Enterprise Remote Monitoring Version 4 (ERM v4) olarak bilinen bu yapay zeka destekli sistem, geminin gövde, mekanik ve elektrik (HME) sistemlerinden saniyede yaklaşık 10.000 sensör okumasını analiz ediyor. 

Amacı, potansiyel arızaları ortaya çıkmadan önce tespit ederek gemilerin çalışmaya devam etmesini sağlamak ve beklenmedik bakım gecikmelerini azaltmaktır.

ERM v4, Pentagon'un yapay zekadan yararlanarak bakım stratejilerini modernize etmeyi amaçlayan Condition Based Maintenance Plus programının bir parçasıdır. 

Sistem 1990'lardan beri kullanılan ve eskiyen Entegre Durum Değerlendirme Sisteminin (ICAS) yerini almıştır. Sistem gerçek zamanlı teşhis ve onarım önerileri sunarak ekiplerin sorunları proaktif bir şekilde ele almasını sağlıyor. Örneğin, ERM v4 kısa süre önce kritik bir gemi bileşeninin arızalanmak üzere olduğunu tespit ederek, mürettebata sorun haline gelmeden önce değiştirme siparişi vermek için yeterli zaman sağladı.

ERM v4, sensör okumalarını otomatikleştirmenin ötesinde, denizcileri geleneksel manuel kayıtların yerine dijital kayıt tutma cihazlarıyla donatarak veri toplamayı kolaylaştırıyor. 

Gemi mürettebatından ve Philadelphia Donanma Yüzey Harp Merkezi'nden gelen geri bildirimler yapay zekanın önerilerini daha da geliştirerek güvenilirliğini ve güvenilirliğini artırıyor.

ERM v4 üç ayda bir güncellenerek, genellikle birkaç yıllık güncelleme döngüsünü takip eden geleneksel Donanma sistemlerine kıyasla hızlı yinelemelere ve iyileştirmelere olanak tanıyor. Sistem, Donanma Bakım Onarım ve Revizyon (NMRO) sistemiyle entegre olacak ve 2025 yılında dört gemiye daha konuşlandırılarak ve 2026 yılına kadar yılda bir düzineden fazla gemiye ölçeklendirilmesi planlanarak ilave gemilere genişletilecek.

Yapay zeka güdümlü kestirimci bakım, Donanma operasyonlarında önemli bir değişimdir ve planlı onarımlardan veriye dayalı, duruma dayalı müdahalelere doğru ilerlemektedir. 

ERM v4, hazır olma durumunu iyileştirerek ve lojistiği optimize ederek daha fazla gemiyi göreve hazır tutmayı ve maliyetli arıza sürelerini azaltmayı amaçlıyor. Sistemin başarısı, gelecekte daha karmaşık savaş sistemlerine yapay zeka entegrasyonunun önünü açabilir.