AI og flådestyring: Læring fra Armonas OneLink-satsning

I den globale tankskibssektor ser vi i øjeblikket en stille, men markant omvæltning: rederier begynder at rulle avancerede AI- og dataplatforme ud på tværs af hele flåder. En aktuel international case er Armona Ship Management, der har valgt at implementere OneLink-systemer på hele deres tankskibsflåde. Selvom detaljerne i løsningen ikke er offentligt kendt i dybden, er signalet tydeligt: flådedækende, datadrevet drift er ved at blive standard – ikke eksperiment.

For danske rederier og maritime aktører er timingen afgørende. Presset for grønnere shipping, mere effektiv brændstofudnyttelse og skærpede ESG-krav stiger markant frem mod 2030. Samtidig har vi en stærk maritim tradition og et digitalt modenhedsniveau i Danmark, der gør os i stand til at ligge helt i front, hvis vi handler nu.

Denne artikel er en del af serien “AI i Dansk Shipping og Maritim Industri” og bruger Armonas OneLink-satsning som afsæt til at besvare et centralt spørgsmål: Hvordan kan danske rederier konkret bruge AI-baserede flådesystemer til at optimere ruter, reducere brændstofforbrug, forbedre vedligeholdelse og styrke konkurrencedygtigheden – uden at miste jordforbindelsen?

Hvad er et OneLink-lignende system – og hvorfor er det vigtigt?

Et system som OneLink kan forstås som et digitalt nervecenter for en flåde:

• Det samler data fra skibets motorer, sensorer og bro
• Det forbinder skibe og landorganisation i én platform
• Det bruger algoritmer og ofte AI til at analysere og optimere drift i realtid

Selvom vi ikke har alle tekniske detaljer om Armonas opsætning, kender vi de typiske komponenter i sådanne løsninger.

Centrale moduler i moderne flådeplatforme

De fleste avancerede flådesystemer inden for tankskibe inkluderer:

• Engine monitoring
  Kontinuerlig overvågning af motorparametre (temperaturer, tryk, vibrationer, brændstofforbrug, emissionsdata).
  Formål: at opdage afvigelser tidligt og optimere motorindstillinger.

• Voyage planning og ruteoptimering
  Dynamisk ruteplanlægning baseret på vejr, strøm, bølger, trafik og hastighedsprofiler.
  Formål: at minimere brændstof, sejltid og CO₂ pr. ton-mile.

• Performance management
  Løbende sammenligning af faktisk performance mod reference (hull fouling, propeller performance, trim-optimering).
  Formål: at opdage skjulte effektivitets-tab.

• Datahub og rapportering
  Standardiserede dataformater, dashboards, automatiserede rapporter til kunder, havne og myndigheder.

Sådanne systemer er ikke længere kun “nice to have”. I en verden med EU ETS, FuelEU Maritime og stigende bunkerpriser er de en direkte konkurrenceparameter – også for danske tankrederier, coaster-operatører og specialskibsflåder.

Hvorfor rulle AI-platformen ud på hele flåden – ikke kun pilotprojekter?

Det bemærkelsesværdige ved Armonas beslutning er ikke, at de tester et nyt system, men at de udruller det på tværs af hele tankskibsflåden. Det rummer nogle vigtige læringspointer for danske aktører.

Skalafordele i data – “flåden er din datalaboratorie”

AI og avanceret analyse bliver først rigtig stærk, når der er mange og varierede datapunkter. Ved at have samme system på tværs af flåden opnår man:

• Ensartede datastandarder på alle skibe
• Mulighed for at sammenligne søsterskibe direkte
• Hurtigere træning og forbedring af AI-modeller
• Større sikkerhed i beslutninger, fordi anbefalingerne bygger på større datamængder

For et dansk rederi med f.eks. 10–30 skibe kan det være forskellen på “pæne dashboards” og konkrete millionbesparelser i brændstof og vedligeholdelse.

