数据监测与收集：利用物联网技术，在船舶的关键设备（如发动机、发电机、导航系统等）上安装传感器，实时监测设备的运行参数，如温度、压力、振动、转速等 。收集船舶的历史维修记录、设备保养记录等数据 。例如，通过传感器实时采集发动机的油温、油压数据，以及记录每次发动机维修的时间、故障原因等信息 。
故障预测模型建立：运用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对收集到的数据进行分析和建模 。通过对正常运行数据和故障数据的学习，建立设备故障预测模型 。例如，利用神经网络模型，根据发动机的各项运行参数预测其可能出现故障的概率和时间 。设置故障预警阈值，当设备运行参数超过阈值时，发出故障预警 。
纳入船期考量：一旦收到故障预警，立即评估故障对船舶航行的影响程度 。如果是轻微故障，可能只需要在航行过程中进行简单维修，对船期影响较小，在船期预测中适当增加一定的维修时间 。如果是严重故障，可能需要船舶停靠就近港口进行维修，此时要重新规划船舶的航行计划，调整船期预测 。例如，当预测到船舶的导航系统可能出现故障时，提前安排备用导航设备，并在船期预测中预留更换和调试设备的时间 。同时，与港口、货代等相关方沟通，告知可能的船期变化 。
联系客服
返回顶部
