AI og OneLink: Ny standard for smart tankskibsd drift

AI i Dansk Shipping og Maritim Industri‱‱By 3L3C

Armona ruller OneLink‑systemer ud pĂ„ deres tankskibe. Hvad betyder det for dansk shipping, og hvordan udnytter du AI til ruteoptimering og forudsigende vedligehold?

AI i shippingruteoptimeringforudsigende vedligeholdmotorovervÄgninggrÞn shippingtankskibe
Share:

Featured image for AI og OneLink: Ny standard for smart tankskibsd drift

AI og OneLink: Ny standard for smart tankskibsdrift

I takt med at vintertrafikken i NordsĂžen og ØstersĂžen tager til, mĂŠrker mange danske rederier presset: brĂŠndstofpriser er volatile, vejret bliver mere ekstremt, og krav til dokumentation af emissioner skĂŠrpes Ă„r for Ă„r. Samtidig forventer lastkunder mere forudsigelighed og hĂžjere oppetid. Midt i det pres ser vi nu internationale aktĂžrer som Armona Ship Management rulle avancerede OneLink-systemer ud pĂ„ hele deres tankskibsflĂ„de – og det er et tydeligt signal til den danske maritime sektor.

Denne udvikling handler ikke kun om endnu et softwaremodul, men om en helt ny mÄde at drive skibe pÄ: datadrevet, forbundet og AI-understÞttet. For rederier, befragtere og tekniske chefer i Danmark er spÞrgsmÄlet ikke lÊngere om man skal investere i sÄdanne systemer, men hvordan og hvornÄr.

I dette indlĂŠg – som er en del af vores serie om AI i dansk shipping og maritim industri – bruger vi Armonas udrulning af OneLink som afsĂŠt til at se pĂ„, hvad moderne performance‑platforme kan, hvordan de spiller sammen med ruteoptimering, forudsigende vedligehold og grĂžn shipping, og hvad danske aktĂžrer konkret kan gĂžre de nĂŠste 6–12 mĂ„neder.

Hvad er OneLink – og hvorfor er Armonas valg interessant?

Armona Ship Management har indgĂ„et aftale om at implementere en rĂŠkke OneLink Performance‑teknologier pĂ„ tvĂŠrs af deres tankskibsflĂ„de. Aftalen omfatter blandt andet:

  • Routelink til rejseplanlĂŠgning og ruteoptimering
  • Enginelink til motorovervĂ„gning og performance management
  • POCR (et centralt performance‑ og kontrolrumskoncept) til samlet overblik og beslutningsstĂžtte

MĂ„let er klart: bedre brĂŠndstofstyring, lavere emissioner og hĂžjere oppetid gennem stĂžrre gennemsigtighed i skibenes operationelle performance.

“Digital integration 
 vil give os en dybere forstĂ„else af skibenes performance og evnen til at trĂŠffe hurtigere, databaserede beslutninger,” lyder det fra Armonas tekniske ledelse.

Hvorfor betyder det noget for danske aktĂžrer?

Flere grunde gĂžr Armonas skridt relevant for Danmark:

  1. Benchmark for tankskibsdrift – mange danske rederier konkurrerer direkte pĂ„ de samme ruter og kundesegmenter som Armona.
  2. Timing – IMO’s CII, EU ETS og kommende krav til digital emissionsrapportering gþr det svért at fortsétte med Excel-ark og manuelle noon reports.
  3. Teknologimodenhed – kombinationen af satellitforbindelse, IoT‑sensorer og maritime AI‑algoritmer er nu sĂ„ moden, at lĂžsningerne giver hurtig og mĂ„lbar effekt.

For danske rederier betyder det, at status quo bliver relativt dĂ„rligere, hver gang en konkurrent tager et digitalt kvantespring. Det gĂŠlder bĂ„de pĂ„ omkostninger, kundedialog og ESG‑profil.

Ruteoptimering: Fra “best practice” til AI‑drevet standard

Ruteoptimering har lénge véret omtalt som ”lavthéngende frugt” i grþn shipping. Men med systemer som OneLinks Routelink rykker vi fra simple vejr‑ruter til kontinuerlig, AI‑understþttet optimering.

Hvad kan moderne ruteoptimeringsvĂŠrktĂžjer?

