Elektriske verktøy hadde lenge vært begrenset av flaskehalsene til den tradisjonelle inspeksjonsmodellen, inkludert vanskelig-å-skalerbar dekning, ineffektivitet og kompleksiteten i samsvarsstyring.
I dag er avansert droneteknologi integrert i kraftinspeksjonsprosessen, som ikke bare utvider grensene for inspeksjon betraktelig, men også forbedrer operasjonell effektivitet betydelig og effektivt sikrer samsvar med inspeksjonsprosessen, og fullstendig undergraver situasjonen til tradisjonell inspeksjon.
Gjennom bruk av milliardpikselkameraer, kombinert med automatiserte flyvninger, spesialisert inspeksjonsprogramvare og effektiv dataanalyse, har sluttbrukere av droner lykkes i å øke produktiviteten til droneinspeksjoner med flere.
Produktivitet i sammenheng med inspeksjon: Inspeksjonsproduktivitet = verdien av bildeanskaffelse, konvertering og analyse/antall arbeidstimer som kreves for å skape disse verdiene.
Med de riktige kameraene, autoflight og kunstig intelligens (AI)-basert analyse og programvare er det mulig å oppnå skalerbar og effektiv deteksjon.
Hvordan oppnår jeg det?
Optimaliser hvert trinn i prosessen ved å bruke en altomfattende inspeksjonsmetode for å øke produktiviteten. Denne altomfattende tilnærmingen øker ikke bare verdien av dataene som samles inn, men reduserer også tiden som kreves for innsamling og analyse betydelig.
I tillegg er skalerbarhet et sentralt aspekt ved denne tilnærmingen. Hvis testing mangler skalerbarhet, er den sårbar for fremtidige utfordringer, noe som fører til økte kostnader og redusert effektivitet.
Skalerbarhet må prioriteres så tidlig som mulig ved planlegging for vedtak av en altomfattende droneinspeksjonsmetode. Nøkkeltrinn i optimalisering inkluderer bruk av avanserte bildeopptaksteknikker og bruk av avanserte bildekameraer. De høyoppløselige bildene som genereres gir nøyaktig visualisering av dataene.
I tillegg til å finne defekter, kan disse bildene trene kunstig intelligens-modeller som hjelper inspeksjonsprogramvare til å oppdage defekter, og skaper et verdifullt bildebasert datasett.
Innleggstid: 27. august 2024