Perusahaan utilitas listrik telah lama dibatasi oleh hambatan model inspeksi tradisional, termasuk cakupan yang sulit diperluas, inefisiensi, dan kompleksitas manajemen kepatuhan.
Saat ini, teknologi drone canggih diintegrasikan ke dalam proses inspeksi listrik, yang tidak hanya memperluas batasan inspeksi, namun juga secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional dan secara efektif memastikan kepatuhan proses inspeksi, sehingga sepenuhnya menghilangkan kesulitan inspeksi tradisional.
Melalui penggunaan kamera miliaran piksel, dikombinasikan dengan penerbangan otomatis, perangkat lunak inspeksi khusus, dan analisis data yang efisien, pengguna akhir drone telah berhasil meningkatkan produktivitas inspeksi drone hingga berlipat ganda.
Produktivitas dalam konteks inspeksi: Produktivitas inspeksi = nilai perolehan gambar, konversi, dan analisis/jumlah jam kerja yang diperlukan untuk menciptakan nilai-nilai ini.
Dengan kamera yang tepat, penerbangan otomatis, serta analitik dan perangkat lunak berbasis kecerdasan buatan (AI), deteksi yang skalabel dan efisien dapat dicapai.
Bagaimana cara mencapainya?
Optimalkan setiap langkah dalam proses dengan menggunakan metode inspeksi menyeluruh untuk meningkatkan produktivitas. Pendekatan menyeluruh ini tidak hanya meningkatkan nilai data yang dikumpulkan, namun juga secara signifikan mengurangi waktu yang diperlukan untuk pengumpulan dan analisis.
Selain itu, skalabilitas merupakan aspek kunci dari pendekatan ini. Jika pengujian tidak memiliki skalabilitas, pengujian tersebut rentan terhadap tantangan di masa depan, yang menyebabkan peningkatan biaya dan penurunan efisiensi.
Skalabilitas harus diprioritaskan sedini mungkin ketika merencanakan penerapan metode inspeksi drone yang mencakup semua hal. Langkah-langkah penting dalam pengoptimalan mencakup penggunaan teknik akuisisi gambar tingkat lanjut dan penggunaan kamera pencitraan kelas atas. Gambar resolusi tinggi yang dihasilkan memberikan visualisasi data yang akurat.
Selain menemukan cacat, gambar-gambar ini dapat melatih model kecerdasan buatan yang membantu perangkat lunak inspeksi mendeteksi cacat, sehingga menghasilkan kumpulan data berbasis gambar yang berharga.
Waktu posting: 27 Agustus-2024