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25. September 2025
10:00 — 18:00 Uhr BST
Hybride Veranstaltung
eSmart Systems wollte Versorgungsinspektionen verbessern und die Netzeffizienz mithilfe von Computer Vision zur Fehlererkennung und vorausschauenden Wartung steigern.
Durch die Integration von Ultralytics YOLO-Modellen in seine Plattform konnte Grid Vision® von eSmart Systems die Inspektionszeit um 50 % reduzieren, eine schnellere Fehlererkennung ermöglichen und zu einer proaktiven Wartung übergehen.
eSmart Systems ist ein in Norwegen ansässiges Unternehmen, das Versorgungsunternehmen bei der Inspektion und Verwaltung von großtechnischen Anlagen wie Stromnetzen und Umspannwerken mithilfe von Computer Vision und Analytik unterstützt. Insbesondere ihre Vorzeigeplattform Grid Vision® nutzt Computer Vision, Geodatenanalyse und Zeitreihendaten, um Luftaufnahmen zu analysieren, Komponenten und Defekte zu erkennen und prädiktive Einblicke in Übertragungsleitungen zu geben.
Um die Effizienz der Inspektion weiter zu steigern, integrierte eSmart Systems Ultralytics YOLO-Modelle in Grid Vision®. Dies führte zu einer beschleunigten Fehlererkennung und ermöglichte es Versorgungsunternehmen, von reaktiven Reparaturen zu einer effizienteren, zustandsorientierten Wartung überzugehen.
Mit Hauptsitz in Halden, Norwegen, konzentriert sich eSmart Systems darauf, innovative Lösungen für den Versorgungssektor bereitzustellen, um kritische Infrastruktur zu überwachen und zu warten. Beispielsweise bietet ihre Vorzeigeplattform Grid Vision® eine umfassende Lösung für die Inspektion und Verwaltung von großflächigen Anlagen wie Stromnetzen und Umspannwerken.
eSmart Systems genießt das Vertrauen von über 70 Versorgungsunternehmen weltweit und hat mehr als 100.000 Kilometer Stromleitungen inspiziert, wodurch Versorgungsunternehmen bessere, datengestützte Entscheidungen treffen können. Grid Vision® macht die Wartung effizienter, reduziert Risiken und unterstützt den Übergang zu einer widerstandsfähigeren und nachhaltigen Energie-Infrastruktur.
eSmart Systems stellt außerdem sicher, dass seine KI-Lösungen hohe Standards für Datenschutz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erfüllen. Sie sind nach ISO 27001 für Informationssicherheitsmanagement zertifiziert und erfüllen Artikel 7.8 des Netcode, der den sicheren Datenaustausch im europäischen Stromnetzbetrieb regelt.
Stromnetze erstrecken sich über weite Gebiete und verlaufen oft durch abgelegene oder schwer zugängliche Orte. Viele dieser Systeme sind veraltet und müssen regelmäßig inspiziert werden, um Sicherheit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Die Inspektion von Komponenten wie Übertragungstürmen und Stromleitungen ist zeitaufwändig, kostspielig und kann für die Arbeiter riskant sein.
eSmart Systems zielte darauf ab, Luftaufnahmen mit Drohnen und Hubschraubern zu erfassen und Computer Vision anzuwenden, um Komponenten zu erkennen und Defekte zu identifizieren. Da Versorgungsunternehmen jedoch unterschiedliche Komponenten haben und Bilder unter verschiedenen Bedingungen aufnehmen, war es eine Herausforderung, einen konsistenten Inspektionsworkflow aufrechtzuerhalten.
Die manuelle Überprüfung dieser Bilder war ebenfalls langsam und ressourcenintensiv, was es schwierig machte, die Fehlererkennung zu skalieren. Um Inspektionen zu automatisieren und die proaktive Wartung zu unterstützen, benötigte eSmart Systems ein schnelles und anpassungsfähiges Vision-KI-Modell, das zuverlässig über verschiedene Anlagentypen, Regionen und Wetterbedingungen hinweg funktioniert.
