麥基嘉改變游戲規則的創新將打破傳統

2019-06-11 17:15:32
來源:國際船舶網 編輯: 國際船舶網 我有話要說

麥基嘉改變游戲規則的創新將打破傳統

行業變化往往由許多因素驅動,立法通常是最大的推動力,其次就是新技術的發展。有些新技術只帶來了微小的變化,而另一些則顯著地改變了行業格局,突破了行業以前的局限性。

隨著淺水市場的不斷開發,海上油氣行業多年來一直在推動在深水和超深水勘探,以發現更難到達的儲量。

利用成熟的技術和廣泛的知識,麥基嘉新型纖維繩海工起重機能提供更強的負載處理能力,不受水深限制。

克服極端水深的挑戰

除了位置偏遠和物流需求外,極端水深的負載處理還面臨著一系列明顯的挑戰。麥基嘉一直尋求通過提高安全性和效率來推動行業的發展,專注于克服挑戰,尤其是水深對傳統鋼絲繩海工起重機的限制。除了負載之外,隨著繩索的延長,這些起重機還必須承受鋼絲繩不斷增加的重量,這最終限制了起重機的允許負荷。

麥基嘉負載處理方案銷售和市場經理 Lene Stray女士介紹說,“與鋼絲繩相比,使用懸浮于水中的纖維繩,起重機能夠在幾乎任何深度發揮其全部起重能力。其中的好處很多:水深不再是問題,大大提高了靈活性和成本效益,擴大了小型起重機和船舶的作業范圍,從而讓船東能參與更大范圍合同的投標和運營。此外,纖維繩自身還有其它優勢。與鋼絲繩相比,纖維繩重量更輕,更容易儲存,運輸成本大大降低。當纖維繩張力釋放時,可以輕松地檢查繩股并查看繩芯,無需進行工業射線照相或超聲波檢測。如果需要修理或更換部分,可以輕松地拼接新的長度。而對于鋼絲繩,其實際狀況更難以監控。五年一次的入級規則要求船東切斷部分并將其送往測試,而年度檢查如果看到有任何跡象表明損壞,則必須更換整個長度。此外,鋼絲繩需要持續潤滑,提供防腐蝕保護并確保平穩搬運,這既昂貴又對環境有負面影響。纖維繩就消除了這些問題。”

起重機纖維繩的完整性由一套先進的監測和管理系統進行監控。系統采用3D技術持續測量所有關鍵參數,掃描纖維繩表面,檢查磨損和異常情況,監測溫度,必要時自動用水冷卻。雖然建議使用淡水冷卻以保護周圍區域,但海水也可以使用,不會腐蝕纖維繩。

首臺FibreTrac起重機已經交付并完成檢驗和船級社認可

纖維繩技術并不是一項新技術,但應用于海工起重機上卻是一項新技術。可能有人會問,具有這么多的優勢,以及從根本上克服作業限制的潛力,為什么它在行業中并沒有被普遍使用?

Stray女士解釋說,“這有幾個原因。我們知道,在過去的幾年里,海工行業一直在掙扎,任何新技術的推出,無論多重要,都需要投資和信心。我們對于纖維繩起重機非常有信心,我們建造了一臺實際尺寸的模型進行測試和驗證。今年,首臺FibreTrac起重機已經交付,近期我們邀請了客戶來見證其卓越的性能。反饋非常積極,目前已經準備好進入市場,我們預計很快就會看到它投入使用。”

起重機的發展必須建立在合規的基礎上。“這一過程至關重要,不僅是為了讓客戶相信這項技術已得到驗證,而且是為了在行業內設立一個新的標準。”Stray女士指出,“FibreTrac完全符合DNVGL-ST-E407標準的規定,我們與DNV GL緊密合作,這套全面的標準將為客戶提供長期使用這項創新技術的信心。”

進一步擴大潛力

FibreTrac的能力將遠遠超出任何常規、同等尺寸海工起重機的作業限制,而麥基嘉正計劃進一步擴展這一潛力。

每臺新的海工起重機在交付時都內置了先進的連接裝置,而且大多數在運營的起重機都具備這種連接能力,這是在為另一個技術發展做準備;在維護平臺上增加智能能力。

“高質量、準確的預測性維護可能是服務提供中的最重要元素之一,”麥基嘉數字化與新業務轉型服務業務模型總監Daniel Lundberg說,“我們有試點計劃,在選定的海工和商船客戶群中試用這些功能,并計劃在2019年間引入預測服務工具麥基嘉OnWatch Scout的產品原型。OnWatch Scout可以讓客戶在當前展望未來,它是一種預測工具,來確保設備能夠持續運行的時間。它通過檢測部件狀態的變化,預測可能發生的事情。接著,我們能夠通知客戶,并建議他們需要采取的預防措施,以避免部件故障。”

減少停機時間、降低維護成本、增加營收

通過OnWatch Scout,可將纖維繩起重機的停機時間降至最低,從而提升其性能表現,對于其他麥基嘉設備也是一樣。與我們溝通過的每個客戶對這個解決方案都有需求,因為它可以確保提高性能,并有效控制成本。預測工具,使我們能夠在今天了解明天的事件,并幫助減少停機時間,最終降低維護成本,從而增加營收和利潤率。

OnWatch Scout的基礎是麥基嘉現有服務工具OnWatch多年來獲取的運營數據。OnWatch在檢測到設備問題后,可為運營商提供快速的遠程支持服務。

Lundberg先生解釋說,“我們已經獲取OnWatch所記錄的事件,學習了其警告信號,并將應用智能機器學習和算法。目前,我們正在驗證這些數據,確保能正確地應用于由設備記錄的實際服務事件,并讓我們的服務工程師參與其中以全面了解這些數據,以及如何采取措施進行糾正。這一過程對于推進機器學習模型至關重要。"

Lundberg先生最后總結說,“我們在OnWatch的經驗已經為我們提供了一個先機,我們將利用這一優勢,來加速將這一可靠和有效的預測性維護工具推入市場。”

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