Przedsiębiorstwa energetyczne od dawna borykały się z ograniczeniami tradycyjnego modelu inspekcji, w tym z trudnym do skalowania zakresem kontroli, nieefektywnością i złożonością zarządzania zgodnością z przepisami.
Obecnie zaawansowana technologia dronów jest integrowana z procesem kontroli zasilania, co nie tylko znacznie poszerza granice kontroli, ale także wyraźnie zwiększa wydajność operacyjną i skutecznie zapewnia zgodność procesu kontroli, całkowicie odwracając trudną sytuację tradycyjnych kontroli.
Dzięki zastosowaniu kamer o rozdzielczości miliarda pikseli, w połączeniu z automatycznymi lotami, specjalistycznym oprogramowaniem do inspekcji i efektywną analizą danych, użytkownicy końcowi dronów zdołali zwiększyć wydajność inspekcji wykonywanych za pomocą dronów wielokrotnie.
Produktywność w kontekście inspekcji: Produktywność inspekcji = wartość pozyskiwania, konwersji i analizy obrazu/liczba godzin pracy niezbędnych do uzyskania tych wartości.
Dzięki odpowiednim kamerom, automatycznemu lotowi oraz analityce i oprogramowaniu bazującym na sztucznej inteligencji (AI) możliwe jest osiągnięcie skalowalnej i skutecznej detekcji.
Jak to osiągnąć?
Zoptymalizuj każdy krok procesu, stosując wszechstronną metodę inspekcji, aby zwiększyć produktywność. To wszechstronne podejście nie tylko zwiększa wartość zebranych danych, ale także znacznie skraca czas potrzebny na ich zebranie i analizę.
Ponadto skalowalność jest kluczowym aspektem tego podejścia. Jeśli testowanie nie ma skalowalności, jest podatne na przyszłe wyzwania, co prowadzi do wzrostu kosztów i zmniejszenia wydajności.
Skalowalność musi być priorytetem jak najwcześniej podczas planowania przyjęcia wszechstronnej metody inspekcji dronów. Kluczowe kroki optymalizacji obejmują wykorzystanie zaawansowanych technik pozyskiwania obrazu i wykorzystanie kamer obrazowych wysokiej klasy. Generowane obrazy o wysokiej rozdzielczości zapewniają dokładną wizualizację danych.
Oprócz wykrywania wad obrazy te mogą służyć do trenowania modeli sztucznej inteligencji, które wspomagają oprogramowanie inspekcyjne w wykrywaniu wad, tworząc wartościowy zbiór danych oparty na obrazach.
Czas publikacji: 27-08-2024