eSmart Systems buscaba mejorar las inspecciones de servicios públicos y mejorar la eficiencia de la red utilizando visión artificial para la detección de fallos y el mantenimiento predictivo.
Al integrar los modelosYOLO Ultralytics en su plataforma, Grid Vision®, eSmart Systems redujo el tiempo de inspección en un 50%, permitió una detección de fallos más rápida y pasó a realizar un mantenimiento proactivo.
eSmart Systems es una empresa con sede en Noruega que ayuda a los proveedores de servicios públicos a inspeccionar y gestionar activos a gran escala, como redes eléctricas y subestaciones, mediante visión por ordenador y análisis. En concreto, su plataforma insignia, Grid Vision®, aprovecha la visión por ordenador, el análisis geoespacial y los datos de series temporales para analizar imágenes aéreas, detect componentes y defectos y proporcionar información predictiva sobre las líneas de transmisión.
Para mejorar aún más la eficacia de las inspecciones, eSmart Systems integró los modelosYOLO Ultralytics en Grid Vision®. El resultado fue una mayor velocidad de detección de defectos, lo que permitió a las empresas de servicios públicos pasar de las reparaciones reactivas a un mantenimiento basado en el estado más eficiente.
Con sede en Halden, Noruega, eSmart Systems se centra en ofrecer soluciones innovadoras al sector de los servicios públicos para supervisar y mantener infraestructuras críticas. Por ejemplo, su plataforma estrella, Grid Vision®, proporciona una solución integral para inspeccionar y gestionar activos a gran escala como las redes eléctricas y las subestaciones.
Con la confianza de más de 70 empresas de servicios públicos en todo el mundo, eSmart Systems ha inspeccionado más de 100.000 kilómetros de líneas eléctricas, lo que permite a las empresas de servicios públicos tomar mejores decisiones basadas en datos. Grid Vision® hace que el mantenimiento sea más eficiente, reduce los riesgos y apoya la transición a una infraestructura energética más resiliente y sostenible.
eSmart Systems también garantiza que sus soluciones de IA cumplan con altos estándares de privacidad de datos y cumplimiento normativo. Cuentan con la certificación ISO 27001 para la gestión de la seguridad de la información y cumplen con el artículo 7.8 de Netcode, que rige el intercambio seguro de datos en las operaciones de la red eléctrica europea.
Las redes eléctricas se extienden por vastas áreas, a menudo atravesando ubicaciones remotas o de difícil acceso. Muchos de estos sistemas están envejeciendo y requieren inspecciones regulares para garantizar la seguridad y la fiabilidad. La inspección de componentes como torres de transmisión y líneas eléctricas requiere mucho tiempo, es costosa y puede ser arriesgada para los trabajadores.
El objetivo de eSmart Systems era capturar imágenes aéreas mediante drones y helicópteros, aplicando visión por ordenador para detect componentes e identificar defectos. Sin embargo, como las empresas de servicios públicos tienen componentes diferentes y captan imágenes en condiciones diversas, resultaba difícil mantener un flujo de trabajo de inspección coherente.

La revisión manual de estas imágenes también era lenta y requería muchos recursos, lo que dificultaba la ampliación de la detección de fallos. Para automatizar las inspecciones y apoyar el mantenimiento proactivo, eSmart Systems necesitaba un modelo de Visión Artificial rápido y adaptable que pudiera funcionar de forma fiable en todos los tipos de activos, regiones y condiciones meteorológicas.
Para aportar automatización e inteligencia a las inspecciones de redes, eSmart Systems integró Ultralytics YOLO, un modelo de visión por ordenador, en su plataforma Grid Vision®. Los modelos Ultralytics YOLO admiten diversas tareas de visión por ordenador, como la detección de objetos, que permite a la plataforma identificar componentes clave como torres, crucetas, aisladores y conductores en imágenes aéreas.
Los modelos también se utilizan para detect defectos como la invasión de vegetación, daños y desgaste, que pueden afectar al rendimiento de la red. Una vez detectados los componentes y los defectos, esta información se procesa a través de Grid Vision®, que utiliza un procesamiento basado en la nube para automatizar y escalar el proceso de inspección con rapidez y precisión.

La plataforma detecta posibles defectos, evalúa los niveles de riesgo asociados y ayuda a las empresas de servicios públicos a planificar el mantenimiento en función del estado de los activos. Esta combinación de detección y análisis en tiempo real permite a las empresas de servicios públicos pasar de un mantenimiento reactivo a un enfoque más proactivo, ayudándolas a adelantarse a posibles problemas antes de que provoquen fallos costosos.
Al integrar estos conocimientos con metadatos y datos de series temporales, Grid Vision® permite a las empresas de servicios públicos optimizar sus estrategias de mantenimiento, mejorando la eficiencia y reduciendo el riesgo de interrupciones inesperadas.
eSmart Systems adoptó los modelosYOLO Ultralytics por su velocidad, precisión y perfecta integración en su canal de IA. Los modelosYOLO de Ultralytics ofrecen resultados coherentes al analizar imágenes aéreas de gran tamaño y alta resolución, lo que los hace ideales para inspecciones de cuadrículas.
