Sähköyhtiöitä olivat pitkään rajoittaneet perinteisen tarkastusmallin pullonkaulat, kuten vaikeasti skaalattava kattavuus, tehottomuus ja vaatimustenmukaisuuden hallinnan monimutkaisuus.
Nykyään edistynyt drone-teknologia on integroitu tehotarkastusprosessiin, mikä paitsi laajentaa tarkastusten rajoja huomattavasti, myös parantaa merkittävästi toiminnan tehokkuutta ja varmistaa tehokkaasti tarkastusprosessin vaatimustenmukaisuuden, horjuttaen täysin perinteisen tarkastuksen ahdinkoa.
Käyttämällä miljardin pikselin kameroita yhdistettynä automatisoituihin lentoihin, erikoistuneeseen tarkastusohjelmistoon ja tehokkaaseen data-analyysiin dronejen loppukäyttäjät ovat onnistuneet moninkertaistamaan drone-tarkastusten tuottavuuden.
Tuottavuus tarkastuksen yhteydessä: Tarkastuksen tuottavuus = kuvan hankinnan, muunnoksen ja analysoinnin arvo / näiden arvojen luomiseen tarvittavien työtuntien määrä.
Oikeilla kameroilla, automaattisella lennonohjauksella ja tekoälyyn (AI) perustuvalla analytiikalla ja ohjelmistoilla on mahdollista saavuttaa skaalautuva ja tehokas havaitseminen.
Miten saavutan sen?
Optimoi prosessin jokainen vaihe käyttämällä kokonaisvaltaista tarkastusmenetelmää tuottavuuden lisäämiseksi. Tämä kokonaisvaltainen lähestymistapa ei ainoastaan lisää kerätyn tiedon arvoa, vaan myös lyhentää merkittävästi keräämiseen ja analysointiin tarvittavaa aikaa.
Lisäksi skaalautuvuus on tämän lähestymistavan keskeinen osa. Jos testaus ei ole skaalautuvaa, se on altis tulevaisuuden haasteille, mikä johtaa kustannusten nousuun ja tehokkuuden laskuun.
Skaalautuvuus on priorisoitava mahdollisimman varhaisessa vaiheessa suunniteltaessa kattavan drone-tarkastusmenetelmän käyttöönottoa. Optimoinnin keskeisiä vaiheita ovat edistyneiden kuvantamistekniikoiden ja huippuluokan kuvantamiskameroiden käyttö. Luodut korkearesoluutioiset kuvat tarjoavat datan tarkan visualisoinnin.
Vikojen löytämisen lisäksi nämä kuvat voivat kouluttaa tekoälymalleja, jotka auttavat tarkastusohjelmistoja vikojen havaitsemisessa, mikä luo arvokkaan kuvapohjaisen tietojoukon.
Julkaisun aika: 27.8.2024