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Die Klassifikationsgesellschaft ABS setzt ein innovatives Werkzeug zur Erkennung von Korrosion ein – ein Problem, das die Branche bis zu 80 Mrd. $ im Jahr kostet. Die Künstliche Intelligenz erkennt Korrosion zuverlässig.

[ds_preview]Die Ergebnisse der ersten Anwendung der von ABS betriebenen digitalen Lösung zur Korrosionserkennung zeigen nach Angaben des Unternehmens, dass sie Korrosion mit einer Genauigkeit von 98,9 % erkennen kann. Das ABS AI Corrosion Detection™ Tool werde seine Genauigkeit aber noch weiter verfeinern, wenn der Algorithmus durch die Analyse weiterer Bilder korrodierter Bauteile trainiert werde.

»Korrosion ist eine der größten Instandhaltungsherausforderungen in der maritimen Industrie mit geschätzten Gesamtkosten zwischen 50 und 80 Mrd. $ jährlich. Diese Anwendung fortschrittlicher maschineller Lerntechnologie zur Unterstützung des Tankbeschichtungs- und Korrosionsmanagements ist einzigartig für ABS, und jetzt können wir zeigen, dass sie in realen Anwendungen sehr effektiv ist«, sagt Kash Mahmood, ABS Senior Vice President, Digital Solutions.

Ein ABS-Kunde setzte kürzlich das ABS AI Corrosion Detection Tool ein, um zwei Schiffe zu untersuchen, um eine genaue Einschätzung ihres Beschichtungszustands und des Vorhandenseins von Korrosion zu erhalten. Die Analyse ergab, dass das Tool die Bilder mit einer Genauigkeit von 98,9 % bewertete. Die Ergebnisse beruhen auf der Analyse von mehr als 600 Bildern der Ballastwassertanks eines Kunden durch das KI-Tool.

Die digitale Lösung von ABS AI Corrosion Detection nutzt einen KI-Algorithmus, der Bilder und Videodateien analysiert, um Vorhersagewerte und Prozentsätze für den Ausfall der Tankbeschichtung und Korrosion zu liefern. Die digitale Lösung ermöglicht es Betreibern, den Abbau der Beschichtung und das Korrosionswachstum im Laufe der Zeit zu bewerten und zu überwachen, um die Wartung des Schiffes zwischen den Inspektionen zu unterstützen. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens zur automatischen Mustererkennung erhalten Kunden proaktive Warnungen vor strukturellen Defekten wie Beschichtungsausfällen, Brüchen und Verformungen ohne die kostspieligen und aufdringlichen Aspekte traditioneller Strukturinspektionen.

Die Anwendung werde ihre Leistung kontinuierlich verbessern, wenn mehr Bilder hochgeladen und ausgewertet werden, um die Präzision der Erkennungen weiter zu verfeinern, erklärt ABS.