Además, el paqueteUltralytics Python ofrece diversas opciones de integración, incluidos 15 formatos de exportación. Esta flexibilidad permite a eSmart Systems desplegar los modelos en distintos entornos. Utilizan formatos como PyTorch para el entrenamiento y ONNX para la inferencia optimizada en CPU en producción, sobre todo cuando los recursos de GPU son limitados en su infraestructura en la nube.
Con más de 30 modelos Ultralytics YOLO ya en producción, eSmart Systems puede ampliar eficazmente las inspecciones. Esto les permite centrarse en mejorar la calidad de los datos y abordar los retos específicos de los servicios públicos.
El impacto de Grid Vision®, impulsado por los modelosYOLO Ultralytics , ha sido significativo en la mejora de las inspecciones de las empresas de servicios públicos. Al automatizar las inspecciones de activos y mejorar la detección de defectos, Grid Vision® ha reducido la carga de trabajo manual, ha aumentado la seguridad y ha facilitado estrategias de mantenimiento más proactivas.
Por ejemplo, en Suiza, una importante empresa energética que gestiona miles de torres de alta tensión (estructuras altas que soportan las líneas eléctricas) en terrenos montañosos redujo los tiempos de inspección en un 50%. La transición de la escalada manual a las inspecciones basadas en drones aceleró la detección de fallos, mejoró la seguridad de los trabajadores y ahorró tiempo.
De forma similar, en Estados Unidos, un gran proveedor de servicios públicos utilizó Grid Vision® para digitalizar 1.400 estructuras de transmisión en tan solo tres meses. Este análisis de imágenes impulsado por IA reemplazó las revisiones manuales de fotos, lo que permitió la validación remota y facilitó mejores decisiones de planificación de capital basadas en datos.
Del mismo modo, en Finlandia, un operador de sistemas de transmisión redujo las visitas sobre el terreno y minimizó las interrupciones al pasar de las inspecciones desde tierra a las evaluaciones asistidas por drones. Gracias a Grid Vision® y a YOLO detección de defectos YOLO, mejoró la precisión de las inspecciones y los trabajadores cualificados pudieron centrarse en tareas más importantes.
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De cara al futuro, a medida que eSmart Systems se expande globalmente, están abordando desafíos como la variación de la infraestructura, los diferentes métodos de captura de imágenes y la deriva de datos en todas las regiones. Para superar estas preocupaciones, la empresa se está centrando en hacer que Grid Vision® sea más escalable y adaptable.
Su progreso con los pipelines de MLOps ha sido clave, simplificando el reentrenamiento de modelos y automatizando la expansión de conjuntos de datos. Estas mejoras aumentan continuamente la precisión y el rendimiento de sus soluciones de IA. eSmart Systems está allanando el camino para una gestión de la red más eficiente y fiable, garantizando un enfoque preparado para el futuro en la transición energética mundial.
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Los modelosYOLO de Ultralytics son arquitecturas de visión por ordenador desarrolladas para analizar datos visuales a partir de imágenes y entradas de vídeo. Estos modelos pueden entrenarse para tareas como la detección de objetos, la clasificación, la estimación de poses, el seguimiento y la segmentación de instanciasUltralytics
Ultralytics YOLO11 es la última versión de nuestros modelos de Visión por Computador. Al igual que sus versiones anteriores, soporta todas las tareas de visión por computador que la comunidad de Vision AI ha llegado a amar de YOLOv8. El nuevo YOLO11, sin embargo, viene con un mayor rendimiento y precisión, lo que lo convierte en una poderosa herramienta y en el aliado perfecto para los desafíos de la industria en el mundo real.
El modelo que elija usar depende de los requisitos específicos de su proyecto. Es clave tener en cuenta factores como el rendimiento, la precisión y las necesidades de implementación. Aquí hay una descripción general rápida:
Los repositoriosYOLO Ultralytics , como YOLOv5 y YOLO11, se distribuyen bajo la licencia AGPL-3.0 0 por defecto. Esta licencia, aprobada por la OSI, está diseñada para estudiantes, investigadores y entusiastas, promueve la colaboración abierta y exige que cualquier software que utilice componentes AGPL-3.0 0 también sea de código abierto. Aunque esto garantiza la transparencia y fomenta la innovación, puede que no se ajuste a los casos de uso comercial.
Si su proyecto implica la integración del software de Ultralytics y los modelos de IA en productos o servicios comerciales y desea evitar los requisitos de código abierto de AGPL-3 AGPL-3.0, lo ideal es una licencia de empresa.
Los beneficios de la Licencia Enterprise incluyen:
Para garantizar una integración perfecta y evitar las limitaciones AGPL-3.0 , solicite una licencia de empresa de Ultralytics mediante el formulario proporcionado. Nuestro equipo le ayudará a adaptar la licencia a sus necesidades específicas.