Valutazione affidabilistica di un mezzo SAR autonomo mediante un approccio probabilistico

Abstract

La tesi si focalizza sull'affidabilità di una Nave Autonoma di Soccorso (MASS - Maritime Autonomous Surface Ship) attraverso un approccio deterministico probabilistico. Lo sviluppo di tale tecnologia è motivato dalla necessità di ridurre i costi operativi, migliorare la sicurezza del personale marittimo e minimizzare l'impatto ambientale. Le navi autonome offrono un'alternativa più sicura rispetto alle tradizionali, eliminando errori umani legati alla fatica, distrazione e sovraccarico informativo, sebbene siano ancora soggette a errori di progettazione e nuove forme di vulnerabilità informatiche. La metodologia seguita per lo studio prevede l'analisi della nave sia in configurazione con equipaggio sia in configurazione autonoma. Sono stati utilizzati modelli come diagrammi a blocchi (RBD) per modellare l'affidabilità, e l'analisi degli alberi di guasto per modellare la probabilità di guasto dei vari sottosistemi, quali il controllo della navigazione, la consapevolezza situazionale, la propulsione, la manovrabilità e la galleggiabilità. Sono stati calcolati i tassi di guasto (MTTF) dei componenti critici utilizzando dati di letteratura, database specifici e MTTF calcolati appositamente, come quello umano. I risultati ottenuti mostrano che la configurazione autonoma presenta un'affidabilità complessiva superiore rispetto alla configurazione con equipaggio, sia per missioni di soccorso che per missioni di pattugliamento (entrambe con un tempo di missione di 8 o 100 ore). L'approccio stocastico utilizzato per la verifica dell'affidabilità ha confermato che la nave autonoma mantiene un margine positivo anche aumentando le incertezze sui tassi di guasto. In conclusione, la tesi dimostra che, pur con le limitazioni modellistiche adottate, le navi autonome possono raggiungere livelli di affidabilità comparabili o superiori a quelle tradizionali, aprendo la strada a sviluppi futuri per migliorare ulteriormente sicurezza e sostenibilità nel trasporto marittimo.

The thesis focuses on the reliability of an Autonomous Surface Ship (MASS - Maritime Autonomous Surface Ship) through a deterministic probabilistic approach. The development of this technology is driven by the need to reduce operating costs, improve safety for seafarers and minimise environmental impact. Autonomous ships offer a safer alternative to traditional ones, removing human errors related to fatigue, distraction and information overload, although they are still subject to design errors and new forms of cyber vulnerabilities. The methodology followed for the study involves the analysis of the ship both in configuration with crew and in autonomous configuration. Models such as block diagrams (RBD) were used to model reliability, and failure tree analysis was used to model the probability of failure of various subsystems, such as navigation control, situational awareness, propulsion, manoeuvrability and buoyancy. Failure rates (MTTF) of critical components were calculated using literature data, specific databases and specially calculated MTTFs such as human. The results obtained show that the autonomous configuration has an overall higher reliability than the manned configuration, both for rescue missions and patrol missions (both with a mission time of 8 or 100 hours). The stochastic approach used for reliability verification confirmed that the autonomous vessel maintains a positive margin even if it increases uncertainties on the MTTFs. In conclusion, the thesis shows that, despite the model limitations adopted, autonomous vessels can achieve levels of reliability comparable or superior to traditional ones, Paving the way for future developments to further improve safety and sustainability in maritime transport.