Integrando i modelli Ultralytics YOLO nella sua piattaforma Grid Vision®, eSmart Systems ha ridotto del 50% i tempi di ispezione, consentito un rilevamento più rapido dei guasti e adottato una manutenzione proattiva.
eSmart Systems è un'azienda con sede in Norvegia che aiuta i fornitori di servizi pubblici a ispezionare e gestire risorse su larga scala, come reti elettriche e sottostazioni, utilizzando la visione artificiale e l'analisi dei dati. In particolare, la sua piattaforma di punta, Grid Vision®, sfrutta la visione artificiale, l'analisi geospaziale e i dati delle serie temporali per analizzare immagini aeree, rilevare componenti e difetti e fornire informazioni predittive sulle linee di trasmissione.
Per migliorare ulteriormente l'efficienza delle ispezioni, eSmart Systems ha integrato i modelli Ultralytics YOLO in Grid Vision®. Questo ha aumentato la velocità di rilevamento dei difetti e ha consentito alle aziende di servizi pubblici di passare dalle riparazioni reattive a una manutenzione più efficiente basata sulle condizioni.
Trasformare le ispezioni delle linee elettriche con l'IA e la visione artificiale#
Con sede centrale a Halden, in Norvegia, eSmart Systems si concentra sull'offerta di soluzioni innovative al settore dei servizi pubblici per monitorare e mantenere le infrastrutture critiche. Ad esempio, la sua piattaforma di punta, Grid Vision®, offre una soluzione completa per l'ispezione e la gestione di risorse su larga scala come le reti elettriche e le sottostazioni.
Scelta da oltre 70 aziende di servizi pubblici in tutto il mondo, eSmart Systems ha ispezionato più di 100.000 chilometri di linee elettriche, consentendo alle aziende di servizi pubblici di prendere decisioni migliori basate sui dati. Grid Vision® rende la manutenzione più efficiente, riduce i rischi e supporta la transizione verso infrastrutture energetiche più resilienti e sostenibili.
eSmart Systems garantisce inoltre che le sue soluzioni di IA soddisfino standard elevati in materia di privacy dei dati e conformità normativa. L'azienda dispone della certificazione ISO 27001 per la gestione della sicurezza delle informazioni ed è conforme all'Articolo 7.8 di Netcode, che disciplina lo scambio sicuro dei dati nelle operazioni delle reti elettriche europee.
Le complessità delle ispezioni delle reti elettriche#
Le reti elettriche si estendono su aree immense, spesso attraversando luoghi remoti o difficili da raggiungere. Molti di questi sistemi sono obsoleti e richiedono ispezioni regolari per garantire sicurezza e affidabilità. Ispezionare componenti come torri di trasmissione e linee elettriche richiede tempo, è costoso e può essere rischioso per i lavoratori.
eSmart Systems mirava a catturare immagini aeree utilizzando droni ed elicotteri e ad applicare la visione artificiale per rilevare i componenti e identificare i difetti. Tuttavia, poiché le aziende di servizi pubblici dispongono di componenti diversi e acquisiscono immagini in condizioni differenti, era difficile mantenere un flusso di lavoro di ispezione coerente.
Fig. 1. Le reti elettriche possono essere difficili da manutenere.
Anche l'analisi manuale di queste immagini era lenta e richiedeva molte risorse, rendendo difficile ampliare il rilevamento dei guasti. Per automatizzare le ispezioni e supportare la manutenzione proattiva, eSmart Systems aveva bisogno di un modello di IA per la visione rapido e adattabile, in grado di operare in modo affidabile su diversi tipi di risorse, aree geografiche e condizioni meteorologiche.
Il ruolo del rilevamento degli oggetti e di YOLO nelle ispezioni delle reti elettriche#
Per portare automazione e intelligenza nelle ispezioni delle reti elettriche, eSmart Systems ha integrato Ultralytics YOLO, un modello di visione artificiale, nella sua piattaforma Grid Vision®. I modelli Ultralytics YOLO supportano diverse attività di visione artificiale, tra cui il rilevamento degli oggetti, consentendo alla piattaforma di identificare componenti chiave come torri, traverse, isolatori e conduttori nelle immagini aeree.
I modelli vengono inoltre utilizzati per rilevare difetti come l'invasione della vegetazione, i danni e l'usura, che possono compromettere le prestazioni della rete. Una volta rilevati i componenti e i difetti, queste informazioni vengono elaborate tramite Grid Vision®, che utilizza l'elaborazione basata sul cloud per automatizzare e ampliare rapidamente e con precisione il processo di ispezione.