Et nutidigt system til ruteoptimering kombinerer typisk:

  • HĂžjoplĂžselige vejr- og bĂžlgemodeller
  • Skibs‑specifikke performancekurver (sĂ„dan sejler netop det skib i det vejr)
  • Charter‑ og fartplan‑begrĂŠnsninger (ETA, laycan, max speed osv.)
  • BrĂŠndstofpriser, ECA‑zoner og forventet trafikbelastning

AI‑modeller kan herefter simulere tusindvis af mulige ruter og speed‑profiler og anbefale den lþsning, der bedst balancerer:

  • Laveste brĂŠndstofforbrug
  • Bedste CII‑score og CO₂‑intensitet
  • HĂžj pĂ„lidelighed ift. ETA

For en mellemstor tankskibsflĂ„de kan selv 3–5 % reduktion i forbrug hurtigt lĂžbe op i tocifrede millionbelĂžb Ă„rligt.

Dansk vinkel: Hvorfor det er ekstra relevant nu

For danske rederier, der sejler meget i NordsÞen og ØstersÞen, er forhold som:

  • Kortere, men mere vejrfĂžlsomme ruter
  • TĂŠt trafik omkring danske strĂŠder
  • Hyppige havneanlĂžb med stramme tidsvinduer


 oplagte kandidater til AI‑drevet optimering. En algoritme er bedre end mavefornemmelsen til at vurdere, om det fx er bedre at:

  • sejle lidt langsommere og ramme en vindlomme, eller
  • Ăžge farten tidligt for at undgĂ„ et stormsystem.

Her bliver OneLink‑lignende lĂžsninger ikke bare ”nice to have”, men et vĂŠrktĂžj til at redu­cere bĂ„de risiko og omkostninger.

Enginelink og forudsigende vedligehold: Fra reaktiv til proaktiv drift

Den anden centrale komponent i Armonas aftale er Enginelink – et system til motorovervĂ„gning og performance management. Dette er kernen i det, vi i denne serie kalder forudsigende vedligehold i dansk shipping.

Fra alarm-lister til indsigt

Traditionelt har mange maskinchefer haft:

  • Spredte alarmlister pĂ„ bro og i maskinrum
  • Periodiske rapporter til land
  • Manuelle analyser af trends

Med Enginelink‑typen systemer sker der tre ting:

  1. Liveindsamling af data fra sensorer pÄ motor, propeller, hjÊlpemotorer og ofte ogsÄ scrubbere og pumper.
  2. Central analyse – typisk bĂ„de ombord og i skyen – hvor AI‑modeller opdager mĂžnstre, mennesker ikke ser.
  3. Handlingsorienterede anbefalinger: ”Rens varmeveksler inden 72 timer”, ”efterse injektorer ved nĂŠste havneanlĂžb”, ”unormalt slid pĂ„ cylinder 3”.

Resultatet er, at teknisk afdeling pÄ land fÄr et fÊlles, datadrevet billede af flÄdens tilstand, og kan prioritere dokning, reservedele og specialistbesÞg langt mere prÊcist.

Konkrete gevinster for en dansk flÄde

En dansk tank- eller bulkflÄde, der implementerer forudsigende vedligehold, vil typisk kunne:

  • Reducere uplanlagte havarier og driftsstop
  • SkĂŠre ned pĂ„ nĂždreparationer i dyre havne
  • Optimere spare parts‑lager ved at vide, hvilke komponenter der reelt slides hurtigst
  • Forbedre dialog med klasseselskaber, der i stigende grad accepterer digital dokumentation

Samtidig giver et veldokumenteret performance‑setup en styrket forhandlingsposition over for befragtere, fordi man kan dokumentere driftssikkerhed og bréndstofeffektivitet med data – ikke blot historik.

Datadrevet flÄdestyring: POCR og den digitale ramme

I Armonas case omtales ogsĂ„ et POCR‑koncept (Performance Operations Control Room). Pointen er ikke navnet, men konceptet:

At samle driftsdata, ruteoptimering og vedligeholdelsesindsigter i Ă©t integreret kontrolmiljĂž.

Fra siloer til samlet overblik

Mange danske rederier kĂŠmper med datasiloer:

  • Noon reports i Ă©t system
  • Motorlog i et andet
  • Vejr og ruter i et tredje
  • Emissionsrapportering i et fjerde

En digital ramme a la OneLink binder disse lag sammen, sÄ bÄde bro, maskinrum og kontor ser det samme datasÊt og de samme nÞgletal.

