Sähkölaitoksia olivat pitkään rajoittaneet perinteisen tarkastusmallin pullonkaulat, kuten vaikeasti skaalautuva kattavuus, tehottomuudet ja vaatimustenmukaisuuden hallinnan monimutkaisuus.
Nykyään tehotarkastusprosessiin on integroitu edistynyt drone-tekniikka, mikä paitsi laajentaa huomattavasti tarkastuksen rajoja, myös parantaa merkittävästi toiminnan tehokkuutta ja varmistaa tehokkaasti tarkastusprosessin vaatimustenmukaisuuden, mikä kumoaa täysin perinteisen tarkastuksen ahdinkoa.
Miljardin pikselin kameroiden käytöllä yhdistettynä automatisoituihin lentoihin, erikoistuneeseen tarkastusohjelmistoon ja tehokkaaseen data-analyysiin droonien loppukäyttäjät ovat onnistuneet lisäämään droonien tarkastusten tuottavuutta moninkertaisesti.
Tuottavuus tarkastuksen yhteydessä: Tarkastuksen tuottavuus = kuvan hankinnan, muuntamisen ja analyysin arvo / näiden arvojen luomiseen tarvittavien työtuntien määrä.
Oikeilla kameroilla, automaattilennolla ja tekoälyyn (AI) perustuvalla analytiikan ja ohjelmiston avulla on mahdollista saavuttaa skaalautuva ja tehokas tunnistus.
Miten saan sen aikaan?
Optimoi prosessin jokainen vaihe käyttämällä kaiken kattavaa tarkastusmenetelmää tuottavuuden lisäämiseksi. Tämä kaiken kattava lähestymistapa ei ainoastaan lisää kerätyn tiedon arvoa, vaan myös vähentää merkittävästi keräämiseen ja analysointiin kuluvaa aikaa.
Lisäksi skaalautuvuus on tämän lähestymistavan avaintekijä. Jos testauksesta puuttuu skaalautuvuus, se on alttiina tulevaisuuden haasteille, mikä lisää kustannuksia ja heikentää tehokkuutta.
Skaalautuvuus on priorisoitava mahdollisimman varhaisessa vaiheessa, kun suunnitellaan kaiken kattavan drone-tarkastusmenetelmän käyttöönottoa. Optimoinnin keskeisiä vaiheita ovat edistyneiden kuvanottotekniikoiden käyttö ja huippuluokan kuvantamiskameroiden käyttö. Luodut korkearesoluutioiset kuvat tarjoavat tarkan visualisoinnin tiedoista.
Vikojen löytämisen lisäksi nämä kuvat voivat opettaa tekoälymalleja, jotka auttavat tarkastusohjelmistoja havaitsemaan viat ja luomaan arvokkaan kuvapohjaisen tietojoukon.
Postitusaika: 27.8.2024