5 Teknologi untuk Merevolusi Maritim Pasca-Covid

5 Teknologi untuk Merevolusi Maritim Pasca-Covid

5 Teknologi untuk Merevolusi Maritim Pasca-Covid – Ada banyak harapan untuk transisi yang stabil dalam menerapkan digitalisasi untuk pengoptimalan kapal pada tahun 2020. Pandemi virus corona mempercepat proses ini dan telah mendorong pengiriman ke lintasan yang jauh lebih cepat menuju adopsi teknologi.

5 Teknologi untuk Merevolusi Maritim Pasca-Covid

marinescienceandtechnology – Seperti yang diperkirakan 12 bulan lalu, 2020 sangat penting untuk otonomi maritim, digitalisasi, keamanan siber, dan konektivitas pengiriman di masa depan. Ini adalah tahun transisi pengiriman dari sektor fisik menjadi industri digital dan terhubung.

Melansir rivieramm, Pada tahun 2020, pengiriman harus menjawab pertanyaan sulit tentang keamanan dunia maya setelah serangkaian kejahatan dunia maya yang sukses. Pemilik, operator, dan manajer harus bekerja dari jarak jauh dengan data dengan kualitas berbeda dari armada mereka di bawah tekanan yang meningkat untuk mengurangi emisi.

Baca juga : Bagaimana Teknologi Kelautan Di Kapal Berkembang Selama Bertahun-tahun 

Optimalisasi kapal menjadi aspek yang lebih penting untuk pengiriman dan teknologi yang memungkinkan hal ini semakin diadopsi.

Ini adalah tren utama dalam maritim pada tahun 2021 dan seterusnya, karena pengiriman memiliki waktu kurang dari 10 tahun untuk mengurangi emisi dan intensitas karbon sesuai dengan strategi IMO.

Pengiriman otonom

Jika tahun 2020 adalah tahun untuk inovasi dan uji coba kapal otonom, tahun 2021 akan menjadi tahun demonstrasi dan aplikasi komersial.

Untuk pelayaran lintas laut komersial, proyek kapal otonom Mayflower (MAS) adalah demonstrasi utama. Kapal penelitian bertenaga surya dan otonom Mayflower diluncurkan di Plymouth, Inggris, setelah dua tahun desain dan konstruksi, pada September 2020. Pembuatnya bermaksud mempersiapkan kapal ini untuk penyeberangan transatlantik pertama dengan kapal tak berawak pada tahun 2021.

Kapal ini memiliki Kapten AI kecerdasan buatan yang dibuat oleh ProMare dan IBM, yang memberi Mayflower kemampuan untuk merasakan, berpikir, dan membuat keputusan di laut tanpa awak kapal. AI kelautan ini didukung oleh sistem komputasi mutakhir IBM, perangkat lunak otomatisasi, teknologi visi komputer, dan perangkat lunak sumber terbuka Red Hat. Mayflower akan menjalani enam bulan uji coba laut, misi penelitian, dan pelayaran sebelum mencoba melintasi Atlantik pada Q2 2021.

Di Norwegia, kapal komersial mandiri pertama di dunia telah dikirim dan siap untuk uji coba laut pada tahun 2021. Yara Birkeland dikirim ke Yara International pada bulan November oleh galangan kapal Norwegia Vard Brattvåg. Kapal ini akan menjalani pemuatan peti kemas dan uji stabilitas sebelum berlayar ke area uji di Horten, Norwegia untuk persiapan lebih lanjut untuk operasi otonom. Operasi yang berhasil dan pelajaran yang didapat dari proyek ini dapat meletakkan dasar bagi operasi kapal otonom di masa depan.

Di lepas pantai, 2021 akan melihat pengiriman kapal otonom pertama untuk pekerjaan survei. Ocean Infinity memimpin dengan armada kapal robot Armada yang sedang dibangun. Grovfjord Mek Verksted (GMV) sedang membangun armada awal kapal sepanjang 21 m di Norwegia, siap beroperasi pada tahun 2021. Kapal ini dirancang untuk survei minyak, gas, dan energi terbarukan lepas pantai dengan emisi sangat rendah.

Ocean Infinity telah mengumumkan rencana untuk fase berikutnya dengan kontrak yang ditandatangani untuk delapan kapal robotik berawak opsional sepanjang 78 m. Yang pertama diharapkan akan diluncurkan dari galangan kapal Vard pada pertengahan 2022.

Sensor berkemampuan AI

Perusahaan pelayaran telah menunjukkan minat yang meningkat pada internet of things (IoT) untuk peralatan di aset mereka untuk memantau mesin, kondisi kapal, dan kinerja dari jarak jauh.

