Dostawcy energii elektrycznej od dawna byli ograniczani przez wąskie gardła tradycyjnego modelu inspekcji, w tym trudny do skalowania zasięg, nieefektywność i złożoność zarządzania zgodnością.
Obecnie zaawansowana technologia dronów jest zintegrowana z procesem inspekcji mocy, co nie tylko znacznie poszerza granice inspekcji, ale także znacznie poprawia efektywność operacyjną i skutecznie zapewnia zgodność procesu inspekcji, całkowicie podważając trudną sytuację tradycyjnej inspekcji.
Dzięki zastosowaniu kamer o rozdzielczości miliardów pikseli w połączeniu ze zautomatyzowanymi lotami, specjalistycznym oprogramowaniem do inspekcji i wydajną analizą danych, użytkownikom końcowym dronów udało się wielokrotnie zwiększyć produktywność inspekcji dronów.
Produktywność w kontekście inspekcji: Produktywność inspekcji = wartość pozyskania, konwersji i analizy obrazu/liczba godzin pracy potrzebnych do stworzenia tych wartości.
Dzięki odpowiednim kamerom, automatycznemu sterowaniu oraz oprogramowaniu i analizie opartej na sztucznej inteligencji (AI) możliwe jest osiągnięcie skalowalnego i wydajnego wykrywania.
Jak to osiągnąć?
Optymalizuj każdy etap procesu, stosując wszechstronną metodę kontroli w celu zwiększenia produktywności. To wszechstronne podejście nie tylko zwiększa wartość zbieranych danych, ale także znacznie skraca czas potrzebny na ich zebranie i analizę.
Ponadto skalowalność jest kluczowym aspektem tego podejścia. Jeśli testowaniu brakuje skalowalności, jest ono podatne na przyszłe wyzwania, co prowadzi do wzrostu kosztów i zmniejszenia wydajności.
Planując przyjęcie wszechstronnej metody inspekcji za pomocą dronów, należy nadać priorytet skalowalności tak wcześnie, jak to możliwe. Kluczowe etapy optymalizacji obejmują wykorzystanie zaawansowanych technik akwizycji obrazu i wykorzystanie wysokiej klasy kamer obrazowych. Wygenerowane obrazy o wysokiej rozdzielczości zapewniają dokładną wizualizację danych.
Oprócz wyszukiwania defektów obrazy te mogą uczyć modele sztucznej inteligencji, które pomagają oprogramowaniu inspekcyjnemu wykrywać defekty, tworząc cenny zbiór danych oparty na obrazach.
Czas publikacji: 27 sierpnia 2024 r