Artikkelen er produsert av Cloud Media i samarbeid med Microsoft

Slik beskriver Sören Themann i Kongsberg Maritime Subsea utviklingsarbeidet som teknologiselskapet gjør for å gjøre seg mindre avhengig av oljebransjen.

Kort fortalt er Kongsberg Gruppen i gang med å skape en skybasert database over all mulig informasjon som påvirker verdens skipsfart, og å sette denne informasjonen i system ved hjelp av maskinlæring. Til sammen vil dette kunne gjøre skipsfarten sikrere, mer effektiv og bedre for miljøet.

Mer last på hvert skip

Den første løsningen, som Kongsberg Maritime Subsea nå tester ut i noen av verdens største havner, kalles Berth Monitoring – havneovervåking.

Berth Monitoring skal ikke bare gi full oversikt over dybdeforholdene i havnene i realtid. Ved hjelp av maskinlæring skal den også kunne forutsi hvor dypt det vil være foran de ulike kaiene noen dager fremover.

Det vil gjøre det mulig for skipsrederne å laste mer gods på hvert skip.

– Det fins 5000 større havner i verden. De fleste av dem ligger i områder hvor bunnforholdene endrer seg med strømforhold, tidevann, sedimenter og gjenstander som har falt overbord. Derfor legger rederne inn ekstra sikkerhetsmarginer. Det er jo svært dyrt hvis et skip setter seg fast. Ved å gi bedre oversikt over havbunnen – også når de anløper om kanskje to uker – vil de kunne laste skipene litt mer, forklarer Themann, og legger til at selv små marginer kan gi stor økonomisk gevinst.

NOEN SOM SAVNER DENNE? Et bilvrak fanges opp av sonarene i Royal Victoria Docks i London. Foto: Kongsberg Maritime
NOEN SOM SAVNER DENNE? Et bilvrak fanges opp av sonarene i Royal Victoria Docks i London. Foto: Kongsberg Maritime

– For et skip som seiler fra Canada til Kina med svovel, vil én ekstra meters dybde fort beløpe seg til 10 til 40 millioner kroner, sier han.

Les mer om Kongsberg Maritime her.

Måtte opp i sky

Kongsberg Gruppens maritime divisjon har i mange år levert en rekke teknologiske løsninger til oljebransjen. Da oljenedturen startet, ble den tvunget til å tenke annerledes.

Det ga startskuddet for systemet for havneovervåking, som bruker sensorer til å overvåke havnebassenget. Men også det har blitt kraftig endret underveis.

– Vi begynte med å tenke tradisjonelt, med overvåking i realtid. Men det viste seg at de aller fleste havnene tildeler kaiplassene sine lenge, ofte flere måneder, før skipene anløper. Derfor ga ikke realtidsovervåking stor nok merverdi. Det tvang oss ut av boksen: Vi bestemte oss for å sende dataene opp i sky for å kunne prosessere dem videre, og derfor inngikk vi et samarbeid med Microsoft, sier Sören Themann.

Han forklarer at selskapene i fellesskap har kommet frem til et system der Internet of Things og maskinlæringsalgoritmer sammen sørger for å havneovervåkingen intelligent. Ved at data fra sensorene samles over tid og behandles automatisk i Microsofts maskinlæringsløsning Azure, kan både havneeiere og skipsredere forutsi hvor dypt kaianlegget vil være når skipet faktisk anløper.

Enormt potensial

Samarbeidet med Microsoft har også gitt Kongsberg-selskapet mange nye ideer, som til sammen kan revolusjonere hele skipsfarten. Databasen systemet bygger på, Kognifai, inneholder nemlig langt mer enn bare informasjon om havneområder.

Themann ser for seg at maskinlæring på disse dataene kan gi svært store gevinster.

– Vi kan koble databasen til styringssystemer for drivstofføkonomi om bord på skipene. Eller koble værdata og skipenes plasseringer opp mot hvilke kaier som er ledige til enhver tid, slik at kaiene utnyttes bedre. Og slik at kapteinene kan unngå å kjøre på full maskin bare for å måtte vente et halvt døgn utenfor havn. Sist, men ikke minst, er slike intelligente systemer en av forutsetningene for selvkjørende skip, sier han, og konkluderer:

– Dette vil være en del av shipping-revolusjonen. Bransjen kan sammenlignes med der mobiltelefonen var på 90-tallet. Med maskinlæring og Kognifai er vi i ferd med å utvikle smarttelefonen.

Om du vil lese mer om løsningen de bygget er alt dokumentert på GitHub.