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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Foresight: Autonomous machine monitoring and prognostics system for the Oil and Gas and Maritime sectors

Descripción del proyecto

Sensores para controlar el estado de la maquinaria de los barcos en tiempo real

Debería ser posible comprobar el estado de las máquinas a bordo de los barcos en tiempo real con pulsar un botón. En el sector marítimo de hoy en día, solo un pequeño porcentaje de la flota mundial cuenta con sensores para realizar inspecciones digitales. El proyecto Foresight, financiado con fondos europeos, está desarrollando una tecnología rentable y fácil de interpretar que permitirá a las tripulaciones supervisar el estado de la maquinaria en tiempo real, y así hacer previsiones y emprender las acciones más adecuadas. Mediante el uso de sensores de borde que supervisan continuamente la maquinaria y procesan los datos localmente, el resultado se combina en un índice de estado exhaustivo. La solución de Foresight reduce los costes de mantenimiento, elimina la necesidad de contar con un experto técnico a bordo y minimiza las paradas técnicas inesperadas.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

SME-1 - SME instrument phase 1

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

MACHINE PROGNOSTICS AS
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 50 000,00
Dirección
JON LILLETUNS VEI 9
4879 Grimstad
Noruega

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Pyme

Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.

Región
Norge Agder og Sør-Østlandet Agder
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 71 429,00
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