Электр желілері ұзақ уақыт бойы дәстүрлі тексеру үлгісінің кедергілерімен шектеліп келді, соның ішінде қиын масштабталатын қамту, тиімсіздік және сәйкестікті басқарудың күрделілігі.
Бүгінгі таңда жетілдірілген дрон технологиясы қуатты тексеру процесіне біріктірілген, бұл тексеру шекараларын айтарлықтай кеңейтіп қана қоймайды, сонымен қатар операциялық тиімділікті айтарлықтай жақсартады және тексеру процесінің сәйкестігін тиімді қамтамасыз етеді, дәстүрлі тексерудің ауыр жағдайын толығымен жояды.
Автоматтандырылған ұшулармен, мамандандырылған инспекциялық бағдарламалық қамтамасыз етумен және тиімді деректерді талдаумен үйлесетін миллиард пиксельдік камераларды пайдалану арқылы ұшқышсыз ұшақтардың соңғы пайдаланушылары дрондарды тексерудің өнімділігін еселеп арттыруға қол жеткізді.
Тексеру контекстіндегі өнімділік: Тексеру өнімділігі = кескінді алу, түрлендіру және талдау құны/осы мәндерді жасау үшін қажетті жұмыс сағаттарының саны.
Дұрыс камералар, автоматты ұшу және жасанды интеллект (AI) негізіндегі аналитика мен бағдарламалық қамтамасыз ету арқылы масштабталатын және тиімді анықтауға қол жеткізуге болады.
Мен мұны қалай орындаймын?
Өнімділікті арттыру үшін жан-жақты тексеру әдісін қолдану арқылы процестегі әрбір қадамды оңтайландырыңыз. Бұл жан-жақты көзқарас жиналған деректердің құндылығын арттырып қана қоймайды, сонымен қатар жинау және талдау үшін қажетті уақытты айтарлықтай қысқартады.
Сонымен қатар, масштабтау бұл тәсілдің негізгі аспектісі болып табылады. Егер тестілеуде ауқымдылық болмаса, ол болашақ қиындықтарға осал болып, шығындардың артуына және тиімділіктің төмендеуіне әкеледі.
Барлығын қамтитын ұшқышсыз тексеру әдісін қабылдауды жоспарлау кезінде масштабтауға мүмкіндігінше ертерек басымдық беру керек. Оңтайландырудың негізгі қадамдары кескін алудың озық әдістерін және жоғары сапалы бейнелеу камераларын пайдалануды қамтиды. Жасалған жоғары ажыратымдылықтағы кескіндер деректердің дәл визуализациясын қамтамасыз етеді.
Ақауларды табудан басқа, бұл суреттер кескінге негізделген құнды деректер жинағын жасай отырып, ақауларды анықтауға тексеру бағдарламалық құралына көмектесетін жасанды интеллект үлгілерін үйрете алады.
Жіберу уақыты: 27 тамыз 2024 ж