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  • Desastres de navios evitados com técnicas de estatísticas de big data
    p Novos métodos estatísticos devem tornar possível soar o alarme antes que ocorram falhas em navios de grande porte, dizem Morten Stakkeland e Ingrid Glad. Crédito:Yngve Vogt

    p As empresas podem economizar milhões usando métodos estatísticos avançados para extrair informações de grandes quantidades de dados coletados. Uma empresa que adotou essa nova forma de pensar é o grupo industrial internacional ABB. Eles trabalham em estreita colaboração com estatísticos da Universidade de Oslo, na Noruega, para permitir que as companhias marítimas economizem milhões em operações otimizadas e aumentem a segurança dos navios. p Os navios são verificados em intervalos regulares para garantir que mantêm suas condições. Eles devem ser encaixados para fazer isso, e esses intervalos podem ser bastante caros.

    p "Em vez de enviar inspetores a bordo dos navios, podemos usar métodos estatísticos para monitorar todos os dados quanto a mudanças, como quando o motor está prestes a superaquecer ou quebrar. Este monitoramento automático de dados deve ser capaz de fornecer avisos sobre incidentes antes que eles aconteçam, "diz Morten Stakkeland, que é engenheiro de projetos da ABB e professor associado adjunto de estatística na Universidade de Oslo, na Noruega.

    p Se o capitão for notificado algumas horas antes do motor quebrar, é possível consertá-lo antes que o navio seja desligado. Imagine o desastre se um motor falhar quando um navio-tanque de várias centenas de metros se aproximar de um terminal de petróleo.

    p O principal mantra dos estatísticos é extrair e interpretar a enorme quantidade de informações que podem ser coletadas de grandes navios. "A questão é ser capaz de encontrar um padrão nesses relatórios, para que o alarme soe quando algo se aproxima de uma crise, "diz Ingrid Glad, professor do Departamento de Matemática da Universidade de Oslo para a revista de pesquisa Apollon. Ela faz parte do grupo de pesquisa Big Insight, um centro de inovação voltada para a pesquisa. Eles estão trabalhando para desenvolver e comercializar métodos estatísticos.

    p Sensores

    p Os dados vêm do grande número de sensores a bordo. Uma única nave pode ter vários milhares de sensores. Alguns sensores transmitem dados a cada 10 segundos. Outros sensores transmitem dados tão freqüentemente quanto a cada milissegundo. Obviamente, isso equivale a uma grande quantidade de dados ao longo de um ano.

    p Os sensores não são a única fonte de dados. Os vários equipamentos a bordo também se comunicam entre si. Em grandes petroleiros, os instrumentos enviam uma série de relatórios criptografados uns aos outros; esses relatórios não são padronizados. As enormes quantidades de dados são continuamente armazenadas no navio ou enviadas para centros de controle em terra. O objetivo é encontrar algo que se destaque nos fluxos de dados.

    p "Podemos então construir um modelo estatístico que mostra a condição normal e onde podemos encontrar desvios. Podemos encontrar desvios em apenas um sensor, ou talvez todos os dados de todos os sensores estejam dentro da faixa aceita, mas as correlações entre os dados são tão especiais que ainda acionam um alarme, "diz Erik Vanem, pesquisador sênior da DNV-GL.

    p Verificando o casco

    p Rachaduras no casco do navio são um dos cenários temidos. A luta contra grandes ondas em mar agitado pode quebrar o casco no pior dos casos. Centenas de sensores podem ser colocados dentro do casco para monitorar o risco de falha do material. A empresa DNV-GL, anteriormente Veritas, procura por tensão no casco. Eles são especializados em segurança de navios e trabalham para tornar o transporte marítimo mais seguro.

    p “Podemos medir a tensão no casco e usar isso para dizer algo sobre a resistência do navio e o risco de fadiga. Além de inspecionar os navios regularmente, podemos equipar componentes críticos com sensores para fornecer monitoramento contínuo. Podemos, então, detectar coisas que não podemos detectar com verificações pontuais, e usar o conhecimento adicional para planejar quando a inspeção física é necessária, ao invés de ter que inspecionar o navio em intervalos fixos, "diz Erik Vanem.

    p Os dados do sensor também estão vinculados aos dados meteorológicos para calcular a extensão da deformação no casco ao longo do tempo. "Se um navio levou uma grande surra, podemos prestar atenção extra, "diz Erik Vanem.

    p Verificação de bateria

    p Mesmo algo aparentemente tão simples como um cheque de bateria pode economizar grandes somas de dinheiro para as companhias de navegação. Os navios elétricos com baterias grandes devem ser colocados fora de operação por um dia inteiro para realizar o serviço anual. "Isso é tempo de atividade perdido. Vemos como é possível usar estatísticas para avaliar as baterias. Isso vai economizar muito dinheiro para os armadores, "diz Morten Stakkeland.

    p Um dos grandes pontos é a manutenção apenas quando necessária, em vez de em intervalos fixos. "Os armadores podem economizar milhões de coroas por navio, "Stakkeland diz. Ele acredita que o monitoramento de dados pode ser o primeiro passo para navios sem condutor.

    p Estatísticas avançadas

    p O desafio é interpretar a enorme quantidade de dados e soar o alarme apenas quando necessário. "O objetivo final é ser capaz de relatar que o motor vai falhar antes que aconteça, "diz Ingrid Glad.

    p Ela compara isso a procurar algo anormal na floresta sem saber o que é. "Se você crescer rapidamente, você sabe exatamente o que está procurando. Contudo, estamos procurando por algo que nunca vimos na floresta antes. Isso é muito mais difícil. "

    p A análise também deve ocorrer em tempo real. Isso significa que os estatísticos precisam criar um sistema que detecte anomalias antes que a situação anormal leve a falhas ou danos. Ao mesmo tempo, eles devem reduzir a probabilidade de alarmes falsos. É um desafio matemático.


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