O programa de classe baseada em condições de ABS com o Comando Militar de Transporte Marítimo (MSC) da Marinha dos EUA foi o foco de uma apresentação no Mega Rust 2019.
Contra-almirante Dee Mewbourne detalhou o progresso do projeto pioneiro em uma apresentação para a conferência anual da Sociedade Americana de Engenheiros Navais, focada nas questões de corrosão da Marinha.
Como parte do programa de classes baseado em condições, a ABS definiu uma estrutura de ativos digitais que abrange desde a coleta de dados e pré-processamento a um gêmeo digital que mantém e analisa os dados até visualizações e saídas que suportam a tomada de decisões baseadas em riscos. .
“A classificação baseada em condições permitirá que os Comandantes Operacionais avaliem objetivamente o risco e, em parceria com o ABS, planejem pesquisas e reparos para melhor apoiar os compromissos operacionais. Por ter uma maior compreensão das condições de nossos navios, podemos entender melhor a manutenção que eles exigem, e realizar manutenção preventiva e reparos antes que a falha ocorra, reduzindo o número de dias não programados e não programados para tarefas ”, disse RADM Mewbourne.
“Este projeto de ponta destaca como o ABS está liderando as classes no futuro e é um exemplo fantástico de como podemos aproveitar o poder das tecnologias digitais para fornecer serviços aprimorados para o setor”, disse Joshua Divin, gerente de programa.
“A abordagem de classe baseada em condições permite que o ABS adapte as atividades de levantamento a bordo com base na condição real de estruturas e maquinário críticos, otimizando os tempos de pesquisa em relação às operações do navio. Combinando nosso amplo conhecimento de ativos marítimos e offshore com rigorosa ciência de dados e análises avançadas, o ABS pode fornecer uma visão abrangente em tempo real das condições e prontidão de uma embarcação ”, acrescentou Joshua.
O objetivo do projeto conjunto de vários anos é um avanço marcante no setor de classificação - permitindo a mudança de pesquisas baseadas em calendários para um modelo de classificação baseado em condições, usando soluções digitais para aumentar a disponibilidade e flexibilidade operacional do MSC.