Elforsyningsvirksomheder havde længe været begrænset af flaskehalse i den traditionelle inspektionsmodel, herunder vanskelig skalerbar dækning, ineffektivitet og kompleksiteten i compliance-styring.
I dag er avanceret droneteknologi integreret i strøminspektionsprocessen, hvilket ikke blot udvider grænserne for inspektion betydeligt, men også forbedrer den operationelle effektivitet betydeligt og effektivt sikrer inspektionsprocessens overholdelse af reglerne, hvilket fuldstændigt undergraver den traditionelle inspektions vanskelige situation.
Ved at bruge milliardpixelkameraer kombineret med automatiserede flyvninger, specialiseret inspektionssoftware og effektiv dataanalyse er det lykkedes slutbrugere af droner at øge produktiviteten af droneinspektioner med mange gange.
Produktivitet i forbindelse med inspektion: Inspektionsproduktivitet = værdien af billedoptagelse, konvertering og analyse/antallet af arbejdstimer, der kræves for at skabe disse værdier.
Med de rigtige kameraer, automatisk flyvning og analyse og software baseret på kunstig intelligens (AI) er det muligt at opnå skalerbar og effektiv detektion.
Hvordan opnår jeg det?
Optimer hvert trin i processen ved at bruge en altomfattende inspektionsmetode for at øge produktiviteten. Denne altomfattende tilgang øger ikke kun værdien af de indsamlede data, men reducerer også den tid, der kræves til indsamling og analyse, betydeligt.
Derudover er skalerbarhed et centralt aspekt af denne tilgang. Hvis testning mangler skalerbarhed, er den sårbar over for fremtidige udfordringer, hvilket fører til øgede omkostninger og reduceret effektivitet.
Skalerbarhed skal prioriteres så tidligt som muligt, når man planlægger at implementere en altomfattende droneinspektionsmetode. Nøgletrin i optimeringen omfatter brugen af avancerede billedoptagelsesteknikker og brugen af avancerede billedkameraer. De genererede billeder i høj opløsning giver en præcis visualisering af dataene.
Udover at finde defekter kan disse billeder træne kunstig intelligens-modeller, der hjælper inspektionssoftware med at opdage defekter og dermed skabe et værdifuldt billedbaseret datasæt.
Opslagstidspunkt: 27. august 2024