Fig. 2. Grid Vision® rileva i componenti elettrici utilizzando YOLO.
La piattaforma segnala i potenziali difetti, valuta i relativi livelli di rischio e aiuta le aziende di servizi pubblici a pianificare la manutenzione in base alle condizioni delle risorse. Questa combinazione di rilevamento e analisi in tempo reale consente alle aziende di servizi pubblici di passare dalla manutenzione reattiva a un approccio più proattivo, aiutandole a prevenire i potenziali problemi prima che causino guasti costosi.
Integrando queste informazioni con i metadati e i dati delle serie temporali, Grid Vision® consente alle aziende di servizi pubblici di ottimizzare le strategie di manutenzione, migliorando l'efficienza e riducendo il rischio di interruzioni impreviste.
Perché scegliere i modelli Ultralytics YOLO?#
eSmart Systems ha adottato i modelli Ultralytics YOLO per la loro velocità, precisione e perfetta integrazione nella pipeline di IA. I modelli Ultralytics YOLO forniscono risultati coerenti nell'analisi di immagini aeree grandi e ad alta risoluzione, rendendoli ideali per le ispezioni delle reti elettriche.
Inoltre, il pacchetto Python di Ultralytics offre diverse opzioni di integrazione, inclusi 15 formati di esportazione. Questa flessibilità consente a eSmart Systems di distribuire i modelli in ambienti diversi. L'azienda utilizza formati come PyTorch per l'addestramento e ONNX per l'inferenza ottimizzata su CPU in produzione, soprattutto quando le risorse GPU sono limitate nella sua infrastruttura cloud.
Con oltre 30 modelli Ultralytics YOLO già in produzione, eSmart Systems può ampliare le ispezioni in modo efficiente. Questo consente all'azienda di concentrarsi sul miglioramento della qualità dei dati e sulla gestione delle sfide specifiche delle aziende di servizi pubblici.
Ridurre del 50% i tempi di ispezione con Ultralytics YOLO#
L'impatto di Grid Vision®, basato sui modelli Ultralytics YOLO, è stato significativo nel migliorare le ispezioni delle aziende di servizi pubblici. Automatizzando le ispezioni delle risorse e migliorando il rilevamento dei difetti, Grid Vision® ha ridotto il carico di lavoro manuale, aumentato la sicurezza e favorito strategie di manutenzione più proattive.
Ad esempio, in Svizzera, una grande azienda energetica che gestisce migliaia di tralicci (strutture alte che sostengono le linee elettriche) in aree montuose ha ridotto del 50% i tempi di ispezione. Il passaggio dalla salita manuale alle ispezioni basate sui droni ha accelerato il rilevamento dei guasti, migliorato la sicurezza dei lavoratori e fatto risparmiare tempo.
Analogamente, negli Stati Uniti, un grande fornitore di servizi pubblici ha utilizzato Grid Vision® per digitalizzare 1.400 strutture di trasmissione in soli tre mesi. Questa analisi delle immagini basata sull'IA ha sostituito l'analisi manuale delle fotografie, consentendo la convalida da remoto e decisioni migliori, basate sui dati, per la pianificazione degli investimenti.
Analogamente, in Finlandia, un operatore del sistema di trasmissione ha ridotto le visite sul campo e minimizzato le interruzioni passando dalle ispezioni da terra alle valutazioni assistite da droni. Grazie al rilevamento dei difetti basato su Grid Vision® e YOLO, la precisione delle ispezioni è migliorata e i lavoratori qualificati hanno potuto concentrarsi su attività più importanti.
Fig. 3. Una panoramica delle linee della rete elettrica in Finlandia, monitorate utilizzando Grid Vision® e YOLO.
Dare impulso alla nuova generazione di ispezioni delle aziende di servizi pubblici#
Guardando al futuro, con l'espansione globale di eSmart Systems, l'azienda sta affrontando sfide come infrastrutture variabili, diversi metodi di acquisizione delle immagini e deriva dei dati tra le varie aree geografiche. Per superare queste difficoltà, l'azienda si sta concentrando sul rendere Grid Vision® più scalabile e adattabile.
I progressi nelle pipeline MLOps sono stati fondamentali per semplificare il riaddestramento dei modelli e automatizzare l'ampliamento dei dataset. Questi miglioramenti potenziano continuamente la precisione e le prestazioni delle sue soluzioni di IA. eSmart Systems sta aprendo la strada a una gestione delle reti elettriche più efficiente e affidabile, garantendo un approccio pronto per il futuro alla transizione energetica globale.
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