Ini adalah bagian dari dorongan digitalisasi industri dan aspek dari strategi keberlanjutan sektor ini. Namun, ada batasan jumlah data yang dapat ditransfer dari kapal ke pantai dan pada rute kembali.

Penyedia komunikasi maritim telah memperoleh keuntungan besar dalam beberapa tahun terakhir untuk meningkatkan kapasitas bandwidth dan memisahkan transmisi data kapal dari komunikasi kapal umum. Namun tetap ada kendala kapasitas di tengah permintaan bandwidth yang terus meningkat.

Salah satu solusi datang dari pengembangan sensor dengan kemampuan AI. Ini akan memproses data pada sumbernya sebelum mentransfer informasi yang berguna ke server pengumpulan pusat di anjungan kapal atau pusat kendali ruang mesin.

Peneliti Lux Cole McCollum menyoroti potensi sensor berkemampuan AI dalam laporan yang diterbitkan Desember. “Kemajuan terbaru dalam kemampuan pembelajaran mesin memungkinkan pengembang dan operator untuk mengekstraksi lebih banyak nilai dari sensor,” kata McCollum. “Ini adalah kesempatan untuk menciptakan produk baru dan meningkatkan proses internal dengan menghasilkan wawasan yang lebih dalam dari perangkat keras yang ada.”

Perusahaan pelayaran dapat memasang kembali mesin yang ada di kapal dengan sensor berkemampuan AI untuk menghasilkan aliran data untuk pemantauan kondisi dan kinerja . Data akan diproses pada sensor dan hanya informasi yang relevan atau perubahan kinerja atau kondisi yang akan dikirim ke unit pusat dan melalui satelit. Mr McCollum mendesak perusahaan untuk “mempertimbangkan penyebaran sensor yang ada dan memeriksa bagaimana nilai lebih dapat diperas dari data.”

Perusahaan rintisan seperti Algorithmica sedang mengembangkan solusi yang dapat menghasilkan data yang lebih mendalam dari sensor berbiaya lebih rendah.

Ada aplikasi lain di sektor maritim untuk sensor yang mendukung AI. Mr McCollum menyarankan “sensor berkemampuan AI sangat kuat ketika digabungkan dengan otomatisasi, seperti dalam pencetakan 3D dan robotika.”

Komputasi tepi

Pilihan lain yang tersedia bagi perusahaan pelayaran dan pemilik kapal untuk memantau operasi secara real-time tanpa memaksimalkan bandwidth adalah menggunakan komputasi tepi, menyebarkan komputer yang kuat dan penyimpanan data lebih dekat ke lokasi yang diperlukan, seperti di kapal untuk meningkatkan waktu respons, memberikan latency rendah antara sensor dan pengguna dan menghemat bandwidth.

Dengan memproses data di kapal, pemilik dapat memfokuskan transmisi ke darat dengan memberikan informasi penting tentang indikator kinerja, peringatan dari perubahan tren dan masalah kondisi, wawasan analitik, dan parameter vital.

Ini meminimalkan kebutuhan bandwidth untuk pemantauan peralatan kapal dan di atas kapal, sekaligus mengurangi permintaan pada orang-orang di kedua ujung komunikasi. Ini juga menurunkan persyaratan dari pemrosesan darat dan komputasi awan.

Ada aplikasi lain untuk komputasi tepi dalam teknologi baru untuk kapal dan navigasi otonom. Di sini, prosesor dapat memberikan informasi untuk sistem pendukung keputusan onboard.

Sistem komputasi tepi canggih dan perangkat lunak otomatisasi IBM merupakan komponen penting navigasi berbantuan AI pada proyek kapal otonom Mayflower .

Komputasi tepi juga dijadwalkan untuk digunakan di Yara Birkeland. Dengan lebih banyak perusahaan yang berinvestasi dalam pemantauan jarak jauh dan pengiriman semi-otonom, akan ada permintaan yang lebih tinggi untuk komputer edge.

Lidar

Seiring pengenalan komersial radar dalam navigasi transformasi maritim lebih dari 50 tahun yang lalu, maka lidar (deteksi dan jangkauan cahaya) akan melakukan hal yang sama.

Lidar menjadi bagian integral dari navigasi berkemampuan AI dan otonom karena menyediakan lapisan informasi lain dari lingkungan, kondisi, dan bahaya di sekitar kapal.

Kongsberg Maritime memasok lidar bersama dengan radar, AIS, kamera, dan kamera inframerah di kapal kontainer semi-otonom Yara Birkeland International.

