Elektroenergetska podjetja so bila dolgo časa omejena zaradi ozkih grl tradicionalnega modela inšpekcijskih pregledov, vključno s težko prilagodljivo pokritostjo, neučinkovitostjo in kompleksnostjo upravljanja skladnosti.
Danes je napredna tehnologija dronov integrirana v postopek inšpekcijskega pregleda električne energije, kar ne le močno razširi meje inšpekcijskega pregleda, temveč tudi znatno izboljša operativno učinkovitost in učinkovito zagotavlja skladnost inšpekcijskega postopka, s čimer popolnoma izniči stisko tradicionalnih inšpekcijskih pregledov.
Z uporabo kamer z milijardo slikovnih pik v kombinaciji z avtomatiziranimi leti, specializirano programsko opremo za preglede in učinkovito analizo podatkov so končni uporabniki dronov uspeli večkrat povečati produktivnost pregledov z droni.
Produktivnost v kontekstu inšpekcijskega pregleda: Produktivnost inšpekcijskega pregleda = vrednost zajemanja, pretvorbe in analize slik/število delovnih ur, potrebnih za ustvarjanje teh vrednosti.
S pravimi kamerami, samodejnim letom ter analitiko in programsko opremo, ki temeljita na umetni inteligenci (UI), je mogoče doseči prilagodljivo in učinkovito zaznavanje.
Kako to dosežem?
Optimizirajte vsak korak v procesu z uporabo celovite metode pregledovanja za povečanje produktivnosti. Ta celovit pristop ne le poveča vrednost zbranih podatkov, temveč tudi znatno skrajša čas, potreben za zbiranje in analizo.
Poleg tega je skalabilnost ključni vidik tega pristopa. Če testiranje ni skalabilno, je ranljivo za prihodnje izzive, kar vodi do povečanih stroškov in zmanjšane učinkovitosti.
Pri načrtovanju uvedbe celovite metode inšpekcijskega pregleda z droni je treba čim prej dati prednost skalabilnosti. Ključni koraki optimizacije vključujejo uporabo naprednih tehnik zajemanja slik in uporabo vrhunskih slikovnih kamer. Ustvarjene slike visoke ločljivosti zagotavljajo natančno vizualizacijo podatkov.
Poleg odkrivanja napak lahko te slike usposobijo modele umetne inteligence, ki pomagajo programski opremi za pregledovanje pri odkrivanju napak, s čimer ustvarijo dragocen nabor podatkov, ki temelji na slikah.
Čas objave: 27. avg. 2024