Die Möglichkeiten der Elektrizitätsversorgungsunternehmen waren lange Zeit durch die Engpässe des herkömmlichen Inspektionsmodells eingeschränkt, darunter eine schwer skalierbare Abdeckung, Ineffizienzen und die Komplexität des Compliance-Managements.
Heutzutage wird fortschrittliche Drohnentechnologie in den Strominspektionsprozess integriert. Dadurch werden nicht nur die Grenzen der Inspektion erheblich erweitert, sondern auch die Betriebseffizienz deutlich verbessert und die Konformität des Inspektionsprozesses effektiv sichergestellt, wodurch die Probleme der herkömmlichen Inspektion vollständig gelöst werden.
Durch den Einsatz von Kameras mit Milliarden Pixeln in Kombination mit automatisierten Flügen, spezieller Inspektionssoftware und effizienter Datenanalyse ist es Endnutzern von Drohnen gelungen, die Produktivität von Drohneninspektionen um ein Vielfaches zu steigern.
Produktivität im Zusammenhang mit der Inspektion: Inspektionsproduktivität = der Wert der Bilderfassung, -konvertierung und -analyse/die Anzahl der Arbeitsstunden, die zum Erstellen dieser Werte erforderlich sind.
Mit den richtigen Kameras, Autoflight und auf künstlicher Intelligenz (KI) basierender Analyse und Software ist eine skalierbare und effiziente Erkennung möglich.
Wie erreiche ich das?
Optimieren Sie jeden Prozessschritt durch eine umfassende Inspektionsmethode und steigern Sie so die Produktivität. Dieser ganzheitliche Ansatz erhöht nicht nur den Wert der erfassten Daten, sondern reduziert auch den Zeitaufwand für Erfassung und Analyse erheblich.
Darüber hinaus ist Skalierbarkeit ein zentraler Aspekt dieses Ansatzes. Mangelnde Skalierbarkeit macht Tests anfällig für zukünftige Herausforderungen, was zu höheren Kosten und geringerer Effizienz führt.
Bei der Planung einer umfassenden Drohneninspektionsmethode muss die Skalierbarkeit so früh wie möglich berücksichtigt werden. Wichtige Optimierungsschritte umfassen den Einsatz fortschrittlicher Bildaufnahmetechniken und High-End-Kameras. Die erzeugten hochauflösenden Bilder ermöglichen eine präzise Visualisierung der Daten.
Mit diesen Bildern lassen sich nicht nur Defekte erkennen, sondern auch künstliche Intelligenzmodelle trainieren, die Inspektionssoftware bei der Erkennung von Defekten unterstützen und so einen wertvollen bildbasierten Datensatz erstellen.
Veröffentlichungszeit: 27. August 2024