रखरखाव समस्या के साथ एक बेड़ा
संयुक्त राज्य अमेरिका की नौसेना के सतह बेड़े ने वर्षों से रखरखाव के एक बैकलॉग के साथ संघर्ष किया है। जहाज अनुसूचित यार्ड मरम्मत के लिए कई महीने तक इंतजार करते हैं, मुख्य सतह युद्धपोत वर्गों में तैयारी दरें घट गई हैं, और समस्या ने Congress और बेड़े कमांडरों से निरंतर आलोचना आकर्षित की है। सेवा ने अब अंतर्निहित निदान चुनौती को संबोधित करने के लिए एक ठोस कदम उठाया है: Navy हमेशा जहाज की संरचनात्मक गिरावट की सीमा नहीं जानता है जब तक कि यह पहले से ही शिपयार्ड में न हो, जिस बिंदु पर अप्रत्याशित मरम्मत लंबी रहे हैं और बढ़ी हुई लागत।
Gecko Robotics, Pittsburgh स्थित एक कंपनी जो औद्योगिक अवसंरचना पर रोबोटिक निरीक्षण प्रणाली तैनात करने में माहिर है, उस सूचना अंतराल को बंद करने में मदद करने के लिए अनुबंधित है। पांच साल, $54 मिलियन अनिर्दिष्ट डिलीवरी, अनिर्दिष्ट मात्रा अनुबंध कंपनी के AI-सक्षम रोबोटों को Navy के प्रशांत बेड़े को सौंपे गए 18 जहाजों पर तैनात करेगा, जिसका लक्ष्य पारंपरिक मैनुअल निरीक्षण की अनुमति देने की तुलना में रखरखाव की आवश्यकताओं को पहले और अधिक व्यापक रूप से चिन्हित करना है।
Gecko की तकनीक कैसे काम करती है
Gecko की रोबोटिक प्रणालियाँ चुंबकीय-ट्रैक क्रॉलर हैं जो ऊर्ध्वाधर धातु सतहों को मापने में सक्षम हैं — जहाज के hull खंड, bulkhead और टैंक की दीवारें सहित — सेंसर की एक सरणी ले जाते हुए। अल्ट्रासोनिक मोटाई गेज प्रति घंटे हजारों बिंदुओं पर स्टील प्लेट की मोटाई को मापते हैं, जंग और धातु के नुकसान का पता लगाते हैं जो मानव निरीक्षकों को मैनुअल रूप से मैप करने में दिन लगते हैं। थर्मल इमेजिंग सेंसर गर्म स्थानों की पहचान करते हैं जो असर पहनने, इंसुलेशन गिरावट, या विद्युत दोषों को संकेत दे सकते हैं। उच्च-रेजोल्यूशन कैमरे तत्काल निर्णय लेने और ऐतिहासिक प्रवृत्ति दोनों का समर्थन करने वाली दृश्य निष्ठा के साथ सतह की स्थितियों को दस्तावेज करते हैं।
रोबोट एकत्र किए गए डेटा को एक AI विश्लेषण प्लेटफॉर्म में डालते हैं जो सेंसर स्ट्रीम को लगभग वास्तविक समय में संसाधित करता है और पिछली निरीक्षणों के baseline माप के विरुद्ध anomalies को चिह्नित करता है। जहाज प्रणालियों के लिए, इसका मतलब रखरखाव दल को ध्यान देने की जरूरत वाले क्षेत्रों की एक रैंक की गई सूची मिलती है, एकल स्नैपशॉट के बजाय गिरावट की दर से प्राप्त गंभीरता अनुमान के साथ। Predictive रखरखाव — पहचानना कि एक घटक एक परिभाषित विंडो के भीतर विफल हो जाएगा बजाय प्रतीक्षा करने के — इस प्रकार के दीर्घकालिक डेटा संग्रह की आवश्यकता है।
प्रशांत बेड़े संदर्भ
प्रशांत बेड़े संपत्ति पर Gecko की प्रणालियों को तैनात करने का निर्णय Navy के उस थिएटर में रणनीतिक वजन को प्रतिबिंबित करता है। Indo-Pacific Navy का प्राथमिकता ऑपरेशनल क्षेत्र है, और वहां एक विश्वसनीय सतह की उपस्थिति बनाए रखने के लिए ऐसे जहाजों की आवश्यकता है जो वास्तव में संचालित होने के लिए तैयार हैं। हाल के वर्षों में प्रशांत के साथ नामित जहाजों और sustained तत्परता की स्थिति में जहाजों के बीच एक परेशान अंतराल देखा गया है, आंशिक रूप से निरीक्षण आवृत्ति के अपर्याप्त कारण स्थगित रखरखाव कार्य जमा हो गया है।
Navy के प्रशांत सतह बेड़े में destroyer स्क्वाड्रन, उभयचर हमले के जहाज और रसद पोत शामिल हैं जो सामूहिक रूप से एक विशाल रखरखाव उद्यम का प्रतिनिधित्व करते हैं। प्रारंभिक fault पहचान में मामूली सुधार भी मरम्मत के खिड़की में काफी कमी और उच्च समग्र बेड़े की उपलब्धता दर में अनुवाद कर सकते हैं।
औद्योगिक उत्पत्ति से सैन्य आवेदन
Gecko Robotics ने मूल रूप से औद्योगिक अवसंरचना के लिए अपनी निरीक्षण तकनीक बनाई है — बिजली संयंत्र, रिफाइनरी, पाइपलाइन — जहां अप्रत्याशित संरचनात्मक विफलता की लागत विनाशकारी है। कंपनी के रोबोट बॉयलर दीवारों और भंडारण टैंकों को उन वातावरण में रेंगते हैं जो मानव निरीक्षकों के लिए बहुत खतरनाक या समय लेने वाले होते हैं। उस तकनीक को नौसेना के जहाजों के अनुकूल करना मुख्य क्षमता का एक प्राकृतिक विस्तार है।
नौसेना आवेदन अद्वितीय चुनौतियों को प्रस्तुत करता है। जहाज जटिल प्रणालियां हैं जिनमें हजारों परस्पर निर्भर घटक होते हैं, गतिशील ऑपरेटिंग वातावरण जो जंग को तेज करते हैं, और ऑपरेशनल शेड्यूल जो सीमित करते हैं कि एक रोबोट निरीक्षण दल के पास जहाज को छोड़ने से पहले कितना समय हो सकता है। Gecko के IDIQ अनुबंध संरचना Navy को लचीलापन देता है उन 18 जहाजों के portfolio में सेवा तैनात करने के लिए जो उन परिचालन वास्तविकताओं को समायोजित करते हैं।
व्यापक रक्षा रखरखाव प्रौद्योगिकी पुश
Gecko अनुबंध व्यापक DoD हित का एक हिस्सा है कि कैसे सैन्य उपकरणों को रखरखाव दिया जाता है इसे बदलने के लिए AI और रोबोटिक्स का उपयोग करता है। Defense विभाग की रखरखाव enterprise में सैकड़ों हजार वाहन, विमान और जहाज़ होते हैं, और स्थगित रखरखाव और unplanned मरम्मत से cumulative लागत सालाना दसियों अरब डॉलर में चलती है। Scale में predictive रखरखाव को सेंसर कवरेज और डेटा विश्लेषण की आवश्यकता है जो एक दशक पहले व्यावहारिक नहीं था लेकिन सेंसर hardware और machine learning उपकरण परिपक्व होने के साथ तेजी से सस्ता हो गया है।
यह लेख Breaking Defense द्वारा रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें.
Originally published on breakingdefense.com
