Основополагающая программа класса ABS, основанная на условиях, с Военно-морским командованием ВМС США (MSC) была главной темой презентации на Mega Rust 2019.
Контр-адмирал Ди Мьюбурн подробно рассказал о продвижении новаторского проекта в презентации на ежегодной конференции Американского общества морских инженеров, посвященной проблемам коррозии военно-морского флота.
Как часть программы классов на основе условий, ABS определила структуру цифровых активов, которая охватывает все: от сбора и предварительной обработки данных до цифрового близнеца, который поддерживает и анализирует данные, до визуализаций и выводов, которые поддерживают принятие решений на основе рисков. ,
«Классификация на основе условий позволит оперативным командирам объективно оценивать риски и в сотрудничестве с ABS планировать обследования и ремонтные работы, чтобы лучше поддерживать операционные обязательства. Обладая более глубоким пониманием состояния наших судов, мы сможем лучше понять, какое обслуживание им требуется, и выполнить профилактическое обслуживание и ремонт до того, как произойдет сбой, сократив количество незапланированных дней, в течение которых не было готовых задач », - сказал RADM Mewbourne.
«Этот передовой проект демонстрирует, как ABS ведет класс в будущее, и является фантастическим примером того, как мы можем использовать возможности цифровых технологий для предоставления улучшенных услуг для отрасли», - сказал ABS Джошуа Дивин, руководитель программы.
«Классовый подход, основанный на условиях, позволяет ABS адаптировать бортовую съемочную деятельность на основе фактического состояния критических конструкций и механизмов, оптимизируя время обследования относительно судовых операций. Объединяя наши обширные знания морских и морских активов с точными данными и передовой аналитикой, ABS может предоставить полную картину состояния и готовности судна в реальном времени », - добавил Джошуа.
Целью многолетнего совместного проекта является значительный прогресс в области классификации, позволяющий перейти от чисто календарных опросов к модели классификации на основе условий, используя цифровые решения для повышения эксплуатационной доступности и гибкости MSC.