Elbolag hade länge begränsats av flaskhalsarna i den traditionella inspektionsmodellen, inklusive svårskalbar täckning, ineffektivitet och komplexiteten i efterlevnadshanteringen.
Idag är avancerad drönarteknik integrerad i kraftinspektionsprocessen, vilket inte bara avsevärt vidgar gränserna för inspektion, utan också avsevärt förbättrar den operativa effektiviteten och effektivt säkerställer att inspektionsprocessen efterlevs, vilket helt undergräver den svåra situationen för traditionell inspektion.
Genom användning av miljardpixelkameror, i kombination med automatiserade flygningar, specialiserad inspektionsprogramvara och effektiv dataanalys, har slutanvändare av drönare lyckats öka produktiviteten vid drönarinspektioner mångdubblat.
Produktivitet i samband med inspektion: Inspektionsproduktivitet = värdet av bildinsamling, konvertering och analys/antalet arbetstimmar som krävs för att skapa dessa värden.
Med rätt kameror, automatisk flygning och analyser och programvara baserade på artificiell intelligens (AI) är det möjligt att uppnå skalbar och effektiv detektion.
Hur åstadkommer jag det?
Optimera varje steg i processen genom att använda en heltäckande inspektionsmetod för att öka produktiviteten. Denna heltäckande strategi ökar inte bara värdet på insamlad data, utan minskar också avsevärt den tid som krävs för insamling och analys.
Dessutom är skalbarhet en viktig aspekt av denna metod. Om testning saknar skalbarhet är den sårbar för framtida utmaningar, vilket leder till ökade kostnader och minskad effektivitet.
Skalbarhet måste prioriteras så tidigt som möjligt när man planerar införandet av en heltäckande drönarinspektionsmetod. Viktiga steg i optimeringen inkluderar användning av avancerade bildinsamlingstekniker och användning av avancerade bildkameror. De genererade högupplösta bilderna ger korrekt visualisering av data.
Förutom att hitta defekter kan dessa bilder träna artificiell intelligens-modeller som hjälper inspektionsprogramvara att upptäcka defekter, vilket skapar en värdefull bildbaserad datauppsättning.
Publiceringstid: 27 augusti 2024