Електричните компании долго време беа ограничени од тесните грла на традиционалниот модел на инспекција, вклучувајќи ја тешко скалабилната покриеност, неефикасноста и сложеноста на управувањето со усогласеноста.
Денес, напредната технологија на беспилотни летала е интегрирана во процесот на инспекција на моќност, што не само што значително ги проширува границите на инспекцијата, туку и значително ја подобрува оперативната ефикасност и ефикасно обезбедува усогласеност со процесот на инспекција, целосно поткопувајќи ја тешката положба на традиционалната инспекција.
Преку употреба на камери од милијарда пиксели, во комбинација со автоматизирани летови, специјализиран софтвер за инспекција и ефикасна анализа на податоци, крајните корисници на дронови успеаја да ја зголемат продуктивноста на инспекциите со дронови за повеќекратно.
Продуктивност во контекст на инспекција: Продуктивност на инспекција = вредноста на снимањето, конверзијата и анализата на слики/бројот на работни часови потребни за создавање на овие вредности.
Со вистинските камери, автоматски лет и аналитика и софтвер базирани на вештачка интелигенција (ВИ), можно е да се постигне скалабилно и ефикасно откривање.
Како да го постигнам тоа?
Оптимизирајте го секој чекор во процесот со користење на сеопфатен метод на инспекција за да ја зголемите продуктивноста. Овој сеопфатен пристап не само што ја зголемува вредноста на собраните податоци, туку и значително го намалува времето потребно за собирање и анализа.
Покрај тоа, скалабилноста е клучен аспект на овој пристап. Доколку тестирањето нема скалабилност, тоа е ранливо на идните предизвици, што доведува до зголемени трошоци и намалена ефикасност.
Скалабилноста мора да се даде приоритет што е можно порано при планирањето на усвојувањето на сеопфатен метод за инспекција со беспилотни летала. Клучните чекори во оптимизацијата вклучуваат употреба на напредни техники за снимање слики и употреба на врвни камери за снимање. Генерираните слики со висока резолуција овозможуваат прецизна визуелизација на податоците.
Покрај пронаоѓањето дефекти, овие слики можат да обучуваат модели на вештачка интелигенција кои му помагаат на софтверот за инспекција да открие дефекти, создавајќи вреден збир на податоци базиран на слики.
Време на објавување: 27 август 2024 година