LogReview - Use of AIS data to optimize O&M logistics in offshore wind farms

Together with the Fraunhofer Institute for Wind Energy Systems (IWES), the Fraunhofer Center for Maritime Logistics and Services (CML) and Tractebel DOC Offshore GmbH, the Institute of Maritime Logistics (MLS) will evaluate AIS data from ships to analyze and optimize logistics processes for the operation and maintenance of offshore wind turbines. AIS (Automatic Identification System) is a radio system that continuously transmits the position, course and speed and other ship data (ship name, call sign, MMSI number, etc.) of the vessel concerned. The Institute of Maritime Logistics will be primarily responsible for the subproject "Application of AIS data for collision safety in the operational phase".

Project duration 01.07.2021-30.06.2025
Project funding German Federal Ministry for Economic Affairs and Energy (BMWi) 
Our status Project partner
Our status Jürgen Weigell
Project partners The partners in the project consortium are the following:
 
  • Fraunhofer Institute for Wind Energy Systems (IWES)
  • Fraunhofer Center for Maritime Logistics and Services (CML)
  • Institute of Maritime Logistics (MLS)
  • Tractebel DOC Offshore GmbH (DOC)

Description

In the sub-project "Application of AIS data for collision safety in the operational phase" of the LogReview project, long-term position data of ships in and near offshore wind farms, recorded by the Automatic Identification System (AIS), are evaluated automatically. In addition to the automation of the near real-time evaluation, a special challenge is the large amount of data. By evaluating and analyzing the data, complex logistical processes during the operation of offshore wind farms are to be recorded, analyzed and optimized. In order to improve maritime safety and to increase the carbon footprint, the evaluation of AIS data can be used to draw conclusions about routes and about distances to other ships or stationary objects as well as about the operation and maintenance processes carried out. In this subproject, new methods for collision safety of ships with other ships or with stationary objects in the offshore wind farm or in the vicinity of an offshore wind farm will continue to be investigated. For the development of new models for collision prevention, the transfer to other areas of shipping as well as the analysis and processing of large amounts of data and their applications, both methods of machine learning and simulation are used. The subproject thus contributes significantly to the goal of the overall project "O&M Logistics Optimization in Operation" to develop a holistic, time series-based evaluation and optimization methodology for the operationally executed logistical processes in offshore wind farms.

This project is funded by the German Federal Ministry for Economic Affairs and Energy on the basis of a resolution of the German Bundestag under the funding code 03EE3051B. The responsibility for the content of this publication lies with the authors.

 

 

This project is funded by the Federal Ministry for Economic Affairs and Energy on the basis of a resolution of the German Bundestag under the funding code 03EE3051B. The authors are responsible for the content of this publication.

Publications (excerpt)

[192195]
Title: LogReview - Nutzung von AIS-Daten zur Optimierung der O&M-Logistik in Offshore-Windparks.
Written by: Jahn, Carlos and Weigell, Jürgen
in: (2025).
Volume: Number:
on pages:
Chapter:
Editor:
Publisher: Hannover : Technische Informationsbibliothek:
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how published:
Organization:
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Type:
DOI: 10.34657/32456
URL: https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/33388
ARXIVID:
PMID:

[pdf] [www]

Note: LogReview

Abstract: Die Hauptziele des Projekts LogReview bestanden darin, durch die Analyse umfangreicher Datenmengen Erkenntnisse über bereits durchgeführte O&M-Tätigkeiten in OWP zu gewinnen. Im Teilprojekt „Anwendung von AIS-Daten für die Kollisionssicherheit in der Betriebsphase“ des Projektes LogReview werden langjährige Positionsdaten von Schiffen in und nahe bei Offshore-Windparks, erfasst durch das AIS, automatisiert ausgewertet. Eine besondere Herausforderung besteht neben der Automatisierung der nahezu Echtzeit-Auswertung auch in den großen Datenmengen. Durch die Auswertung und Analyse der Daten sollen komplexe logistische Prozesse während des Betriebs von Offshore Windparks erfasst, analysiert und optimiert werden. Zur Verbesserung der maritimen Sicherheit und zur Steigerung der CO2-Bilanz können anhand der Auswertung von AIS-Daten Rückschlüsse über die Routen und über Entfernungen zu anderen Schiffen oder stationären Objekten sowie über die durchgeführten Betriebs- und Wartungsprozesse gezogen werden. In diesem Teilvorhaben werden weiterhin neue Verfahren zur Kollisionssicherheit von Schiffen mit anderen Schiffen bzw. mit stationären Objekten im Offshore-Windpark bzw. in der Umgebung eines Offshore-Windparks untersucht. Für die Entwicklung von neuen Modellen für die Kollisionsverhütung, die Übertragung auf andere Gebiete der Schifffahrt sowie die Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen und deren Anwendungen werden sowohl Methoden des Maschinellen Lernens als auch der Simulation eingesetzt. Das Teilvorhaben trägt somit zu dem Ziel des Gesamtvorhabens „O&M Logistik-Optimierung im Betrieb“ eine ganzheitliche, zeitreihenbasierte Bewertungs- und Optimierungsmethodik für die operativ ausgeführten logistischen Prozesse in Offshore-Windparks zu entwickeln maßgeblich bei.