PGSが地震探査船による調査を効率化

pgsPGS社とCognite社は、データを利用して、地震探査作業や船舶の健全性に影響を出すことなく、地震探査船の速度を向上させました。

本ソリューションによって、15日以上の時間を創出し、年間200万ドル以上の費用を削減しました。

効果

PGSは製造業向けDataOpsプラットフォームであるCognite Data Fusion™を導入し、地震調査船の作業員が速度を決定するための要素を容易に確認できる状態を準備しました。

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200万ドルの利益創出に貢献
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年換算で15日以上の時間を創出
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人手によるレポーティング作業を削減

課題

PGSは、海底の地下を描写する地震画像や3Dデータを提供しています。この作業は、水中マルチセンサー技術を搭載した長さ数キロメートルのGeoStreamerケーブルを船で曳航して行われます(下図参照)。このセンサーは、船から発射されたエネルギーパルスが海底で反射したものを拾います。このデータを解析することで、地下の構造が明らかになります。

世界最大級の大きさをもつ探査船を波や海流の中で操りながら、同時に地震データを十分に記録することは困難であり、生産速度を制限する要因はいくつもありました。

PGSは、船舶のデジタル化を推進するPGS Proteusを通じて、利用可能なデータを利用して組み合わせ、運航効率の向上を目指しています。今回のケースでは、PGS社は、船舶の最適な運航速度に影響を与える要因を、データとしてアクセスしやすい単一のツールにまとめて、活用することを目的としていました。データの統合と活用により、誰でも活用できる形で、生産速度に最も影響を与える要因を特定することができるようになります。

また、船舶の速度を最適化するツールがあれば、PGS社はリアルタイムで地震調査を最適化し、速度を制限する要因を改善、あるいは取り除くことができ、高い品質を維持しながらコストを削減することができます。

データの取得スピードと効率、価値創造には強い関連性があります。プロジェクトの計画や入札プロセスにおいては、日次収益の可能性と調査の予定期間の両方を知ることが非常に重要です。過去の実績を記録するツールがあれば、データに基づいたより良い意思決定をより迅速に行うことができます。

画像:ニューヨークのマンハッタンと地震探査船が牽引するGeoStreamerを比較した図。最後尾から船までは、交通の便が良い場合、タクシーで約30分かかる。(ソース: PGS)

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ソリューション

PGSとコグナイトは、Cognite Data Fusion™と、地震探査船の最適な速度を計算するためのデータを含むシステムを連携し、データ活用による船舶運用の合理化を実施するために協力しました。

PGSの専門家は、Cognite Power BIコネクタとCognite Academyが提供するセルフサービスのトレーニングを利用して、船舶のセンサーとオペレーションデータを組み合わせたPower BIレポートを開発しました。これらのレポートは、船舶の生産性能の詳細について、これまでにない洞察を与えました。ダッシュボードは陸上でのプロジェクトの計画に使用されていますが、PGS社はこの情報を船舶でも利用できるようにしたいと考えています。

PGSの専門家は、船上速度ダッシュボードを開発し、乗組員との共同作業により、乗組員が使用するのに最適な視覚化を実現しました。ダッシュボードは、様々な制限要因を表す最も関連性の高いシステムからのデータを組み合わせています。ダッシュボードは、様々な制限要因を表す最も関連性の高いシステムからのデータを組み合わせており、様々なインプットが変換されて船員に提示され、さらなるスピードアップが推奨されるかどうかが示されます。速度関連データは、Cognite Data Fusion™に取り込むために陸上に自動的に送信されます。

効果

PGSの船員たちは何年も前から生産速度を監視し、向上させてきました。今回のデータ活用の取り組みにより、PGSのパワフルなラムフォーム・タイタンクラスの船は、さらなる速度向上の可能性を示しています。ダッシュボードを導入したことで、乗組員の仕事はより簡単になり、手作業のプロセスの一部が取り除かれ、意思決定がサポートされました。さらに分析のための入力データの一貫性も向上しました。

達成速度は調査によって異なりますが、PGS社では船舶速度ダッシュボードを導入して以来、データの取得速度が著しく向上しています。2020年の秋、PGSの最も速い3つの調査では、2019年の最も速い3つの調査と比較して、平均速度が5.5%向上しました。

PGSは現在、機械学習と自動化された速度制御に向けてさらなる改善を目指しています。同社の2021年の主な焦点の1つは、コンピュータが最適なボトムスピードを提案することです。これは、Sheridan&Verplanckが1978年に提唱した、10段階の自動化スケールのレベル4で確実に作業することです。これが実現すれば、コンピュータが速度制御を実行して乗組員に報告するレベル7に到達することを目指しています。

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