања у садржају овог документа. Информације у овом документу се пружају на "како јесте" основи, без гаранција потпуности, тачности, корисности или благовремености, или резултата добијених коришћењем ових информација. Идеје и стратегије не треба да се користе без прегледа ситуације ваше компаније или система или консултације са консултантским професионалцем. Садржај овог документа је намењен и мора бити коришћен искључиво у информативне сврхе.

2.13. PRESCRIPTIVE MAINTENANCE

2.13.1 INTRODUCTION 2.13.1.1 DEFINITION Prescriptive maintenance in marine engineering is an evolution of maintenance strategies, meldin...