An Integrated Predictive Maintenance system for smart ports - Χατζησάββα, Φώτης (My University, 2025)
Η παρούσα πτυχιακή εργασία εστιάζει στην εφαρμογή των τεχνολογιών Internet of Things – IoT για την υλοποίηση ενός συστήματος Προγνωστικής Συντήρησης (Predictive Maintenance – PdM) σε λιμενικές εγκαταστάσεις, με επίκεντρο τον Σταθμό Εμπορευματοκιβωτίων της εταιρείας EUROGATE, ο οποίος βρίσκεται στο λιμάνι της Λεμεσού. Σκοπός της εργασίας είναι η διερεύνηση και επίδειξη του τρόπου με τον οποίο η αξιοποίηση αισθητήρων σε κινητά λιμενικά μηχανήματα και πιο συγκεκριμένα σε γερανούς τύπου Straddle Carrier μπορεί να συμβάλει ουσιαστικά στην έγκαιρη πρόβλεψη πιθανών τεχνικών βλαβών. Αυτή η προσέγγιση έχει ως απώτερο στόχο τη μείωση του χρόνου αδράνειας των μηχανημάτων, την αποτροπή ανεπιθύμητων διακοπών στην λειτουργία τους και την σημαντική μείωση του κόστους συντήρησης. Στο πλαίσιο της μελέτης, έγινε εγκατάσταση ενός ολοκληρωμένου συστήματος συλλογής δεδομένων με χρήση αισθητήρων οι οποίοι τοποθετήθηκαν σε κρίσιμα σημεία των γερανών. Η ανάλυση των δεδομένων αυτών πραγματοποιήθηκε με τη χρήση προηγμένων μεθόδων μηχανικής μάθησης (machine learning) και βαθιάς μάθησης (deep learning), με στόχο την ανάπτυξη μοντέλων που μπορούν να ανιχνεύσουν πρόωρα ανωμαλίες ή ασυνήθιστες συμπεριφορές.Μέσω της εκπαίδευσης των μοντέλων σε ιστορικά δεδομένα, το σύστημα «εκπαιδεύτηκε» να αναγνωρίζει μοτίβα και συσχετισμούς που υποδηλώνουν μελλοντικές βλάβες ή φθορές στον εξοπλισμό, παρέχοντας έτσι προειδοποιήσεις στους χειριστές προτού συμβεί η πραγματική αστοχία. Η παρούσα εργασία εντάσσεται στο πλαίσιο του ευρωπαϊκού ερευνητικού προγράμματος aerOS (HORIZON 2022–2025), το οποίο χρηματοδοτείται από την Ευρωπαϊκή Ένωση και στοχεύει στην ανάπτυξη προηγμένων υποδομών λογισμικού και λύσεων για το Edge Computing, την τεχνητή νοημοσύνη και την ενσωμάτωση κυβερνοφυσικών συστημάτων στον χώρο της ναυτιλιακής και λιμενικής βιομηχανίας. Μέσα από τη συνεργασία μεταξύ ακαδημαϊκών ιδρυμάτων, ερευνητικών κέντρων και φορέων της βιομηχανίας το πρόγραμμα προωθεί την ψηφιοποίηση των θαλάσσιων υποδομών. Το τελικό αποτέλεσμα της παρούσας πτυχιακής εργασίας είναι η ανάπτυξη ενός λειτουργικού και επεκτάσιμου συστήματος προγνωστικής συντήρησης, το οποίο μπορεί να εφαρμοστεί σε πραγματικές επιχειρησιακές συνθήκες. Το σύστημα αυτό δύναται να προσαρμοστεί και να υιοθετηθεί από άλλες λιμενικές εγκαταστάσεις, προσφέροντας σημαντικά επιχειρησιακά πλεονεκτήματα.
Keywords: Προγνωστική Συντήρηση; Μηχανική Μάθηση; Predictive Maintenance; Internet of Things; Machine Learning; Straddle Carriers