Um Automatisierung und Intelligenz in die Netzinspektionen zu bringen, integrierte eSmart Systems Ultralytics YOLO, ein Computer-Vision-Modell, in seine Grid Vision®-Plattform. Ultralytics YOLO-Modelle unterstützen verschiedene Computer-Vision-Aufgaben, einschließlich der Objekterkennung, die es der Plattform ermöglicht, Schlüsselkomponenten wie Masten, Querträger, Isolatoren und Leiter in Luftbildern zu identifizieren.
Die Modelle werden auch zur Erkennung von Defekten wie Bewuchs durch Vegetation, Beschädigungen und Verschleiß verwendet, die die Leistung des Netzes beeinträchtigen können. Sobald die Komponenten und Defekte erkannt wurden, werden diese Informationen über Grid Vision® verarbeitet, das cloudbasierte Verarbeitung nutzt, um den Inspektionsprozess schnell und präzise zu automatisieren und zu skalieren.
Die Plattform kennzeichnet potenzielle Defekte, bewertet die damit verbundenen Risikostufen und unterstützt Versorgungsunternehmen bei der Wartungsplanung auf der Grundlage des Zustands der Anlagen. Diese Kombination aus Echtzeit-Erkennung und -Analyse ermöglicht es Versorgungsunternehmen, von reaktiver Wartung zu einem proaktiveren Ansatz überzugehen und potenzielle Probleme zu beheben, bevor sie zu kostspieligen Ausfällen führen.
Durch die Integration dieser Erkenntnisse mit Metadaten und Zeitreihendaten ermöglicht Grid Vision® Versorgungsunternehmen, ihre Wartungsstrategien zu optimieren, die Effizienz zu verbessern und das Risiko unerwarteter Ausfälle zu reduzieren.
eSmart Systems hat Ultralytics YOLO-Modelle aufgrund ihrer Geschwindigkeit, Genauigkeit und nahtlosen Integration in ihre KI-Pipeline übernommen. Ultralytics YOLO-Modelle liefern konsistente Ergebnisse bei der Analyse großer, hochauflösender Luftaufnahmen und sind somit ideal für Netzinspektionen.
Darüber hinaus bietet das Ultralytics Python-Paket eine Vielzahl von Integrationsmöglichkeiten, darunter 15 Exportformate. Diese Flexibilität ermöglicht es eSmart Systems, die Modelle in verschiedenen Umgebungen einzusetzen. Sie verwenden Formate wie PyTorch für das Training und ONNX für optimierte CPU-Inferenz in der Produktion, insbesondere wenn die GPU-Ressourcen in ihrer Cloud-Infrastruktur begrenzt sind.
Mit über 30 Ultralytics YOLO-Modellen, die bereits in Produktion sind, kann eSmart Systems Inspektionen effizient skalieren. Dies ermöglicht es ihnen, sich auf die Verbesserung der Datenqualität und die Bewältigung vonUtility-spezifischen Herausforderungen zu konzentrieren.
Die Auswirkungen von Grid Vision®, unterstützt durch Ultralytics YOLO-Modelle, waren bedeutend bei der Verbesserung von Versorgungsinspektionen. Durch die Automatisierung von Anlageninspektionen und die Verbesserung der Fehlererkennung hat Grid Vision® den manuellen Arbeitsaufwand reduziert, die Sicherheit erhöht und proaktivere Wartungsstrategien ermöglicht.
In der Schweiz beispielsweise reduzierte ein großes Energieunternehmen, das Tausende von Strommasten (hohe Strukturen, die Stromleitungen tragen) in bergigem Gelände verwaltet, die Inspektionszeiten um 50 %. Der Übergang von manuellen Klettereien zu drohnenbasierten Inspektionen beschleunigte die Fehlererkennung, verbesserte die Arbeitssicherheit und sparte Zeit.
In den Vereinigten Staaten digitalisierte ein großer Energieversorger mit Grid Vision® in nur drei Monaten 1.400 Übertragungsstrukturen. Diese KI-gestützte Bildanalyse ersetzte manuelle Fotobegutachtungen und ermöglichte eine Fernvalidierung sowie bessere, datengestützte Investitionsplanungsentscheidungen.