Det gĂžr det bl.a. muligt at:

  • Koble brĂŠndstofforbrug direkte til rutevalg og vejrforhold
  • Se effekten af vedligeholdelsestiltag pĂ„ den faktiske performance
  • UnderstĂžtte compliance (CII, EU ETS, SEEMP etc.) uden dobbeltrapportering

AI som beslutningsstþtte – ikke erstatning for sþmandskab

En vigtig pointe, sérligt i en dansk kontekst, er at fremhéve, at AI‑systemer ikke erstatter faglighed ombord, men forstérker den:

  • Maskinchefen fĂ„r bedre grundlag for at planlĂŠgge vedligehold
  • SkibsfĂžreren fĂ„r stĂŠrkere beslutningsstĂžtte til speed og kurs
  • Teknisk afdeling pĂ„ land kan fokusere pĂ„ afvigelser fremfor manuel datorensning

De rederier, der lykkes, er dem, der kombinerer sþmandskab, data og AI i en félles driftskultur – ikke dem, der ser det som et rent IT‑projekt.

SĂ„dan kan danske rederier komme i gang – en praktisk kĂžreplan

Hvis Armonas udrulning af OneLink skal omsĂŠttes til konkrete handlinger i en dansk kontekst, kunne en realistisk 6–12 mĂ„neders plan se sĂ„dan ud:

1. KortlĂŠgning (mĂ„ned 1–2)

  • Lav en status pĂ„ datatilgĂŠngelighed: Hvilke sensorer har vi? Hvilke systemer bruger vi i dag? Hvordan flyder data?
  • DefinĂ©r 3–5 forretningsmĂ„l: fx brĂŠndstofreduktion, fĂŠrre havarier, bedre CII, fĂŠrre manuelle rapporter.
  • Udpeg en tvĂŠrfaglig projektgruppe: nautisk, teknisk, kommerciel, IT.

2. Pilotprojekt (mĂ„ned 3–6)

  • VĂŠlg 2–4 skibe med reprĂŠsentative ruter og alder.
  • ImplementĂ©r en integreret lĂžsning til ruteoptimering og motorovervĂ„gning – OneLink‑lignende eller tilsvarende.
  • SĂŠt tydelige KPI’er:
    • % brĂŠndstofreduktion
    • Antal uplanlagte havarier
    • Tidsforbrug pĂ„ rapportering

3. Skalering og integration (mĂ„ned 6–12)

  • Udbred lĂžsningen til resten af flĂ„den, hvor piloten har bevist sin vĂŠrdi.
  • IntegrĂ©r med emissionsrapportering og eksisterende ERP/maintenance‑systemer.
  • Etabler et operationelt kontrolrum (fysisk eller virtuelt), der samler driftsdata, alarmer og performance.

4. Kompetencer og kultur (lĂžbende)

  • TrĂŠn besĂŠtninger i databevidst drift: hvorfor sensordata er vigtige, og hvordan de bruges.
  • BelĂžn adfĂŠrd, der understĂžtter effektiv og grĂžn sejlads – fx gennem interne benchmarks.
  • KommunikĂ©r succeshistorier til kunder og investorer som led i rederiets grĂžnne fortĂŠlling.

AI i dansk shipping: Fra enkeltprojekter til strategisk lĂžft

Armonas satsning pĂ„ OneLink‑systemer er endnu et tegn pĂ„, at AI, performance‑platforme og forudsigende vedligehold er ved at blive normaltilstand i international shipping. For den danske maritime sektor betyder det, at investering i digitale lĂžsninger ikke lĂŠngere kun handler om effektivisering, men om konkurrenceevne og licens til at operere i et grĂžnnere og mere reguleret marked.

I denne serie om AI i dansk shipping og maritim industri ser vi igen og igen det samme mĂžnster:

  • Ruteoptimering giver de fĂžrste, hurtige gevinster.
  • MotorovervĂ„gning og forudsigende vedligehold reducerer risiko og omkostninger.
  • Datadrevet flĂ„destyring skaber fundamentet for grĂžn omstilling og nye forretningsmodeller.

For rederier, der endnu ikke er gĂ„et i gang, er det nĂŠste skridt enkelt: start med at kvantificere potentialet – hvad koster en procent brĂŠndstof i jeres flĂ„de om Ă„ret, og hvad vil det betyde at reducere uplanlagte havarier med 20–30 %? NĂ„r tallene fĂžrst ligger pĂ„ bordet, bliver beslutningen om at teste AI‑understĂžttede lĂžsninger langt mere hĂ„ndgribelig.

SpĂžrgsmĂ„let er derfor ikke, om AI‑baserede systemer som OneLink bliver standard i tankskibsdrift – men hvem i den danske maritime klynge der vĂŠlger at vĂŠre blandt dem, der sĂŠtter standarden, og hvem der blot fĂžlger efter.