Skibskatastrofer undgået med big data statistik-teknikker

Virksomheder kan spare millioner ved at bruge avancerede statistiske metoder til at udtrække oplysninger fra store mængder indsamlede data. En virksomhed, der har taget denne nye måde at tænke på, er den internationale industrikoncern ABB. De arbejder tæt sammen med statistikere ved Universitetet i Oslo i Norge for at sætte rederier i stand til at spare millioner på mere optimal drift og forbedre skibssikkerheden.

Skibe kontrolleres med jævne mellemrum for at sikre, at de bevarer deres tilstand. De skal være forankret for at gøre dette, og sådanne intervaller kan være ret dyre.

"I stedet for at sende inspektører ombord på skibe, vi kan bruge statistiske metoder til at overvåge alle data for ændringer, som når motoren er ved at overophedes eller gå i stykker. Denne automatiske dataovervågning bør kunne give advarsler om hændelser, før de sker, siger Morten Stakkeland, som både er projektingeniør hos ABB og adjungeret lektor i statistik ved Universitetet i Oslo i Norge.

Hvis kaptajnen får besked et par timer før motoren går i stykker, det er muligt at reparere det, inden skibet lukker ned. Forestil dig katastrofen, hvis en motor svigter, når et flere hundrede meter langt tankskib nærmer sig en olieterminal.

Statistikernes hovedmantra er at udtrække og fortolke den enorme mængde information, der kan indsamles fra store skibe. "Pointen er at kunne finde et mønster i disse rapporter, så alarmen lyder, når noget nærmer sig en krise, siger Ingrid Glad, professor ved Matematisk Institut ved Universitetet i Oslo til forskningsmagasinet Apollon. Hun er en del af forskningsgruppen Big Insight, et center for forskningsdrevet innovation. De arbejder på at udvikle og kommercialisere statistiske metoder.

Sensorer

Dataene kommer fra det store antal sensorer om bord. Et enkelt skib kan have flere tusinde sensorer. Nogle sensorer sender data hvert 10. sekund. Andre sensorer transmitterer data så ofte som hvert millisekund. Naturligvis, det svarer til en enorm mængde data i løbet af et år.

Sensorer er ikke den eneste kilde til data. De mange udstyrsdele om bord kommunikerer også med hinanden. På store tankskibe, instrumenterne sender en række kryptiske rapporter til hinanden; disse rapporter er ikke standardiserede. De enorme mængder data bliver løbende lagret på skibet eller sendt til kontrolcentre på land. Pointen er at finde noget, der skiller sig ud i datastrømmene.

"Vi kan så bygge en statistisk model, der viser den normale tilstand, og hvor vi kan finde afvigelser. Vi kan måske kun finde afvigelser i én sensor, eller måske er alle data fra alle sensorerne inden for det accepterede område, men sammenhængene mellem dataene er så specielle, at de stadig udløser en alarm, siger Erik Vanem, seniorforsker ved DNV-GL.

Tjekker skroget

Revner i skibets skrog er et af de frygtede scenarier. Kampen mod store bølger i groft hav kan i værste fald bryde skroget fra hinanden. Hundredvis af sensorer kan placeres inde i skroget for at overvåge risikoen for materialefejl. Virksomheden DNV-GL, tidligere Veritas, leder efter spændinger i skroget. De har specialiseret sig i skibssikkerhed og arbejder på at gøre søtransport mere sikker.

"Vi kan måle spændingen i skroget og bruge dette til at sige noget om skibets styrke og risikoen for udmattelse. Udover at inspicere skibe med jævne mellemrum, så kan vi også sige noget om skibets styrke. vi kan udstyre kritiske komponenter med sensorer for at give kontinuerlig overvågning. Vi kan så fange ting, som vi ikke kan fange med stikprøvekontrol, og bruge den yderligere viden til at planlægge, hvornår fysisk inspektion er nødvendig, i stedet for at skulle inspicere skibet med faste intervaller, siger Erik Vanem.

Sensordataene er også forbundet med vejrdata for at beregne omfanget af belastningen på skroget over tid. "Hvis et skib har taget mange tæsk, vi kan være ekstra opmærksomme, siger Erik Vanem.

Batterikontrol

Selv noget så tilsyneladende simpelt som et batteritjek kan spare rederier for store summer. Elektriske skibe med store batterier skal tages ud af drift i en hel dag for at udføre årlig service. "Dette er tabt oppetid. Vi ser på, hvordan det er muligt at bruge statistik til at vurdere batterierne. Det vil spare rederne for mange penge, siger Morten Stakkeland.

En af de store punkter er kun vedligeholdelse, når det er nødvendigt, frem for med faste intervaller. "Rederne kan potentielt spare millioner af kroner pr. Skib, "Siger Stakkeland. Han mener, at dataovervågning kan være det første skridt mod førerløse skibe.

Avanceret statistik

Udfordringen er at fortolke de enorme mængder data og kun slå alarm, når det er nødvendigt. "Det ultimative mål er at kunne rapportere, at motoren vil svigte, før det sker, siger Ingrid Glad.

Hun sammenligner det med at lede efter noget unormalt i skoven uden at vide, hvad det er. "Hvis du går på svampe, du ved præcis, hvad du leder efter. Imidlertid, vi leder efter noget, vi aldrig har set i skoven før. Det er meget sværere."

Analysen skal også foregå i realtid. Det betyder, at statistikerne skal lave et system, der opdager uregelmæssigheder, før den unormale situation fører til fejl eller skader. På samme tid, de skal reducere sandsynligheden for falske alarmer. Det er en matematisk udfordring.