Формування цифрових стратегій для вирішення задач підвищення ефективності систем технічного обслуговування вантажних суден
DOI:
https://doi.org/10.31498/2225-6733.46.2023.288184Ключові слова:
цифрові стратегії, процес технічного обслуговування, вантажні судна, предиктивна аналітика, прескриптивна аналітика, цифрова модель, цифрова тінь, цифровий двійник, ефективність технічного обслуговуванняАнотація
В сучасному динамічному світі, морський транспорт, зокрема вантажні судна, відіграють невід’ємну роль у глобальних ланцюгах постачання та міжнародній торгівлі. Забезпечення надійності, ефективності та безпеки їхньої діяльності стає насущними проблемами, оскільки невчасні поломки та недоліки в системах технічного обслуговування можуть призвести до серйозних втрат, великих затримок та загроз для екології. У зв’язку з цим, важливим завданням є розробка ефективних стратегій для підвищення якості та ефективності систем технічного обслуговування вантажних суден. Цифрові технології та інноваційні підходи здатні вирішити ряд завдань, пов’язаних з прогнозуванням поломок, оптимізацією процесів обслуговування та моніторингом стану обладнання. Однак несвоєчасне впровадження таких стратегій може призвести до втрат конкурентоспроможності та невиправданих витрат. Метою даної статті є розробка концептуального рішення щодо підвищення ефективності систем технічного обслуговування вантажних суден на основі цифрових стратегій. Аналізуючи сучасні підходи, обґрунтовуючи їх переваги та недоліки, автор прагне визначити оптимальні методи та рішення, що сприятимуть поліпшенню ефективності обслуговування, зниженню витрат та забезпеченню безпеки судноплавства. Відчутна потреба в розробці цифрових стратегій для технічного обслуговування вантажних суден акцентує увагу на актуальності цього дослідження. Шляхом аналізу сучасного стану та найновіших досліджень у цій області, автор сподівається зробити свій внесок у підвищення ефективності водного транспорту та розв’язання важливих проблем транспортної галузі. Впровадження цифрових стратегій у технічне обслуговування вантажних суден призведе до підвищення ефективності системи технічного обслуговування вантажних суден. Завдяки цим інструментам, система стане більш адаптивною, передбачуваною та ресурсозберігаючою, що в кінцевому підсумку покращить якість технічного обслуговування та зменшить витрати
Посилання
Mihanović L., Ristov P., Belamarić G. Use of New Information Technologies in the Maintenance of Ship Systems. Pomorstvo. 2016. Vol. 30(1). Pp. 38-44. DOI: https://doi.org/10.31217/p.30.1.5.
Ford D.N., Housel T.J., Mun J. Ship Maintenance Processes with Collaborative Product Lifecycle Management and 3D Terrestrial Laser Scanning Tools: Reducing Costs and Increasing Productivity. Proceedings of the ninth Annual Acquisition Research Symposium. 2011. Pp. 199-215. DOI: https://doi.org/10.21236/ada543988.
Research of Ship Maintenance Management Platform Based on Cloud Computing / X. Liu, Q. Zhang, S. Wang, X. Cheng, J. Tang. Proceedings of the 4th International Conference on Mechatronics, Materials, Chemistry and Computer Engineering. 2015. Pp. 2997-3001. DOI: https://doi.org/10.2991/icmmcce-15.2015.580.
Research on PHM Technology Application of Ship Maintenance Program Optimization / X. Xu, S. Fan, H. Huang, H. Zhu, W. Quan. Proceedings of the 2013 IEEE Conference on Prognostics and Health Management (PHM). 2013. Pp. 1-6. DOI: https://doi.org/10.1109/icphm.2013.6621438.
Bayer D., Aydin O., Celik M. An ICOR Approach towards Ship Maintenance Software Development. International Journal of Maritime Engineering. 2018. Vol. 160. Pp. A11-A19. DOI: https://doi.org/10.3940/rina.ijme.2018.a1.444.
Michael E. Kenney. Cost reduction through the use of additive manufacturing (3D printing) and collaborative product life cycle management technologies to enhance the Navy’s maintenance programs : M.S. thesis. Naval Postgraduate School, Monterey, California, USA, 2013. 85 p.
Solmaz M.S., Aşan C., Şıhmantepe A. Digital Transformation in Ship Operations and Management. Management Strategies for Sustainability, New Knowledge Innovation, and Personalized Products and Services. 2022. Pp. 116-139. DOI: https://doi.org/10.4018/978-1-7998-7793-6.ch005.
A Process Model for Enhancing Digital Assistance in Knowledge-Based Maintenance / K. Kovacs, F. Ansari, C. Geisert, E. Uhlmann, R. Grepl, W. Sihn. Machine Learning for Cyber Physical Systems. 2018. Pp. 87-96. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-58485-9_10.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Журнал "Вісник Приазовського державного технічного університету. Серія: Технічні науки" видається під ліцензією СС-BY (Ліцензія «Із зазначенням авторства»).
Дана ліцензія дозволяє поширювати, редагувати, поправляти і брати твір за основу для похідних навіть на комерційній основі із зазначенням авторства. Це найзручніша з усіх пропонованих ліцензій. Рекомендується для максимального поширення і використання неліцензійних матеріалів.
Автори, які публікуються в цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи в цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди, які стосуються неексклюзивного поширення роботи в тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи в цьому журналі.