Las empresas eléctricas han estado limitadas durante mucho tiempo por los cuellos de botella del modelo tradicional de inspección, incluida la dificultad para ampliar la cobertura, la ineficiencia y la complejidad de la gestión del cumplimiento.
Hoy en día, la integración de la tecnología avanzada de drones en el proceso de inspección de energía no sólo amplía enormemente los límites de la inspección,pero también mejora significativamente la eficiencia operativa y garantiza efectivamente el cumplimiento del proceso de inspección, subvirtiendo por completo el dilema de la inspección tradicional.
A través del uso de cámaras de miles de millones de píxeles, combinadas con vuelo automatizado, software de inspección dedicado y análisis de datos eficiente,la productividad de las inspecciones con drones ha aumentado con éxito en múltiples.
Productividad en el contexto de la inspección
Productividad de la inspección = adquisición de imágenes, conversión
y valores analizados / horas laborales requeridas para crear esos valores.
Con las cámaras adecuadas, vuelo automático y análisis y software basados en inteligencia artificial (IA), es posible lograr una detección escalable y eficiente.
¿Cómo se logra esto?
Al adoptar un enfoque de inspección omnidireccional que optimiza cada paso del proceso, aumentando así la productividad.Este método de inspección global no sólo aumenta el valor de los datos recogidos, pero también reduce significativamente el tiempo necesario para la recolección y análisis.
Además, la escalabilidad es un aspecto clave de este enfoque: si la inspección carece de escalabilidad, es vulnerable a los retos futuros, lo que conduce a un aumento de los costos y una disminución de la eficiencia.
La escalabilidad debe tener prioridad al principio del plan para adoptar un método de inspección de drones de espectro completo.Los pasos clave en la optimización incluyen el uso de tecnología avanzada de adquisición de imágenes y el uso de cámaras con imágenes de gama altaLas imágenes de alta resolución generadas proporcionan datos de visualización precisos.
Además de encontrar defectos, estas imágenes entrenan modelos de inteligencia artificial que ayudan al software de inspección a detectar defectos, creando un valioso conjunto de datos basado en imágenes.
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