圣瞳案例|人工智能在设备缺陷巡检系统中的应用

· 精选案例
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项目背景

现代化的工业⽣产设备⽇益向⼤型、连续、⾼速和⾼度⾃动化⽅向发展,⼀旦发⽣故障就会全⾯停产,打乱整个⽣产计划,给企业造成重⼤经济损失。因此,企业对⽣产区域中在线⽣产设备进⾏定点、定期的检查,发现设备的异常现象和隐患,把设备故障消灭在萌芽状态,对安全生产具有重要意义。

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,通过智能化巡检,不仅能够有效避免人工作业中的潜在风险,减少人身健康伤害、降低事故发生率,更能帮助传统行业进行数字化转型,实现更安全、更高效、更绿色、更智能的运行管理。

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:

· 人工巡检过程不可追溯人工巡检受人员的心理素质、责任心、工作经验、技能技术水平的影响较大, 存在漏检、误勘的可能性。

· 巡检环境条件恶劣部分巡检区域环境复杂, 工作存在安全隐患, 一旦发生意外则损失严重。

· 人工巡检效率低当场景中涉及多项数据需要同时检测时,人工识别效率将大大降低。

落地案例

某钢厂变电站巡检项目,利用人工智能视觉识别技术,通过在巡检系统中便捷设定巡检时间和内容,按任务指令自动化采集各项被检测设备的图像或视频,结合搭载智能分析算法的边缘计算装置进行实时识别分析,并对检测结果进行实时展示,满足了智能化、高效化、精准化、无人化的巡检要求,减轻人员劳动强度,提高巡检准确率,大幅提升管理效率。

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解决方案

通过人工智能视觉分析技术,利用巡检机器人和无人机等设备代替工作人员执行操作,规避风险,实时采集现场图片和视频,对设备异常情况自动识别、自动判断、自动告警、自动通知安全监管人员处理,可以实现如表计模糊、表计破损、绝缘子破裂、硅胶变色、油封破损、油位异常、设备异物、部件油污、地面油污、金属锈蚀、箱门闭合异常、绝缘子破裂、表计读数异常、指示灯异常等多种状况的自动检测和判断,确保各项巡检业务全时、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,在保障安全生产的基础上助力企业运营效率的提升。

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 方案价值

安全事故的发生往往都是由于小小的隐患没有得到重视,没有及时处理导致演变成为企业安全事故。圣瞳人工智能设备缺陷巡检系统可以有效预防现场安全隐患和减少安全事故的发生,实现“安全第一、预防为主”。

高效:利用机器检测代替人工巡检,节省时间,提升巡检效率;

安全:通过设备检测人员不易发现的问题,同时降低人员在巡检作业过程中的危险,保障安全;

准确:利用人工是能技术根据设定的巡检时间,精准执行巡检任务,通过标准化识别流程分析巡检结果,确保数据的准确;

便捷:通过边缘计算设备快速便捷对相关图像数据进行高校分析,大幅提升巡检效率,减少人力物力支出。