Discrete-event modelling of ship operation and maintenance

Maintenance plays a critical role in the management of industrial infrastructures, directly impacting productivity and operational safety. The currently prevalent strategy, scheduled maintenance, involves interventions at predetermined intervals but suffers from significant drawbacks such as high costs, inefficiency, and unplanned downtime due to unexpected malfunctions. In military naval operations, procedures involve assigning dedicated personnel to oversee each compartment of the ship. Despite its importance, this human-centric process is acknowledged to have limitations in terms of accuracy and real-time responsiveness. In the digital era, the concept of creating a Digital Twin has emerged as a new strategy. The Digital Twin (DT) is a series of models that update themselves in real time and follow the life of the corresponding physical system. The DT is a virtual living replica of physical objects and integrates activities of acquisition, storage, and analysis of data to guarantee the availability, reliability, and safety of a structure. Data acquisition and identification can be achieved through a state-of-the-art Structural Health Monitoring (SHM) system, which employs an array of integrated sensors installed on the structure. This advanced system utilizes sensor data and hybrid analysis models to produce digital twins with remarkable physical accuracy. Within the framework of SHM, the research addresses these challenges by recommending Condition-Based Maintenance (CBM) for military ships. It examines critical damage types of hull panels, including fatigue, buckling and uniform corrosion, to compare the effectiveness of scheduled maintenance with CBM. By analyzing Key Performance Indicators (KPIs) such as the number of damaged panels, failed missions, and associated costs, the study underscores the advantages of CBM for ships. CBM offers a precise assessment of hull panel conditions and ensures timely, targeted interventions. This approach allows maintenance to be performed only when needed, reducing costs and unplanned downtime while extending the lifespan of the ship hull. The analysis of different types of damage and the integration of KPIs into the maintenance decision-making process demonstrates that CBM can more effectively address these issues in ship hull panels compared to scheduled maintenance, ultimately aiming to reduce costs and enhance mission success in maritime contexts. In conclusion, this work shows that adopting CBM over scheduled maintenance significantly advances operational management and safety for ships.

La manutenzione gioca un ruolo cruciale nella gestione delle infrastrutture industriali, influenzando direttamente la produttività e la sicurezza operativa. La strategia attualmente prevalente, la manutenzione programmata, prevede interventi a intervalli predeterminati, ma presenta notevoli svantaggi, come alti costi, inefficienza e inattività imprevista a causa di malfunzionamenti inaspettati. Nelle operazioni navali militari, le procedure richiedono l’assegnazione di personale dedicato per supervisionare ogni compartimento della nave. Nonostante la sua importanza, questo processo incentrato sull’uomo ha limitazioni in termini di precisione e reattività in tempo reale. Nell’era digitale, è emerso il concetto di Digital Twin come nuova strategia. Il Digital Twin (DT) consiste in una serie di modelli che si aggiornano in tempo reale, seguendo il ciclo di vita del corrispondente sistema fisico. Il DT è una replica virtuale dinamica di oggetti fisici e integra attività di acquisizione, archiviazione e analisi dei dati per garantire la disponibilità, l’affidabilità e la sicurezza di una struttura. L’acquisizione e l’identificazione dei dati può avvenire attraverso un sistema avanzato di Structural Health Monitoring (SHM), che utilizza una rete di sensori integrati installati sulla struttura. Questo sistema sofisticato impiega i dati dei sensori e modelli di analisi ibridi per generare digital twins con un’accuratezza fisica notevole. Nell’ambito dello SHM, la ricerca affronta queste sfide raccomandando la Condition-Based Maintenance (CBM) per le navi militari. Viene analizzato il danno critico ai pannelli dello scafo, inclusi fatica, instabilità elastica e corrosione uniforme, per confrontare l’efficacia della manutenzione programmata con la CBM. Attraverso l’analisi di Key Performance Indicators (KPIs) come il numero di pannelli danneggiati, le missioni non riuscite e i costi associati, lo studio evidenzia i vantaggi della CBM per le navi. La CBM offre una valutazione precisa delle condizioni dei pannelli dello scafo, garantendo interventi tempestivi e mirati. Questo approccio consente di effettuare la manutenzione solo quando è realmente necessario, riducendo i costi e i tempi di inattività imprevisti, oltre ad estendere la vita utile dello scafo della nave. L’analisi dei vari tipi di danno e l’integrazione dei KPI nel processo decisionale della manutenzione dimostrano che la CBM può affrontare in modo più efficace queste problematiche nei pannelli dello scafo rispetto alla manutenzione programmata, mirando a ridurre i costi e a migliorare il successo delle missioni in contesti marittimi. In conclusione, questo lavoro dimostra che l’adozione della CBM in sostituzione della manutenzione programmata rappresenta un significativo passo avanti nella gestione operativa e nella sicurezza delle navi.