Smart Ship Hub CEO'su Joy Basu, gemilerin bakımı konusunda planlı değil öngörülü düşünmenin neden gerekli olduğunu anlatıyor.
Öngörücü bakıma geçiş sadece bir yükseltme değil, aynı zamanda şirketlerin gemiler için mümkün olan en iyi bakım standardını ve yaşam kalitesini sağlamak amacıyla teknik yenilikleri büyük bir hızla benimsemesiyle nakliye sektörünün geleceğidir.
Planlı bakım, ekipman ve gemi bileşenlerinin önceden tanımlanmış aralıklara göre servis edildiği nakliye sektöründe uzun zamandır standarttır. Ancak, bakım programlarını optimize etmek için veri odaklı içgörüler kullanan modern öngörülü bakım teknolojileri karşısında bu yaklaşım giderek eskimektedir.
Sektör, dijital ikiz teknolojisindeki, yapay zeka destekli analitik ve bulut tabanlı filo yönetimindeki gelişmelerle öngörücü bakıma doğru bir kayma görüyor. Bu yenilikleri benimseyen şirketler rekabet avantajı elde edecek, operasyonel riskleri azaltacak ve karlılığı artıracak.
Motor performansını, yakıt tüketimini ve diğer kritik parametreleri izleyerek, öngörücü bakım gemi verimliliğini optimize etmeye yardımcı olur. Bu, daha iyi yakıt yönetimi, daha düşük emisyonlar ve iyileştirilmiş operasyonel performansa yol açar.
Planlı bakıma güvenmeye devam eden nakliye şirketleri daha yüksek maliyetler, verimsizlikler ve düzenleyici zorluklarla karşı karşıya kalacaktır. Tahmini bakım yalnızca bir yükseltme değil, gelecektir. Bugün veri odaklı, yapay zeka destekli bakım stratejilerine yatırım yapmak, uzun vadeli karlılık, sürdürülebilirlik ve gelişen denizcilik sektöründe rekabet avantajı sağlayacaktır.
Geleneksel olarak denizcilik sektörü, gerçek ekipman durumu üzerinde değil, önceden belirlenmiş bir zaman çizelgesinde çalışan planlı bakım üzerinde çalışmıştır. Bu genellikle şunlardan birine yol açar:
-Aşırı bakım , parçaların çok erken değiştirilmesiyle gereksiz maliyetlere yol açar.
-Bakım eksikliği , bir sonraki planlı servisten önce arızaların meydana gelmesi ve beklenmeyen kesintilere neden olmasıdır.
Durum bazlı bakım ile öngörücü bakım arasındaki temel fark, ikincisinin sensör ölçümlerini hassas algoritmik formüllerle birleştirerek bakım eylemlerinin gerçekleştirilmesi gereken tam anı tahmin etmesidir.
Deniz araçlarının zamanında ve etkili bakımı, denizcilik sektörünün kargoyu A noktasından B noktasına mümkün olduğunca güvenli ve verimli bir şekilde taşıma temel faaliyeti için esastır. İyi bakımı yapılan gemiler daha az beklenmedik arıza veya bozulma yaşar, kaza, gecikme ve kesinti potansiyelini azaltırken gemide görev yapan mürettebatın hayatlarını da korur.
Gemi bakımı zorunlu olarak maliyetler doğururken, dikkatli varlık yönetimi, ihmal veya ertelenmiş eylemden kaynaklanabilecek daha pahalı onarımları veya değişimleri önleyerek nihayetinde tasarrufa yol açmalıdır. Etkili bakım ayrıca, geminin mümkün olduğunca optimuma yakın bir durumda seyretmesini sağlayarak yakıt verimliliğini artırmaya ve diğer operasyonel giderleri azaltmaya yardımcı olabilir ve hem nakliye şirketi hem de çevre için faydalar yaratabilir.
Duruma dayalı bakımın (CBM) evrimi, gemi bakım süreçlerinin etkinliğini artırmaya yardımcı oldu ve ortalamalara ve istatistiksel varsayımlara güvenmekten, bakımı yapılan ekipmana veya varlığa özel olarak uyarlanmış bir yaklaşıma doğru ilerledi. Sabit bir takvime dayalı zaman çizelgesini takip etmek yerine, ekipmanın gerçek durumuna göre bakım faaliyetlerini planlamak, kaynakların daha verimli bir şekilde dağıtılmasını ve bakım prosedürlerinin gemi operasyonları üzerindeki etkisinin en aza indirilmesini sağlar.
Nakliye sektöründeki mevcut bakım uygulamaları genellikle önemli optimizasyon fırsatları sunan bir dizi ortak süreç ve gereksinimi içerir. Gemi sahipleri, sınıflandırma toplulukları ve ekipman üreticileri dahil olmak üzere birden fazla paydaşın bakım yönetiminde oynayacağı bir rol vardır, ancak süreçler taraflar arasında doğrudan entegrasyon eksikliğinden muzdariptir.
Ancak, öngörücü bakımın ardındaki felsefe, ekipmanda optimum çalışma süresini sağlamak için bu görevleri yalnızca gerçekten ihtiyaç duyulduğunda gerçekleştirmektir. Bu genellikle, varlıklar belirli önceden belirlenmiş koşulları karşıladığında bakımın tetiklenmesini sağlamak için koşul tabanlı izleme anlamına gelir.
Denizcilik sektörü, verimli ve etkili koşul tabanlı bakım sistemlerini devreye alırken şüphesiz hem teknik hem de yapısal bir dizi zorlukla karşı karşıyadır. Ancak, bu zorlukların çoğu, veri ve analitik odaklı yöntemleri bakım iş akışına entegre ederek ve veri odaklı koşul tabanlı bakım (DCBM) süreci oluşturarak önemli ölçüde hafifletilebilir.
Veri analitiğini geleneksel bakım yöntemleriyle bütünleştirerek, sektör hem deniz araçlarının güvenilirliğini hem de operasyonel verimliliğini önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahiptir. Bu, geleneksel süreçlerden hataları ve verimsizlikleri ortadan kaldırmak ve iş akışlarını optimize etmek için analitik tabanlı teşhis sistemlerinin, gerçek zamanlı izleme çözümlerinin ve kapsamlı dijital platformların geliştirilmesini gerektirecektir.
Sektör, dijital ikiz teknolojisindeki, yapay zeka destekli analitik ve bulut tabanlı filo yönetimindeki gelişmelerle öngörücü bakıma doğru bir kayma görüyor. Bu yenilikleri benimseyen şirketler rekabet avantajı elde edecek, operasyonel riskleri azaltacak ve karlılığı artıracak.
DENİZ HABER AJANSI
