Los nuevos métodos estadísticos deberían permitir hacer sonar la alarma antes de que se produzcan averías en los grandes buques. dicen Morten Stakkeland e Ingrid Glad. Crédito:Yngve Vogt
Las empresas pueden ahorrar millones mediante el uso de métodos estadísticos avanzados para extraer información de grandes cantidades de datos recopilados. Una empresa que ha adoptado esta nueva forma de pensar es el grupo industrial internacional ABB. Trabajan en estrecha colaboración con los estadísticos de la Universidad de Oslo en Noruega para permitir que las compañías navieras ahorren millones en operaciones más óptimas y mejoren la seguridad de los barcos.
Los barcos se controlan a intervalos regulares para asegurarse de que mantienen su condición. Deben estar acoplados para hacer esto, y esos intervalos pueden resultar bastante costosos.
"En lugar de enviar inspectores a bordo de barcos, podemos usar métodos estadísticos para monitorear todos los datos en busca de cambios, como cuando el motor está a punto de sobrecalentarse o averiarse. Este monitoreo automático de datos debería poder brindar advertencias sobre incidentes antes de que sucedan, "dice Morten Stakkeland, quien es ingeniero de proyectos en ABB y profesor asociado adjunto de estadística en la Universidad de Oslo en Noruega.
Si se notifica al capitán unas horas antes de que se averíe el motor, es posible repararlo antes de que el barco se apague. Imagínese el desastre si un motor falla cuando un petrolero de varios cientos de metros de largo se acerca a una terminal petrolera.
El principal mantra de los estadísticos es extraer e interpretar la enorme cantidad de información que se puede recopilar de los grandes barcos. "La cuestión es poder encontrar un patrón en estos informes, para que suene la alarma cuando algo se acerque a una crisis, "dice Ingrid Glad, profesor del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oslo en la revista de investigación Apollon. Forma parte del grupo de investigación Big Insight, un centro de innovación impulsada por la investigación. Están trabajando para desarrollar y comercializar métodos estadísticos.
Sensores
Los datos provienen de la gran cantidad de sensores a bordo. Una sola nave puede tener varios miles de sensores. Algunos sensores transmiten datos cada 10 segundos. Otros sensores transmiten datos con una frecuencia de milisegundos. Obviamente, esto equivale a una gran cantidad de datos en el transcurso de un año.
Los sensores no son la única fuente de datos. Los numerosos equipos a bordo también se comunican entre sí. En grandes camiones cisterna, los instrumentos se envían una serie de informes crípticos entre sí; estos informes no están estandarizados. Las enormes cantidades de datos se almacenan continuamente en el barco o se envían a los centros de control en tierra. El punto es encontrar algo que se destaque en los flujos de datos.
"Entonces podemos construir un modelo estadístico que muestre la condición normal y dónde podemos encontrar desviaciones. Podríamos encontrar desviaciones en un solo sensor, o quizás todos los datos de todos los sensores están dentro del rango aceptado, pero las correlaciones entre los datos son tan especiales que aún activan una alarma, "dice Erik Vanem, investigador senior de DNV-GL.
Comprobando el casco
Las grietas en el casco del barco son uno de los escenarios temidos. La lucha contra grandes olas en mares agitados puede romper el casco en el peor de los casos. Se pueden colocar cientos de sensores dentro del casco para monitorear el riesgo de falla del material. La empresa DNV-GL, anteriormente Veritas, busca tensión en el casco. Se especializan en la seguridad de los buques y trabajan para que el transporte marítimo sea más seguro.
"Podemos medir la tensión en el casco y usar esto para decir algo sobre la fuerza del barco y el riesgo de fatiga. Además de inspeccionar los barcos de forma regular, podemos equipar los componentes críticos con sensores para proporcionar un monitoreo continuo. Luego, podemos detectar cosas que no podemos detectar con controles al azar, y utilizar el conocimiento adicional para planificar cuándo se necesita una inspección física, en lugar de tener que inspeccionar el barco a intervalos fijos, "dice Erik Vanem.
Los datos del sensor también están vinculados con datos meteorológicos para calcular la extensión de la tensión en el casco a lo largo del tiempo. "Si un barco ha recibido muchos golpes, podemos prestar más atención, "dice Erik Vanem.
Comprobación de la batería
Incluso algo tan aparentemente simple como una verificación de la batería puede ahorrarles a las compañías navieras grandes sumas de dinero. Los barcos eléctricos con baterías grandes deben estar fuera de servicio durante un día entero para realizar el servicio anual. "Esto es tiempo de actividad perdido. Analizamos cómo es posible utilizar estadísticas para evaluar las baterías. Esto permitirá a los armadores ahorrar mucho dinero". "dice Morten Stakkeland.
Uno de los puntos importantes es el mantenimiento solo cuando sea necesario, en lugar de a intervalos fijos. "Los armadores podrían potencialmente ahorrar millones de coronas por barco, "Dice Stakkeland. Él cree que el monitoreo de datos puede ser el primer paso hacia los barcos sin conductor.
Estadísticas avanzadas
El desafío es interpretar la enorme cantidad de datos y hacer sonar la alarma solo cuando sea necesario. "El objetivo final es poder informar que el motor va a fallar antes de que suceda, "dice Ingrid Glad.
Ella compara esto con buscar algo anormal en el bosque sin saber qué es. "Si vas a crecer como un hongo, sabes exactamente lo que estás buscando. Sin embargo, buscamos algo que nunca antes habíamos visto en el bosque. Eso es mucho más difícil ".
El análisis también debe realizarse en tiempo real. Esto significa que los estadísticos deben crear un sistema que detecte anomalías antes de que la situación anormal provoque fallas o daños. Al mismo tiempo, deben reducir la probabilidad de falsas alarmas. Es un desafío matemático.