Unikt vedlikeholdssystem for maritim næring

aug 28, 2020

Tekst: Anne-Lise Aakervik
Foto: synlig.no

Et nytt selvlærende diagnose- og prognosesystem overvåker skipsmaskinene og gir maskinisten tidlige varsling dersom det oppstår avvik fra normaltilstand. Slik kan man fange opp endringer som skjer mellom fastsatte vedlikeholdsintervaller. For rederiene betyr det penger spart.

Maskinsjefen eller den som overvåker skipsmaskinene, kan enkelt sjekke at alt er som det skal via mobilappen som gruppen har utviklet. Her vil det også komme varsler om noe ikke stemmer.

Studenter og ansatte ved institutt for havromsoperasjoner og byggteknikk ved NTNU Ålesund har utviklet en algoritme som kan utføre automatisk avviksdeteksjon.

Og det er NTNUs eget forskningsskip F/F Gunnerus som skal teste ut oppfinnelsen, når det nå blir montert sensorer rundt omkring på skipsmotorene.

En onsdag sent i august er det full rulle om bord. Rundt omkring i maskinrommet og i oppholdsrommet trekkes kabler og PCer ligger strødd. Det er mange detaljer som skal på plass og maskiner og systemer skal kobles sammen. Når forskningsskipet heretter er ute på tokt vil systemet samle data fra maskinene og bidra til at det lærer seg å tolke endringer i skipsmaskinene. Over tid vil systemet kjenne igjen endringer og varsle om at noe skurrer i motoren før det blir hørbart for andre.  Slik an tiltak settes inn på et tidlig, men likevel akkurat passende tidspunkt.

 

For mye og for lite vedlikehold

– Undersøkelser vi har gjennomført viser at 98 prosent av verdens skip bruker fastsatte intervaller for daglig vedlikehold av kritiske skipskomponenter, sier André Listou Ellefsen, som er prosjektleder. Disse intervallene er basert på anbefalinger fra leverandøren av komponentene.

Men slike anbefalinger klarer ikke å oppdage de tilfeldige degraderingsmønstrene som oppstår på en motor, fordi alle skip opereres forskjellige på grunn av uforutsigbare miljø – og driftsforhold. For å inkluder alle mulige eventualiteter er gjerne leverandørenes anbefalinger hyppig, og da blir det også dyrt. Det blir rett og slett utført for mye vedlikehold.  De resterende 2 % av skipsflåten bruker tilstandsovervåking av motorene, noe som har vist seg å redusere skipets totale driftskostnader. Men slike systemer måler enkelte sensormålinger og bruker terskler som er basert på menneskelig erfaring for å avdekke avvik. Dette kan igjen føre til menneskelig feil, og for lite vedlikehold.

En hektisk periode til tross: Gjengen samlet på dekk av Gunnerus i en pause mellom monteringen av sensorer i maskinrommet. Fra venstre: Alberto Maximilliano Crescitelli, Peihua Han, Finn Tore Holmeset, André Listou Ellefsen og William Schmidt.

Selvlærende systemer
Automatisert tilstandsovervåking basert på den faktiske informasjonen som maskinene gir er derfor å foretrekke. For å få «fininnstilt» systemene tar man altså data fra Gunnerus til hjelp. Informasjonen som sensorene samler inn fra dieselmotoren skal bidra til å trene opp en maskinlæringsalgoritme slik at den senere automatisk avdekker faktiske avvik i motoren. Systemet skal altså «læres opp» av Gunnerus’ maskiner.

– Man må kunne stole på systemet, og ved å bruke det over tid vil sensorene lære seg å kjenne motoren slik at når feil oppstår, eller aller helst før de oppstår, skal systemene varsle, sier Ellefsen.

Han er post doc. og tildelt fakultet for ingeniørvitenskaps årlige innovasjonsstipend ved NTNU Ålesund. Via sin doktorgrad har han jobbet med maskinlæring som utgangspunkt for å utføre automatisk avviksmålinger av sensordata siden 2017. Miljøet ved institutt for havromsprosesser og byggteknikk ved NTNU Ålesund har gjennom flere år opparbeidet seg en unik kompetanse på dette området.  – Data lyver ikke vet du, sier Ellefsen. – Endringer som skjer litt etter litt over tid vil være vanskelig å fange opp for en maskinsjef uten å kunne støtte seg til data.  Via dette systemet kan han logge seg på mobiltelefonen og få opp statistikk fra maskinkomponenter og sammenligne over tid.

Det er mye som skal stemme når systemet installeres på skipsmaskinene til forskningsskipet Gunnerus. André Listou Ellefsen (tv) og senioringeniør/maskinsjef  Finn Tore Holmeset fra NTNU Ålesund er spent på om maskinlæringsalgoritmen vil fungere.

Sparer penger og unngår menneskelig feil
Bruk av tilstandsovervåking med et system som avdekker faktiske endringer når de skjer, som et selvlærende diagnose- og prognosesystem gjør, vil spare næringen for penger og unngå både mekanisk svikt og menneskelige feil.

André Listou Ellefsen og hans partnere, blant annet Finn Tore Holmeset har stor tro på prosjektet som mottok 750 000 i støtte fra NTNU Discovery våren 2020. I tillegg fikk de 500 000 fra Forskningsrådet.

– Den største utfordringen som vi ser nå, vil være å overbevise den noe konservative maritime industrien om at systemet vårt vil forbedre og på sikt, optimalisere vedlikeholdsrutinene, sier Holmeset.

– Undersøkelsene våre viser at rederiene ønsker verifikasjon for at et slikt system fungerer før de vil ta det i bruk på sine skip. Hovedprosjektet vi gjennomfører nå skal derfor utvikle og bekrefte hovedfunksjonen i ideen vår, gjennom internpiloten på forskningsskipet Gunnerus. Vi har også planer om å etablere firmaet Dipai AS i løpet av høsten, avslutter André Listou Ellefsen.

 

Kontakt:
Håvard Wibe
Epost: havard.wibe@ntnu.no
Telefon: 41 47 37 68
Kontor: Hovedbygget, sokkel , rom 009

 

Personvernerklæring