Remote Survey es el nuevo juego final

Más que testigos remotos, más que análisis de datos remotos, las técnicas de encuestas remotas ahora ayudarán en el cambio hacia la autonomía total de la embarcación.

La tecnología que permite que un robot navegue de forma segura en un entorno del que no tiene conocimiento previo se llama localización y mapeo simultáneos (SLAM). “Es la clave de la autonomía para cualquier aspirante a robot de inspección capaz”. Eso es según ExploradorDIparticipante en el Proyecto REDHUS dirigido por DNV que está desarrollando un prototipo de dron de inspección.

SLAM no es una pieza de tecnología específica con derechos de autor. Es el nombre colectivo para el problema computacional de construir o actualizar un mapa de un entorno desconocido utilizando tecnología, como LIDAR y láseres, mientras que al mismo tiempo realiza un seguimiento de su ubicación dentro de él. Por lo general, en vuelo, un dron prioriza la detección y evitación de objetos; luego emprende el trabajo intensivo de computación de desarrollar un mapa completamente detallado. Pero cuanto mejor lo hace en vuelo, mejor es para operar en espacios que no ha visitado antes. Luego, todo lo que el piloto debe hacer es supervisar una inspección señalando ubicaciones en una nube de puntos 3D.

ABS completó recientemente un proyecto piloto que aplica IA a la detección de corrosión. Imagen cortesía de ABS

ScoutDI ha realizado pruebas iniciales de las capacidades SLAM de su dron en el tanque de carga del buque cisterna de transporte Altera Beothuk Spirit, donde logró una precisión centimétrica en vuelo. En última instancia, se combinará con los algoritmos de corrosión, grietas y deformación de DNV. Los algoritmos de detección de corrosión y grietas ya están en un nivel en el que son comparables a los topógrafos humanos cuando detectan defectos en las imágenes. Un dron que puede tomar fotografías de las condiciones en desarrollo desde la misma distancia y con la misma iluminación ayuda al proceso.

Otras sociedades de clase están promoviendo la inteligencia artificial (IA) contra la corrosión, que incluye abdominales que recientemente completó un proyecto piloto aplicación de IA a la detección de corrosión y rotura de revestimientos en colaboración con Google Cloud y SoftServe.

Sociedad de clasificación de China también está desarrollando sistemas para la corrosión y para recopilar medidas de espesor del casco para que un dron o un rastreador robótico pueda transmitirlo a un topógrafo para una evaluación en tiempo real. Xiang Linhao, un experto del CCS Science & Technology Innovation and Test Center, dice que las encuestas remotas están pasando del modo de "testigo remoto" a ser una encuesta remota basada en datos, pero esto implica un acuerdo entre el propietario y la clase en aspectos como la adquisición de datos. métodos, protocolos de interfaz y formatos de intercambio. Una vez establecida, la transmisión de datos de alta velocidad, baja latencia y gran volumen permitirá el cambio de encuestas tradicionales a encuestas basadas en condiciones y monitoreo continuo de estado.

El hardware requerido para las encuestas remotas debe ser técnicamente aplicable a los barcos existentes y más antiguos, dice Masuaki Urata, Gerente General, Equipo de Relaciones Públicas de ClaseNK. Sin embargo, es probable que los nuevos edificios contribuyan a una mayor expansión de las encuestas remotas. La decisión de una empresa naviera de aceptar CAPEX y OPEX para aumentar la comunicación y otros elementos necesarios depende de varios factores más allá de la funcionalidad de la encuesta remota. El uso de encuestas remotas también requiere preparación en el costado del barco y competencia de los miembros de la tripulación.
Tihomir Kezic, Director de Transformación y Soluciones Digitales, Bureau Veritas (BV)dice: "La transición del mantenimiento reactivo y basado en el tiempo al mantenimiento predictivo y basado en la condición traerá enormes beneficios a las actividades de mantenimiento de maquinaria, con una mayor confiabilidad y una tendencia al alza en el ROI para los propietarios de embarcaciones".