Operationel disciplin og kulturforandring

Når kun ét eller to skibe kører på en ny digital platform, bliver det let et sideprojekt. Ved flådedækning sker der noget andet:

• Drift, teknisk afdeling og kommerciel afdeling får samme datagrundlag
• Beslutninger om fart, rute, vedligehold og investeringer bliver datadrevne i stedet for personlige præferencer
• Besætninger oplever, at “det her er måden, vi driver skib på i virksomheden” – ikke endnu et forsøg

Det er netop denne kulturforandring, der er nødvendig, hvis danske shippingvirksomheder skal realisere fuldt udbytte af AI og big data.

Fire centrale gevinster for danske rederier

Lad os oversætte erfaringerne fra flådedækning til en dansk kontekst. Hvad kan et dansk rederi forvente at vinde ved at investere i et OneLink-lignende system?

1. Brændstofbesparelser og grøn shipping

Selv små procentuelle forbedringer i brændstofforbrug har enorme effekter over et år.

Et typisk billede fra data-drevne projekter:

• 2–5 % reduktion i brændstofforbrug gennem bedre rutevalg og fartoptimering
• Yderligere 1–3 % via systematisk performance management (trim, hull fouling, propeller)

For et mellemstort dansk tankrederi kan det hurtigt betyde:

• Millionbesparelser i bunkeromkostninger årligt
• Markant lavere CO₂-intensitet pr. rejse
• Styrket position over for kunder, der stiller krav til grøn shipping og dokumenterede emissionsdata

2. Forudsigende vedligeholdelse i maskinrummet

I vores serie om AI i Dansk Shipping og Maritim Industri fylder forudsigende vedligeholdelse meget, og med god grund. Når motor- og maskindata samles og analyseres centralt kan rederiet:

• Fange tidlige tegn på slid og fejl (vibrationer, temperaturafvigelser, usædvanlige mønstre)
• Planlægge dokophold og større reparationer proaktivt
• Minimere uplanlagte stop, havarier og dyre nødreparationer

For et dansk rederi betyder det både lavere OPEX og højere pålidelighed – noget der er særligt vigtigt i tanker- og kemikaliesegmentet, hvor forsinkelser hurtigt koster dyrt i kontrakter og omdømme.

3. Stærkere samspil mellem skib og land

Et flådesystem á la OneLink ændrer også kommunikationen mellem skib og kontor.

I stedet for manuelle rapporter på e-mail og telefonopkald, får man:

• Live driftsdata på tværs af flåden i ét interface
• Ensartede KPI’er til performance review med kaptajner og maskinchefer
• Bedre beslutningsstøtte til drift, kommerciel planlægning og teknisk ledelse

Det skaber ikke kun effektivitet – det reducerer også friktion og misforståelser mellem skib og land, fordi alle kigger på de samme tal.

4. Bedre dokumentation til myndigheder og kunder

Med stigende rapporteringskrav til CO₂, brændstofforbrug og sikkerhed bliver datakvalitet afgørende. En integreret platform kan automatisk:

• Generere standardrapporter til myndigheder
• Udarbejde kundespecifik dokumentation
• Understøtte rederiets ESG-rapportering med robuste, reviderbare data

For danske rederier, der vil fastholde en premium-position på markedet, kan dette være forskellen på at blive valgt til lange, værdifulde kontrakter – eller sorteret fra i udbud.

Sådan kan danske rederier gribe rejsen an – trin for trin

Mange danske shippingledere anerkender behovet for AI og digitalisering, men oplever implementeringen som kompleks. Nedenfor er en pragmatisk tilgang, inspireret af cases som Armonas flåderulning.

Trin 1: Definér et klart business case – ikke et IT-projekt

Start med at formulere, hvad systemet konkret skal løse:

• Hvor vil I se effekt først? Brændstof, vedligeholdelse, rapportering eller noget fjerde?
• Hvilke KPI’er vil I forbedre (f.eks. ton fuel pr. rejse, off-hire-dage, CO₂ pr. ton-mile)?
• Hvilke skibstyper og ruter giver størst potentiale?

Sørg for, at projektet forankres i drift og kommerciel ledelse, ikke kun i IT-afdelingen.

Trin 2: Skab ét fælles datagrundlag

Uden gode data, ingen god AI. Konkret betyder det:

• Standardisering af sensorer og datalogning på tværs af skibe
• En fælles datamodel, så data fra forskellige skibe kan sammenlignes
• Klare aftaler om datakvalitet, ansvar og vedligeholdelse

For mindre og mellemstore danske rederier kan det ofte betale sig at vælge en færdig platform, frem for at bygge alt selv.

