ელექტროენერგიის კომპანიები დიდი ხანია შეზღუდული იყვნენ ტრადიციული ინსპექტირების მოდელის შეზღუდვებით, მათ შორის ძნელად მასშტაბირებადი დაფარვით, არაეფექტურობითა და შესაბამისობის მართვის სირთულეებით.
დღესდღეობით, ენერგიის შემოწმების პროცესში ინტეგრირებულია დრონების მოწინავე ტექნოლოგია, რაც არა მხოლოდ მნიშვნელოვნად აფართოებს შემოწმების საზღვრებს, არამედ მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს ოპერაციულ ეფექტურობას და ეფექტურად უზრუნველყოფს შემოწმების პროცესის შესაბამისობას, რითაც მთლიანად ძირს უთხრის ტრადიციული შემოწმების მდგომარეობას.
მილიარდი პიქსელიანი კამერების, ავტომატიზირებულ ფრენებთან, სპეციალიზებულ ინსპექტირების პროგრამულ უზრუნველყოფასთან და მონაცემთა ეფექტურ ანალიზთან ერთად გამოყენების წყალობით, დრონების საბოლოო მომხმარებლებმა წარმატებით შეძლეს დრონებით ინსპექტირების პროდუქტიულობის რამდენჯერმე გაზრდა.
პროდუქტიულობა ინსპექტირების კონტექსტში: ინსპექტირების პროდუქტიულობა = გამოსახულების მიღების, კონვერტაციისა და ანალიზის ღირებულება/ამ მნიშვნელობების შესაქმნელად საჭირო შრომის საათების რაოდენობა.
სწორი კამერების, ავტომატური ფრენისა და ხელოვნური ინტელექტის (AI) საფუძველზე შექმნილი ანალიტიკისა და პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით, შესაძლებელია მასშტაბირებადი და ეფექტური აღმოჩენის მიღწევა.
როგორ მივაღწიო ამას?
პროცესის ყოველი ეტაპის ოპტიმიზაცია მოახდინეთ ყოვლისმომცველი შემოწმების მეთოდის გამოყენებით პროდუქტიულობის გაზრდის მიზნით. ეს ყოვლისმომცველი მიდგომა არა მხოლოდ ზრდის შეგროვებული მონაცემების ღირებულებას, არამედ მნიშვნელოვნად ამცირებს შეგროვებისა და ანალიზისთვის საჭირო დროს.
გარდა ამისა, მასშტაბირება ამ მიდგომის მთავარი ასპექტია. თუ ტესტირებას მასშტაბირება აკლია, ის მოწყვლადია მომავალი გამოწვევების წინაშე, რაც ხარჯების ზრდას და ეფექტურობის შემცირებას გამოიწვევს.
დრონით ყოვლისმომცველი შემოწმების მეთოდის დანერგვის დაგეგმვისას, მასშტაბირებას რაც შეიძლება ადრევე უნდა მიენიჭოს პრიორიტეტი. ოპტიმიზაციის ძირითადი ნაბიჯები მოიცავს გამოსახულების გადაღების მოწინავე ტექნიკის გამოყენებას და მაღალი ხარისხის გამოსახულების კამერების გამოყენებას. გენერირებული მაღალი გარჩევადობის სურათები უზრუნველყოფს მონაცემების ზუსტ ვიზუალიზაციას.
დეფექტების აღმოჩენის გარდა, ამ სურათებს შეუძლიათ ხელოვნური ინტელექტის მოდელების გაწვრთნა, რომლებიც ინსპექტირების პროგრამულ უზრუნველყოფას დეფექტების აღმოჩენაში ეხმარება, რითაც ღირებული სურათებზე დაფუძნებული მონაცემთა ნაკრები იქმნება.
გამოქვეყნების დრო: 2024 წლის 27 აგვისტო