Encuesta remota. Fuente CLASE NKLas nuevas capacidades digitales también permitirán detectar las "fallas infantiles" de los componentes de la maquinaria antes de que se intensifiquen y provoquen problemas técnicos catastróficos. El intercambio de datos también puede eliminar la necesidad de abrir máquinas para las inspecciones de auditoría. En el futuro, los gemelos digitales de los barcos en servicio se volverán más comunes. El objetivo es reconstruir virtualmente un modelo 3D de un barco existente utilizando imágenes recopiladas por drones durante las encuestas, junto con tecnologías de escaneo y fotogrametría. Esto permitiría registrar puntos críticos y otras áreas vulnerables a lo largo del historial de inspección del barco utilizando imágenes en 3D.

“Los modelos 3D son importantes para comprender completamente los múltiples fenómenos que pueden afectar la condición del casco y la maquinaria del barco”, dice Kezic. “Por ejemplo, pueden ayudar a llevar a cabo la forma de deflexión operativa (ODS) para determinar los patrones de vibración y las frecuencias dominantes responsables de los problemas estructurales y de maquinaria”.

Joseph Morelos, Líder de Innovación en Aplicaciones Marítimas de IA en Registro de Lloyd (LR), señala que el uso de IA en el monitoreo avanzado, como la detección de anomalías, la detección y el aislamiento de fallas, y los diagnósticos y pronósticos, puede aumentar la seguridad operativa y la productividad al prevenir fallas y daños colaterales. “La clase debe asegurarse de que los sistemas de inteligencia artificial empleados por los propietarios sean efectivos, confiables y seguros. Una vez que se prueban estos sistemas, se pueden escalar para mejorar las operaciones, la confiabilidad y la seguridad de la flota, lo que resulta en una ganancia común para los propietarios, los OEM, las aseguradoras, la clase y los reguladores”.

Para respaldar esto, LR ha implementado marcos de garantía para sistemas marítimos de IA. En 2022, anunció una colaboración con el Instituto Alan Turing, que proporciona aseguramiento y prueba independientes rápidos y rentables de la tecnología digital, utilizando los recursos y la experiencia de ambas organizaciones. La simplificación del proceso de prueba para la tecnología marítima digital y habilitada para IA acelerará rápidamente la digitalización en la industria, incentivando la práctica segura y mejorando la asequibilidad al reducir los riesgos de ventaja competitiva, dice Morelos.

Registro coreano (KR) está investigando tecnología de mantenimiento basada en el estado de los principales motores de propulsión, grupos electrógenos, bombas, purificadores, tuberías, sistemas de propulsión eléctrica (baterías de iones de litio) y sistemas de control de carga (cuadros de distribución de carga de alto voltaje). La recopilación de datos confiables es un desafío, por lo que KR ha desarrollado varios escenarios de modo de falla simulados y ha producido datos en bancos de pruebas en tierra.

Michela Schenone, gerente de soluciones digitales marinas en RINA, dice que el interés en la encuesta remota está creciendo, particularmente entre los propietarios de edificios nuevos. La calidad de los datos también está mejorando, y RINA está desarrollando herramientas como libros de registro electrónicos para propietarios que permitirán a los topógrafos estar preparados en tierra antes de una visita física a una embarcación. Esto está cambiando la forma en que se brindan los servicios de clasificación. “Es un cambio de paradigma, porque en lugar de esperar una llamada, ahora estamos cuidando proactivamente las embarcaciones para garantizar la calidad de nuestros servicios”, dice.
Schenone ve un nuevo cambio de paradigma. “Ahora estamos sentando las bases para embarcaciones autónomas, embarcaciones que están completamente digitalizadas y totalmente controladas de forma remota”. Las sociedades de clase estarán al tanto, dice, monitoreando de forma remota y continua el equipo vital para garantizar operaciones seguras.

Los drones y la IA están ayudando a BV a identificar áreas vulnerables. Fuente BV