Digital Transformation from Predictive Maintanance. A Case Study on Saipem's Scarabeo 9 Semisub

L'obbiettivo della tesi segue il processo di digitalizzazione della nave da perforazione Scarabeo 9. Lo scopo è di migliorare le procedure di manutenzione sulla componentistica della nave con l'ausilio di una mirroring history station(MHS) con la quale è possibile ricavare i dati prodotti dalle componenti. La metodologia seguita vede uno studio preliminare dei sottosistemi della nave, le procedure di manutenzione adottate e di quali siano gli asset critici. Tale definizione viene ristretta alle apparecchiature che sono tendenzialmente più soggette a manutenzione. Successivamente viene preso il caso reale di un problema ad un generatore; se ne vogliono scoprire le cause con l'ausilio di analisi statistiche. L'analisi conoscitiva sui comparti nave e del sistema di perforazione ha messo in risalto la presenza di componenti di processo di tipo comune. Le analisi statistiche hanno permesso di individuare e descrivere puntualmente il momento in cui si è riscontrato il problema ma analisi più approfondite non hanno dato risultati attendibili sulla natura del problema. Il lavoro svolto ha messo in luce i punti di forza e di debolezza di un sistema di monitoraggio che utilizzi degli algoritmi per l'analisi statistica e le conclusioni vogliono proporsi come suggerimento agli sviluppi futuri del processo di digitalizzazione. In previsione di adottare un sistema di monitoraggio real time della nave e dei suoi singoli componenti, si è arrivati alla conclusione di impostare un procedimento deduttivo dell'analisi dei dati. L'idea è definire a priori quali parametri debbano essere monitorati. Lo sviluppo del programma di monitoraggio, verte sulla definizione di efficienza per il lavoro svolto da ogni singolo componente, e permetterebbe di identificare anomalie secondo il paradigma di controllo conditioned-based; secondo cui le azioni di intervento siano necessarie nel momento in cui alcuni parametri prestabiliti escano da un range di affidabilità.