In Finnland reduzierte beispielsweise ein Übertragungsnetzbetreiber die Vor-Ort-Besuche und minimierte Ausfälle, indem er von bodengestützten Inspektionen auf drohnengestützte Bewertungen umstellte. Mit Grid Vision® und YOLO-gestützter Fehlererkennung wurde die Inspektionsgenauigkeit verbessert, und qualifizierte Arbeitskräfte konnten sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren.
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Mit Blick auf die Zukunft und die globale Expansion von eSmart Systems werden Herausforderungen wie unterschiedliche Infrastrukturen, verschiedene Bilderfassungsmethoden und Data Drift in verschiedenen Regionen angegangen. Um diese Bedenken auszuräumen, konzentriert sich das Unternehmen darauf, Grid Vision® skalierbarer und anpassungsfähiger zu machen.
Ihre Fortschritte mit MLOps-Pipelines waren entscheidend, da sie das erneute Trainieren von Modellen vereinfachen und die Dataset-Erweiterung automatisieren. Diese Verbesserungen steigern kontinuierlich die Genauigkeit und Leistung ihrer KI-Lösungen. eSmart Systems ebnet den Weg für ein effizienteres und zuverlässigeres Netzmanagement und gewährleistet einen zukunftsfähigen Ansatz für die globale Energiewende.
Interessieren Sie sich für Computer Vision? Erkunden Sie unser GitHub-Repository, um zu sehen, wie Ultralytics YOLO-Modelle Innovationen in Bereichen wie KI in selbstfahrenden Autos und Computer Vision in der Landwirtschaft vorantreiben. Erfahren Sie noch heute mehr über unsere YOLO-Modelle und Lizenzoptionen!
Ultralytics YOLO-Modelle sind Computer-Vision-Architekturen, die entwickelt wurden, um visuelle Daten aus Bild- und Videoeingaben zu analysieren. Diese Modelle können für Aufgaben wie Objekterkennung, Klassifizierung, Pose-Schätzung, Tracking und Instanzsegmentierung trainiert werden. Ultralytics YOLO-Modelle umfassen:
Ultralytics YOLO11 ist die neueste Version unserer Computer-Vision-Modelle. Genau wie seine Vorgängerversionen unterstützt es alle Computer-Vision-Aufgaben, die die Vision-AI-Community an YOLOv8 so schätzt. Das neue YOLO11 bietet jedoch eine höhere Leistung und Genauigkeit, was es zu einem leistungsstarken Werkzeug und dem perfekten Partner für reale Herausforderungen der Industrie macht.
Welches Modell Sie verwenden sollten, hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts ab. Es ist wichtig, Faktoren wie Leistung, Genauigkeit und Bereitstellungsanforderungen zu berücksichtigen. Hier ist ein kurzer Überblick:
Ultralytics YOLO-Repositories, wie z. B. YOLOv5 und YOLO11, werden standardmäßig unter der AGPL-3.0-Lizenz vertrieben. Diese OSI-geprüfte Lizenz ist für Studenten, Forscher und Enthusiasten konzipiert, fördert die offene Zusammenarbeit und verlangt, dass jede Software, die AGPL-3.0-Komponenten verwendet, ebenfalls Open-Source sein muss. Dies gewährleistet zwar Transparenz und fördert Innovationen, ist aber möglicherweise nicht mit kommerziellen Anwendungsfällen vereinbar.
Wenn Ihr Projekt die Einbettung von Ultralytics-Software und KI-Modellen in kommerzielle Produkte oder Dienstleistungen beinhaltet und Sie die Open-Source-Anforderungen von AGPL-3.0 umgehen möchten, ist eine Enterprise-Lizenz ideal.
Vorteile der Enterprise-Lizenz:
Um eine nahtlose Integration zu gewährleisten und AGPL-3.0-Beschränkungen zu vermeiden, fordern Sie über das bereitgestellte Formular eine Ultralytics Enterprise Lizenz an. Unser Team unterstützt Sie bei der Anpassung der Lizenz an Ihre spezifischen Bedürfnisse.
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