Diese Technologie nutzt nicht nur visuelle Daten zur Überwachung des Zustands der Infrastruktur selbst, sondern verbessert auch die Verarbeitung und Analyse dieser Daten. Genau wie der Mensch haben auch materielle Güter eine bestimmte Lebenserwartung. Eine konsequente Überwachung kann ihre Funktionsfähigkeit verlängern, während eine Vernachlässigung ihren Verfall und schließlich ihren Ausfall beschleunigt.
Da der Zustand der Infrastrukturen von entscheidender Bedeutung ist, ist eine strenge vorausschauende Wartung nicht nur erwünscht, sondern erforderlich. Kein Unternehmen möchte für ein fehlerhaftes Gebäude oder eine fehlerhafte Anlage verantwortlich sein, da dies schwerwiegende wirtschaftliche und finanzielle Auswirkungen hat und Menschenleben gefährden kann.
Alle Unternehmen haben dies erkannt, und einige haben sich für die Implementierung von Visual AI entschieden, um diesem Bedarf gerecht zu werden. Sie führen systematische Beobachtungen und Aufzeichnungen durch, um den Betriebsstatus, den Zustand und die Leistung von Sachanlagen zu überwachen - dies wird als Asset Lifecycle Management bezeichnet.
Bei einigen Infrastrukturunternehmen wird der Wartungsbedarf nach wie vor durch manuelle Vor-Ort-Prüfungen festgestellt, die nach dem Zufallsprinzip organisiert werden. Abgesehen von einem offensichtlichen Mangel an Effizienz ist bei diesem Ansatz nicht klar, wo die Prioritäten für die Instandhaltungsmaßnahmen gesetzt werden sollen.
Seit einigen Jahren hat auch die KI ihren Anteil an der Innovation in diesem sehr spezifischen Geschäftsfeld. Mit visueller KIkönnen Unternehmen nun eine schnellere und zuverlässigere Diagnose des Zustands ihrer Infrastruktur erhalten und so die Langlebigkeit ihrer Sachanlagen maximieren.
Sehen wir uns nun an, wie das konkret in der Praxis abläuft: Jedes Mal, wenn ein Techniker an einer Anlage arbeitet und Fotos mit seinem Smartphone macht, setzt die visuelle KI in der App Algorithmen zur Objekterkennung ein, die mit Modellen des maschinellen Lernens kombiniert werden, um etwaige Mängel genau zu erkennen.
Es liefert dann Echtzeit-Feedback indem es beschädigte Bereiche hervorhebt und sofortige Abhilfemaßnahmen empfiehlt, um eine weitere Verschlechterung zu verhindern. Außerdem automatisiert und verbessert es die Genauigkeit von Anlageninspektionen.
Mit visueller KI können Unternehmen einen robusteren und strengeren Ansatz für das Asset Lifecycle Management verfolgen. Es ist einfacher, schneller und genauer als jede herkömmliche Methode. Es ist ein nahtloser Prozess, der Kosten senken, die Sicherheit verbessern und die betriebliche Effizienz maximieren kann - und das alles ist förderlich für das Wachstum.
Wenn Sie sich die folgende Tabelle ansehen, werden Sie feststellen, wie unterschiedlich die Effizienz und Effektivität der visuellen KI im Vergleich zu herkömmlichen Methoden ist:
Proaktivität
Effizienz und Präzision
Skalierbarkeit
Kosten-Wirksamkeit
Unter den vielen Vorteilen der visuellen KI ist der vielleicht wichtigste die Fähigkeit, reaktive Wartungsstrategien in proaktive umzuwandeln. Diese entscheidende Veränderung hilft Unternehmen, Problemen einen Schritt voraus zu sein und von einem passiven zu einem aktiven Managementansatz überzugehen.
Ein französisches Infrastrukturbetreiberunternehmen namens Lumiere suchte nach Möglichkeiten, die Wartung seiner Glasfaserinfrastruktur zu verbessern. Vor dem Einsatz von KI hatte Lumiere Probleme mit der Verbindungsqualität in seinem Glasfasernetz, was sich auf die Kundenzufriedenheit und die Einhaltung von Vorschriften auswirkte. Traditionelle Qualitätsprüfungen erfolgten manuell und sporadisch, was eine effektive Qualitätskontrolle erschwerte.
Lösung
Lumiere implementiert Deepomatic Lensein, das fortschrittliche Computer-Vision-Technologie einsetzt, um systematisch Fotos von Betriebsberichten zu analysieren, die von Vertragspartnern in seinem Netzwerk zur Verfügung gestellt wurden. Mit dieser Lösung wurden die Qualitätsprüfungen für jede Installation automatisiert.
Umsetzung
Die visuelle KI-Plattform bot eine Reihe von Schlüsselfunktionalitäten:
Ergebnisse
Seit der Einführung von Deepomatic Lens hat Lumiere eine Reihe von Vorteilen erfahren, die von der Leistung über die Effizienz bis hin zu den Kosten alles neu gestaltet haben. Zunächst einmal verbesserte die Lösung die Qualitätskontrolle durch die systematische Analyse von Betriebsberichten, was deren Vollständigkeit und Gesamtqualität verbesserte und somit eine bessere Einhaltung der regulatorischen Standards sicherstellte.
Lumiere profitierte auch von einer gesteigerten Effizienz, da die optimierten Abläufe die Identifizierung und Behebung von Defekten beschleunigten und so umfangreiche Reparaturen verhinderten. Darüber hinaus konnten durch die verbesserte Diagnose und Zustandsüberwachung die Ausgaben für vorbeugende und korrigierende Instandhaltung gesenkt werden, wodurch die Wartungskosten sanken.
Unbestreitbar hat die KI-Technologie die Türen zu einer neuen Art der vorausschauenden Wartung geöffnet. Alles ist schneller, zuverlässiger, genauer und automatischer. Wozu führt das? Zu einer gesunden Infrastruktur, die Sie mit maximaler betrieblicher Effizienz, minimalen Unterbrechungen und verbesserter finanzieller Gesundheit belohnt.
Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie visuelle KI in Ihre Wartungsprotokolle integriert werden kann? Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf.