電力会社は長い間、拡張が難しい対象範囲、非効率性、コンプライアンス管理の複雑さなど、従来の検査モデルのボトルネックによって制限を受けてきました。
現在、高度なドローン技術が電力検査プロセスに統合されており、検査の範囲が大幅に広がるだけでなく、業務効率が大幅に向上し、検査プロセスのコンプライアンスが効果的に確保され、従来の検査の窮状が完全に覆されます。
自動飛行、専用の検査ソフトウェア、効率的なデータ分析と組み合わせた10億ピクセルのカメラの使用により、ドローンのエンドユーザーはドローン検査の生産性を何倍にも高めることに成功しました。
検査における生産性: 検査の生産性 = 画像の取得、変換、分析の価値 / これらの価値を生み出すために必要な労働時間。
適切なカメラ、自動飛行、人工知能 (AI) ベースの分析とソフトウェアを使用すると、スケーラブルで効率的な検出を実現できます。
どうすればそれを達成できますか?
包括的な検査方法を使用してプロセスの各ステップを最適化し、生産性を向上させます。この包括的なアプローチにより、収集されるデータの価値が高まるだけでなく、収集と分析に必要な時間が大幅に短縮されます。
さらに、スケーラビリティもこのアプローチの重要な側面です。テストに拡張性が欠けていると、将来の課題に対して脆弱になり、コストの増加と効率の低下につながります。
包括的なドローン検査方法の導入を計画する際には、できるだけ早い段階でスケーラビリティを優先する必要があります。最適化における重要な手順には、高度な画像取得技術の使用とハイエンドの画像カメラの使用が含まれます。生成された高解像度画像により、データが正確に視覚化されます。
これらの画像は、欠陥を見つけるだけでなく、検査ソフトウェアによる欠陥の検出を支援する人工知能モデルをトレーニングし、貴重な画像ベースのデータセットを作成することもできます。
投稿日時: 2024 年 8 月 27 日