Успех морской отрасли, сложного и важного сектора мировой экономики, во многом зависит от характеристик судов. Расход топлива, скорость и время простоя должны быть уменьшены, увеличены и оптимизированы для судовладельцев. Здесь на помощь приходит машинное обучение: анализируя данные с датчиков и других источников, алгоритмы машинного обучения могут выявлять тенденции и давать прогнозы, помогающие оптимизировать работу судна. В этой статье мы рассмотрим потенциальные применения машинного обучения в морском секторе и то, как их можно использовать для повышения производительности судов.
Сложность морского бизнеса затрудняет оптимизацию работы судов. На работу судов может влиять широкий спектр факторов, поскольку они представляют собой сложные системы. На эффективность, скорость и безопасность судна могут существенно влиять такие переменные, как погода, океанские течения, груз и персонал. Кроме того, может быть сложно предсказать, как эти переменные будут сочетаться и влиять на работу судна.
Например, на работу и безопасность судна может повлиять турбулентность, вызванная погодными условиями, что может привести к повреждению конструкции. На характеристики корабля также могут влиять океанские течения, а путешествие по неспокойной воде может потребовать больше топлива и занять больше времени. Кроме того, на остойчивость судна, влияющую на его скорость и маневренность, могут влиять вес и распределение груза.
Тем не менее, судовладельцы могут прогнозировать и улучшать характеристики судов с помощью алгоритмов машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные датчиков и данные из других источников, чтобы находить тенденции и прогнозировать способы улучшения работы судна. Морской сектор может добиться значительной экономии средств и уменьшить воздействие на окружающую среду, внедрив эти передовые алгоритмы.
Судовладельцы могут улучшить характеристики своих судов в таких важных областях, как расход топлива, используя методы машинного обучения, такие как искусственные нейронные сети, деревья решений и линейная регрессия. Эти алгоритмы ищут закономерности и генерируют прогнозы, повышающие эффективность, анализируя данные датчиков, отслеживающих расход топлива и характеристики двигателя. Искусственная нейронная сеть, например, может распознать, когда судно использует больше топлива, чем предполагалось, и рекомендовать изменить скорость или курс двигателя, чтобы уменьшить расход. С помощью этих передовых алгоритмов судовладельцы могут значительно сократить расходы, одновременно повышая устойчивость морского сектора.
При прогнозировании и предотвращении отказов оборудования машинное обучение также может повысить производительность судна. Например, алгоритмы машинного обучения могут определять ранние признаки износа и повреждения оборудования, изучая данные датчиков, которые отслеживают его состояние, и предупреждают членов экипажа до того, как произойдет катастрофический обвал. Помимо снижения опасности аварий и предотвращения простоев, это также обеспечивает безопасность экипажа и судна.
Подумайте о том, что двигатель корабля выходит из строя, когда он находится в море, чтобы представить это в контексте. Это может привести к тому, что корабль будет дрейфовать, что может нанести ущерб окружающей среде. В таком случае расходы на ремонт упущенной выгоды, а также ущерб для рекламы могут быть высокими. Морские предприятия могут предотвратить такие случаи и гарантировать оптимальное время безотказной работы судов, используя алгоритмы машинного обучения.
В другом случае персонал может провести упреждающий ремонт или замену до того, как произойдет поломка оборудования, благодаря алгоритмам машинного обучения, которые могут заранее определять предупреждающие признаки отказа оборудования. Например, алгоритм может уведомить членов экипажа о проблеме, если датчики обнаруживают необычные вибрации в двигателе, что позволяет им принять меры до того, как двигатель выйдет из строя. Эта стратегия упреждающего технического обслуживания может сократить негативные последствия простоев и расходы на техническое обслуживание, сэкономив морским компаниям много денег.
Машинное обучение может повысить эффективность работы судов не только за счет использования топлива и технического обслуживания оборудования. Например, чтобы определить наиболее рентабельный путь для корабля, алгоритмы могут анализировать погодные условия и океанские течения, учитывая при этом такие элементы, как расход топлива, скорость и безопасность. Также есть возможность оптимизировать процессы погрузки и разгрузки, анализируя данные с датчиков груза, что уменьшит время простоя и повысит производительность.
Несколько примеров демонстрируют эффективность машинного обучения в оптимизации производительности судов. Компания NAPA, поставщик программных решений, разработала программное обеспечение для оптимизации производительности судов, которое использует машинное обучение для прогнозирования наиболее эффективных маршрутов движения судов. Программное обеспечение анализирует данные из различных источников, включая прогнозы погоды, характеристики судов и состояние моря, чтобы определить оптимальный маршрут с учетом безопасности, скорости и расхода топлива.
Maersk, глобальная судоходная компания, также интегрировала машинное обучение в работу своих судов для повышения эффективности. Анализируя данные с грузовых датчиков, алгоритмы машинного обучения Maersk могут оптимизировать процедуры погрузки и разгрузки груза, сокращая время и усилия, необходимые для минимизации риска повреждения груза.
Кроме того, исследовательская группа из Университета Стратклайда разработала систему онлайн-мониторинга состояния судов, которая использует объектно-ориентированную базу данных и машинное обучение для прогнозирования отказа оборудования. Система обнаруживает изменения в состоянии оборудования в режиме реального времени с помощью алгоритма Local Outlier Factor и предлагает постоянную оценку с высокой скоростью и точностью. Команда также разработала модель машинного обучения, которая предсказывает скорость судна на основе волновых условий, повышая безопасность и эффективность использования топлива.
Машинное обучение может повысить производительность судов различными способами, в том числе за счет анализа данных из различных источников, прогнозирования идеальных маршрутов, оптимизации обработки грузов и изменения скорости судна. Преимущества использования машинного обучения для повышения производительности корабля очевидны. Машинное обучение может помочь судовладельцам сэкономить финансовые средства и увеличить прибыль за счет повышения эффективности использования топлива, предотвращения простоев и снижения вероятности несчастных случаев. Снижение выбросов углерода и поощрение разумного использования ресурсов также могут способствовать устойчивости морской отрасли.
В заключение, повышая производительность судов, машинное обучение может полностью изменить морской сектор. Алгоритмы машинного обучения могут создавать прогнозы и находить тенденции в показаниях датчиков и других данных, чтобы помочь судовладельцам оптимизировать планирование маршрута, предотвратить поломку оборудования и снизить расход топлива. Ожидается, что машинное обучение, учитывая его очевидные преимущества, в ближайшие годы будет использоваться все большим числом морских предприятий. Таким образом, используйте машинное обучение, чтобы отправиться к успеху и пожинать плоды для себя!
Если вы нашли эту статью проницательной и наводящей на размышления, рассмотрите возможность подписаться на меня на Medium, чтобы узнать больше о моих размышлениях о морской инженерии, науке о данных и машинном обучении :)
Использованная литература:
Университет Стратклайда: Ойконому, С., Лазакис, И., и Пападакис, Г. (2020). Инновационная система машинного обучения для мониторинга состояния судового оборудования в режиме реального времени. https://pureportal.strath.ac.uk/en/publications/an-innovative-machine-learning-system-for-real-time-condition-mon
