Elektriske forsyningsselskaber havde længe været begrænset af flaskehalsene i den traditionelle inspektionsmodel, herunder svær-til-skalerbar dækning, ineffektivitet og kompleksiteten af compliance-styring.
I dag er avanceret droneteknologi integreret i strøminspektionsprocessen, hvilket ikke kun udvider grænserne for inspektion i høj grad, men også væsentligt forbedrer den operationelle effektivitet og effektivt sikrer inspektionsprocessens overholdelse, hvilket fuldstændig undergraver situationen for traditionel inspektion.
Gennem brugen af milliardpixel kameraer, kombineret med automatiserede flyvninger, specialiseret inspektionssoftware og effektiv dataanalyse, er det lykkedes slutbrugere af droner at øge produktiviteten af droneinspektioner med flere.
Produktivitet i forbindelse med inspektion: Inspektionsproduktivitet = værdien af billedopsamling, konvertering og analyse/antal arbejdstimer, der kræves for at skabe disse værdier.
Med de rigtige kameraer, autoflight og kunstig intelligens (AI)-baseret analyse og software 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 markant.
Derudover er skalerbarhed et centralt aspekt af denne tilgang. Hvis test mangler skalerbarhed, er det sårbart over for fremtidige udfordringer, hvilket fører til øgede omkostninger og reduceret effektivitet.
Skalerbarhed skal prioriteres så tidligt som muligt ved planlægning af vedtagelse af en altomfattende droneinspektionsmetode. Nøgletrin i optimering omfatter brugen af avancerede billedoptagelsesteknikker og brugen af avancerede billedkameraer. De genererede billeder i høj opløsning giver nøjagtig visualisering af dataene.
Ud over at finde defekter kan disse billeder træne kunstig intelligens-modeller, der hjælper inspektionssoftware til at opdage defekter, hvilket skaber et værdifuldt billedbaseret datasæt.
Indlægstid: 27. august 2024