تقوم eSmart Systems بأتمتة عمليات فحص المرافق باستخدام Ultralytics YOLO.

eSmart Systems هي شركة مقرها في النرويج تساعد مزودي الخدمات على فحص وإدارة الأصول واسعة النطاق، مثل شبكات الطاقة والمحطات الفرعية، باستخدام رؤية الحاسوب والتحليلات. على وجه الخصوص، تستفيد منصتهم الرئيسية، Grid Vision®، من رؤية الحاسوب والتحليلات الجغرافية المكانية وبيانات السلاسل الزمنية لتحليل الصور الجوية واكتشاف المكونات والعيوب وتقديم رؤى تنبؤية عبر خطوط النقل.

لزيادة تحسين كفاءة الفحص، قامت eSmart Systems بدمج نماذج Ultralytics YOLO في Grid Vision®. وقد أدى ذلك إلى زيادة سرعة الكشف عن العيوب وجعل من الممكن لشركات المرافق التحول من الإصلاحات التفاعلية إلى الصيانة الأكثر كفاءة القائمة على الحالة.

تحويل عمليات فحص خطوط الطاقة باستخدام الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر

يقع المقر الرئيسي لشركة eSmart Systems في هالدن، النرويج، وتركز على تقديم حلول مبتكرة لقطاع المرافق لمراقبة وصيانة البنية التحتية الحيوية. على سبيل المثال، توفر منصتهم الرئيسية، Grid Vision®، حلاً شاملاً لفحص وإدارة الأصول واسعة النطاق مثل شبكات الطاقة والمحطات الفرعية.

تثق بها أكثر من 70 شركة مرافق حول العالم، قامت eSmart Systems بفحص أكثر من 100000 كيلومتر من خطوط الطاقة، مما مكن شركات المرافق من اتخاذ قرارات أفضل تعتمد على البيانات. تجعل Grid Vision® الصيانة أكثر كفاءة، وتقلل المخاطر، وتدعم الانتقال إلى بنية تحتية أكثر مرونة و طاقة مستدامة.

تضمن أنظمة eSmart أيضًا أن حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بها تفي بمعايير عالية لخصوصية البيانات والامتثال التنظيمي. وهي حاصلة على شهادة ISO 27001 لإدارة أمن المعلومات وتتوافق مع المادة 7.8 من Netcode، التي تحكم تبادل البيانات الآمن في عمليات شبكة الكهرباء الأوروبية.

تعقيدات عمليات فحص الشبكة 

تمتد شبكات الطاقة عبر مناطق واسعة، وغالبًا ما تمر عبر مواقع نائية أو يصعب الوصول إليها. العديد من هذه الأنظمة قديمة وتتطلب عمليات تفتيش منتظمة لضمان السلامة والموثوقية. يعد فحص المكونات مثل أبراج النقل وخطوط الكهرباء أمرًا يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا ويمكن أن يكون محفوفًا بالمخاطر على العمال. 

هدفت أنظمة eSmart إلى التقاط صور جوية باستخدام الطائرات بدون طيار والمروحيات، وتطبيق الرؤية الحاسوبية لاكتشاف المكونات وتحديد العيوب. ومع ذلك، نظرًا لأن المرافق لديها مكونات مختلفة وتلتقط الصور في ظروف مختلفة، كان من الصعب الحفاظ على سير عمل فحص متسق.

‍

كانت مراجعة هذه الصور يدويًا بطيئة وتستهلك الكثير من الموارد، مما يجعل من الصعب توسيع نطاق اكتشاف الأعطال. لأتمتة عمليات الفحص ودعم الصيانة الاستباقية، احتاجت eSmart Systems إلى نموذج رؤية حاسوبية سريع وقابل للتكيف يمكنه العمل بشكل موثوق عبر أنواع الأصول والمناطق والظروف الجوية.

دور الكشف عن الأجسام و YOLO في عمليات فحص الشبكات 

لإضفاء الأتمتة والذكاء على عمليات فحص الشبكة، قامت eSmart Systems بدمج Ultralytics YOLO، وهو نموذج رؤية حاسوبية، في منصة Grid Vision® الخاصة بها. تدعم نماذج Ultralytics YOLO العديد من مهام الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك اكتشاف الكائنات، مما يسمح للمنصة بتحديد المكونات الرئيسية مثل الأبراج والعوارض المتقاطعة والعوازل والموصلات في الصور الجوية. 

تُستخدم النماذج أيضًا للكشف عن العيوب مثل تعدي النباتات والأضرار والتآكل، والتي يمكن أن تؤثر على أداء الشبكة. بمجرد اكتشاف المكونات والعيوب، تتم معالجة هذه المعلومات من خلال Grid Vision®، الذي يستخدم المعالجة السحابية لأتمتة عملية الفحص وتوسيع نطاقها بسرعة وبدقة.