Fusi sensor ini akan digunakan pada kapal otonom lainnya di masa depan. Itu sudah dipasang di kapal tunda yang dikendalikan dari jarak jauh dari pantai dalam uji coba teknologi navigasi otonom.

Fusi sensor dengan lidar juga akan dipadukan dengan algoritme untuk menghindari tabrakan, penilaian risiko, dan optimalisasi daya untuk mendukung master kapal di kapal berawak di masa depan.

Uji coba sedang berlangsung di feri di wilayah Baltik di mana informasi dikumpulkan dari campuran sensor dan diproses untuk meningkatkan navigasi kapal.

Kapal terbaru Tallink Grupp, Megastar , menyediakan pangkalan untuk uji lapangan praktis di rute Helsinki-Tallinn di Laut Baltik. Fusi sensornya meliputi visual, audio, radar, dan lidar. Ini mengirim informasi untuk diproses menggunakan AI dan perangkat lunak pembelajaran mesin. Tujuannya adalah untuk secara otomatis mengidentifikasi objek, seperti alat bantu navigasi dan kapal lainnya, untuk meningkatkan kesadaran situasional.

Di lepas pantai, lidar ditempatkan di lokasi proyek energi terbarukan untuk mengumpulkan informasi tentang kondisi laut, dan kapal pendukung lepas pantai menggunakan perangkat lidar dalam posisi dinamis (DP). Teknologi ini tergabung dalam sensor pemosisian berbasis laser terbaru dari Guidance Marine untuk operasi DP.

Kembar digital

Perusahaan pelayaran, lembaga klasifikasi, dan operator lepas pantai mulai berinvestasi pada kembaran digital karena mereka menyadari manfaatnya.

Selama webinar pemantauan cerdas Riviera’s Extending dari mesin onboard , pada bulan September, profesor (keselamatan dan keamanan) Universitas Maritim Dunia (WMU) Dimitrios Dalaklis menyoroti pentingnya kembar digital bersama dengan IoT dan komputasi awan.

Jika digabungkan, solusi ini dapat berkontribusi terhadap peningkatan keselamatan, logistik, pengurangan biaya bahan bakar, dan emisi yang lebih rendah. “Ambil konsep kembaran digital misalnya,” jelas Pak Dalaklis. “Kami sekarang dapat membuat model teoretis dan memanipulasinya secara real time untuk membuat perubahan yang memiliki hasil yang hampir seketika di dunia nyata.”

Ini mengoptimalkan proses pengambilan keputusan dengan “menggunakan data yang sangat akurat, menghemat biaya, dan memiliki dampak besar pada efisiensi, baik selama tahap pengembangan maupun saat model menjadi kenyataan,” kata Dalaklis.

Direktur operasi NYK Bulkship (Asia) Capt KK Mukherjee juga menyoroti pentingnya hal itu. Dia mengatakan masa depan untuk pemantauan kondisi dan pemeliharaan kognitif akan melibatkan realitas virtual dan kembar digital. Ini akan membantu dalam perbaikan dan pemeliharaan selama siklus hidup kapal dan memungkinkan pemilik untuk mengidentifikasi area yang membutuhkan tindakan dan perbaikan, katanya.

Masyarakat klasifikasi DNV GL telah memperkenalkan metode verifikasi kelas yang melibatkan kembar digital . Sebagai bagian dari notasi kapal pintar, ia telah memperkenalkan cara untuk memverifikasi kondisi kapal menggunakan teknologi digital.

DNV GL telah menambahkan satu bab ke aturan klasifikasi kapalnya dengan tiga notasi baru yang mencakup fitur digital, termasuk verifikasi data-driven (DDV). Ini menetapkan persyaratan untuk mengumpulkan, mengolah, dan mengirimkan data yang dikumpulkan untuk memastikan kualitas data untuk digunakan dalam penilaian kelas. Untuk sistem tertentu, data yang diverifikasi dapat digunakan dalam sertifikasi dan klasifikasi sistem tersebut di kapal laut dan lepas pantai. Notasi tersebut mencakup beberapa metode verifikasi yang berbeda, termasuk sistem verifikasi mandiri dan kembar digital.

Di lepas pantai, Shell bekerja sama dengan Akselos dalam teknologi kembar digital untuk penilaian integritas struktural aset lepas pantai. Contoh awal adalah kembar digital struktural yang dihasilkan dari kapal penyimpanan dan pembongkaran produksi Bonga (FPSO) yang beroperasi di lepas pantai Nigeria. Akselos bekerja sama dengan Shell untuk mengembangkan model digital serupa dari aset lepas pantai lainnya.

Ada lebih banyak contoh yang sudah ada di luar sana dan lebih banyak lagi akan datang pada tahun 2021.