Elektriciteitsbedrijven werden lange tijd beperkt door de knelpunten van het traditionele inspectiemodel, waaronder een moeilijk schaalbare dekking, inefficiënties en de complexiteit van compliance-management.
Tegenwoordig is geavanceerde dronetechnologie geïntegreerd in het energie-inspectieproces, waardoor niet alleen de grenzen van de inspectie aanzienlijk worden verbreed, maar ook de operationele efficiëntie aanzienlijk wordt verbeterd en de naleving van het inspectieproces effectief wordt gegarandeerd, waardoor de benarde situatie van traditionele inspectie volledig wordt ondermijnd.
Door het gebruik van miljardpixelcamera's, gecombineerd met geautomatiseerde vluchten, gespecialiseerde inspectiesoftware en efficiënte data-analyse, zijn eindgebruikers van drones erin geslaagd de productiviteit van drone-inspecties met veelvoud te verhogen.
Productiviteit in de context van inspectie: Inspectieproductiviteit = de waarde van beeldacquisitie, -conversie en -analyse/het aantal arbeidsuren dat nodig is om deze waarden te creëren.
Met de juiste camera's, autoflight en op kunstmatige intelligentie (AI) gebaseerde analyses en software is het mogelijk om schaalbare en efficiënte detectie te realiseren.
Hoe bereik ik dat?
Optimaliseer elke stap in het proces door een allesomvattende inspectiemethode te gebruiken om de productiviteit te verhogen. Deze allesomvattende aanpak verhoogt niet alleen de waarde van de verzamelde gegevens, maar verkort ook aanzienlijk de tijd die nodig is voor het verzamelen en analyseren.
Bovendien is schaalbaarheid een belangrijk aspect van deze aanpak. Als het testen niet schaalbaar is, is het kwetsbaar voor toekomstige uitdagingen, wat leidt tot hogere kosten en verminderde efficiëntie.
Schaalbaarheid moet zo vroeg mogelijk prioriteit krijgen bij het plannen van de invoering van een allesomvattende drone-inspectiemethode. Belangrijke stappen bij de optimalisatie zijn onder meer het gebruik van geavanceerde beeldacquisitietechnieken en het gebruik van hoogwaardige beeldcamera's. De gegenereerde afbeeldingen met hoge resolutie zorgen voor een nauwkeurige visualisatie van de gegevens.
Naast het vinden van defecten kunnen deze beelden ook kunstmatige-intelligentiemodellen trainen die inspectiesoftware helpen defecten op te sporen, waardoor een waardevolle, op afbeeldingen gebaseerde dataset ontstaat.
Posttijd: 27 augustus 2024