‍

تحدد المنصة العيوب المحتملة، وتقيّم مستويات المخاطر المرتبطة بها، وتساعد شركات المرافق في تخطيط الصيانة بناءً على حالة الأصول. يتيح هذا المزيج من الكشف والتحليل في الوقت الفعلي لشركات المرافق الانتقال من الصيانة التفاعلية إلى نهج أكثر استباقية، مما يساعدها على البقاء في صدارة المشكلات المحتملة قبل أن تؤدي إلى أعطال مكلفة.

من خلال دمج هذه الرؤى مع البيانات الوصفية والبيانات المتسلسلة زمنيًا، تتيح Grid Vision® للمرافق تحسين استراتيجيات الصيانة الخاصة بها، وتحسين الكفاءة وتقليل مخاطر الانقطاعات غير المتوقعة.

لماذا تختار نماذج Ultralytics YOLO؟

اعتمدت أنظمة eSmart نماذج Ultralytics YOLO لسرعتها ودقتها وتكاملها السلس في خط أنابيب الذكاء الاصطناعي الخاص بها. تقدم نماذج Ultralytics YOLO نتائج متسقة عند تحليل الصور الجوية الكبيرة وعالية الدقة، مما يجعلها مثالية لعمليات فحص الشبكة.

أيضًا، توفر حزمة Ultralytics Python مجموعة متنوعة من خيارات التكامل، بما في ذلك 15 تنسيق تصدير. تتيح هذه المرونة لـ eSmart Systems نشر النماذج عبر بيئات مختلفة. إنهم يستخدمون تنسيقات مثل PyTorch للتدريب و ONNX للاستدلال الأمثل لوحدة المعالجة المركزية (CPU) في الإنتاج، خاصةً عندما تكون موارد وحدة معالجة الرسومات (GPU) محدودة في البنية التحتية السحابية الخاصة بهم.

مع وجود أكثر من 30 نموذج Ultralytics YOLO قيد الإنتاج بالفعل، يمكن لـ eSmart Systems توسيع نطاق عمليات الفحص بكفاءة. وهذا يسمح لهم بالتركيز على تحسين جودة البيانات ومعالجة التحديات الخاصة بالمرافق.

تقليل وقت الفحص بنسبة 50٪ باستخدام Ultralytics YOLO

كان تأثير Grid Vision®، المدعوم بنماذج Ultralytics YOLO، كبيرًا في تحسين عمليات فحص المرافق. من خلال أتمتة عمليات فحص الأصول وتحسين اكتشاف العيوب، قللت Grid Vision® من أعباء العمل اليدوية وزادت السلامة وسهلت استراتيجيات الصيانة الاستباقية.

على سبيل المثال، في سويسرا، قامت شركة طاقة كبرى تدير الآلاف من الأبراج (الهياكل الطويلة التي تدعم خطوط الكهرباء) في التضاريس الجبلية بتقليل أوقات الفحص بنسبة 50٪. إن الانتقال من التسلق اليدوي إلى عمليات الفحص القائمة على الطائرات بدون طيار أدى إلى تسريع اكتشاف الأعطال وتحسين سلامة العمال وتوفير الوقت.

وبالمثل، في الولايات المتحدة، استخدم مزود خدمة مرافق كبير Grid Vision® لرقمنة 1400 هيكل نقل في ثلاثة أشهر فقط. حلل الصور المدعوم بالذكاء الاصطناعي محل مراجعات الصور اليدوية، مما سمح بالتحقق عن بعد وتمكين اتخاذ قرارات أفضل لتخطيط رأس المال تعتمد على البيانات.

وبالمثل، في فنلندا، قامت شركة مشغلة لنظام نقل الطاقة بتقليل الزيارات الميدانية وتقليل حالات الانقطاع عن طريق التحول من عمليات التفتيش الأرضية إلى التقييمات بمساعدة الطائرات بدون طيار. بفضل Grid Vision® واكتشاف العيوب المدعوم بتقنية YOLO، تحسن دقة الفحص، وتمكن العمال المهرة من التركيز على مهام أكثر أهمية.

‍

تشغيل الجيل القادم من عمليات فحص المرافق

بالنظر إلى المستقبل، مع توسع eSmart Systems عالميًا، فإنها تعالج تحديات مثل البنية التحتية المتفاوتة وطرق التقاط الصور المختلفة وانحراف البيانات عبر المناطق. للتغلب على هذه المخاوف، تركز الشركة على جعل Grid Vision® أكثر قابلية للتطوير والتكيف. 

لقد كان تقدمهم في خطوط أنابيب MLOps أساسيًا، مما يبسط إعادة تدريب النموذج وأتمتة توسيع مجموعة البيانات. تعمل هذه التحسينات باستمرار على تحسين دقة وأداء حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. تمهد eSmart Systems الطريق لإدارة شبكة أكثر كفاءة وموثوقية، مما يضمن اتباع نهج جاهز للمستقبل في انتقال الطاقة العالمي.

هل أنت مهتم برؤية الكمبيوتر؟ استكشف مستودع GitHub الخاص بنا لترى كيف تقود نماذج Ultralytics YOLO الابتكارات في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة و رؤية الكمبيوتر في الزراعة. تعرف على المزيد حول نماذج YOLO الخاصة بنا و خيارات الترخيص اليوم!