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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Foresight: Autonomous machine monitoring and prognostics system for the Oil and Gas and Maritime sectors

Projektbeschreibung

Den Zustand von Schiffsmaschinen mit Sensoren in Echtzeit überwachen

Der Maschinenzustand sollte sich an Bord von Schiffen per Knopfdruck in Echtzeit überprüfen lassen können. In der heutigen Schifffahrtsindustrie verfügt nur ein geringer Prozentsatz aller Flotten auf der Welt über Sensoren für digitale Inspektionen. Das EU-finanzierte Projekt Foresight entwickelt eine kostengünstige, einfach zu deutende Technologie, mit der das Schiffspersonal den Zustand der Maschinen in Echtzeit überwachen kann, um Vorhersagen zu treffen und entsprechende Maßnahmen einzuleiten. Anhand von Edge-Sensoren, welche die Maschinen fortlaufend kontrollieren und Daten lokal verarbeiten, werden die Ergebnisse in einem umfangreichen Zustandsindex zusammengeführt. Die Lösung von Foresight senkt Wartungskosten und minimiert unerwartete Ausfälle. Außerdem müssen keine technischen Sachverständigen mehr an Bord sein.

Ziel

Maintenance processes applied on vessels and offshore platforms are obsolete. The technologies commonly applied to monitor machinery generate Gigabytes of technical data, requiring an expert to process it. Data cannot be handled by real-time monitoring services onshore, as the data connections available offshore are not designed for such flows. As a result, only 2% of the Mobile Drilling Units (MODUs) fleet in operation nowadays implement a real-time machinery monitoring, while the other 98% apply the out-dated Time-Based Maintenance (TBM) model. TBM increases lifecycle costs due to unexpected downtimes, higher labour costs and waste of parts in working condition. MODUs and platforms are bearing today unnecessary and excessive costs due to inefficient maintenance, even human injuries or environmental catastrophes are more likely to happen due to unmaintained machinery.
Our technology provides to vessels’ and platforms’ crews the possibility to monitor machinery health in real-time, allowing them to forecast and undertake the most appropriate actions. Foresight’s hardware is composed mainly by vibration monitoring equipment, that grant an easy installation onto any type of machinery. Foresight’s sensors continuously monitor the machinery, collect data, process them to reduce the size of the data packets and send them to the software on the cloud. Foresight Machine Learning (ML) module holistically processes the data gathered by sensors, synthesizing them into a comprehensive Health Index. It outperforms competitors in speed and reliability and is able to autonomously adapt and tailor its calculations on each machinery nominal behaviour.
Foresight relieves vessels and platforms maintenance costs by: (1) lowering the number of sensors needed; (2) reducing data communication needs; (3) removing the need for a technical expert onboard (4) minimising unexpected downtimes; (5) avoiding replacement of sound parts.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

SME-1 - SME instrument phase 1

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

MACHINE PROGNOSTICS AS
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 50 000,00
Adresse
JON LILLETUNS VEI 9
4879 Grimstad
Norwegen

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KMU

Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).

Ja
Region
Norge Agder og Sør-Østlandet Agder
Aktivitätstyp
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 71 429,00
Mein Booklet 0 0