Elektriciteitsbedrijven werden lange tijd beperkt door de knelpunten van het traditionele inspectiemodel, waaronder moeilijk schaalbare dekking, inefficiëntie en de complexiteit van nalevingsbeheer.
Tegenwoordig wordt geavanceerde dronetechnologie geïntegreerd in het inspectieproces. Dit verbreedt niet alleen de grenzen van de inspectie aanzienlijk, maar verbetert ook de operationele efficiëntie aanzienlijk en zorgt effectief voor naleving van het inspectieproces. Daarmee wordt de problematiek van traditionele inspecties volledig omvergeworpen.
Door het gebruik van camera's met een miljard pixels, gecombineerd met geautomatiseerde vluchten, gespecialiseerde inspectiesoftware en efficiënte gegevensanalyse, zijn eindgebruikers van drones erin geslaagd de productiviteit van drone-inspecties aanzienlijk 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, automatische vluchten en analyses en software op basis van kunstmatige intelligentie (AI) is het mogelijk om schaalbare en efficiënte detectie te realiseren.
Hoe doe 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 data, maar verkort ook aanzienlijk de tijd die nodig is voor het verzamelen en analyseren ervan.
Schaalbaarheid is bovendien een belangrijk aspect van deze aanpak. Testen dat niet schaalbaar is, is kwetsbaar voor toekomstige uitdagingen, wat leidt tot hogere kosten en minder efficiëntie.
Schaalbaarheid moet zo vroeg mogelijk prioriteit krijgen bij de planning van de invoering van een allesomvattende drone-inspectiemethode. Belangrijke stappen in de optimalisatie zijn onder meer het gebruik van geavanceerde beeldverwervingstechnieken en geavanceerde camera's. De gegenereerde beelden met hoge resolutie bieden een nauwkeurige visualisatie van de data.
Naast het vinden van defecten kunnen deze afbeeldingen ook worden gebruikt om modellen voor kunstmatige intelligentie te trainen. Deze modellen helpen inspectiesoftware bij het detecteren van defecten, waardoor een waardevolle, op afbeeldingen gebaseerde dataset ontstaat.
Plaatsingstijd: 27-08-2024