De All-Weather Terminal (AWT) in Gent is een innovatieve infrastructuur die is ontworpen om het laden en lossen van stalen rollen ongeacht het weer te vergemakkelijken. Het hoofddoel van de terminal is om afgewerkte staalrollen (steel coils) van Arcelor Mittal Gent op te slaan en te verschepen. De terminal bestaat uit een overdekte laadkade en aangrenzend magazijn, waardoor het mogelijk is om ook bij slecht weer te werken. Het beheer van het magazijn en de goederenbehandeling gebeurt grotendeels geautomatiseerd met behulp van 3 magazijnkranen en 2 sorteerkranen op de kade. Daarnaast zijn er ook nog 2 mobiele havenkranen aanwezig op de overdekte kade die ingezet worden om de schepen te laden en te lossen. De magazijnkranen overspannen iets meer dan 50 m en wegen meer dan 200 ton per stuk waardoor dit zeer indrukwekkende bewegende constructies zijn die elk tot 40 ton kunnen hijsen.
De opdracht betrof het verwerken en interpreteren van de grote hoeveelheid ruwe data die werd geregistreerd door 3 magazijnkranen en 2 sorteerkranen.
Doel van de opdracht
Het doel van de opdracht was het inzichtelijk maken van het gebruik van de kranen, inclusief de aard en frequentie van bewegingen. Deze inzichten dragen bij aan de beoordeling van de structurele vermoeiingsveiligheid van de kraanbanen en restlevensduur.
De opdracht werd uitgevoerd in drie grote stappen:
Data cleaning en voorbereiding:
- Fouten en inconsistenties in de datasets werden geïdentificeerd, eventueel gecorrigeerd en gerapporteerd.
- Belangrijke controles omvatten maximale snelheid en consistentie van theoretische versus gemeten waarden.
- Tijdskloven werden geanalyseerd en aangevuld waar mogelijk.
Dataverwerking en modellering:
- Het datamodel werd ontwikkeld om de kraancycli, passages per kraanbaanligger, versnellingen en afgelegde afstanden te berekenen.
- Twee methoden werden toegepast om passages per kraanbaanligger te bepalen, inclusief onderscheid tussen bewegingen met en zonder versnellingen.
Rapportage en visualisatie:
De resultaten werden uitgebreid gerapporteerd en gevisualiseerd om complexe patronen en trends inzichtelijk te maken.
- Histogrammen: Deze toonden de verdeling van het aantal kraancycli per dag en per uur, waardoor piekuren en gemiddelde activiteiten beter begrepen konden worden.
- Scatterplots: Deze brachten het verband in kaart tussen het aantal kraancycli per uur en het aantal versnellingen, wat inzicht gaf in het dynamisch gedrag van de kranen en de operationele belasting.
- Grafieken van snelheden en versnellingen: Visualisaties van maximale snelheden en versnellingen werden vergeleken met technische specificaties om eventuele overschrijdingen of afwijkingen te identificeren.
- Analyse van afgelegde en minimale afstanden: Een combinatie van tabellen en grafieken werd gebruikt om de verhouding tussen daadwerkelijk afgelegde en minimale afstanden te analyseren, wat hielp bij het identificeren van inefficiënties en mogelijke interferentie tussen kranen.
Gebruikte technologieën/hardware/tools
- Python, Pandas: data cleaning, analyse en modellering
- Matplotlib: visualisatie
Toegevoegde waarde voor de klant
De klant krijgt een gedetailleerd overzicht van het gedrag en gebruik van de kranen, inclusief nauwkeurige data over belasting, bewegingen en efficiëntie. Dit stelt hen in staat strategische keuzes te maken die leiden tot procesoptimalisatie, verbeterde veiligheid en betrouwbaarheid, en een efficiëntere planning van onderhoud en resources. Daarnaast werd de verwerkte data aan de klant terug geleverd, zodat zij de mogelijkheid hebben om eventueel verdere analyses uit te voeren. Door deze combinatie van inzichten en flexibiliteit is de klant beter uitgerust om datagestuurde beslissingen te nemen die de algehele prestaties van de terminal verbeteren.
