Copyright Marinminds BV © 2020

Waarom we onderhoud aan boord willen voorspellen

Updated: Nov 8, 2019

Voor scheepswerven en vlootbeheerders is het de topprioriteit: een probleemloze werking van de schepen en jachten onder beheer. Minder "downtime" resulteert in klanttevredenheid en bespaart kosten.


Naast de kwaliteit van de componenten aan boord zijn ervaring en kennis van zowel de werf als alle technische leveranciers cruciaal voor een effectieve planning van onderhoud.


Een online dashboard dat de datastromen van alle sensoren en applicaties aan boord samenbrengt, zelflerend analyseert én alarmeert wordt de nieuwe norm!



De huidige situatie


Al sinds lange tijd wordt er op schepen gebruik gemaakt van sensoren, echter vaak nog aan een platform waar de data samenkomen om ze vervolgens te visualiseren en analyseren.


Nemen we als voorbeeld een te lage boordspanning. Wanneer de software van een hedendaags systeem "merkt" dat er iets niet goed is (spanning van het systeem te laag) dan geeft het systeem middels een trigger een waarschuwingssignaal in de vorm van een foutmelding op een scherm aan boord, of zelfs via een portal op een beveiligde website. Wanneer vervolgens de oorzaak van het probleem onbekend is zoekt de engineer fysiek aan boord, met zijn kennis en kunde naar mogelijke oorzaken of analyseert de data afkomstig van de sensoren zoekend naar aanwijzingen.


Een ervaren monteur weet waar te zoeken, moet echter nog wel fysiek aan boord zijn om verschillende scenario's te starten en diverse (vaak nog handmatige) metingen te verrichten. Wanneer data op afstand beschikbaar is moet de engineer zoeken naar het moment waarop de fout zich heeft voorgedaan, en moet hij handmatig, relevante signalen vergelijken: een tijdrovende klus welke bovendien veel domeinkennis van het betreffende systeem vereist.



"40% van after-sales kosten worden besteed aan het oplossen van technische problemen"

"70% van problemen van klanten aan boord kunnen op afstand worden opgelost"

"4 van de 5 kritieke systeemstoringen hadden vooraf gedetecteerd kunnen worden"



Wat als we:

  • Klanten op afstand kunnen helpen met (technische) uitdagingen aan boord?

  • Direct en op afstand een storing aan boord kunnen analyseren, de oorzaak (en daarmee de verantwoordelijke systeemleverancier) kunnen aanwijzen?

  • Trendanalyse voor alle data aan boord kunnen automatiseren?

  • Onderhoud op basis van historische trends en actuele systeemcondities kunnen voorspellen?

  • Garantie-claims kunnen vermijden door tijdig in te grijpen?


Kunstmatige intelligentie biedt uitkomst

Toegang op afstand tot real-time gegevens, volledige en semi-geautomatiseerde gegevensanalyse en "pre-sensing" zijn doorbraken in systeemonderhoud en probleemoplossing.


Met behulp van Kunstmatige Intelligentie, "Artificial Intelligence" oftewel: "AI" detecteren ingenieurs 4 van de 5 kritieke systeemfouten voordat het systeem uitvalt. Een allesomvattend, geïntegreerde AI-softwareoplossing biedt gebruiksgemak en comfort. Het verbetert de productkwaliteit in de loop van de tijd met beter presterende ingenieurs en apparatuur.




Een geïntegreerde AI-softwareoplossing:

  • Bespaart op reiskosten van engineers en monteurs: ze hoeven minder vaak fysiek aan boord aanwezig te zijn voor het opsporen van de oorzaak van problemen.

  • Verkort "downtime" van het systeem door snellere analyse.

  • Leert uit data voorafgaand aan een storing en voorspeld (en voorkomt) daardoor toekomstige storingen.


#AI #KunstmatigeIntelligentie #PredictiveMaintenance #VoorspellendOnderhoud