项目背景
工业设备的数量多，需要巡检的步骤多且杂，稍有不慎就会遗漏，包括数据、设备情况、环境情况等，及时上报设备相关状态是确保安全生产的重要环节。随着信息采集技术、智能分析技术、数据传输技术以及物联网技术的发展，工业设备状态的巡检方式正在向智能化、无人化方向快速迈进。强化物联网、大数据、人工智能等技术与工业安全深度融合，构建动态监测、自主预警和精准执行能力，是未来巡检的发展方向。目前，通过图像采集设备+人工智能识别分析的方式，在众多巡检场景中已能够完成指示灯、仪表、旋钮、开关等部件的智能图像识别，确保对设备运行状态的实时追踪。
行业痛点
传统行业巡检普遍采用的是人工巡视的工作方式，存在以下业务痛点：
巡检效率低：巡检设备类型及数量多，传统人工巡检方式存在着劳动强度大、工作效率低。
巡检过程不可追溯：人工巡检受人员素质、经验累计、技能水平的影响较大，整体巡检效率和标准化程度不足。巡检环境存在危险：厂站环境多而杂，部分巡检区域环境存在危险工况恶劣，人员巡检存在安全风险。
落地案例
某配电室巡检项目，利用巡检机器人按照标准化流程设定巡检时间和路径，按任务指令自动化采集各项仪表、开关、按钮等部件单体或组合模式下的状态图像或视频，通过搭载智能分析算法的边缘计算装置进行实时识别分析，并对异常情况实时告警展示，实现了设备智能化、高效化、精准化、无人化的巡检目的。
解决方案
利用人工智能视觉分析技术，结合监控摄像头、巡检机器人等设备实时采集设备状态的现场图片和视频，对异常情况自动识别、自动告警并通知安全监管人员处理，实现各项巡检业务全时、全维、全景覆盖，大幅度等提升巡检作业效率，降低作业安全隐患,做到高效、安全、精准、便捷。
方案价值
高效：利用机器检测代替现有人工巡检方式，极大节省时间，高效巡检；巡检数据可以实时传输高效利用；
安全：降低人员在巡检作业过程中的危险，通过搭载多种监测设备发现人员发现不了的问题；
精准：利用程序设定巡检机器人路径，根据巡检时间，精准执行巡检项任务，通过标准化拍照识别流程分析巡检结果；
便捷：受运行环境影响，人员不便到达的巡检点，可通过智能设备快速便捷获取相关图像数据，大幅提升巡检效率。