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- [해운물류 > 해사안전연구실]2017-06-30 15:36:42/ 조회수 2368
- 영국의 선박엔진 연료관리 시스템 개발업체(Ibna Zaman of Royston Diesel Power)에서 빅데이터를 이용한 해사분야의 다양한 비즈니스 모델 제시
- 영국의 선박엔진 연료관리 시스템 개발업체(Ibna Zaman of Royston Diesel Power)에서 빅데이터를 이용한 해사분야의 다양한 비즈니스 모델 제시
영국 기반의 엔진 연료 관리 시스템 개발 업체 인 Royston Diesel Power의 Ibna Zaman사는 특정 도전과제가 성공적으로 극복된다면 해양부문에서 지능형 데이터를 효과적으로 분석하여 운영상의 이점이 증가할 것이라고 강조했다.
해운업체에게 연료비와 배기가스 배출량에 대한 모니터링, 보고 및 확인에 대해 강제하는 EU MRV(Monitoring, Reporting, Verification) 규정(‘18.1.1 시행 예정)이 임박함에 따라 새로운 데이터 기반한 개선이 해양분야를 변화시킬 잠재력이 있다. 빅 데이터는 다양한 출처와 다양한 형태로 정보를 결합한다. 많은 양의 엔진, 연료, 교통, 화물, 날씨 및 기타 데이터를 선박(선상)에서 수집 할 수 있는 첨단 센서기술의 발전 및 응용 프로그램 개발로 데이터 변환이 가능해 졌다.
예를 들어, 수동적인 데이터 수집으로 이미 효과적인 연료 관리 및 배기가스 제어 향상에 기여하고 있지만 데이터 기반 시스템은 선박 최적화, 자산 활용 등 전반적인 다른 영역에서도 성능을 크게 향상시킬 수 있다.
데이터 중심의 미래 해양분야의 기초가 될 응용 분야는 다음과 같다.
원격 감지 : 선박은 원격 위치에서 지속적으로 모니터링한다. 실시간 센서 데이터는 데이터베이스로 수집되어 관심있는 사람들에게 배포되어 승선한 상황에 대한 최신 정보를 제공다.
항해 계획 : 선박 운항자나 용선사 항로, 선박 성능 및 기상 데이터를 분석한 후 항해 계획을 수립 할 수 있다. 데이터 분석은 운항상에서 가장 효율적인 경로를 파악하고, 입항시간을 정확하게 예측하며, 잠재적인 지연이나 장애를 피하기 위해 대체 경로를 식별 할 수 있다.
지능형 교통 관리 : 항만 당국은 안전을 위해 선박 데이터에 액세스 할 수 있다. 선박위치, 화물 및 승선원 정보를 연결하는 지능형 교통관리 시스템은 항만의 혼잡 가능성 예측, 화물처리 능력 향상 등의 사전계획을 위해 관련 자료를 전송할 수 있다.
선박 위치,화물 및 승선원 정보를 연결하는 지능형 교통 관리 시스템은 잠재적 정체를 모니터링하고 화물 취급을 개선하는 측면에서 항만 당국의 사전 계획을 위해 항구로 이전됩니다.
운영상 예측가능성 : 선박 운영능력은 선박 성과 데이터를 분석하여 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 선박 운영자는 특정기준에 따른 선박 정비 요구사항을 결정하는 데 도움을 받을 수 있고 향후 선박 운용을 예측할 수 있다.
에너지 관리 : 배터리로 운항하는 선박이 이미 도입되었으며 해운도 대체 에너지 시스템으로 전환되고 있다. 에너지 생산, 저장 및 재사용은 부문별 부하 요구 사항 및 전력 가용성에 대한 실시간 데이터에 따라 작동하는 에너지 관리 시스템의 일부이다. 이 시스템은 선박과
육상 전력을 분산시키고 균형을 맞출 것이다.
환경법 모니터링 : 선박 운영자는 배출통제지역에서 연료를 전환해야한다는 요구사항을 포함하여 환경법규를 준수해야 한다. 새로운 데이터 중심의 규제가 EU에서 강제로 CO2 배출량을 모니터링하고 시스템이 연료 전환뿐만 아니라 배출량 모니터링을 표시한다. 역사적인 배출량 데이터를 분석함으로써 운영자는 개별 선박에 대한 KPI를 설정할 수 있다.
선박 안전 및 보안 : 무선 센서 및 광범위한 위성 통신 시스템을 사용하면 선박 안전을 높일 수 있다. 센서 데이터 분석은 충돌을 피하기 위해 선박 항행에 대한 정보를 제공합니다. 기계 장치에 내장된 센서는 현재 상태에 대한 실시간 정보를 제공한다. 정보는 원 안전에 유용하다.
상태 모니터링 및 예측 유지 관리 : 작동 중에 기록한 자산 데이터를 분석하여 엔진, 부품 및
구성요소의 상태와 성능을 향상시킨다. 센서는 기계 장치를 모니터링하고 엔진 구성 요소의 잠재적 고장을 예방하기 위해 유지보수의 필요성을 조기에 경고한다. 이렇게하면 자산 손실 비용이 감소하고 예기치 않은 중단시간을 최소화할 수 있다.
성능 모니터링 및 최적화 : 자동화는 기계 및 선박 최적화 제어 기능을 확장한다. 선박 성능을 모니터링하고 최적화하기 위해서는 다양한 데이터 측정이 필요하며, 이력 데이터에 대한 액세스는 최적화 및 예측에 필수적이다.
자동 모드 감지 : 이 기능은 이동 거리와 함께 실시간 연료 소비 데이터를 분석하여 선박의 작동 모드를 자동으로 감지한다. 자동 모드 시스템은 선원의 개입없이 작동하며 개별 엔진의 연료 소비, 선박 운행 시간 및 다른 모드의 배출량에 대한 요약 보고서를 제공한다. 선박 및 육상 직원이 이러한 정보를 사용하여 선박 운영 성과 및 KPI를 측정 할 수 있다.
위의 11가지 응용 프로그램은 빅데이터가 ‘스마트선박’의 미래의 일환으로 상당한 운영상의 이점을 가져다 줄 수있는 잠재성을 강조하고 있지만 이 정보를 활용 및 분석하는 것은 여전히 많은 어려움에 직면 해 있습니다. 특히, 해양 빅데이터 구현이 가능한 이점을 충분히 제공하려면 데이터 전송, 사이버 보안, 데이터 품질, 데이터 통합, 데이터 소유권, 데이터 보호, 채택 및 표준 관리, 휴먼 팩터 등을 극복해야한다.
Royston Diesel Power는 30 년 이상 전세계 해양 및 해양 시장에서 성공적으로 운영해 온 역동적이고 확장 가능한 독립 디젤 엔진 공급, 서비스 및 수리 회사이다. 해양 엔지니어링 회사는 엔진 연료 관리 시스템을 개발했으며 완벽한 선박 성능, 에너지 사용 및 배출량을 모니터링하고 관리하기위한 새로운 디지털 시스템의 도입에 중점을 둔 전문 소프트웨어 개발팀을 구성했다.
Newcastle University의 해양 과학 기술 학교와의 협력을 통해 Royston은 모든 선박 시스템이 최적의 성능 수준과 환경 규제 내에서 작동하는지 확인하기 위해 선박 전체의 에너지 사용량을 모니터링하는 새로운 소프트웨어 프로그램을 개발하고 있다.
출처 : http://www.maritimejournal.com/news101/onboard-systems/monitoring-and-control/big-data-in-the-marine-sector
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