Trin 3: Start fokuseret – men med skalering for øje

Selvom Armonas nyhed handler om flådedækning, starter rejsen typisk med en kerneflåde på f.eks. 3–5 skibe:

• Vælg repræsentative skibe (aldre, størrelser, ruter)
• Afprøv workflows: hvordan bruges data af besætning og landorganisation?
• Finjuster alarmer, dashboards og rapporter, så de skaber reel værdi

Når værdien er bevist, kan systemet rulles ud til resten af flåden med mindre friktion og større opbakning.

Trin 4: Investér i mennesker – ikke kun i teknologi

AI og big data ændrer roller og ansvar. Succes afhænger af, at mennesker er med:

• Træning af kaptajner, maskinchefer og superintendents i at bruge dashboards og anbefalinger
• Klare retningslinjer: hvornår følger vi systemets anbefaling, og hvornår overrules den?
• Løbende dialog om erfaringer – hvad virker, hvad skaber irritation, hvad skal justeres?

Dansk shipping har en stærk tillids- og dialogkultur. Det er en konkurrencefordel, når nye digitale arbejdsformer skal integreres ombord.

Hvad betyder udviklingen for den danske maritime klynge?

Når internationale aktører som Armona investerer i flådedækkende systemer til engine monitoring og voyage optimisation, sender det et klart signal til hele den maritime værdikæde – også herhjemme.

Muligheder for danske teknologileverandører og havne

Den danske maritime klynge rummer allerede stærke virksomheder inden for:

• Maritime IoT-løsninger og sensorer
• Optimeringssoftware og route planning
• Analyse, konsulentbistand og compliance

Efterhånden som flådedækkende platforme bliver standard, opstår der nye muligheder for:

• Integrerede services mellem rederier og havne (f.eks. bedre ETA, dynamisk anløbsplanlægning)
• Samspil mellem rederier, værfter og serviceleverandører via fælles datagrundlag
• Nye datadrevne forretningsmodeller, hvor performance-optimering deles i incitamentsbaserede aftaler

Danmark som testlaboratorium for grøn, datadrevet shipping

I serien “AI i Dansk Shipping og Maritim Industri” er en gennemgående pointe, at Danmark har en unik mulighed for at være testlaboratorium for næste bølge af maritim digitalisering:

• Kort afstand mellem rederier, teknologivirksomheder, havne og myndigheder
• Høj digital modenhed og stærk uddannelses- og forskningssektor
• Politisk fokus på både grøn omstilling og erhvervsudvikling

Flådedækkende AI-platforme til ruteoptimering, forudsigende vedligeholdelse og engine monitoring passer perfekt ind i denne fortælling.

Konklusion: Fra pilotprojekter til datadreven standard

Armonas beslutning om at udrulle et OneLink-lignende system på tværs af deres tankskibsflåde illustrerer en tendens, som også danske rederier bør forholde sig aktivt til: AI-baseret flådestyring er ved at gå fra pilotprojekt til ny normal.

For danske aktører rummer det en række håndgribelige gevinster:

• Lavere brændstofforbrug og CO₂-udledning gennem intelligent ruteoptimering
• Færre uplanlagte stop via forudsigende vedligeholdelse
• Stærkere samspil mellem skib og land baseret på samme data
• Bedre dokumentation over for kunder, myndigheder og investorer

Næste skridt er ikke at vente på “den perfekte løsning”, men at definere en klar business case, samle data, vælge en skalerbar platform og involvere menneskerne, der skal bruge den – fra maskinrum til bestyrelseslokale.

Spørgsmålet til dig som leder i dansk shipping er derfor: Vil du se udviklingen ske udefra – eller vil du være blandt dem, der sætter standarden for, hvordan AI og big data bruges i dansk og international maritim industri?

---

Denne artikel er en del af serien “AI i Dansk Shipping og Maritim Industri”, hvor vi dykker ned i praktiske anvendelser af AI til ruteoptimering, forudsigende vedligeholdelse, havneoperationer og grøn shipping-teknologi.